- GND
- 1339640074
- ORCID
-
0000-0001-6491-001X
- SCOPUS
- 57211567723
- Sonstiges
- der Hochschule zugeordnet
- GND
- 120420392
- ORCID
-
0000-0003-1608-7721
- ResearcherID
- F-9003-2014
- SCOPUS
- 55939258500
- Sonstiges
- der Hochschule zugeordnet
- GND
- 120763478
- ORCID
-
0000-0001-8107-2775
- GND
- 129034793X
- GND
- 2125187-3
Abstract in Deutsch:
Datenbanksysteme sind ein fundamentaler Baustein der modernen IT-Landschaft. Ihr Betrieb trägt häufig deutlich zu den Gesamtkosten von IT-Systemen bei. Folglich besteht hoher ökonomischer Druck die Kosteneffizienz von Datenbanksystemen zu verbessern. Währenddessen ist ein großer Teil der Betriebskosten von Datenbanksystemen auf ihren Hauptspeicherverbrauch zurückzuführen. Verbesserungen der Speichereffizienz führen somit direkt zu höherer Kosteneffizienz. Die zurzeit meistgenutzte grundlegende Speichertechnologie ist DRAM. Allerdings wurden im Laufe der Zeit einige heterogene technologische Alternativen entwickelt. In dieser Arbeit präsentieren wir zwei Ansätze, um die Speichereffizienz von Datenbanksystemen zu verbessern. Zuerst untersuchen wir die Nutzbarkeit von heterogenen Speichertechnologien als ein kosteneffizientere Alternative zu aktuellen Systemen die ausschließlich teuren DRAM-basierten Speicher verwenden. Dazu entwickeln wir ein Kostenmodell zur Platzierung von Daten in Systemen mit hybridem Speicher. Wir stellen fest, dass ein In-Memory Datenbanksystem einen Großteil seiner Basisdaten mit nur geringen Leistungseinbußen in langsameren, günstigeren Speicher platzieren kann. Zweitens führt der konkurrierende Speicherbedarf für Basis- und temporäre Daten in typischen Datenbanksystemen häufig zu einer Überdimensionierung der Speicherkapazität. Somit stellen wir etwas überraschend fest, dass auch ohne den Einsatz heterogener Speichertechnologien noch erhebliche Steigerungen der Speichereffizienz möglich sind. Dazu stellen wir einen kooperativen Ansatz zur Bewältigung von widersprüchlichem Speicherbedarf vor. Wir vergleichen den kooperativen Ansatz mit dem traditionell in bestehenden Systemen verwendeten Ansatz mithilfe eines Prototyps. In unserer Evaluation stellen wir fest, dass kooperative Speicherverwaltung den Gesamtspeicherbedarf eines Datenbanksystems erheblich verringern kann, insbesondere für gemischte Workloads. Letztlich können die beiden in dieser Arbeit skizzierten Wege als solide Grundlage dienen, um die Kosteneffizienz von Datenbanksystemen deutlich zu steigern.
Abstract in Englisch:
Database systems are an important foundation of the modern IT landscape. Their operation often contributes significantly to the total cost of IT systems. Consequently, database systems are under strong economic pressure to improve cost efficiency. A large part of their operating costs is related to main memory consumption. Thereby improving memory efficiency directly leads to higher cost efficiency. The primary underlying technology for main memory today is DRAM, but several heterogeneous technological alternatives have emerged over time. In this work, we present two paths towards higher memory efficiency. First, we explore the viability of using heterogeneous memory technologies as a more cost-efficient alternative to current systems relying exclusively on expensive DRAM-based main memory. To this end, we develop a cost model that can be used to guide data placement in hybrid memory systems. We find that an in-memory database system can place a majority of its base data in slower and cheaper memory with little performance penalty compared to the expensive DRAM-only setup. Second, the conflicting memory needs for base and temporary data in typical database systems often lead to over-provisioned memory capacity. Thus, somewhat surprisingly, we find that significant gains in memory efficiency are still possible even without using heterogeneous memory technologies. We present a cooperative approach for managing these conflicting memory needs, and a prototype system to compare it to the traditional approach used in existing systems. Our evaluation shows that cooperatively managing memory can significantly reduce the overall memory needs of a database system, especially for mixed workloads. Ultimately, the two paths outlined in this thesis can serve as strong foundations to significantly increase the cost efficiency of database systems.