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Lectures :: Data Processing on Modern HardwareNewsEinordnungWahlpflichtfach im Fachgebiet Architektur verteilter Systeme oder im Fachgebiet Informations- und Anwendungssysteme oder im Vertiefungsgebiet Datenbanken für Informatik, Medieninformatik; Außerdem Wirtschaftsinformatik Bachelor
(2 V / 0 Ü / 0 P) Ziele
Die Wurzeln vieler produktiver Datenbanksysteme liegen 30 oder mehr Jahre zurück. Vorbild sind meist Systeme wie "System R" von IBM oder der damalige Forschungs-Prototyp "Ingres". Diese Systeme wurden gebaut für Hardware-Architekturen jener Zeit: Festplatten oder gar Magnetbänder waren die einzigen Speichermedien, um vernünftige Datenmengen zu speichern; Hauptspeicher war ein echtes "random access"-Medium und der dominierende Kostenfaktor in der Datenbankverarbeitung war I/O.
Seit dieser Zeit haben sich Rechnerarchitekturen grundlegend verändert. Hauptspeicher ist heute so billig, dass komplette Datenbankanwendungen vollständig im Hauptspeicher ausgeführt werden können. Gleichzeitig führen Caches und andere Architektur-Details zu Zugriffszeiten, die stark vom verwendeten Zugriffs-Muster abhängen. Schließlich ergeben sich durch sehr hohe Parallelitäts-Grade teilweise völlig neue Probleme. In dieser Vorlesung werden wir uns damit beschäftigen, wie solche Architektur-Veränderungen die Datenbankwelt betreffen. Wir wollen, zum Beispiel, die vorhandenen CPU-Caches optimal ausnutzen und nicht unter hohen Speicherzugriffszeiten leiden. Durch cache-optimierte Auswertung lässt sich dabei die Performanz vieler Datenbankoperationen um Größenordnungen steigern. Ähnlich lassen sich durch moderne CPU-Features (wie z.B. Vektoreinheiten), spezialisierte CPUs (wie z.B. der IBM Cell-Prozessor oder moderne Grafikprozessoren) oder programmierbare Hardware ("field-programmable gate arrays", FPGAs) deutliche Leistungssteigerungen erreichen—sofern die entsprechenden Implementationen sorgfältig für moderne Hardware konzipiert wurden. Diese Vorlesung kann auf Wunsch der Studierenden auch auf Englisch gehalten werden. Termin
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Last Update:
June 20, 2012 09:47 CEST
Author Database Technology Group, Technische Universität Dresden |
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