Persistenter Speicher für Datenbanken

Gekommen um zu bleiben

von Norbert Deuschle

Arbeitsspeicher-zentrierte Datenarchitekturen ermöglichen aufgrund ihres Designs eine wesentlich schnellere Echtzeit- Transaktionsverarbeitung, da sie nahe an der CPU sitzen. Der folgende Beitrag skizziert mögliche Einsatzbereiche, aber auch neue Herausforderungen bei der Verwendung von persistentem Storage Class Memory – insbesondere im Zusammenhang mit Applikationen im Umfeld von In-Memory-Datenbanken.

Aus IT-Administrator 08/2020

Cloud-First-Strategien sind inzwischen die Regel und nicht mehr die Ausnahme und Workloads verlagern sich damit in die Cloud – auch Datenbanken. Dort geht es ... (mehr)

Prominente Beispiele von Enterprise- In-Memory-Anwendungen wie SAP HANA oder Oracle TimesTen gewinnen mit dem Aufkommen neuer Speicheroptionen wie NVDIMMs (Non- Volatile DIMMs) und Storage Class Memory (SCM) an Attraktivität, denn DRAM-Speicher im Server, Server-Cluster oder Grid lässt sich bislang nur beschränkt hochskalieren und ist teuer. Mit SCM lassen sich diese Einschränkungen teilweise kompensieren. Allerdings treten damit auch neue Herausforderungen auf. Diese betreffen das Design von Datenbanksystemen hinsichtlich Datenintegrität, Datenkonsistenz und Verfügbarkeit.

Das kennzeichnet In-Memory-Datenbanken

Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanksystemen, die dafür ausgelegt sind, Daten auf persistenten Medien wie Festplatten (HDD) oder NAND-Flash (SSD) zu verarbeiten und zu verwalten, halten In-Memory-Datenbanksysteme alle Daten komplett im Arbeitsspeicher. Somit können bei einem Systemabsturz Daten verloren gehen. Die Anforderung an eine dauerhafte Speicherung (Persistenz) von erfolgreich abgeschlossenen Transaktionen ist damit nicht erfüllt. Um diesen Nachteil auszugleichen, haben sich

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