taurus

Signed-off-by: Zhao Junwang <[email protected]>

src/SUMMARY.md

@@ -12,6 +12,7 @@
 - [databases](./databases/README.md)
   - [cloudnative](./databases/cloudnative/README.md)
     - [aurora](./databases/cloudnative/aurora.md)
+    - [taurus](./databases/cloudnative/taurus.md)
   - [columnstores vs rowstores](./databases/column-stores-vs-row-stores.md)
   - [kv](./databases/kv/README.md)
     - [rocksdb cidr17](./databases/kv/optimizing-space-amplification-in-rocksdb.md)

src/databases/README.md

@@ -2,6 +2,7 @@
 
 - **[Cloud Native Database Systems](cloudnative/index.html)**
   - **[Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases][aurora]**
+  - **[Taurus Database: How to be Fast, Available, and Frugal in the Cloud][taurus]**
 - **[Column-stores vs. row-stores: how different are they really?][column-stores-vs-row-stores]**
 - **[Main Memory Database Systems](mmdb/index.html)**
   - **[Main Memory Database Systems: An Overview][mmdb-overview]**
@@ -60,3 +61,4 @@
 [diskann]: vectordb/diskann.md
 [duckdb]: olap/duckdb.md
 [aurora]: cloudnative/aurora.md
+[taurus]: cloudnative/taurus.md

src/databases/cloudnative/README.md

@@ -1,5 +1,7 @@
 ## Cloud Native Database Systems
 
 - **[Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases][aurora]**
+- **[Taurus Database: How to be Fast, Available, and Frugal in the Cloud][taurus]**
 
 [aurora]: aurora.md
+[taurus]: taurus.md

src/databases/cloudnative/taurus.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+### [Taurus Database: How to be Fast, Available, and Frugal in the Cloud]()
+
+> SIGMOD 2020
+>
+> https://dl.acm.org/doi/10.1145/3318464.3386129
+
+本文介绍了一种名为 Taurus 的新型多云租户数据库系统的设计。Taurus 通过类似 Amazon Aurora 和 Microsoft Socrates 的方式分离计算和存储层，并提供类似的优势，如读副本支持、低网络利用率、硬件共享和可扩展性。然而，Taurus 架构具有几个独特的优势：
+
+- 改进的可用性和可扩展性：与传统的本地部署相比，使用云数据库服务（DBaaS）越来越普遍，其主要优势包括提高可用性和可扩展性，并且成本更低。
+- 异步步骤对延迟的影响：在 Taurus 的设计中，所有步骤都是异步的，只有前两个步骤位于前台路径中，可能会对延迟产生影响。
+- 独特的复制和恢复算法：Taurus 提供了新颖的复制和恢复算法，使用相同数量或更少的副本，提供更好的可用性。
+
+#### 架构
+
+Taurus 包含 4 个主要组件：
+
+- 数据库前端: 基于 MySQL 的修改版，包含 Master 实例（提供读写服务）和若干个 RO 实例（提供只读服务）。Master 实例生成 redo log，这些日志描述了事务对数据页的修改。Master 将 redo log 发送给 LogStore 和 PageStore，并周期性地通知 RO 实例最新的 LSN，以便 RO 实例可以读取到最新的 log
+- SAL(Storage Abstraction Layer): 嵌入到计算层的库，隔离了远程存储、数据分片、故障恢复、主从复制等存储层的复杂性。主要负责计算引擎与存储层的 LogStore/PageStore 的交互，管理 PageStore 的 Slices，以及页面在 Slices 上的映射关系
+- Log Store: 负责持久化日志（写入 PLog），事务的所有日志一旦持久化，计算层即可通知客户端事务提交完成。同时，为 RO 实例提供日志内容，RO 实例通过回放 redo log 来更新其缓冲区中的页面
+- Page Store: 负责存储数据库的数据页，主节点更新 Page 的时候，通过 LSN 来表示这个 Page 的版本。PageID+LSN 可以唯一标识一个 page version，Page Store 根据 Master 或 RO 的读请求可以构造任意版本的 page version
+
+Page Store 提供了几个主要的 API 供 SAL 调用:
+
+```
+(1) WriteLogs is used to ship a buffer with log records 
+(2) ReadPage is used to read a specific version of a page 
+(3) SetRecycleLSN is used to specify the oldest LSN of pages belonging to the same database that the front end might request (recycle LSN)
+(4) GetPersistentLSN returns the highest LSN that the Page Store can serve
+```
+
+
+### Further readings
+
+[Taurus MM: bringing multi-master to the cloud](https://www.vldb.org/pvldb/vol16/p3488-depoutovitch.pdf)