内存数据库：大数据时代数据管理新宠

在 2012中国系统架构师大会上，笔者曾做过一份有关大数据的调查，其中一项“在众多的技术趋势中，您所关注的数据管理的新技术是什么?”的调查结果中， “内存数据库”成为仅次于“分布式存储与计算”的最受关注的新技术。内存数据库之所以受到越来越多的关注，与其性能上的飞跃和性价比的不断提升有着密不可分的关系。

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。

内存数据库与传统数据库的异同

内存数据库的目标是通过使用内存实现数据存储来提高吞吐量和降低延迟。这与使用磁盘存储的传统数据库管理系统不同，由于内部优化算法更简单，而且执行的CPU指令较少，所以内存内数据的速度比基于磁盘的数据库快。访问内存数据可以提高响应速度，对于一些响应时间要求较高的应用程序，如交易、电信和国防系统，一般都会使用内存数据库。由于内存数据库的这种特性，这些数据库使用内存要多于磁盘数据库产品。具体差别如下：

1. 传统的数据库系统是关系型数据库，开发这种数据库的目的，是处理永久、稳定的数据。关系数据库强调维护数据的完整性、一致性，但很难顾及有关数据及其处理的定时限制，不能满足工业生产管理实时应用的需要，因为实时事务要求系统能较准确地预报事务的运行时间。

2. 对磁盘数据库而言，由于磁盘存取、内外存的数据传递、缓冲区管理、排队等待及锁的延迟等使得事务实际平均执行时间与估算的最坏情况执行时间相差很大，如果将整个数据库或其主要的“工作”部分放入内存，使每个事务在执行过程中没有I/O，则为系统较准确估算和安排事务的运行时间，使之具有较好的动态可预报性提供了有力的支持，同时也为实现事务的定时限制打下了基础。这就是内存数据库出现的主要原因。

3. 内存数据库所处理的数据通常是“短暂”的，即有一定的有效时间，过时则有新的数据产生，而当前的决策推导变成无效。所以，实际应用中采用内存数据库来处理实时性强的业务逻辑处理数据。而传统数据库旨在处理永久、稳定的数据，其性能目标是高的系统吞吐量和低的代价，处理数据的实时性就要考虑的相对少一些。实际应用中利用传统数据库这一特性存放相对实时性要求不高的数据。

在实际应用中这两种数据库常常结合使用，而不是以内存数据库替代传统数据库。

·SQLite

SQLite是一款轻型的数据库，它占用资源非常的低，同时能够跟很多程序语言相结合，但是支持的SQL语句不会逊色于其他开源数据库。它的设计目标是嵌入式的，而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统，同时能够跟很多程序语言相结合，比如Tcl、PHP、Java 等，还有ODBC接口，同样比起Mysql、PostgreSQL这两款开源世界著名的数据库管理系统来讲，它的处理速度比他们都快。

·Redis

Redis是一款开源的、高性能的键-值存储 (key-value store)。它常被称作是一款数据结构服务器(data structure server)。Redis的键值可以包括字符串(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等数据类型。对于这些数据类型，你可以执行原子操作。例如：对字符串进行附加操作(append);递增哈希中的值;向列表中增加元素;计算集合的交集、并集与差集等。

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