Über die letzten Jahrzehnte haben sich Datenbanken von festplatten-basierten zu hauptspeicher-basierten Datenbanksystemen entwickelt. Um diese Herausforderungen anzugehen und das volle Potenzial moderner Prozessoren zu erschließen, stellt diese Dissertation vier Ansätze vor um den Einfluss der „Memory Wall“ zu reduzieren. Der erste Ansatz zeigt auf, wie spezielle Prozessorinstruktionen (sogenannte SIMD Instruktionen) die Ausnutzung von Caches erhöhen und gleichzeitig die Anzahl der Instruktionen verringern. In dieser Arbeit werden dazu vorhandene Baumstrukturen so angepasst, dass diese SIMD Instruktionen verwendet werden können und somit die benötigte Hauptspeicherbandbreite verringert wird. Der zweite Ansatz dieser Arbeit führt ein Model ein, welches es ermöglicht die Anfrageausführung in verschiedenen Datenbanksystemen zu vereinheitlichen und dadurch vergleichbar zu machen. Durch diese Vereinheitlichung wird es möglich, die Hardwareausnutzung durch Hinzunahme von Wissen über die auszuführende Hardware zu optimieren. Der dritte Ansatz analysiert verschiedene Datenbankoperatoren bezüglich ihres Verhaltens auf verschiedenen Hardwareumgebungen. Diese Analyse ermöglicht es, Datenbankoperatoren besser zu verstehen und Kostenmodelle für ihr Verhalten zu entwickeln. Der vierte Ansatz dieser Arbeit baut auf der Analyse der Operatoren auf und führt einen progressiven Optimierungsalgorithmus ein, der die Ausführung von Anfragen zur Laufzeit auf die jeweiligen Bedingungen wie z.B. Daten- oder Hardwareeigenschaften anpasst. Dazu werden zur Laufzeit prozessorinterne Zähler verwendet, die das Verhalten des Operators auf der jeweiligen Hardware widerspiegeln. / Over the last decades, database systems have been migrated from disk to memory architectures such as RAM, Flash, or NVRAM. Research has shown that this migration fundamentally shifts the performance bottleneck upwards in the memory hierarchy. Whereas disk-based database systems were largely dominated by disk bandwidth and latency, in-memory database systems mainly depend on the efficiency of faster memory components, e.g., RAM, caches, and registers. To encounter these challenges and enable the full potential of the available processing power of modern CPUs for database systems, this thesis proposes four approaches to reduce the impact of the Memory Wall. First, SIMD instructions increase the cache line utilization and decrease the number of executed instructions if they operate on an appropriate data layout. Thus, we adapt tree structures for processing with SIMD instructions to reduce demands on the memory bus and processing units are decreased. Second, by modeling and executing queries following a unified model, we are able to achieve high resource utilization. Therefore, we propose a unified model that enables us to utilize knowledge about the query plan and the underlying hardware to optimize query execution. Third, we need a fundamental knowledge about the individual database operators and their behavior and requirements to optimally distribute the resources among available computing units. We conduct an in-depth analysis of different workloads using performance counters create these insights. Fourth, we propose a non-invasive progressive optimization approach based on in-depth knowledge of individual operators that is able to optimize query execution during run-time. In sum, using additional run-time statistics gathered by performance counters, a unified model, and SIMD instructions, this thesis improves query execution on modern CPUs.

Diese Dissertation beschreibt das Design und die Implementierung eines effizienten Suchsystems für linguistische Korpora. Das bestehende und auf einer relationalen Datenbank basierende System ANNIS ist spezialisiert darin, Korpora mit verschiedenen Arten von Annotationen zu unterstützen und nutzt Graphen als einheitliche Repräsentation der verschiedener Annotationen. Für diese Dissertation wurde eine Hauptspeicher-Datenbank, die rein auf Graphen basiert, als Nachfolger für ANNIS entwickelt. Die Korpora werden in Kantenkomponenten partitioniert und für verschiedene Typen von Subgraphen werden unterschiedliche Implementationen zur Darstellung und Suche in diesen Komponenten genutzt. Operationen der Anfragesprache AQL (ANNIS Query Language) werden als Kombination von Erreichbarkeitsanfragen auf diesen verschiedenen Komponenten implementiert und jede Implementierung hat optimierte Funktionen für diese Art von Anfragen. Dieser Ansatz nutzt die verschiedenen Strukturen der unterschiedlichen Annotationsarten aus, ohne die einheitliche Darstellung als Graph zu verlieren. Zusätzliche Optimierungen, wie die parallele Ausführung von Teilen der Anfragen, wurden ebenfalls implementiert und evaluiert. Da AQL eine bestehende Implementierung besitzt und diese für Forscher offen als webbasierter Service zu Verfügung steht, konnten echte AQL-Anfragen aufgenommen werden. Diese dienten als Grundlage für einen Benchmark der neuen Implementierung. Mehr als 4000 Anfragen über 18 Korpora wurden zu einem realistischen Workload zusammengetragen, der sehr unterschiedliche Arten von Korpora und Anfragen mit einem breitem Spektrum von Komplexität enthält. Die neue graphbasierte Implementierung wurde mit der existierenden, die eine relationale Datenbank nutzt, verglichen. Sie führt den Anfragen im Workload im Vergleich ~10 schneller aus und die Experimente zeigen auch, dass die verschiedenen Implementierungen für die Kantenkomponenten daran einen großen Anteil haben. / This dissertation describes the design and implementation of an efficient system for linguistic corpus queries. The existing system ANNIS is based on a relational database and is focused on providing support for corpora with very different kinds of annotations and uses graphs as unified representations of the different annotations. For this dissertation, a main memory and solely graph-based successor of ANNIS has been developed. Corpora are divided into edge components and different implementations for representation and search of these components are used for different types of subgraphs. AQL operations are interpreted as a set of reachability queries on the different components and each component implementation has optimized functions for this type of queries. This approach allows exploiting the different structures of the different kinds of annotations without losing the common representation as a graph. Additional optimizations, like parallel executions of parts of the query, are also implemented and evaluated. Since AQL has an existing implementation and is already provided as a web-based service for researchers, real-life AQL queries have been recorded and thus can be used as a base for benchmarking the new implementation. More than 4000 queries from 18 corpora (from which most are available under an open-access license) have been compiled into a realistic workload that includes very different types of corpora and queries with a wide range of complexity. The new graph-based implementation was compared against the existing one, which uses a relational database. It executes the workload ~10 faster than the baseline and experiments show that the different graph storage implementations had a major effect in this improvement.

Scaling of electronic circuits from micro- to nanometer size determined the incredible development in computer technology in the last decades. In charge storage capacitors that are the largest components in dynamic random access memories (DRAM), dielectrics with higher permittivity (high-k) were needed to replace SiO2. Therefore ZrO2 has been introduced in the capacitor stack to allow sufficient capacitance in decreasing structure sizes. To improve the capacitance density per cell area, approaches with three dimensional structures were developed in device fabrication. To further enable scaling for future generations, significant efforts to replace ZrO2 as high-k dielectric have been undertaken since the 1990s. In calculations, CaTiO3 has been identified as a potential replacement to allow a significant capacitance improvement. This material exhibits a significantly higher permittivity and a sufficient band gap. The scope of this thesis is therefore the preparation and detailed physical and electrical characterization of ultrathin CaTiO3 layers. The complete capacitor stacks including CaTiO3 have been prepared under ultrahigh vacuum to minimize the influence of adsorbents or contaminants at the interfaces. Various electrodes are evaluated regarding temperature stability and chemical reactance to achieve crystalline CaTiO3. An optimal electrode was found to be a stack consisting of Pt on TiN. Physical experiments confirm the excellent band gap of 4.0-4.2 eV for ultrathin CaTiO3 layers. Growth studies to achieve crystalline CaTiO3 indicate a reduction of crystallization temperature from 640°C on SiO2 to 550°C on Pt. This reduction has been investigated in detail in transmission electron microscopy measurements, revealing a local and partial epitaxial growth of (111) CaTiO3 on top of (111) Pt surfaces. This preferential growth is beneficial to the electrical performance with an increased relative permittivity of 55 with the advantage of a low leakage current comparable to that in amorphous CaTiO3 layers. A detailed electrical analysis of capacitors with amorphous and crystalline CaTiO3 reveals a relative permittivity of 30 for amorphous and an excellent value of 105 for fully crystalline CaTiO3. The permittivity exhibits a quadratic dependence with applied electric field. Crystalline CaTiO3 shows a 1-3% drop in capacitance density and permittivity at a bias voltage of 1V, which is significantly lower compared to all results for SrTiO3 capacitors measured elsewhere. A capacitance equivalent thickness (CET) below 1.0 nm with current densities 1×10−8 A/cm2 have been achieved on carbon electrodes. Finally, CETs of about 0.5 nm with leakage currents of 1 × 10−7 A/cm2 on top of Pt/TiN fulfill the 2016 DRAM requirements following the ITRS road map of 2012. / Die Verkleinerung von elektronischen Bauelementen hin zu nanometerkleinen Strukturen beschreibt die unglaubliche Entwicklung der Computertechnologie in den letzten Jahrzehnten. In Ladungsspeicherkondensatoren, den größten Komponenten in Arbeitsspeichern, wurden dafür Dielektrika benötigt, die eine deutlich höhere Permittivität als SiO2 besitzen. ZrO2 wurde als geeignetes Dielektrikum eingeführt, um eine ausreichende Kapazität bei kleiner werdenen Strukturen sicherzustellen. Zur weiteren Verbesserung der Kapazitätsdichte pro Zellfläche konnten 3D Strukturen in die Chipherstellung integriert werden. Seit den 1990ern wurden parallel bedeutende Anstrengungen unternommen, um ZrO2 als Dielektrikum durch Materialien mit noch höherer Permittivität zu ersetzen. Nach Berechnungen stellt nun CaTiO3 eine mögliche Alternative dar, die eine weitere Verbesserung der Kapazität ermöglicht. Das Material besitzt eine deutlich höhere Permittivität und eine ausreichend große Bandlücke. Diese Arbeit beschäftigt sich deshalb mit Herstellung und detaillierter physikalischer und elektrischer Charakterisierung von extrem dünnen CaTiO3 Schichten. Zusätzlich wurden diverse Elektroden bezüglich ihrer Temperaturstabilität und der chemischen Stabilität untersucht, um kristallines CaTiO3 zu herhalten. Als eine optimale Elektrode stellte sich Pt auf TiN heraus. Physikalische Experimente an extrem dünnen CaTiO3 Schichten bestätigen die Bandlücke von 4,0-4,2 eV. Wachstumsuntersuchungen an kristallinem CaTiO3 zeigen eine Reduktion der Kristallisationstemperatur von 640°C auf SiO2 zu 550°C auf Pt. Diese Reduktion wurde detailliert mittels Transmissionselektronenmikroskopie untersucht. Es konnte für einige Schichten ein partielles lokales epitaktischesWachstum von (111) CaTiO3 auf (111) Pt gemessen werden. Dieses Vorzugswachstum ist vorteilhaft für die elektrischen Eigenschaften durch eine gesteigerte Permittivität von 55 bei gleichzeitig geringem Leckstrom vergleichbar zu amorphen Schichten. Eine genaue elektrische Analyse von Kondensatoren mit amorphen und kristallinem CaTiO3 ergibt eine Permittivität von 30 für amorphe und bis zu 105 für kristalline CaTiO3 Schichten. Die Permittivität zeigt eine quadratische Abhängigheit von der angelegten Spannung. Kristallines CaTiO3 zeigt einen 1-3% Abfall der Permittivität bei 1V, der wesentlich geringer ausfällt als vergleichbare Werte für SrTiO3. Eine zu SiO2 vergleichbare Schichtdicke (CET) von unter 1,0 nm mit Stromdichten von 1×10−8 A/cm2 wurde auf Kohlenstoffsubstraten erreicht. Mit Werten von 0,5 nm bei Leckstromdichten von 1×10−7 A/cm2 auf Pt/TiN Elektroden erfüllen die CaTiO3 Kondensatoren die Anforderungen der ITRS Strategiepläne für Arbeitsspeicher ab 2016.

Datenbanksysteme verwenden Indexstrukturen, um Suchanfragen zu beschleunigen. Im Laufe der letzten Jahre haben Forscher verschiedene Ansätze zur Indexierung von Datenbanktabellen im Hauptspeicher entworfen. Hauptspeicherindexstrukturen versuchen möglichst häufig Daten zu verwenden, die bereits im Zwischenspeicher der CPU vorrätig sind, anstatt, wie bei traditionellen Datenbanksystemen, die Zugriffe auf den externen Speicher zu optimieren. Die meisten vorgeschlagenen Indexstrukturen für den Hauptspeicher beschränken sich jedoch auf Punktabfragen und vernachlässigen die ebenso wichtigen Bereichsabfragen, die in zahlreichen Anwendungen, wie in der Analyse von Genomdaten, Sensornetzwerken, oder analytischen Datenbanksystemen, zum Einsatz kommen. Diese Dissertation verfolgt als Hauptziel die Fähigkeiten von modernen Hauptspeicherdatenbanksystemen im Ausführen von Bereichsabfragen zu verbessern. Dazu schlagen wir zunächst die Cache-Sensitive Skip List, eine neue aktualisierbare Hauptspeicherindexstruktur, vor, die für die Zwischenspeicher moderner Prozessoren optimiert ist und das Ausführen von Bereichsabfragen auf einzelnen Datenbankspalten ermöglicht. Im zweiten Abschnitt analysieren wir die Performanz von multidimensionalen Bereichsabfragen auf modernen Serverarchitekturen, bei denen Daten im Hauptspeicher hinterlegt sind und Prozessoren über SIMD-Instruktionen und Multithreading verfügen. Um die Relevanz unserer Experimente für praktische Anwendungen zu erhöhen, schlagen wir zudem einen realistischen Benchmark für multidimensionale Bereichsabfragen vor, der auf echten Genomdaten ausgeführt wird. Im letzten Abschnitt der Dissertation präsentieren wir den BB-Tree als neue, hochperformante und speichereffziente Hauptspeicherindexstruktur. Der BB-Tree ermöglicht das Ausführen von multidimensionalen Bereichs- und Punktabfragen und verfügt über einen parallelen Suchoperator, der mehrere Threads verwenden kann, um die Performanz von Suchanfragen zu erhöhen. / Database systems employ index structures as means to accelerate search queries. Over the last years, the research community has proposed many different in-memory approaches that optimize cache misses instead of disk I/O, as opposed to disk-based systems, and make use of the grown parallel capabilities of modern CPUs. However, these techniques mainly focus on single-key lookups, but neglect equally important range queries. Range queries are an ubiquitous operator in data management commonly used in numerous domains, such as genomic analysis, sensor networks, or online analytical processing. The main goal of this dissertation is thus to improve the capabilities of main-memory database systems with regard to executing range queries. To this end, we first propose a cache-optimized, updateable main-memory index structure, the cache-sensitive skip list, which targets the execution of range queries on single database columns. Second, we study the performance of multidimensional range queries on modern hardware, where data are stored in main memory and processors support SIMD instructions and multi-threading. We re-evaluate a previous rule of thumb suggesting that, on disk-based systems, scans outperform index structures for selectivities of approximately 15-20% or more. To increase the practical relevance of our analysis, we also contribute a novel benchmark consisting of several realistic multidimensional range queries applied to real- world genomic data. Third, based on the outcomes of our experimental analysis, we devise a novel, fast and space-effcient, main-memory based index structure, the BB- Tree, which supports multidimensional range and point queries and provides a parallel search operator that leverages the multi-threading capabilities of modern CPUs.

Scaling of electronic circuits from micro- to nanometer size determined the incredible development in computer technology in the last decades. In charge storage capacitors that are the largest components in dynamic random access memories (DRAM), dielectrics with higher permittivity (high-k) were needed to replace SiO2. Therefore ZrO2 has been introduced in the capacitor stack to allow sufficient capacitance in decreasing structure sizes. To improve the capacitance density per cell area, approaches with three dimensional structures were developed in device fabrication. To further enable scaling for future generations, significant efforts to replace ZrO2 as high-k dielectric have been undertaken since the 1990s. In calculations, CaTiO3 has been identified as a potential replacement to allow a significant capacitance improvement. This material exhibits a significantly higher permittivity and a sufficient band gap. The scope of this thesis is therefore the preparation and detailed physical and electrical characterization of ultrathin CaTiO3 layers. The complete capacitor stacks including CaTiO3 have been prepared under ultrahigh vacuum to minimize the influence of adsorbents or contaminants at the interfaces. Various electrodes are evaluated regarding temperature stability and chemical reactance to achieve crystalline CaTiO3. An optimal electrode was found to be a stack consisting of Pt on TiN. Physical experiments confirm the excellent band gap of 4.0-4.2 eV for ultrathin CaTiO3 layers. Growth studies to achieve crystalline CaTiO3 indicate a reduction of crystallization temperature from 640°C on SiO2 to 550°C on Pt. This reduction has been investigated in detail in transmission electron microscopy measurements, revealing a local and partial epitaxial growth of (111) CaTiO3 on top of (111) Pt surfaces. This preferential growth is beneficial to the electrical performance with an increased relative permittivity of 55 with the advantage of a low leakage current comparable to that in amorphous CaTiO3 layers. A detailed electrical analysis of capacitors with amorphous and crystalline CaTiO3 reveals a relative permittivity of 30 for amorphous and an excellent value of 105 for fully crystalline CaTiO3. The permittivity exhibits a quadratic dependence with applied electric field. Crystalline CaTiO3 shows a 1-3% drop in capacitance density and permittivity at a bias voltage of 1V, which is significantly lower compared to all results for SrTiO3 capacitors measured elsewhere. A capacitance equivalent thickness (CET) below 1.0 nm with current densities 1×10−8 A/cm2 have been achieved on carbon electrodes. Finally, CETs of about 0.5 nm with leakage currents of 1 × 10−7 A/cm2 on top of Pt/TiN fulfill the 2016 DRAM requirements following the ITRS road map of 2012. / Die Verkleinerung von elektronischen Bauelementen hin zu nanometerkleinen Strukturen beschreibt die unglaubliche Entwicklung der Computertechnologie in den letzten Jahrzehnten. In Ladungsspeicherkondensatoren, den größten Komponenten in Arbeitsspeichern, wurden dafür Dielektrika benötigt, die eine deutlich höhere Permittivität als SiO2 besitzen. ZrO2 wurde als geeignetes Dielektrikum eingeführt, um eine ausreichende Kapazität bei kleiner werdenen Strukturen sicherzustellen. Zur weiteren Verbesserung der Kapazitätsdichte pro Zellfläche konnten 3D Strukturen in die Chipherstellung integriert werden. Seit den 1990ern wurden parallel bedeutende Anstrengungen unternommen, um ZrO2 als Dielektrikum durch Materialien mit noch höherer Permittivität zu ersetzen. Nach Berechnungen stellt nun CaTiO3 eine mögliche Alternative dar, die eine weitere Verbesserung der Kapazität ermöglicht. Das Material besitzt eine deutlich höhere Permittivität und eine ausreichend große Bandlücke. Diese Arbeit beschäftigt sich deshalb mit Herstellung und detaillierter physikalischer und elektrischer Charakterisierung von extrem dünnen CaTiO3 Schichten. Zusätzlich wurden diverse Elektroden bezüglich ihrer Temperaturstabilität und der chemischen Stabilität untersucht, um kristallines CaTiO3 zu herhalten. Als eine optimale Elektrode stellte sich Pt auf TiN heraus. Physikalische Experimente an extrem dünnen CaTiO3 Schichten bestätigen die Bandlücke von 4,0-4,2 eV. Wachstumsuntersuchungen an kristallinem CaTiO3 zeigen eine Reduktion der Kristallisationstemperatur von 640°C auf SiO2 zu 550°C auf Pt. Diese Reduktion wurde detailliert mittels Transmissionselektronenmikroskopie untersucht. Es konnte für einige Schichten ein partielles lokales epitaktischesWachstum von (111) CaTiO3 auf (111) Pt gemessen werden. Dieses Vorzugswachstum ist vorteilhaft für die elektrischen Eigenschaften durch eine gesteigerte Permittivität von 55 bei gleichzeitig geringem Leckstrom vergleichbar zu amorphen Schichten. Eine genaue elektrische Analyse von Kondensatoren mit amorphen und kristallinem CaTiO3 ergibt eine Permittivität von 30 für amorphe und bis zu 105 für kristalline CaTiO3 Schichten. Die Permittivität zeigt eine quadratische Abhängigheit von der angelegten Spannung. Kristallines CaTiO3 zeigt einen 1-3% Abfall der Permittivität bei 1V, der wesentlich geringer ausfällt als vergleichbare Werte für SrTiO3. Eine zu SiO2 vergleichbare Schichtdicke (CET) von unter 1,0 nm mit Stromdichten von 1×10−8 A/cm2 wurde auf Kohlenstoffsubstraten erreicht. Mit Werten von 0,5 nm bei Leckstromdichten von 1×10−7 A/cm2 auf Pt/TiN Elektroden erfüllen die CaTiO3 Kondensatoren die Anforderungen der ITRS Strategiepläne für Arbeitsspeicher ab 2016.

This thesis contributes to the field of performance analysis in High Performance Computing with new concepts for in-memory event tracing. Event tracing records runtime events of an application and stores each with a precise time stamp and further relevant metrics. The high resolution and detailed information allows an in-depth analysis of the dynamic program behavior, interactions in parallel applications, and potential performance issues. For long-running and large-scale parallel applications, event-based tracing faces three challenges, yet unsolved: the number of resulting trace files limits scalability, the huge amounts of collected data overwhelm file systems and analysis capabilities, and the measurement bias, in particular, due to intermediate memory buffer flushes prevents a correct analysis. This thesis proposes concepts for an in-memory event tracing workflow. These concepts include new enhanced encoding techniques to increase memory efficiency and novel strategies for runtime event reduction to dynamically adapt trace size during runtime. An in-memory event tracing workflow based on these concepts meets all three challenges: First, it not only overcomes the scalability limitations due to the number of resulting trace files but eliminates the overhead of file system interaction altogether. Second, the enhanced encoding techniques and event reduction lead to remarkable smaller trace sizes. Finally, an in-memory event tracing workflow completely avoids intermediate memory buffer flushes, which minimizes measurement bias and allows a meaningful performance analysis. The concepts further include the Hierarchical Memory Buffer data structure, which incorporates a multi-dimensional, hierarchical ordering of events by common metrics, such as time stamp, calling context, event class, and function call duration. This hierarchical ordering allows a low-overhead event encoding, event reduction and event filtering, as well as new hierarchy-aided analysis requests. An experimental evaluation based on real-life applications and a detailed case study underline the capabilities of the concepts presented in this thesis. The new enhanced encoding techniques reduce memory allocation during runtime by a factor of 3.3 to 7.2, while at the same do not introduce any additional overhead. Furthermore, the combined concepts including the enhanced encoding techniques, event reduction, and a new filter based on function duration within the Hierarchical Memory Buffer remarkably reduce the resulting trace size up to three orders of magnitude and keep an entire measurement within a single fixed-size memory buffer, while still providing a coarse but meaningful analysis of the application. This thesis includes a discussion of the state-of-the-art and related work, a detailed presentation of the enhanced encoding techniques, the event reduction strategies, the Hierarchical Memory Buffer data structure, and a extensive experimental evaluation of all concepts.

In-Memory-Datenbanken halten den gesamten Datenbestand permanent im Hauptspeicher vor. Somit können lesende Zugriffe weitaus schneller erfolgen als bei traditionellen Datenbanksystemen, da keine I/O-Zugriffe auf die Festplatte erfolgen müssen. Für schreibende Zugriffe wurden Mechanismen entwickelt, die Persistenz und somit Transaktionssicherheit gewährleisten. In-Memory-Datenbanken werden seit geraumer Zeit entwickelt und haben sich in speziellen Anwendungen bewährt. Mit zunehmender Speicherdichte von DRAM-Bausteinen sind Hardwaresysteme wirtschaftlich erschwinglich, deren Hauptspeicher einen kompletten betrieblichen Datenbestand aufnehmen können. Somit stellt sich die Frage, ob In-Memory-Datenbanken auch in betrieblichen Anwendungssystemen eingesetzt werden können. Hasso Plattner, der mit HANA eine In-Memory-Datenbank entwickelt hat, ist ein Protagonist dieses Ansatzes. Er sieht erhebliche Potenziale für neue Konzepte in der Entwicklung betrieblicher Informationssysteme. So könne beispielsweise eine transaktionale und eine analytische Anwendung auf dem gleichen Datenbestand laufen, d. h. eine Trennung in operative Datenbanken einerseits und Data-Warehouse-Systeme andererseits ist in der betrieblichen Informationsverarbeitung nicht mehr notwendig (Plattner und Zeier 2011). Doch nicht alle Datenbank-Vertreter stimmen darin überein. Larry Ellison hat die Idee des betrieblichen In-Memory-Einsatzes, eher medienwirksam als seriös argumentativ, als „wacko“ bezeichnet (Bube 2010). Stonebraker (2011) sieht zwar eine Zukunft für In-Memory-Datenbanken in betrieblichen Anwendungen, hält aber weiterhin eine Trennung von OLTP- und OLAP-Anwendungen für sinnvoll. [Aus: Einleitung]

In-memory databases are developed to keep the entire data in main memory. Compared to traditional database systems, read access is now much faster since no I/O access to a hard drive is required. In terms of write access, mechanisms are available which provide data persistence and thus secure transactions. In-memory databases have been available for a while and have proven to be suitable for particular use cases. With increasing storage density of DRAM modules, hardware systems capable of storing very large amounts of data have become affordable. In this context the question arises whether in-memory databases are suitable for business information system applications. Hasso Plattner, who developed the HANA in-memory database, is a trailblazer for this approach. He sees a lot of potential for novel concepts concerning the development of business information systems. One example is to conduct transactions and analytics in parallel and on the same database, i.e. a division into operational database systems and data warehouse systems is no longer necessary (Plattner and Zeier 2011). However, there are also voices against this approach. Larry Ellison described the idea of business information systems based on in-memory database as “wacko,” without actually making a case for his statement (cf. Bube 2010). Stonebraker (2011) sees a future for in-memory databases for business information systems but considers the division of OLTP and OLAP applications as reasonable. [From: Introduction]

Lightweight data compression is frequently applied in main memory database systems to improve query performance. The data processed by such systems is highly diverse. Moreover, there is a high number of existing lightweight compression techniques. Therefore, choosing the optimal technique for a given dataset is non-trivial. Existing approaches are based on simple rules, which do not suffice for such a complex decision. In contrast, our vision is a cost-based approach. However, this requires a detailed cost model, which can only be obtained from a systematic benchmarking of many compression algorithms on many different datasets. A naïve benchmark evaluates every algorithm under consideration separately. This yields many redundant steps and is thus inefficient. We propose an efficient and extensible benchmark framework for compression techniques. Given an ensemble of algorithms, it minimizes the overall run time of the evaluation. We experimentally show that our approach outperforms the naïve approach.

Storage Class Memory (SCM) has the potential to significantly improve database performance. This potential has been well documented for throughput [4] and response time [25, 22]. In this paper we show that SCM has also the potential to significantly improve restart performance, a shortcoming of traditional main memory database systems. We present SOFORT, a hybrid SCM-DRAM storage engine that leverages full capabilities of SCM by doing away with a traditional log and updating the persisted data in place in small increments. We show that we can achieve restart times of a few seconds independent of instance size and transaction volume without significantly impacting transaction throughput.