Uma Análise Experimental da Utilização de Diferentes Tecnologias de Armazenamento em um SGBD Relacional

  • Francisco D. B. S. Praciano UFC
  • Joaquim Filipe L. de Sousa UFC
  • Javam C. Machado UFC

Resumo


Os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD) tradicionais são construídos com a premissa de que os dados estão armazenados em discos rígidos (HDD). Recentemente, surgiram várias alternativas aos HDDs, tais como as unidades de estado sólido (SSD), as memórias não voláteis (NVM) e as novas memórias principais (DRAM). As diferentes características desses dispositivos podem impactar no desempenho dos SGBDs. Neste trabalho, nos propomos a analisar um SGBD que armazena seus dados de quatro formas distintas, em HDD, SSD NVM, DRAM e de forma híbrida, utilizando os três dispositivos em conjunto. Para isso, usamos a carga de trabalho TPC-C e discutimos os motivos que dão origem aos resultados obtidos para cada tipo de armazenamento.

Palavras-chave: SGBD, Armazenamento, NVM, Novas tecnologias

Referências

Brayner, A. and Monteiro, J. M. (2016). Hardware-aware database systems: A new era for database technology is coming - vision paper. In 31o Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, SBBD 2016, Salvador, Bahia, Brasil, October 4-7, 2016., pages 187–192.

Difallah, D. E., Pavlo, A., Curino, C., and Cudre-Mauroux, P. (2013). Oltp-bench: An extensible testbed for benchmarking relational databases. Proc. VLDB Endow., 7(4):277- 288. DOI: https://doi.org/10.14778/2732240.2732246

Leo Kelion, BBC, I. M. (2015). 3d xpoint technology. https://www.bbc.com/ news/technology-33675734. Accessed: 2019-07-15.

Shah, M. A., Harizopoulos, S., Wiener, J. L., and Graefe, G. (2008). Fast scans and joins using flash drives. In 4th Workshop on Data Management on New Hardware, DaMoN 2008, Vancouver, BC, Canada, June 13, 2008, pages 17–24. DOI: https://doi.org/10.1145/1457150.1457154

Son, Y., Kang, H., Han, H., and Yeom, H. Y. (2016). An empirical evaluation and analysis of the performance of NVM express solid state drive. Cluster Computing, 19(3):1541–1553. DOI: https://doi.org/10.1007/s10586-016-0591-8

Xu, Q., Siyamwala, H., Ghosh, M., Suri, T., Awasthi, M., Guz, Z., Shayesteh, A., and Balakrishnan, V. (2015). Performance analysis of nvme ssds and their implication on real world databases. In Proceedings of the 8th ACM International Systems and Storage Conference, SYSTOR 2015, Haifa, Israel, May 26-28, 2015, pages 6:1–6:11. DOI: https://doi.org/10.1145/2757667.2757684

Zukowski, M. (2009). Balancing vectorized query execution with bandwidth-optimized storage. Journal of Computational Physics - J COMPUT PHYS.
Publicado
07/10/2019
PRACIANO, Francisco D. B. S.; DE SOUSA, Joaquim Filipe L.; MACHADO, Javam C.. Uma Análise Experimental da Utilização de Diferentes Tecnologias de Armazenamento em um SGBD Relacional. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 34. , 2019, Fortaleza. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 259-264. ISSN 2763-8979. DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd.2019.8833.