HyPer也是内存数据库
传统数据库基本都是TP，后续出现BI的需求，即AP的需求，传统数据库满足不了
所以出现了数仓，但是需要ETL把TP的数据同步到数仓中，进行AP
哪怕基于列存的实时数仓，也要针对Tp和AP用不同的存储引擎
总之如果要用一套数据结构和系统同时支持TP和AP，之前是没有能做到的
Hyper说，如果用基于内存的数据库架构，就可以做到
可以看到虽然都是在做内存数据库，但是针对的问题是不一样的，比如Hekaton，目的是要让TP快100倍
他们的共同点，是都认为，以当前硬件的发展，应用的核心数据已经完全是可以在内存里面放下了，paper还以Amazon为例算了一下
这里提到另外一个内存数据库， H-store，是MIT的石破天搞的，商业化后，叫做VoltDB
但是VoltDB也是主要针对TP的
架构
首先Hyper的目的，就是让TP和AP都可以跑在一个内存数据库中
可以通过配置，是行存还是列存
只是用主存，而没有使用虚拟内存，因为OS swap会让性能变的很差
首先，TP
TP写入使用单线程，这样就没有并发和锁的问题，果然解决问题的最佳方式，是消灭问题。。。
为什么能用单线程了？因为内存数据库，不像磁盘数据库，瓶颈在IO，所以一定要用多线程去等IO，内存数据库的瓶颈在CPU，那多开线程就是无谓的消耗了
而且内存数据库非常快，一个tp请求10微妙，就算单线程也足够了
立马就有个问题，怎么利用多核？作者也想到了，后面会说
AP
如何能满足TP的同时，不阻塞AP了，如何解决读写锁的问题
一般的思路就是snapshot，这里也是这个思路，实现比较骚，直接用系统Fork，Fork出来的子进程会保留和父进程相同的地址空间，这样就做到了读写分离
这个就是这篇paper的核心的创新，只有一层窗户纸
fork只能在事务之间做，不能在事务中做，否则事务做了一半，后面无法根据snapshot用Redo恢复
OS这里会有lazy的copy-on-update，更新只会影响到TP的数据
那怎么利用多核CPU？
先看AP，我可以开多个snapshot啊，这样不就是可以同时查多个version
TP怎么办？
对于read-only的事务可以并发，利用多核
那写事务了？
数据库的数据一般都是可以分partition的，所以对于每个partition的并发是不用加锁的
如果要跨partition了？那只能用锁了
可见用单线程的限制还是很强的，虽然这里各种论证合理性，还是不是那么confidence
Transaction Semantics And Recovery
这里事务隔离，主要是通过SI来实现
那么SI的实现方式，主要有底下几种，
Roll-back，如果需要读老版本，通过undo roll back回去，Oracle这样做的，这个明显成本很高
Versioning，MVCC，主流做法
Shadowing，意思就是写入先写到一个shadow版本，在Transaction提交的时候，再把shadow install回DB，这个方法在乐观并发控制，occ算法就是这么做的；这样就不需要undo，因为如果roll back，直接把shadow丢掉即可
VM Snapshot，这个就是Hyper用的，
这里的总结很不错
还要重点看下的是Durability
内存数据库，最关键的是，机器crash，数据怎么恢复出来
依赖Redo，而且这里是逻辑的Redo，一般数据库Redo都是物理的，因为逻辑Redo在事务执行一半的时候，你不知道该怎么恢复，比如Redo，a+1，事务执行一半，你不知道是否加过1
这里之所以可以用逻辑Redo，因为定期的snapshot的presist，而snapshot一定是事务完成的状态，所以不会有这个问题
如何保证高可用性？
通过一个standby节点，standby节点直接通过redo日志来回放
我们也可以把所有的AP放到standby上去做，分担主的压力
加入Redo机制，难免会拖累性能
对于logging的优化，也就两种方法，
Group，多个Transaction一起提交，这样会加大client的等待时间
Async，不等log flush到磁盘，当log写入buffer时候就直接commit，会丢数据
好像很难两全
上面有一个点，undo日志是只保留在内存中的，
因为对于Hyper数据恢复的时候，不需要undo，通过snapshot，加上Redo就一定可以恢复，因为不存在事务执行到一半的情况
所以这里undo只是对于正在执行的Transaction保留在内存中，便于执行一半的事务roll back
