COOPeR: Cross-device OLTP/OLAP PRocessing

Heutzutage stehen Datenbanksysteme vor zwei Herausforderungen. Auf der einen Seite müssen Datenbanksysteme Online-Transaction-Processing (OLTP) und Online-Analytical-Processing (OLAP) kombinieren, um Echtzeitanalysen von Geschäftsprozessen zu ermöglichen. Die Echtzeitanalysen von Geschäftsprozessen ist notwendig, um die Qualität der erstellten Berichte und Analysen zu verbessern, weil aktuelle Daten für die Analyse verwendet werden an Stelle von historischen Daten,die in traditionellen OLAP-Systemen verarbeitet werden. Auf der anderen Seite, werden Computersysteme zunehmend heterogener, um bessere Hardware-Leistung bereitzustellen. Die Architektur wechselt hierbei von Computersystemen mit Single-Core- CPUs zu Multi-Core-CPUs unterstützt von Ko-Prozessoren. Datenbanksysteme müssen beide Trends berücksichtigen, um die Qualität der Systeme zu verbessern, um die Leistung zu erhöhen, und um sicherzustellen, dass Datenbanksysteme künftigen Anforderungen (z.B. komplexere Anfragen oder erhöhte Datenvolumen) genügen.Leider konzentrieren sich aktuelle Forschungsansätze, jeweils nur auf eine der beiden Herausforderungen, entweder auf die Kombination von OLTP und OLAP Workloads in traditionellen CPU-basierte Systeme oder auf Ko-Prozessor-Beschleunigung für einen einzigen Workload-Typ. Daher gibt es keinen ganzheitlichen Ansatz der beide Herausforderungen berücksichtigt. In diesem Projekt wollen wir beide Herausforderungen von Datenbanksystemen berücksichtigen, um eine effiziente Verarbeitung von kombinierten OLTP/ OLAP-Workloads in hybriden CPU/Ko-Prozessor-Systemen zu ermöglichen. Dies ist notwendig, um Echtzeit-Business-Intelligence zu realisieren. Die größte Herausforderung ist hierbei die ACID-Eigenschaften für OLTP und kombinierten OLTP/OLAP-Workloads in hybriden Systemen zu gewährleisten, und gleichzeitig eine effiziente Verarbeitung der kombinierten Workloads zu ermöglichen.

Database Management Systems (DBMS) face two challenges today. On the one hand DBMS must handle Online Transaction Processing (OLTP), and Online Analytical Processing (OLAP) in combination to enable real-time analysis of business processes. The real-time analysis of business processes is necessary to improve the quality of reports and analyzes, since fresh data is favored for modern analysis rather than historical data only. On the other hand, computer systems become increasingly heterogeneous to provide better hardware performance. The architecture changes from single-core CPUs to multi-core CPUs supported by several co-processors. These trends must be considered in DBMS to improve the quality and performance, and to ensure that DBMS satisfy future requirements (e.g., more complex queries, or more increased data volume). Unfortunately, current research approaches address only one of these two challenges: either the combination of OLTP and OLAP workloads in traditional CPU-based systems, or co-processor acceleration for a single workload type is considered. Therefore, an unified approach addressing both challenges at once is missing. In this project we want to include both challenges of DBMS to enable efficient processing of combined OLTP / OLAP workloads in hybrid CPU / Co-processor systems. This is necessary in order to realize real-time business intelligence. The main challenge is guaranteeing the ACID properties for OLTP, while at the same time to combine and to process efficiently OLTP / OLAP workloads in such a hybrid systems.