Einführung in Hauptspeicherdatenbanken

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1 Einführung in Hauptspeicherdatenbanken Harald Zankl Probevorlesung , 13:15 14:00, HS C

2 Inhaltsverzeichnis Organisation Überblick Konklusion Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 2/16

3 Organisation Organisation Einführung in Hauptspeicherdatenbanken (703650, VO1, 2 ECTS) Modul: Neuere Datenbankmodelle (VO2+VO1+PS2, 10 ECTS) Wahlmodul Master Informatik (SS 2015) Zeit & Ort: Mittwoch, 13:15 14:00, HS C Literatur H. Plattner, A. Zeier, In-Memory Data Management: Technology and Applications, 2. Auflage, Springer, 2012 H. Plattner, A Course in In-Memory Data Management: The inner Mechanics of In-Memory Databases, Springer, 2013 Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 3/16

4 Organisation Zeitplan VO Datum Thema 1 4. März Organisation, Überblick März Enterprise Applications (OLTP, OLAP) März Design (am Beispiel SanssouciDB) März Datenlayout (zeilen-/spaltenorientiert) 5 1. April Hauptspeicherturingmaschinen April Speicherhierarchie (Festplatte, Hauptspeicher, Cache) April Kompression 8 6. Mai Speicherorganistion (Differential Buffer) Mai Operationen (Schreiben: insert, update, delete) Mai Operationen (Lesen: scan, search, join) Mai Performanz Juni Wiederherstellung Juni Auswirkungen (Praxis) Juni Ausblick Juni Klausur Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 4/16

5 VO 2 - Enterprise Applications Enterprise Applications Bsp: Telekommunikation, Patientendaten, Soziale Medien viele Daten (OLTP) komplexe Abfragen (OLAP) aktuell: Zweiteilung OLTP Online Transactional Processing viele/einfache Transaktionen konventionelle DB OLAP Online Analytical Processing wenige/komplexe Analysen Datawarehouse Schreiben OLTP ETL OLAP Lesen Nachteile der Trennung getrennte Architekturen erfordern ETL (extract-transform-load) Analyse von alten Daten oder Redundanz (views, cubes) Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 5/16

6 VO 3 - Design Hauptspeicherdatenbank (SanssouciDB) Multi-core 64 2TB Hauptspeicher) Spaltenorientiert Insert-only Wörterbuch Kodierung (Kompression) Vorteile OLTP und OLAP in einem System Effizienz (Analysen in Echtzeit) horizontale vs. vertikale Skalierung (scale out vs. scale up) Datenverarbeitung nahe an Daten Herausforderungen Parallelisierung, Speicherorganisation Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 6/16

7 VO 4 - Datenlayout Layouts id name zip country 1 Kunde Österreich 2 Kunde Österreich 3 Kunde Deutschland zeilenorientiert: 1 Kunde Österreich 2 Kunde Österreich 3... spaltenorientiert: Kunde1 Kunde2 Kunde Eigenschaften Operation zeilenorientiert spaltenorientiert Schreiben (insert/update/delete) + Lesen (scan/search/join) + Kompression + Atribute ändern + Index nötig nicht nötig OLTP OLAP Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 7/16

8 VO 6 - Speicherhierarchie Festplatten sind langsam werden immer billiger (2TB 200 Euro) Zugriffszeit nicht exakt prognostizierbar (Position Lesekopf) Hauptspeicher ist schnell wird immer billiger (2TB Euro) Zugriffszeit exakt prognostizierbar Cache Level 1, Level 2, Level 3 Faktor 10 schneller als RAM Spaltenorientierung reduziert Page Misses Prefetching Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 8/16

9 VO 7 - Kompression Warum Kompression Flaschenhals: Speicher leichtgewichtige vs. schwergewichtige Kompression Anwendung: Enterprise Applications (redundante Daten, 10%) Verwendete Methoden Wörterbuch Kodierung, Präfix Kodierung, Lauflängen Kodierung, Cluster Kodierung, Indirekte Kodierung, Delta Kodierung spaltenorientiert: Kunde2 Kunde Deutschland 2 Österreich Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 9/16

10 VO 8 - Speicherorganisation Speicherorganisation: Problem Spaltenorientiertes Layout langsam für Schreiben (insert/update/delete) Lösung Differential Store Main Store Diff. Buff. Lesen Schreiben Herausforderung: Merge integriere Differential Buffer in Main Store wann: Nacht/Wochenende bzw. extern Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 10/16

11 VO 9+10 Operationen Operationen (parallel/verteilt) insert, delete, update, join, scan SQL + stored procedures Partitionierung id name 1 Kunde1 2 Kunde2 3 Kunde3 id zip country Österreich Österreich Deutschland horizontal vs. vertikal zeilenorientiert + horizontal vs. spaltenorientiert + vertikal Insert-only erlaubt historische Abfragen effizienter Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 11/16

12 VO 11 - Performanz Scheduling Motivation: OLTP (schnell) und OLAP (langsam) zur selben Zeit Realisierung: getrennte Tread Pools (für OLTP und OLAP) Scheduling Algorithmen Data Aging aktive Daten (20%) vs. passive Daten (80%) Benchmarking Full-table Scan Schritt Scan TPC-C Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 12/16

13 VO 12 - Wiederherstellung Problem Stromausfall: dynamischer RAM verliert Daten (volatil) Lösung persistenter Speicher Logs Checkpoints Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 13/16

14 VO 13 - Auswirkungen (Praxis) SAP HANA High Performane Analytic Appliance 2010 vorgestellt Hauptspeicherdatenbank integriert viele Konzepte von SanssouciDB Anwendungsentwicklung engere Kooperation zwischen Business Logik und Datenbank Fallstudien Charité (Berlin) Hilti (Liechtenstein) Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 14/16

15 VO 14 - Ausblick Einsatz von Hauptspeicherdatenbanken Firmen skeptisch (wenig Erfahrungswerte) Vorschlag: hybride Systeme (zwischenzeitlich) neue Hardware (Cloud Computing) Skalierbarkeit Verfügbarkeit Risikominimierung neue Software (neue Möglichkeiten) Echtzeitanalyse möglich Smart Meter, Patientendaten Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 15/16

16 Konklusion Zusammenfassung Hauptspeicherdatenbanken Merkmale Multi-Core, Spaltenorientiert, Insert-only, Kompression gelöste Herausforderungen Parallelisierung, Differential Store Einsatzgebiet Enterprise Applications Vielen Dank für die Aufmerksamkeit Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 16/16

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