In-Memory-Technik leicht erklärt

Die technischen SAP HANA-Betriebsmodi

| Autor / Redakteur: Jürgen Meynert / Ulrike Ostler

Vorteile nicht nur für lesende Zugriffe

Aktuell ist RAM allerdings noch flüchtig, so dass Schreiboperationen im Hauptspeicher durch eine Persistenzschicht, also letztlich doch wieder Storage, abgesichert werden müssen. Für lesenden Zugriff, auch auf sehr große Datenmengen, ist RAM heute bereits gut gerüstet, da mit immer höherer Packungsdichte der Speicherelemente und gleichzeitigem Preisverfall Rechner mit hohen RAM-Kapazitäten (bis zu mehreren TB) zu vertretbaren Preisen verfügbar sind.

OLTP funktioniert am besten mit Logwriter.
OLTP funktioniert am besten mit Logwriter. (Bild: coramax/Fotolia.com)

Da Lesen aus dem RAM heute also effizient und sinnvoll möglich ist, liegt der Fokus von SAP HANA und anderen In-Memory-Technologien schwerpunktmäßig auf lesenden Anwendungen wie Reporting und Business Intelligence (OnLine Analytic Processing, OLAP). Für transaktionale Systeme (OnLine Transaction Processing, OLTP) kann man dennoch Vorteile daraus gewinnen.

Einerseits ist ein Online-Reporting auf den transaktionalen Daten ohne Performance-Einbußen bei der Transaktionsverarbeitung möglich und andererseits können Codestrecken mit hohem Kommunikationsaufkommen zwischen Datenbank und Applikation von einer Verlagerung in die Datenbank schon jetzt profitieren. Aber gleich ob OLAP oder OLTP, die In-Memory-DB (IMDB) benötigt eine Persistenz, denn spätestens, wenn der Rechner ausgeschaltet wird, sind die Daten aus dem RAM verschwunden.

Persistenzschicht und Performance

Da bei einer IMDB die Datenzugriffe überwiegend im RAM geschehen, könnte man erwarten, dass der Storage als Persistenzschicht hinsichtlich Performance eine geringe Rolle spielt und in erster Linie zur Absicherung dient, damit keine Daten verloren gehen. Die Anforderungen der SAP an die Performance der Persistenz waren und sind aber zum Teil höher als für klassische Datenbanken.

Allgemein lassen sich bei Datenbanken zwei Schreibmechanismen ausmachen – Logwriter und Datawriter. Der Logwriter dokumentiert zeitnah (synchron) in einem eigenen Bereich jede einzelne Änderung (Insert, Update, Delete), die auf der Datenbank durchgeführt wird. Der Datawriter aktualisiert von Zeit zu Zeit (asynchron) die Änderungen der Tabellen im Storage und sorgt für ein konsistentes, aber meist nicht aktuelles (da asynchrones) Abbild der Datenbank.

Kritisch für die Transaktionsverarbeitung und für eine Datenbank-Recovery, wenn sie einmal nötig sein sollte, ist der Logwriter. Eine Transaktion gilt erst dann als abgeschlossen, wenn der Logwriter sie als dokumentiert zurückgemeldet hat. Erst dann kann die Verarbeitung fortgesetzt werden. Damit ist sichergestellt, dass nach einem ungeplanten Abbruch der Datenbank der letzte gültige Zustand wiederhergestellt werden kann, indem das letzte konsistente Datenimage mit den dort noch nicht erfassten Log-Einträgen fortgeschrieben wird (Roll Forward).

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