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P2 Persistent Memory Disaggregation for Cloud-Native Relational Databases

面向云原生关系数据库的持久内存解聚
ASPLOS Proceedings of the 28th ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, Volume 32023匹配度 1/10 · 该论文研究云原生关系数据库中的持久内存解聚架构,属于数据库与系统架构方向,与用户关注的静态分析、Agentic 程序、浮点程序分析、贝叶斯程序分析及 LLM 交叉均无直接关联。引用 22 inbox
Chaoyi Ruan, Yingqiang Zhang, Chao Bi, Xiaosong Ma, Hao Chen, Feifei Li, Xinjun Yang, Cheng Li, Ashraf Aboulnaga, Yinlong Xu
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:指出现有云原生数据库解聚架构尚未纳入持久内存,并研究将其融入的方案。

随着商品化持久内存(PM)硬件的出现,存储层级格局发生变化。PM 具有大容量、低延迟、字节可寻址和持久性等特性,可为数据库系统带来多重收益。然而,当前流行的云原生数据库解聚架构尚未将 PM 纳入其中。本文针对这一空白,研究如何将持久内存集成到云原生关系数据库的解聚架构中。给出的摘要仅概述了问题与动机,未提供具体方法、系统实现或实验评估信息,因此无法从摘要判断关键结果与定量收益。

问题
云原生数据库的流行解聚架构尚未纳入持久内存,无法利用 PM 的大容量、低延迟、字节可寻址与持久性优势。
方法
摘要未给出具体方法,仅表明论文研究将 PM 纳入云原生关系数据库解聚架构。
评估
摘要未提供评估方式或实验结果。
原文摘要(Abstract)

The recent emergence of commodity persistent memory (PM) hardware has altered the landscape of the storage hierarchy. It brings multi-fold benefits to database systems, with its large capacity, low latency, byte addressability, and persistence. However, PM has not been incorporated into the popular disaggregated architecture of cloud-native databases.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot10087,
  title = {Persistent Memory Disaggregation for Cloud-Native Relational Databases},
  author = {Chaoyi Ruan and Yingqiang Zhang and Chao Bi and Xiaosong Ma and Hao Chen and Feifei Li and Xinjun Yang and Cheng Li and Ashraf Aboulnaga and Yinlong Xu},
  booktitle = {ASPLOS},
  year = {2023},
  doi = {10.1145/3582016.3582055}
}