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Scaling In-Memory databases on multicores

Scaling In-Memory databases on multicores

引用

作者： Joao Paulo da Conceicao Soares NOVA University of Lisbon

学位级别：博士

Current computer systems have evolved from featuring only a single processing unit and limited RAM, in the order of kilobytes or few megabytes, to include several multicore processors, o↵ering in the order of several tens of concurrent execution contexts, and have main memory in the order of several tens to hundreds of gigabytes. This allows to keep all data of many applications in the main memory, leading to the development of in- memory databases. Compared to disk-backed databases, in-memory databases (IMDBs) are expected to provide better performance by incurring in less I/O overhead. In this dissertation, we present a scalability study of two general purpose IMDBs on multicore systems. The results show that current general purpose IMDBs do not scale on multicores, due to contention among threads running concurrent transactions. In this work, we explore di↵erent direction to overcome the scalability issues of IMDBs in multicores, while enforcing strong isolation semantics. First, we present a solution that requires no modification to either database systems or to the applications, called MacroDB. MacroDB replicates the database among several engines, using a master-slave replication scheme, where update transactions execute on the master, while read-only transactions execute on slaves. This reduces contention, al- lowing MacroDB to o↵er scalable performance under read-only workloads, while update- intensive workloads su↵er from performance loss, when compared to the standalone engine. Second, we delve into the database engine and identify the concurrency control mech- anism used by the storage sub-component as a scalability bottleneck. We then propose a new locking scheme that allows the removal of such mechanisms from the storage sub-component. This modification o↵ers performance improvement under all workloads, when compared to the standalone engine, while scalability is limited to read-only work- loads. Next we addressed the scalability limitations for update-

关键词： In-Memory Databases Performance Study Scalability Study Contention Se-rializability Replication Latch-Free Attribute Level Locking read-before-write pattern

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