How to Write to SSDs

Diese Arbeit zeigt, dass der Wechsel von In-Place- zu Out-of-Place-Schreiboperationen in Datenbank-Systemen wie LeanStore die SSD-Leistung erheblich steigert, die Schreibverstärkung drastisch reduziert und die Unterstützung moderner SSD-Schnittstellen wie ZNS ermöglicht.

Das Wesentliche

Das Problem: Der müde LKW und der überfüllte Lagerhof

Stell dir vor, deine Datenbank ist ein riesiger Lagerhof, in dem du Daten (Kisten) aufbewahrst. Der moderne Lagerhof ist ein SSD-Speicher (ein sehr schneller, aber empfindlicher digitaler Schrank).

Das Problem ist folgendes:

1. Der alte Weg (In-Place): Früher (und bei vielen heutigen Systemen wie MySQL oder PostgreSQL) war es so: Wenn du eine Kiste ändern willst, nimmst du die alte Kiste genau an ihrem Platz und legst die neue Kiste direkt oben drauf.

   • Das Problem: Der Lagerhof (SSD) mag es gar nicht, wenn man ständig auf den gleichen Fleck drückt. Er ist wie ein alter Schuh, der an einer Stelle durchscheuert.
   • Der Chaos-Effekt: Wenn der Lagerhof voll ist, muss er alte Kisten wegwerfen, um Platz für neue zu machen. Aber da die Kisten durcheinander liegen, muss er erst viele noch gültige Kisten herumschleppen, um Platz zu schaffen, bevor er die alten löschen kann. Das nennt man Write Amplification (Schreib-Verstärkung).
   • Das Ergebnis: Du willst 1 Kiste schreiben, aber der Lagerhof muss 4 oder 5 Kisten bewegen. Das kostet Zeit (langsam) und verschleißt den Lagerhof (er geht schneller kaputt).

2. Die Lösung (Out-of-Place): Die Autoren dieses Papiers sagen: "Halt! Wir müssen den Weg ändern." Anstatt die alte Kiste zu überschreiben, legen wir die neue Kiste einfach an einen freien Platz im Lagerhof. Die alte Kiste markieren wir einfach als "Müll".

   • Das klingt erstmal chaotisch, ist aber genial, weil wir den Müll später in großen, sauberen Haufen entsorgen können, anstatt ständig herumzupfuschen.

Die 4 genialen Tricks der Forscher

Die Forscher haben ein neues System namens ZLeanStore gebaut, das diesen "Out-of-Place"-Ansatz nutzt und vier spezielle Tricks anwendet, um den Lagerhof zu schonen:

1. Der "Paketdienst" (Kompression & Packen)

Stell dir vor, du musst viele kleine Briefe verschicken.

• Normal: Du schickst jeden Brief in einer eigenen, großen, leeren Box (4 KB). Viel Platzverschwendung.
• Der Trick: Du drückst die Briefe zusammen (Kompression), sodass sie kleiner werden. Aber Vorsicht: Wenn du sie einfach so in die Box legst, passen sie nicht mehr perfekt.
• Die Lösung: Die Forscher nutzen eine Art "Tetris-Algorithmus" (Page Packing). Sie packen die kleinen, komprimierten Briefe so geschickt in die 4-KB-Boxen, dass keine Lücke bleibt.
• Vorteil: Du musst viel weniger Material (Daten) verschicken. Das Lager wird nicht so schnell voll.

2. Der "Todeszeitplan" (Gruppierung nach Deathtime)

Nicht alle Daten sind gleich wichtig oder langlebig.

• Das Chaos: Wenn du heiße Daten (die oft geändert werden) und kalte Daten (die nie geändert werden) durcheinander in denselben Müllhaufen wirfst, musst du beim Aufräumen (Garbage Collection) immer wieder die kalten Daten bewegen, nur weil die heißen Daten "gestorben" sind.
• Der Trick: Das System schaut sich jede Kiste an und fragt: "Wie lange wird diese Kiste noch gebraucht?" (Deathtime).
• Die Lösung: Alle Kisten, die bald "sterben" (veraltet sind), kommen in einen Haufen. Alle Kisten, die ewig bleiben, kommen in einen anderen.
• Vorteil: Wenn der Müllhaufen der "kurzlebigen" Kisten voll ist, kannst du ihn komplett leeren, ohne eine einzige noch brauchbare Kiste bewegen zu müssen. Das spart enorm viel Arbeit.

3. Der "Einbahnstraßen-Modus" (NoWA & ZNS)

SSDs haben ein internes Problem: Sie können nicht unterscheiden, welche Daten von welchem Programm kommen, wenn alles durcheinanderwirbelt.

• Der Trick: Die Forscher haben eine Regel erfunden (NoWA-Pattern), die sicherstellt, dass die Daten so geschrieben werden, als würden sie auf einer perfekten Einbahnstraße fahren.
• Das Ergebnis: Der SSD muss gar nichts mehr herumschleppen. Er schreibt einfach hin, wo Platz ist, und löscht später ganze Blöcke auf einmal.
• Vorteil: Der "Write Amplification Factor" (die Verschwendung) sinkt auf 1. Das bedeutet: 1 geschriebene Kiste = 1 Bewegung im Lager. Kein Overhead mehr!

4. Die "Zonen-Intelligenz" (ZNS & FDP)

Es gibt neue, super-lange Lagerhallen (ZNS-SSDs), die dem Lagermeister (der Datenbank) sagen: "Hier ist Zone A, hier ist Zone B. Du darfst nur in Zone A schreiben, bis sie voll ist."

• Der Trick: Das neue System passt sich perfekt an diese Zonen an. Es nutzt die Intelligenz der Datenbank, um genau zu wissen, was in welche Zone gehört.
• Vorteil: Es funktioniert mit den allerneuesten, teuersten SSDs perfekt, kann aber auch mit den billigen, normalen SSDs arbeiten, indem es die Tricks von oben (1-3) anwendet.

Was bringt das uns? (Die Ergebnisse)

Die Forscher haben das System getestet, indem sie es mit alten Systemen verglichen haben:

• Geschwindigkeit: Das neue System ist 1,6 bis 2,2 mal schneller. Warum? Weil der Lagerhof nicht mehr ständig mit dem Herumschleppen von Müll beschäftigt ist.
• Lebensdauer: Das ist der wichtigste Punkt. Da das System so viel weniger "falsche" Schreibvorgänge macht, hält die SSD 6 bis 9 mal länger.
  • Ein Beispiel: Eine SSD, die bei alten Systemen nach 1,5 Monaten durchbrennen würde, hält mit diesem neuen System Jahre durch.
• Kosten: Weniger Schreibvorgänge bedeuten weniger Stromverbrauch und weniger CO2-Ausstoß.

Zusammenfassung in einem Satz

Statt den Lagerhof (SSD) zu zwingen, alte Kisten immer wieder neu zu sortieren, wenn man eine ändert, legen wir die neuen Kisten einfach an freie Plätze, packen sie effizient zusammen und sortieren den Müll so, dass wir nie unnötig herumlaufen müssen. Das macht alles schneller, spart Geld und schont die Hardware.

Der Clou: Die Datenbank (der Lagermeister) übernimmt die Kontrolle über den Müll, weil sie genau weiß, welche Daten wichtig sind und welche nicht – etwas, das der SSD allein nie lernen kann.

Technische Zusammenfassung

Hier ist eine detaillierte technische Zusammenfassung des Papers „How to Write to SSDs" von Bohyun Lee, Tobias Ziegler und Viktor Leis (PVLDB 2026) auf Deutsch.

1. Problemstellung

Moderne Datenbankmanagementsysteme (DBMS) nutzen SSDs als primären Speicher, optimieren jedoch oft nur das Leseverhalten oder die Parallelität, nicht aber das Schreibverhalten. Das Hauptproblem liegt in der Schreibverstärkung (Write Amplification, WA) auf zwei Ebenen:

• DBMS-Ebene (DB WAF): Herkömmliche In-Place-Systeme (wie MySQL oder PostgreSQL) überschreiben Daten an ihrer festen Speicheradresse. Um Datenintegrität bei Abstürzen zu gewährleisten, nutzen sie oft einen Double-Write-Buffer (DWB), der jede Seite doppelt schreibt. Zudem führt das Verschieben von Daten bei Updates zu ineffizienten Schreibmustern.
• SSD-Ebene (SSD WAF): SSDs löschen Daten in Blöcken, schreiben aber in Seiten. Wenn ein Block noch gültige Seiten enthält, muss die SSD diese zuerst lesen, an eine neue Stelle kopieren und dann den Block löschen (Garbage Collection). Dies führt zu internen Schreibvorgängen, die die vom Host gesendeten Daten übersteigen.

Die Konsequenz: Die Gesamtschreibverstärkung (Total WAF) ist das Produkt aus DB-WAF und SSD-WAF. In herkömmlichen Systemen führt dies dazu, dass für eine logische Schreiboperation (z. B. 4 KiB) oft das 4- bis 5-fache an physischen Flash-Schreibvorgängen (z. B. 18–20 KiB) erzeugt wird. Dies verkürzt die Lebensdauer der SSD drastisch und reduziert den Durchsatz.

2. Methodik und Ansatz

Die Autoren argumentieren, dass das DBMS die beste Ebene ist, um die Schreibverstärkung zu minimieren, da es den einzigen Zugriff auf die Workload-Semantik (z. B. Zugriffsmuster, „Heiß/Kalt"-Daten) hat. Der Kernansatz besteht aus einem vollständigen Wechsel von In-Place zu Out-of-Place-Updates innerhalb des DBMS.

Das Paper stellt eine Reihe von Optimierungen vor, die auf dem B-Baum-System LeanStore implementiert wurden (neu benannt: ZLeanStore), um die Schreibverstärkung über alle Schichten hinweg zu minimieren:

A. Out-of-Place Updates als Basis

Anstatt Daten an ihrer festen PID-Adresse zu überschreiben, werden neue Versionen an beliebige freie Stellen geschrieben.

• Vorteil: Eliminiert den Double-Write-Buffer (DWB), da die alte Seite solange gültig bleibt, bis die neue Seite dauerhaft geschrieben ist. Dies halbiert die vom DBMS initiierten Schreibvorgänge sofort.

B. DB-seitige Optimierungen (Reduzierung des logischen Schreibvolumens)

1. Kompression & Page Packing:
   • Seiten werden vor dem Schreiben komprimiert.
   • Problem: Komprimierte Seiten haben variable Längen und können die 4 KiB-Grenze der SSD überschreiten, was zu Read-Amplification führt.
   • Lösung: Page Packing. Mehrere komprimierte Seiten werden so gepackt, dass jede Seite an einer 4 KiB-Grenze beginnt und innerhalb eines 4 KiB-Blocks bleibt. Dies ermöglicht effiziente Lesezugriffe (ein einziger 4 KiB-I/O pro Seite) bei gleichzeitiger Speichereinsparung.
2. Gruppierung nach „Deathtime" (GDT - Grouping by Deathtime):
   • Das DBMS schätzt ab, wann eine Seite das nächste Mal überschrieben wird (Deathtime).
   • Seiten mit ähnlicher Lebensdauer werden in denselben Speicherbereich (Zone) geschrieben.
   • Effekt: Beim Garbage Collection (GC) werden ganze Zonen gleichzeitig ungültig, was die Anzahl der zu kopierenden gültigen Seiten während der GC minimiert.

C. SSD-seitige Optimierungen (Reduzierung der physischen Schreibverstärkung)

Das Ziel ist es, eine SSD-WAF von 1,0 zu erreichen, unabhängig vom SSD-Typ.

1. ZNS-Unterstützung (Zoned Namespace):
   • Bei ZNS-SSDs übernimmt das DBMS die GC. Da ZNS sequenzielle Schreibvorgänge erzwingt und keine interne GC benötigt, ist die SSD-WAF automatisch 1,0.
2. Ausrichtung der GC-Einheiten (Aligning GC Units):
   • Für Standard-SSDs muss die Größe der DB-Zone (GC-Einheit) mit der internen GC-Einheit der SSD (z. B. Reclaim Unit bei FDP oder Superblock) übereinstimmen.
   • Dies verhindert, dass Daten mit unterschiedlichen „Deathtimes" innerhalb eines SSD-Blocks gemischt werden.
3. NoWA-Muster (No Write Amplification):
   • Für Standard-SSDs ohne FDP (Flexible Data Placement) wird ein Schreibmuster entwickelt, das sicherstellt, dass beim Erreichen des freien Speicherlimits immer mindestens ein vollständig ungültiger Superblock vorhanden ist.
   • Dies wird durch Kompensations-Schreibvorgänge erreicht, die Frequenz-Ungleichgewichte zwischen aktiven Zonen ausgleichen, bevor die SSD-GC ausgelöst wird.
4. FDP-Nutzung (Flexible Data Placement):
   • Bei FDP-fähigen SSDs nutzt das DBMS die bereitgestellten „Placement Hints" (RUH), um Schreibströme direkt den internen Reclaim Units zuzuordnen und Multiplexing zu vermeiden.

3. Schlüsselbeiträge

• Systematischer Ansatz: Erstmals wird die Schreibverstärkung als Total WAF (DB-WAF × SSD-WAF) betrachtet und gemeinsam optimiert.
• Out-of-Place-Design für B-Bäume: Demonstration, dass B-Baum-Systeme (traditionell In-Place) effizient auf Out-of-Place umgestellt werden können, ohne die Datenintegrität zu gefährden.
• GDT-basierte GC: Nutzung von DB-Semantik (Deathtime) zur intelligenten Platzierung und GC, was auf SSD-Firmware-Ebene nicht möglich ist.
• NoWA-Pattern: Ein Algorithmus, der auf handelsüblichen (Commodity) SSDs eine SSD-WAF von 1,0 garantiert, ohne spezielle Hardware-Features wie ZNS oder FDP zu benötigen.
• Hardware-Unabhängigkeit: Die Architektur funktioniert nahtlos mit Standard-SSDs, ZNS-SSDs und FDP-SSDs.

4. Ergebnisse

Die Evaluation wurde auf verschiedenen Enterprise-SSDs (Samsung, Micron, Kioxia, Solidigm) mit Benchmarks wie YCSB-A und TPC-C durchgeführt.

• Durchsatzsteigerung:
  • Auf YCSB-A: Steigerung um 1,65× bis 2,24×.
  • Auf TPC-C (15.000 Warehouses): Steigerung um 2,45×.
• Reduktion der Flash-Schreibvorgänge:
  • Auf YCSB-A: Reduktion der Flash-Schreibvorgänge pro Transaktion um den Faktor 6,2 bis 9,8.
  • Auf TPC-C: Reduktion um den Faktor 7,2.
• Schreibverstärkung (WAF):
  • Das System erreicht eine Total WAF von ca. 0,52–0,60 (mit Kompression), verglichen mit 4,72 bei herkömmlichen In-Place-Systemen.
  • Die SSD-WAF wird auf 1,0 gesenkt (bei Anwendung von NoWA oder FDP/ZNS), unabhängig von der Füllmenge der SSD.
• Lebensdauer: Durch die massive Reduktion der physischen Schreibvorgänge wird die Lebensdauer der SSD (DWPD) um ein Vielfaches verlängert.

5. Bedeutung und Fazit

Das Paper zeigt, dass die Optimierung von SSDs nicht allein Aufgabe der Hardware oder des Dateisystems sein kann. Das DBMS muss die Kontrolle über das Schreibmuster übernehmen.

• Paradigmenwechsel: Der Wechsel von In-Place zu Out-of-Place ist essenziell, um die volle Leistung von SSDs auszuschöpfen und deren Lebensdauer zu maximieren.
• Praktische Relevanz: Die vorgestellten Techniken (insbesondere NoWA und GDT) sind auch auf Standard-SSDs anwendbar, was bedeutet, dass Datenbanken auch ohne spezielle ZNS- oder FDP-Hardware massive Effizienzgewinne erzielen können.
• Zukunftssicherheit: Die Architektur ist so gestaltet, dass sie neue SSD-Schnittstellen (ZNS, FDP) nativ unterstützt und sich nahtlos in bestehende B-Baum-Systeme integrieren lässt.

Zusammenfassend beweist das Paper, dass durch eine kooperative Gestaltung von DBMS und SSD (Co-Design) sowohl der Durchsatz als auch die Haltbarkeit von Speichersystemen signifikant verbessert werden können, indem die Schreibverstärkung über alle Ebenen hinweg minimiert wird.