Intel助力数据库极致优化.pdf

《Intel助力数据库极致优化.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Intel助力数据库极致优化.pdf（19页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、Intel 降本:如何兼顾存储成本控制与性能体验企业数据越来越多,云上存储成本越来越高,传统纯软件压缩与高吞吐的性能要求难以兼顾增效:如何进一步提升数据库性能降本增效的大背景下,性能的提升可以带来成本的下降一写多读,单机引擎性能期待进一步提升安全:如何保障云上重要数据的安全重要数据需要安全的运行保障的运行环境国密算法普及,算力算法层面对国密算法尚未展开有效的优化挑战云原生数据库承载数据云上计算存储的使命,具备优势读写分离,一写多读计算存储分离,高速链路互联数据多副本强一致自动扩缩容弹性伸缩统一和简化的跨架构编程C+63%浮点数计算提升45%整数计算提升https:/ Time Optimiza

2、tion(LTO)Profile-guided Optimization(PGO)85%Mysql49%15%微架构 IPC 提升.50%DDR4-DDR5 内存带宽提升2xPCIE4-PCIe5 I/O带宽 提升11.490.00.51.01.52.0Platinum 8380Platinum 8480+NORMALIZED TO 83801S HAMMERDB MYSQL*GEN/GEN 性能越高越好8380:40cores,最大睿频:3.4GHZ8480+:56cores,最大睿频3.8GHZIntel 第四代可扩展处理器Sapphire Rapids50%多Tile 架构，最大规格核心

3、数增加.云上数据越来越多，压缩有效降低存储成本专用加速 IP 方案QATQuickAssist TechnologyIAAIn-memory Analytics AcceleratorIntel 第四代可扩展处理器Sapphire Rapids数据存储成本高昂内置加速器优点减少数据存储提升查询性能加快备份恢复节省网络带宽现有数据压缩技术的挑战消耗大量处理器资源性能与压缩率难以兼顾功耗低面积小所需要的硅片面积和功耗只有传统core 的几十分之一01性能更好专用ASIC 能比通用计算的core 性能更好,与core 的通用计算并行执行02TCO更低降低Core 使用率,TCO 更好03场景应用中间

4、库OS硬件IAA 加速器LinuxKVMIntel Query Processing Library(Intel QPL)User Level LibraryLinux Zswap/ZRAMHypervisorsDRAM TieringDatabase AnalyticsCommercial IMDBsOpen Source IMDBsCassandra,Redis&MemcachedRocksDBColumnar FormatsApache Parquet&ORCIAA 可以代替CPU Core 执行数据库计算密集型操作IAA 软硬件技术栈更高的压缩率更少的带宽更快的性能硬件软件自动切换支持

5、NUMAC/C+接口RocksDB Software Stack with IAAReadCompress/DecompressCompressorZSTDRocksDBStorageLSMSSTImmutable memtableRead Block CachewriteIAALZ4SSTSSTIAAIAAIAAthreadthreadthreadthreadthreadthreaddb_benchBypassActive memtableQPL(IAA)16K Block Size Performance 读写混合性能提升120%120%P99延迟下降58%58%Higher the be

6、tter Read-write throughput increased by 120%with IAA 12.200.511.522.5ZSTDIAARelative Throughput 11.5800.20.40.60.811.21.41.61.8ZSTDIAARelative Read-P99 Speedup Read P99 Latency speedup by 58%with IAAHigher the better Cryptographic Ciphers,Hash&AuthenticationPublic Key Cryptograph