内存数据库
内存数据库介绍
常用内存数据库介绍（一）博客分类：内存数据库数据结构Oracle企业应用网络应用设计模式（注：部分资料直接来源于Internet）1. 内存数据库简介1.1 概念一、什么是内存数据库传统的数据库管理系统把所有数据都放在磁盘上进行管理，所以称做磁盘数据库（DRDB:Disk-Resident Database）。
磁盘数据库需要频繁地访问磁盘来进行数据的操作，由于对磁盘读写数据的操作一方面要进行磁头的机械移动，另一方面受到系统调用（通常通过CPU中断完成，受到CPU时钟周期的制约）时间的影响，当数据量很大，操作频繁且复杂时，就会暴露出很多问题。
近年来，内存容量不断提高，价格不断下跌，操作系统已经可以支持更大的地址空间（计算机进入了64位时代），同时对数据库系统实时响应能力要求日益提高，充分利用内存技术提升数据库性能成为一个热点。
在数据库技术中，目前主要有两种方法来使用大量的内存。
一种是在传统的数据库中，增大缓冲池，将一个事务所涉及的数据都放在缓冲池中，组织成相应的数据结构来进行查询和更新处理，也就是常说的共享内存技术，这种方法优化的主要目标是最小化磁盘访问。
另一种就是内存数据库(MMDB:Main Memory Database，也叫主存数据库)技术，就是干脆重新设计一种数据库管理系统，对查询处理、并发控制与恢复的算法和数据结构进行重新设计，以更有效地使用CPU周期和内存，这种技术近乎把整个数据库放进内存中，因而会产生一些根本性的变化。
两种技术的区别如下表：内存数据库系统带来的优越性能不仅仅在于对内存读写比对磁盘读写快上，更重要的是，从根本上抛弃了磁盘数据管理的许多传统方式，基于全部数据都在内存中管理进行了新的体系结构的设计，并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，从而使数据处理速度一般比传统数据库的数据处理速度快很多，一般都在10倍以上，理想情况甚至可以达到1000倍。
而使用共享内存技术的实时系统和使用内存数据库相比有很多不足，由于优化的目标仍然集中在最小化磁盘访问上，很难满足完整的数据库管理的要求，设计的非标准化和软件的专用性造成可伸缩性、可用性和系统的效率都非常低，对于快速部署和简化维护都是不利的。
关系数据库、内存数据库、实时数据库的简单比较
关系数据库、内存数据库、实时数据库的简单比较很多情况下，用户会将实时数据库与关系数据库混为一谈，实际上，这两类产品的设计理念及应用场合是完全不同的。
内存数据库就是将数据放在内存中直接操作的数据库，它利用内存的读写速度比磁盘快、内存是随机访问而磁盘是顺序访问这两个特点，将数据保存在内存中，在内存中模仿建立表结构和索引结构并针对内存特性进行优化，相比从磁盘上访问，内存数据库能够提高应用的性能。
而实时数据库不但利用了内存的特性，而且考虑到工控行业的应用特性，将关系数据库的表结构和表关系简化，以进行性能的优化，并针对工控行业的数据特性，对数据进行压缩处理。
关系数据库、实时数据库与内存数据库相比，有如下差别：从以上的表格可以看出，内存数据库与关系数据库相比，速度快10-20倍左右，且具有与关系数据库类似的完整表结构，因此在电信业处理大量实时事务业务时经常用到，它也可以应用在工控行业，比如，在很多电力行业SCADA软件中，都包含了一个小型的内存数据库系统（但不是真正意义上的内存数据库），但是，在超大型SCADA软件中，它仍不能满足需求，因为它性能比实时数据库慢10倍，且不能解决历史数据存贮的问题，还存在因为掉电导致大量数据丢失的风险。
以上的比较，指标并不全面，也并不是说，实时数据库一定比关系数据库和内存数据库好，只能说，需要针对不同应用的不同需求，做出综合决策，选择最适合自己需要的数据库产品。
最后，列举一些典型的内存数据库产品：■ Oracle TimesTenOracle TimesTen是Oracle从TimesTen公司收购的一个内存优化的关系数据库，它为应用程序提供了实时企业和行业（例如电信、资本市场和国防）所需的即时响应性和非常高的吞吐量。
Oracle TimesTen可作为高速缓存或嵌入式数据库被部署在应用程序层中，它利用标准的 SQL 接口对完全位于物理内存中的数据存储区进行操作。
■ AltibaseAltibase是一个在事务优先的环境中提供高性能和高可用性的软件解决方案。
内存数据库(sqllite)使用介绍
内存数据库(sqllite)使用介绍数据库的发展数据库技术的发展，已经成为先进信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。
数据库技术最初产生于20世纪60年代中期，根据数据模型的发展，可以划分为三个阶段：第一代的网状、层次数据库系统；第二代的关系数据库系统；第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。
第一代数据库的代表是1969年IBM公司研制的层次模型的数据库管理系统IMS和70年代美国数据库系统语言协商CODASYL下属数据库任务组DBTG提议的网状模型。
层次数据库的数据模型是有根的定向有序树，网状模型对应的是有向图。
这两种数据库奠定了现代数据库发展的基础。
这两种数据库具有如下共同点：1.支持三级模式（外模式、模式、内模式）。
保证数据库系统具有数据与程序的物理独立性和一定的逻辑独立性；2.用存取路径来表示数据之间的联系；3.有独立的数据定义语言；4.导航式的数据操纵语言第二代数据库的主要特征是支持关系数据模型（数据结构、关系操作、数据完整性）。
关系模型具有以下特点：1.关系模型的概念单一，实体和实体之间的连系用关系来表示；2.以关系数学为基础；3.数据的物理存储和存取路径对用户不透明；4.关系数据库语言是非过程化的。
第三代数据库产生于80年代，随着科学技术的不断进步，各个行业领域对数据库技术提出了更多的需求，关系型数据库已经不能完全满足需求，于是产生了第三代数据库。
主要有以下特征：1.支持数据管理、对象管理和知识管理；2.保持和继承了第二代数据库系统的技术；3.对其它系统开放，支持数据库语言标准，支持标准网络协议，有良好的可移植性、可连接性、可扩展性和互操作性等。
第三代数据库支持多种数据模型（比如关系模型和面向对象的模型），并和诸多新技术相结合（比如分布处理技术、并行计算技术、人工智能技术、多媒体技术、模糊技术），广泛应用于多个领域（商业管理、GIS、计划统计等），由此也衍生出多种新的数据库技术。
内存数据库 原理
内存数据库原理内存数据库（In-Memory Database，IMDB）是一种将数据存储在主存储器中的数据库管理系统。
相较于传统磁盘存储的数据库，内存数据库能够提供更快的数据访问速度和更低的延迟。
本文将详细介绍内存数据库的原理。
内存数据库的主要原理是将数据存储在计算机的主存储器中，而不是存储在磁盘上。
这种存储方式带来了两个主要的优势：快速的数据访问速度和低延迟。
相较于读取磁盘的时间，访问主存的时间非常短，因此内存数据库可以实现更快的数据读取和写入操作。
此外，内存数据库还可以充分利用计算机主存储器的多核性能，实现并行处理和高并发访问。
内存数据库的实现有两个主要方面：数据存储和数据管理。
数据存储是指将数据存储在主存储器中的过程，而数据管理则是指对存储在内存中的数据进行管理和操作的过程。
在数据存储方面，内存数据库使用多种技术来优化数据的存储和访问性能。
首先，内存数据库使用了高效的数据结构，如哈希表、红黑树等，来存储和组织数据。
这些数据结构可以提供快速的数据查找和访问操作。
此外，内存数据库还使用了压缩算法来减小数据的存储空间，以提高数据的高效利用率。
压缩算法可以根据数据的特性和存储需求，对数据进行压缩和解压缩操作，从而减小数据的存储空间，提高数据的读写性能。
在数据管理方面，内存数据库采用了一些策略来管理和优化数据的操作。
首先，内存数据库采用了基于内存的索引结构，如B+树、哈希表等，来加速数据的查找和访问操作。
这些索引结构可以提供快速的数据访问和查询，从而减少数据库的访问延迟。
此外，内存数据库还使用了事务管理机制来保证数据的一致性和完整性。
事务管理机制可以对数据的读写操作进行原子性、一致性、隔离性和持久性的管理，从而保证数据的安全性和可靠性。
内存数据库还采用了一系列的技术来提高数据库的性能和可扩展性。
首先，内存数据库使用了预取和延迟写入技术来优化数据的访问效率。
预取技术可以在数据被访问之前将其提前加载到主存储器中，从而减少数据的读取延迟。
内存数据库的使用场景
内存数据库的使用场景
内存数据库是将数据存储在内存中的数据库系统，相比传统的磁盘数据库，它具有更高的性能和响应速度。
以下是一些内存数据库的使用场景：
1. 实时数据分析：内存数据库能够快速加载和处理大量数据，适用于实时数据分析场景，例如在线广告投放、实时风险分析等。
2. 缓存：内存数据库可以用作缓存层，将常用的数据存储在内存中，以提高访问速度和响应性能。
这对于高并发的应用程序和Web服务非常有用。
3. 实时数据处理：内存数据库对于需要快速处理和响应实时数据的应用程序非常适用，例如股票交易系统、实时订单处理等。
4. 临时数据存储：内存数据库可以用于临时存储计算过程中的中间数据，以提高计算性能。
这对于大数据处理和复杂计算任务非常有用。
5. 互动游戏：内存数据库能够处理高并发的游戏交互数据，例如玩家位置、角色状态等，保证游戏的流畅性和实时性。
总之，内存数据库适用于需要高性能和实时响应的场景，特别是对数据访问速度和响应时间有较高要求的应用程序。
但需要注意的是，由于内存数据库将数据存储在内存中，数据的持久性和容错能力相对较弱，不适用于需要长期存储和大容量数据的应用。
oc内存数据库uu
内存数据库
内存数据库，顾名思义就是将数据放在内存中直接操作的数据库。
相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够极大地提高应用的性能。
同时，内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多，一般都在10倍以上。
内存数据库的最大特点是其“主拷贝”或“工作版本”常驻内存，即活动事务只与实时内存数据库的内存拷贝打交道。
定义:设有数据库系统DBS，DB为DBS中的数据库，DBM(t)为在时刻t，DB 在内存的数据集，DBM(t)属于DB。
TS为DBS中所有可能的事务构成的集合。
AT(t)为在时刻t处于活动状态的事务集，AT(t)属于TS。
Dt(T)为事务T在时刻t所操作的数据集，
Dt(T)属于DB。
若在任意时刻t，均有:
任意T属于AT(t) Dt(T)属于DBM(t)
成立，则称DBS为一个内存数据库系统，简称为MMDBS;0B为一个内存数据库，简称为MMDB。
特点
数据存储在内存中，导入快，修改快，查询快.如果不预先备份到硬盘中，关机就会丢失.。
内存数据库 关键技术
内存数据库关键技术
内存数据库的关键技术包括：
1. 内存管理：内存数据库主要使用内存作为数据存储介质，需要有效管理内存的分配和释放，以提高数据读写的性能。
内存管理技术包括内存分配算法、缓存管理、内存回收等。
2. 数据存储和索引：内存数据库需要设计高效的数据存储结构和索引结构，以快速访问和查询数据。
常见的数据存储结构包括哈希表、B+树等，索引结构包括B+树索引、哈希索引等。
3. 数据一致性和事务处理：内存数据库需要保证数据的一致性和事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性）。
事务处理技术包括并发控制、锁机制、日志记录和恢复等。
4. 数据压缩和压缩算法：由于内存存储空间有限，内存数据库需要使用数据压缩技术来减少数据占用的内存空间。
常见的数据压缩算法包括LZ77、LZ78、LZW等。
5. 并发控制：内存数据库需要支持多线程或多进程的并发访问和操作，需要采用合适的并发控制技术来保证数据的一致性和并发性能。
常见的并发控制技术包括锁机制、MVCC（多版本并发控制）等。
6. 高可用和容错性：内存数据库需要具备高可用性和容错性，以保证系统的稳定性和可靠性。
常见的高可用和容错技术包括主从复制、
故障恢复、数据备份和恢复等。
7. 数据持久化：内存数据库需要提供数据持久化的能力，以避免系统故障或断电等导致数据丢失。
常见的数据持久化技术包括日志记录和恢复、快照和冷备份等。
8. 分布式架构：对于大规模数据和高并发访问的场景，内存数据库需要支持分布式架构，以实现数据的水平扩展和负载均衡。
常见的分布式架构技术包括分片和分区、一致性哈希等。
内存数据库
• 内存数据库是通过将系统的常用数据库表中的数据全部映射到主机共享内存， 并且在数据库表上的关键字段上建立内存索引的方式，来提高系统对关键数 据的实时访问性能。应用程序在访问这些数据库表时，通过调用内存数据库 API 接口来使用共享内存中的数据，而不是直接访问物理数据库表中的数据， 这样，极大的提高了系统的实时性能。内存数据库通过同步更新接口来完成 与物理数据库的数据更新，保证内存数据库与物理数据库中数据的一致性。
• 采用内存技术管理和访问数据，加快数据处理速度。 • 系统中，对系统的实时性能要求非常高。而使用传统的数据库访问技术对数
据大量访问的性能比较低，不能满足高效处理的要求，因此需要在系统中采 用内存数据库技数据库：选型
• 内存数据管理，与应用能够紧密集成，运行效率很高，数据完整性和数据同 步性能也能够满足系统要求，对系统性能提高有非常大的帮助，但内存数据 管理在系统故障时的切换速度较慢。
• 我们对ORACLE的TimesTen进行了初步的测试，TT基本能够满足系统的要求， 但使用TT，需要对应用进行大规模改动，集成商认为对系统有较大的风险。
• 内存数据库选型还需进一步的测试和验证。
内存数据库与磁盘数据库比较
内存数据库与磁盘数据库比较在当今数字化的时代，数据的存储和管理是至关重要的。
数据库作为数据存储和管理的核心技术，有多种类型，其中内存数据库和磁盘数据库是两种常见的形式。
它们在性能、成本、适用场景等方面存在着显著的差异。
内存数据库，顾名思义，是将数据主要存储在计算机内存中的数据库。
由于内存的访问速度远远快于磁盘，这使得内存数据库在数据读写操作上具有极大的优势。
当我们需要获取或更新数据时，内存数据库能够以极快的速度响应，几乎没有延迟。
这对于那些对响应时间要求极高的应用，如金融交易系统、实时监控系统等，是至关重要的。
相比之下，磁盘数据库将数据存储在磁盘上。
磁盘的读写速度相对较慢，因此在进行数据操作时，往往需要花费更多的时间来读取和写入数据。
然而，磁盘具有更大的存储容量，而且成本相对较低。
这使得磁盘数据库在处理大规模数据时具有一定的优势，尤其是对于那些数据量巨大但对实时性要求不高的应用，比如历史数据的存储和分析。
从性能方面来看，内存数据库的优势明显。
由于数据直接在内存中进行操作，内存数据库能够实现非常高的并发处理能力。
多个用户同时进行数据访问和操作时，内存数据库能够迅速响应，保证系统的高效运行。
而磁盘数据库在并发处理方面，由于磁盘 I/O 的限制，可能会出现性能瓶颈，导致响应时间延长。
在数据持久性方面，磁盘数据库更具可靠性。
因为磁盘上的数据即使在系统断电或出现故障的情况下，仍然可以保存。
而内存数据库中的数据，如果系统出现异常，可能会丢失。
为了解决这个问题，内存数据库通常会采用一些数据备份和恢复机制，如定期将数据写入磁盘或者使用电池支持的内存来保持数据。
成本也是选择数据库类型时需要考虑的重要因素。
内存的成本相对较高，因此构建一个大规模的内存数据库可能需要投入较大的资金。
而磁盘的成本相对较低，尤其是在存储大量数据时，磁盘数据库的成本优势更加明显。
在适用场景方面，内存数据库适用于对性能和实时性要求极高的应用，比如高频交易系统、在线游戏的实时排行榜等。
五种常见的数据存储方式解析
五种常见的数据存储方式解析数据存储是计算机科学领域中非常关键的一个概念。
随着科技的不断发展，数据存储方式也在不断演进，出现了多种不同的存储方式。
本文将会解析五种常见的数据存储方式，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、内存数据库和分布式文件系统。
首先，我们来介绍关系型数据库。
关系型数据库是一种基于关系模型的数据存储方式。
它使用表的形式来组织数据，每个表包含多个行和列。
关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据管理和查询操作。
这种存储方式适用于需要强调数据一致性和事务处理的应用场景，如银行系统和企业资源管理系统。
其次，非关系型数据库是另一种常见的数据存储方式。
与关系型数据库不同，非关系型数据库不具备固定的表结构，数据以键-值对（Key-Value）的形式存储。
非关系型数据库采用多种数据模型，包括文档型、列式、图形和键-值对模型等。
这种存储方式适合需要处理大规模数据和需要高度可扩展性的应用场景，如社交网络和大数据分析。
文件系统是另一种常用的数据存储方式。
它将数据以文件的形式存储在计算机的硬盘或其他储存介质上。
文件系统使用层次结构来组织和管理文件，包括文件夹和子文件夹。
这种存储方式适用于存储和管理个人和企业的文档、图片、音频和视频等文件。
内存数据库是指将数据存储在计算机的内存中的一种存储方式。
相比于传统的磁盘存储，内存数据库具有更高的访问速度和更低的延迟。
内存数据库适用于需要实时处理和高并发访问的应用场景，如电子交易系统和实时数据分析。
最后，我们来介绍分布式文件系统。
分布式文件系统将文件和数据分布在多个计算机节点上，可以实现数据的冗余备份和负载均衡。
分布式文件系统适用于大规模分布式系统和云计算环境中的数据存储需求。
综上所述，关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、内存数据库和分布式文件系统是常见的数据存储方式。
每种存储方式都有其适用的场景和特点，开发人员需要根据具体的业务需求来选择合适的存储方式。
内存数据库的优势与应用场景分析
内存数据库的优势与应用场景分析内存数据库是一种将数据存储在计算机内存中的数据库，相比传统的磁盘数据库，内存数据库具有许多独特的优势和适用场景。
本文将对内存数据库的优势和应用场景进行详细分析。
1. 快速响应时间：内存数据库可以直接在内存中进行数据操作，而不需要像磁盘数据库一样进行磁盘读写操作。
由于内存的读写速度远远快于磁盘，因此内存数据库可以实现非常快的响应时间。
这对于一些对实时性要求较高的应用场景非常重要，如金融交易系统、在线游戏等。
2. 高并发处理：内存数据库能够更好地处理高并发的访问请求。
由于内存数据库的读写速度快且无需加锁等复杂操作，它可以更好地应对并发读写操作。
这使得内存数据库在高负载环境下表现出色，特别适用于需要处理大量并发请求的应用场景，如电子商务平台、社交媒体网站等。
3. 实时分析：内存数据库对于实时分析和查询操作非常高效。
传统磁盘数据库通常需要进行复杂的索引和查询操作以获取所需数据，而内存数据库由于数据存储在内存中，可以直接通过内存地址快速访问数据。
这使得内存数据库在大数据分析和实时决策等场景下具有重要的优势，特别适用于数据挖掘、风控分析等领域。
4. 实时数据共享和同步：内存数据库可以实现实时的数据共享和同步。
由于数据存储在内存中，不需要像磁盘数据库那样进行繁琐的读写操作，多个应用程序可以同时访问和使用内存数据库中的数据。
这样一来，多个系统之间的数据共享和同步可以实时进行，大大提高了系统的可靠性和稳定性。
这对于分布式系统、集群环境等场景非常有益。
5. 灵活的数据模型：内存数据库通常采用键值对存储方式，不需要预先定义固定的模式。
这很适合一些数据结构频繁变化的应用场景，如实时日志分析、用户行为分析等。
内存数据库可以根据实际需求动态存储和查询数据，能够灵活应对不同的数据模型。
基于以上优势，内存数据库在许多应用场景中得到了广泛应用。
1. 金融行业：内存数据库可以提供快速响应的交易和结算系统，以及实时风险管理和决策支持系统。
ALTIBASE内存数据库介绍
App1
App2
AppN
应用程序
2 数据导出,导入
1
3
4
应用场景：磁盘数据库中数据量较少前端应用程序可以修改，连接到内存数据库
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内存数据库使用方案 – 增强方案
App1
App2
AppN
应用程序
2 热数据导出,导入
应用场景：磁盘数据库中数据量大，无法全部装入内存仅将频繁访问处理的热数据装入内存数据库，解决性能瓶颈的高性价比方案
128G/6CPU×2
海南联通 营帐系统改造
32G/8CPU
海南联通 短信计费系统
1G/1CPU×2
吉林联通 2007年综合电信业务支撑系统改造
25G/4CPU×2
北京联通 2007年综合电信业务支撑系统改造
64G/16CPU×2
江苏联通 营帐计费和结算系统四期(2004)
85G/16CPU
领域
项目
磁盘数据库
(Oracle, Informix, Sybase, DB2 …)
80%冷数据
20%热数据
1
4 同步数据
3
实际应用中，绝大多数采用此方案！
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目 录
ALTIBASE 介绍
内存数据库概念
1
2
3
ALTIBASE 成功案例
第9页/共26页
ALTIBASE 架构
Client & Server
配置
江苏联通 营帐计费和结算系统五期和容灾四期(2005)
128G/16CPU
64G/18CPU
江苏联通 综合营账、计费、结算扩容项目(2008)
139G/5CPU
关系型、非关系型、内存数据库的区别
数据库关系型数据库、非关系型数据库、内存数据库本质非关系型数据库就是对传统的关系型数据库的功能进行阉割，通过减少用不到或者很少用的功能来提高产品的性能存储方式关系型数据库是以表结构的形式来存储数据的，而非关系型数据库不是，他是将一大块的数据结合起来，通常存储在数据集中，使用的较多的是KV的形式，也有文档结构的和图结构的存储结构关系型数据库对应的都是结构化的数据，存储的时候要预先指定数据表，关系型数据库为了存储数据有更高的规范性，采用的是三范式，虽然预先设计表带来的可靠性和稳定性，但是修改数据比较困难，改动一个表的数据通常会牵扯到很多张表，而非关系型数据库，它的数据存储在平面数据集中，数据虽然经常会重复，但是它的结构是动态的，很容易就能够适应数据类型和结构的变化。
存储扩展关系型数据库是纵向扩展的，也就是说想提高处理的性能，最好的解决方法就是加钱，使用速度更快的计算机。
因为数据存储在表中，查数据的时候会对多个表进行查询，所以计算机速度更快查的也就越快，非关系型数据库是横向扩展的，它就是分布式存储的查询方式关系型的数据库通过结构化的查询语言来进行数据查询，也就是用sql，sql支持增删改查，功能很强大非关系型的数据库一般是通过单元操作数据的，一般存储结构是kv的，所以一般通过k来查询数据信息事务关系型数据库遵循acid原则，也就是原子性、一致性、持久性、隔离性。
它的数据是强一致性的，所以很好的支持事务非关系型数据库是基于节点的分布式的，所以对事务的支持不是很好，遵循base原则，也就是基本可用、最终一致性性能关系型数据库由于支持事务，保持数据的强一致性，所以它的读写性能比较差，在面对高并发、海量数据的时候它的效率非常低非关系型数据库存储的格式一般都是kv的，不需要sql的解析，所以读写的性能比较好内存数据库什么是内存数据库内存数据库，顾名思义就是将数据直接放到内存中进行操作的数据库，相对于磁盘，内存的数据读写快得多，所以将数据保存在内存中可以极大的提高性能，更适合高并发、低延迟的业务场景现在的内存式数据库大部分都只是将数据存放到内存中，不能充分的利用内存的特征来实现某些高性能的算法所以有一些算法和存储机制来进一步提高内存数据库的计算速度指针式复用我们知道，内存可以通过地址来访问，这个地址也叫作指针，但是sql中并没有内存指针所表示的数据对象，在返回数据集的时候，通常会将数据复制一份，形成一个新的数据表，这样不但既浪费时间又消耗CPU的资源。
内存数据库eXtremeDB介绍
eXtremeDB:多线程、多进程支持
常规内存中创建多线程eXtremeDB 共享内存中创建多进程eXtremeDB
eXtremeDB:各种数据类型支持
整数、实数、字符、字符串 Blob、数组、Vector
Vector：单字段嵌套表
日期、时间、AutoID、Ref
ref相当于常规数据库的外键
结构
eXtremeDB: 为各行各业的实时数据管理而在
全世界数千家用户采用 eXtremeDB管理实时数据
eXtremeDB：微秒级实时数据库
数据库建立在主内存中, 程序可以直接使用,数据 库操作的速度以微秒计 静态内存分配及定制的 API缩短了代码执行路径, 既加快的时间反应性能, 更提高系统强壮性 应用程序直接以库的形 式使用eXtremeDB,剔除 了进程间通信的开销
安全的实时数据管理
eXtremeDB提供API save()/load()数据库影 像 NVRAM中建立内存库 eXtremeLog提供交易一 级的数据安全保障机制 eXtremeDB Fusion：内 存/磁盘混合数据库 eXtremeHA多模式容灾
加载
保存
保存
加载
安全的实时数据管理:NVRAM 支持
驻留交易
一个eXtremeDB节点上驻留 易，其它节点调用驻留交易， 快速访问eXtremeDB
eXtremeSQL Server Engine
一个节点创建SQL Server Engine, 其它节点作为 Client访eXtremeDB
ODBC
通过eXtremeSQL之ODBC接口访 问本地和远程eXtremeDB数据库
uint4 string Table-2 oid S_ID
浅析内存数据库
浅析内存数据库摘要:随着各个领域对实时数据处理的需求不断增长，基于磁盘的数据库系统已无法满足实时处理及近实时处理的需求，通过将数据库核心数据乃至所有数据放在内存中，内存数据库能够满足数据并发访问控制的要求。
本文描述了内存数据库的产生背景，阐述了内存数据库的体系结构及其优劣势，对内存数据库做了一个较为全面的介绍。
关键词：实时处理；内存；数据库一、内存数据库产生背景1.内存数据库的产生内存数据库就是把数据放到存储器中进行运算的数据库系统。
相比于磁盘,内存的数据读取速率要提高好几个数量级,把大量数据记录到内存中比在硬盘上存取更可以大大提高实际应用的能力。
随着科学技术迅猛发展，应用于传统数据管理领域的基于磁盘结构的数据库系统由于较高的延迟已经不能够满足人们对数据库系统的实时的要求，而随着内存价格越来越低以及存储芯片集成度越来越高，这使得存储容量已经不再是限制基于内存的数据库系统产生的瓶颈。
2.内存数据库与磁盘数据库的差异存储介质性质不同。
内存数据库将数据存储在内存中。
内存作为易失存储介质，仅能在通电的情况下保存数据。
磁盘数据库将数据存储在磁盘中，磁盘作为永久存储介质，能够永久保存数据，并且断电后数据不会丢失。
数据读取差异。
在内存数据库中，内存数据库通过指针直接访问数据，使得内存数据库的查询优化与磁盘数据库不同。
当数据存储在磁盘上时，无论是数据编址方式还是数据索引方式的优化措施均是以降低I/O次数为最终目的。
磁盘数据库通常使用B树、B+树或Hash等索引技术。
二、内存数据库关键技术内存数据库存储管理的内容就是确定内存数据库数据的组织结构。
内存数据库在RAM中存储数据，而内存可以被 CPU直接访问，所以内存数据库数据组织结构的设计目标是为内存数据库的关系表数据和索引提供合适的数据结构以加速数据操作速度和提升有限内存空间的利用率。
1.组织结构内存数据库中关系的存储通常采用基于关系模型的分级结构，同时还强调了元数据与数据应分区组织以提高数据安全性。
常用内存数据库介绍
常用内存数据库介绍随着互联网和大数据的快速发展，传统的磁盘数据库在处理大规模数据时面临着性能瓶颈。
相比之下，内存数据库因其高性能、低延迟和高并发性能等优势，正在成为许多企业和组织中的首选。
本文将介绍几种常用的内存数据库及其特点。
1. RedisRedis是一个开源的内存数据库，它支持键值存储模型，并提供了丰富的数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。
Redis以其快速的读写速度、持久化能力和高扩展性而闻名。
它可以通过持久化机制将数据保存到磁盘，以克服内存大小的限制。
此外，Redis还支持发布/订阅和事务等功能，使其成为构建缓存、会话管理、消息队列和实时分析等应用的理想选择。
2. MemcachedMemcached是一个开源的高性能分布式内存对象缓存系统。
它可以将数据存储在内存中，并提供简单、快速的键值存储访问接口。
Memcached使用键值对的方式存储数据，支持多线程并发访问，可以通过增加服务器的数量来扩展性能。
在互联网应用中，Memcached通常用于减轻数据库的负载，提高应用性能。
3. Apache IgniteApache Ignite是一个内存计算平台，它提供了分布式的内存数据库、缓存和计算引擎。
Ignite将数据存储在内存中，以实现极高的读写性能和低延迟。
它支持多种数据模型，如键值存储、关系型存储和对象存储，可以处理大规模数据和复杂查询。
此外，Ignite还提供了分布式查询、事务处理和机器学习等功能，使其成为构建实时分析、推荐系统和流式处理等应用的首选。
4. AerospikeAerospike是一个高性能的内存和闪存数据库，它专注于处理大规模的实时数据。
Aerospike使用内存和闪存的组合存储，可以实现低延迟的读写操作。
它支持键值存储和部分索引，可以处理高并发访问和大规模数据集。
Aerospike还提供了数据持久化、自动故障恢复和可扩展性等功能，适用于处理实时广告、个性化推荐和物联网等场景。
内存数据库与传统数据库的对比
内存数据库与传统数据库的对比一、传统数据库和实时数据库传统数据库系统(TDBS)处理对永久数据的管理，实现事务对永久数据的存取，同时维护其完整性、一致性。
所以传统的数据库具有特征，即原子性、一致性、隔离性和永久性。
传统数据库管理系统的典型代表是关系型数据库，我们平常用到的商用数据库管理系统如oracle、Informix、Sybase、SQL Sverer等都是RDBMS。
RDBMS已发展了很多年，其技术成熟度己广为人接受，其可靠性、可用性己被广泛验证，并在传统的商务和管理事务型的应用领域获得了极大成功，然而它们在现代的(非传统)工程和时间关键型应用面前却显得软弱无力，其主要原因是其数据存取服务的实时性很难得到保障，由此导致了实时数据库系统的产生和发展。
实时数据库系统就是其事务和数据都可以具有定时特性或显式的定时限制的数据库系统，系统的正确性不仅依赖于逻辑结果，而且还依赖于逻辑结果产生的时间。
近年来，实时数据库系统已发展成现代数据库系统研究的重要方向之一，在数据库研究领域受到极大关注。
实时数据库系统通常简称为实时数据库。
二、传统数据库与内存数据库我们平常用到的商业关系数据库系统，其主要目标是保证数据存取的ACDI特征，为各类商务及事务应用提供强大的数据管理与存取服务。
但它们的数据服务的实时性很难得到保障，其根本原因在于:传统数据库是磁盘数据库（DRDB），即数据的主拷贝在磁盘上，数据库管理系统为了向应用系统提供存取服务，将用户需要访问的数据装入主存中，即对数据的管理是“基于磁盘的缓存技术”。
而我们知道，磁盘相对于主存来说是极其低速的存储介质，且磁盘存取速度还和欲存取的数据的物理位置和当前磁头状态有关。
另外，管理缓存或缓冲，无论是在操作系统层，还是数据库管理系统层，都需要付出较大的代价(时间和空间，尤以时间代价为甚)。
因此，即使将磁盘数据全部缓存到主存，其管理代价仍较大，存取速度仍然无法满足多数实时性应用系统的要求。
常用内存数据库介绍
常用内存数据库介绍1.什么是内存数据库内存数据库（In-Memory Database，IMDB）是一种基于内存存储数据的数据库管理系统。
相对于传统的磁盘数据库，内存数据库能够通过直接从内存中读写数据来提高数据的存取速度，从而极大地提升数据库的性能。
2.内存数据库的特点（1）超高性能：内存数据库能够通过直接存取内存中的数据来提高查询和事务处理的速度，相较于传统的磁盘数据库，查询速度可以提高数倍甚至十倍以上。
（2）实时数据处理：由于内存数据库的高性能特点，它非常适合于需要实时处理大量数据的应用场景，如金融交易系统、实时分析等。
（3）降低系统负载：由于内存数据库能够提供高性能的读写能力，它可以大幅降低系统的负载，从而提供更好的用户体验。
（4）易于扩展：内存数据库可以在集群环境中进行水平扩展，通过增加节点来提高数据库的处理能力。
（5）热备份和快速恢复：内存数据库可以实时将数据备份到磁盘中，一旦发生故障可以快速恢复。
3.常用内存数据库的介绍（1）RedisRedis是一款基于内存的开源键值存储系统。
它支持不同类型的数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合等，并提供了丰富的命令用于对数据进行操作。
Redis具有高性能的特点，可以通过将数据存储在内存中来加快读写速度。
此外，Redis还支持数据持久化，可以将内存中的数据定期保存到磁盘中，从而实现数据的长期保存。
（2）MemcachedMemcached是一款高性能的开源分布式内存对象缓存系统。
它使用键值对的方式存储数据，并将数据存储在内存中，以提供快速的读写能力。
Memcached通过一个分布式缓存服务器集群来增加存储能力，同时还支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存到磁盘中，从而保证数据的稳定性和可靠性。
（3）HazelcastHazelcast是一款开源的分布式内存对象网格系统。
它将内存作为存储介质来提供高性能的数据访问能力，并支持多种数据结构，如映射、集合、队列等。