Engineering Database Hardware and Software Together，是Juan Loaiza在2015 VLDB大会上的Keynotes。虽然是10年前的文章，但其中一些要点一直延续至今，并未改变。

本文将讲解Keynotes摘要和演讲中的要点。

摘要

其中的一些观点：

In data management, system performance is defined as acceptable response time and throughput on critical-path operations, ideally with scalability guarantees.
在数据管理中，系统性能被定义为关键路径操作的可接受响应时间和吞吐量，理想情况下还应保证可扩展性。

(Performance) is contingent on seamless collaboration between the database software and hardware and storage devices.
（性能）取决于数据库软件、硬件和存储设备之间的无缝协作。

Nowadays performance is synonymous to scalability; and scalability, in turn, translates into sustainable and predictable use of hardware resources in the face of embarrassing parallelism and deep storage hierarchies while minimizing energy needs — a multidimensionally challenging goal.
如今，性能是可扩展性的代名词；而可扩展性则意味着在面临令人尴尬的并行性和深度存储层次时，可持续且可预测地使用硬件资源，同时最大限度地降低能源需求(我觉得也包括磁盘访问需求)——这是一个具有多维度挑战性的目标。

上面这些观点是VLDB主页中的，余下的来自ACM Digital Library中的摘要。

Exadata optimize the full hardware and soft-ware stack for database workloads. … based on a scale-out architecture … optimizes both OLTP and Analytic workloads … using database speci c protocols … bypass limitations imposed by conventional network and storage layers.
Exadata 针对数据库工作负载优化了整个硬件和软件堆栈。…基于横向扩展架构…优化 OLTP 和分析工作负载…使用数据库特定的协议…绕过传统网络和存储层施加的限制。

以上涉及到HTAP和Offload两个重要概念。

Keynotes部分

除了Exadata，还重点讲了Database In-Memory（DBIM）。此时据DBIM的发布还不到1年。

这张片子中的要点：

• 对于数仓，SQL Offload通过减少I/O，实现了不断增长的Flash带宽和有限网络之间的平衡
• 对于OLTP性能，闪存和RDMA（后来Exadata有了RoCE协议）是关键。
• 对于存储性能，关键是Flash Cache

这张片子讲的是HTAP，后来又延展为融合数据库的概念。其中要点为：

• Exadata部署数仓和OLTP的比例是一半一半，当然有些是共同部署在Exadata上的
• 关键在于专门的算法，而不是专门的产品（例如RDBMS+MongoDB+Redis+Neo4j+Milvus）
• 通用数据库的好处包括更少的数据移动（集成），更好的安全，可用性，管理，备份，扩展… 总之就是简单（学习/操作/补丁/安全加固）。

• 对于数据库，解压比压缩更重要。Exadata支持解压（而非压缩）和解密（而非加密）的Offload。此外，芯片一级也支持SIMD算法。
• 这其中提高到的Bit pattern是一类算法，DBIM用的是其中的RLE。

这其中红色的部分都是和DBIM相关的：

• OZIP和RLE都是在字典压缩后可能叠加的压缩算法。
• Bloom Filter，Predicate Evaluation，Filter Rows by Bit Vector 和12.1就具备的In-Memory aggregation，Scan & Filter on compressed data功能有关