Green-IT und Datenbanken - ODBMS

2 Grundlagen
de erst in den letzten Jahren Beachtung in der Literatur geschenkt. Ökonomische
und ökologische Faktoren erfordern es, dass Datenbanken auch unter dem Aspekt
der Energieeffizienz betrieben werden. Dieser Abschnitt stellt Lösungsansätze und
neuere Publikationen vor, welche die Energieeffizienz von DBMS steigern. Manche
dieser Vorschläge wurden bisher noch nicht ausreichend untersucht und noch nicht
implementiert. Für andere Techniken gibt es wiederum schon Implementierungen und
es liegen Ergebnisse vor, unter anderem ein speziell auf Energieeffizienz optimiertes
DBMS mit dem Namen WattDB.
2.2.1 Energieverbrauch versus Performance
Lang und Patel [Lan09] stellten 2009 zwei Methoden vor, mit denen sich der Energieverbrauch
einer Datenbank direkt beeinflussen lässt. Bei beiden dieser Techniken
wird Energie gegen Performance getauscht. Dies bedeutet, dass beispielsweise durch
die Implementierung einer der beiden Techniken die Antwortzeit von Abfragen zunimmt,
aber insgesamt weniger Energie für die Bearbeitung einer Abfrage benötigt
wird. Lang und Patel konnten in ihren Versuchen Konfigurationen erreichen, für welche
die prozentuale Reduktion des Energieverbrauchs größer als die prozentuale Zunahme
der Antwortzeit der Abfragen ist.
Die erste Methode, Processor Voltage/Frequency Control (PVC) genannt, ermöglicht
es dem DBMS, einen Prozessor gezielt mit einer geringeren Spannung und einer
niedrigeren Taktrate zu betreiben. Dies basiert darauf, dass sich bei neueren Prozessoren
die Spannung und die Frequenz durch den Wechsel des Prozessorzustandes
(die sogenannten P-States, siehe auch Abschnitt 6.4.6) über Software-Befehle steuern
lassen. Die Anwendung der Methode reduziert die Leistungsaufnahme, aber gleichzeitig
auch die Performance des Prozessors. Lang und Patel konnten unter Verwendung
eines nicht weiter genannten kommerziellen DBMS den Energieverbrauch um bis zu
49 % senken, während gleichzeitig die Antwortzeit (engl. Responsetime) der Abfragen
um 3 % zunahm. Bei Verwendung von MySQL konnte der Energieverbrauch um 20 %
gesenkt werden bei einer Zunahme der Antwortzeit von nur 6 %.
Die zweite Methode nannten Lang und Patel Query Energy-efficiency by Introducing
Explicit Delays (QED). Diese Methode fällt in den Bereich des Workload-
Managements. Bei dieser Methode wird die Startzeit der Bearbeitung von Abfragen
gezielt verzögert, damit sich eine Warteschlange (Queue) mit einigen Abfragen bildet.
Diese Queue kann dann vom Query-Optimizer auf Gemeinsamkeiten hin untersucht
und ein sinnvoller Schedule kann erstellt werden. Die Besonderheit der QED-Methode
ist, dass der Startzeitpunkt mancher Abfragen gezielt und absichtlich verzögert wird,
damit sich eine Queue von Abfragen bildet, die sich sonst nicht bilden würde. Dies erhöht
die Antwortzeit der Abfragen, welche in die Queue aufgenommen wurden, aber
der Stromverbrauch sinkt aufgrund der erhöhten Performance des DBMS und der
kürzeren Bearbeitungszeiten der Abfragen. Bei einfachen Selektions-Abfragen nahm
in den Versuchen von Lang und Patel der Energieverbrauch bei Anwendung von QED
um 54 % ab, während die durchschnittliche Antwortzeit um 43 % zunahm.
10