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如何客观评测内存数据库的性能
  • ISSN号:1000-5641
  • 期刊名称:《华东师范大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP333.1[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华东师范大学软件学院数据科学与工程研究院,上海200062, [2]浙江理工大学经济管理学院,杭州310033
  • 相关基金:国家自然科学基金(61370101);上海市教委创新项目(14ZZ045);上海市自然科学基金(14ZR1412600)
中文摘要:

在过去的10年间,随着硬件技术不断发展,内存价格越来越低,许多计算机系统均布置了大容量内存.数据库系统开发商和研究人员认识到这一趋势,并开发出多款内存数据库产品,其特点在于先将数据装载到内存之中,再执行相应的数据管理任务.随着内存数据库的出现,如何客观、公正地评测它的性能显得愈发重要.尽管当前不乏关于关系型数据库系统的评测基准,例如威斯康星测试基准和TPC-X系列等,但是这些基准并未充分考虑内存数据库的重要特性,因此不适合评测内存数据库.本文提出了一种面向内存数据库的评测基准(InMemBench),与传统的关系数据库基准显著不同,它综合考虑了内存数据库特有的数据预取过程、物理组织方式和压缩能力等方面的重要特点.最后,本文还通过新基准比较了4款内存数据库的性能.

英文摘要:

The hardware technology continues to develop in the past decade, and the price of memory gets lower so that many computer systems tend to deployhuge-size memory. To fulfill this benefit, the researchers also developed several in-memory databases (IMDB) that execute workloads after pre-loading the whole data into memory. The bloom of various in-memory databases shows the necessity of testing and evaluating their performance objectively and fairly. Although the existing database benchmarks have shown great success during the development of the database technologies, including Wisconsin benchmark, TPC-X series, and so on, such work cannot be applied straightforwardly due to the lack of consideration of several unique characteris- tics of in-memory databases. In this article, we propose a novel benchmark, called InMemBench,to test and evaluate the performance of an from traditional database benchmarks, we tion, and data compression. Moreover, we tiveness and efficiency of our proposal. in-memory database objectively and fairly. Different take special consideration of startup, data organiza conduct extensive experiments to illustrate the effectiveness and efficiency of our proposal.

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期刊信息
  • 《华东师范大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华东师范大学
  • 主编:郑伟安
  • 地址:上海中山北路3663号
  • 邮编:200062
  • 邮箱:xblk@xb.ecnu.edu.cn
  • 电话:021-62233703
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5641
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1298/N
  • 邮发代号:4-359
  • 获奖情况:
  • 中国综合性科技类核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:6600