内存数据库 作用,java内存数据库

对于电脑来说，内存当然是越大越好。但是太大太浪费了。一般来说，服务器是用来下载文件的，数据库 server提供数据库查询服务，WEB服务器提供网站浏览服务，域控制服务器和认证服务器。对于一个服务器来说，内存是制约服务器性能的最重要的硬件条件！其性能和质量也是评价服务器产品的一个重要方面。

对于通用内存，用户非常关注其参数，比如带宽、内存总线速度、等待周期、CAS延迟时间等等。但对于服务器，我们往往会考虑内存的制造工艺，服务器内存一般采用8层PCB板，完善的电源层和布线层充分体现了稳定性差距；以及内存的封装技术，既能给内存带来体积理想性和容量扩展，又能解决散热、可靠性和密度问题。

下面是一些市场占有率比较高的大型内存 数据库，也是业内比较知名的，比如SAPHANA、OracleExalytics、OraleTimesTen、IBMSolidDB。可以说它们都不是最好的，主要看使用场景和具体需求。它们各自的特点如下:Saphana(高性能分析应用)是SAP于2011年推出的基于内存计算技术的产品，面向企业分析应用。

支持从SAP business suite同步更新业务数据，或者从SAPBW(SAP商业智能产品)等第三方数据源批量导入数据，在HANA中计算后提供给SAPBI客户端或其他第三方展现工具进行分析和展现。Oracle Analytics内存一体机分析机是面向分析的集成设计系统，可以无限制地提供最佳的可视化分析和更智能的分析应用。

内存数据库有现成的redis，可以高效的访问键值对。键设置为你的查询条件，值设置为当你的查询结果转换为字符串查询时从redis中取出，不再检查。数据库，并设置redis的到期时间。这种方式需要这样，你可以使用缓存，而如果你的项目没有明显的热点，也就是没有某个内容会被多次找到，那么你的缓存就打不到，添加缓存会影响你的速度。redis是一个no SQL内存数据库。有兴趣可以了解一下。优点是性能强，在数据查询请求多的时候缓存结果。无论你查数据库的速度有多快，都无法直接从内存中读取结果。同一个sql请求只在第一次查找数据库，然后全部读取内存或者你可以借助这个思路简单地创建一个全局map对象，然后查询条件。

内存数据库数据结构分析按照目前内存芯片密度一年两次的增长速度，未来10年配置1G以上内存将会非常普遍。内存容量的快速增长对数据库管理系统产生了深远的影响。在某些情况下，可以将整个数据库放入内存中，正常的查询处理可以完全脱离硬盘。此外，相对于传统的数据库应用，新兴应用大量出现，目前内存的规模已经足够。在数据库系统中，有两种方法可以大量使用内存。

当采用这种方法时，算法优化的目标仍然是最小化磁盘访问。(2)常驻内存 数据库放全数据库 in 内存。这种方法需要重新设计a 数据库管理系统，以及查询处理、并发控制和恢复的算法和数据结构，以便更有效地利用CPU周期和-0。1磁盘和内存内存数据库的索引结构与基于磁盘系统的索引结构不同。面向磁盘的索引结构的目标是最小化磁盘访问次数和空间占用，而面向内存的索引结构全部放在中。

Timesten as优秀内存 数据库可以单独使用，容灾扩容要做好。看你需要的场景:1。应用程序用大量的代码构造大量的链表、树等复杂的数据结构，容易出错，调试起来也很麻烦，对于C/C 语言来说尤其如此。2.不得不说relation 数据库的表达能力很强，代码量少，开发速度快，但是mysql等等在性能上比手写数据结构慢很多。3.我看到的。

Real-time数据库由一个库和一个接收器组成。接收器不断从其他终端获取数据，然后存储在数据库中，比如每秒取一个数据，通过程序将数据存储在数据库中。实时数据库当然可以常驻内存外，该数据通常由另一个程序读取。这个程序可能只取前10或5项，因为实时数据量真的很大，一般我们取股票系统的前10名，这样客户就可以看到股票的波动范围。我们公司用的很多实时数据都是证券交易所的，15分钟一次。