内存数据库指南
内存数据库详解
在开发者可用的众多数据库选项中，内存数据库是实时工作负载日益增长的选择，这些工作负载需要高速、可靠性和低延迟。在本文中，您将了解内存数据库、它们的工作原理、一些常见的用例以及您可以在自己的项目中使用的流行内存数据库。
什么是内存数据库？
内存数据库是一种将所有数据保存在内存中而不是像传统数据库那样使用硬盘的数据库类型。随机存取存储器 (RAM) 比磁盘快得多，因此内存数据库可以更快地读取和写入数据。这种速度带来了一些权衡，我们将在本文后面讨论。根据您的用例和架构，这些缺点可以完全消除，您只会看到将内存数据库添加到应用程序中的好处。
为何使用内存数据库？
内存数据库适用于用户需要近乎实时访问数据的情况。简而言之，开发者选择在其应用程序中使用内存数据库的主要原因是出于性能考虑。此外，大多数内存数据库都提供许多有用的数据结构和其他抽象，以使数据处理既简单又高效。
一些用例示例包括实时欺诈检测、风险管理以及某些类型的数据分析和预测。我们将更详细地讨论一些用例，介绍公司使用这种数据库技术的方式。
内存数据库的特性
除了提供原始性能外，内存数据库项目还提供了一些其他功能，以在竞争项目中脱颖而出。以下是一些最常见的功能。
数据持久性
大多数内存数据库都会提供某种方式在硬件发生故障时持久保存数据。这些内置解决方案使从中断中恢复变得更容易，但也有其权衡。持久性的 2 个主要策略是快照和仅追加文件。
快照是内存数据库中某个时间点的数据副本。它们通常以固定的时间间隔生成，例如每小时或每 5 分钟。如果硬件发生故障，您可以简单地重启数据库并将快照加载到内存中。快照的缺点是您将丢失在快照之间添加到数据库的任何数据，因此如果您每小时拍摄快照并且数据库在下一个快照前 1 分钟发生故障，您将丢失最近 59 分钟的数据。
仅追加文件的工作原理是记录数据库接收到的每个写入操作。如果数据库需要重启，则可以使用此日志来重建数据库。这是最安全的持久性方法，但会带来轻微的性能损失，因为每次写入都会记录数据。但这仍然比使用传统数据库快得多，因为通过仅追加到磁盘，数据库避免了昂贵的寻道操作。
高级数据结构和数据类型
内存数据库将提供各种数据结构，用于存储具有不同性能特征和开发者生产力优势的数据。例如，Redis 提供基本的字符串和整数数据类型，同时还提供对类似 Kafka 的流和地理空间索引功能的支持。
关系型或 NoSQL 数据模型支持
有许多内存数据库选项可用于支持 NoSQL 或关系型数据模型。因此，无论您当前的架构如何，您都可以找到一个内存数据库来支持它。
高可用性
许多内存数据库将支持的另一个有用功能是某种高可用性模式。这通常涉及对节点集群的支持，这些集群可以向上和向下扩展，并在地理上分布在数据中心之间。其他功能可能包括自动故障转移、复制和成本优化。
混合内存架构
一些内存数据库更高级的功能是能够智能地将您的部分数据分散到闪存存储，同时保持性能。通过将您的部分数据保留在更昂贵的 RAM 之外，这种混合架构能够以最多 5 倍的成本获得相同的性能。
内存数据库用例
读取密集型应用
主要用例之一，也是最简单的用例是使用内存数据库来缓存数据。这减轻了应用程序服务器的流量负载，并降低了延迟，因为缓存可以部署到边缘，并且在许多情况下不需要频繁更新。
缓存非常适合网站或社交媒体应用程序等，一旦发布帖子或评论等内容，就很少更新。想想一个大账户的社交媒体帖子，它获得了数百万的浏览量，但只写了一次，最多更新了几次。任何读写比率高的应用程序都非常适合内存数据库和缓存。
边缘人工智能/机器学习
部署机器学习解决方案本身就具有挑战性，更难的是使机器学习和深度学习模型在不影响用户体验的情况下表现良好。内存数据库可以提供帮助的一种方法是在边缘运行模型，以减少延迟，并在用户使用移动设备时节省电池电量。许多内存数据库都提供扩展，可以运行由 TensorFlow 或 PyTorch 等常见机器学习框架创建的模型。内存数据库还可用于部署新模型，而不会停机。
欺诈检测
欺诈检测依赖于访问大量历史数据以查找趋势，然后能够以速度和准确性进行预测。这需要在通过进行更多分析来提高准确性与通过减慢结账流程来不损害用户体验之间取得微妙的平衡。内存数据库可以帮助解决这个问题，因为它可以将大量数据保存在内存中，因此可以快速查询和处理。
内存数据库的优势
通过专业化获得更好的性能
内存数据库之所以能够挤出如此多的性能，原因之一是无需像传统的基于磁盘的数据库那样进行权衡。即使与也将数据存储在 RAM 中的普通数据库相比，内存数据库的查询速度也会更快，这可能很奇怪，因为理论上两个数据库都将数据存储在内存中。
例如，B 树通常用作关系数据库中索引的数据结构，因为它很好地映射到文件结构，并有助于消除涉及随机访问的潜在最坏情况查询。相比之下，内存数据库不必担心磁盘寻道，因此它们可以使用 B 树的替代方案，从而提供更好的性能。通过不必担心各种边缘情况并明确说明它们不支持什么，内存数据库有空间进行通用数据库根本无法进行的优化。
另一个例子是，与标准数据库相比，磁盘 I/O 对于内存数据库来说根本不是问题，因此，它们不必处理在写入磁盘之前编码数据的性能开销。
可用的专用算法
磁盘不再是限制因素的另一个副作用是，现在可以使用各种算法来查询和分析数据，而由于性能考虑，这在传统数据库上是不可能的。这为如何使用您的数据开辟了各种新的用例和可能性，从而为您的应用程序创建新功能。
内存数据库的劣势
RAM 更昂贵
内存数据库最明显的缺点是 RAM 仍然比磁盘贵，尽管近年来价格已大幅下降。因此，开发者需要确定哪些数据足够有价值存储在内存中，哪些数据应该放在更便宜的存储中。
更复杂的架构
大多数应用程序都需要某种永久形式的存储，因此您很可能仍然需要除了内存数据库之外还要运行主数据库。这会给您的应用程序增加运营负担和复杂性。根据您的业务所在地，这可能值得也可能不值得。
内存数据库示例
Redis
Redis 是最流行的内存数据库，拥有庞大的社区，因此与许多工具实现了强大的集成。Redis 是开源的，还提供云和企业产品，并在开源版本中添加了各种高级功能。由于其性能、功能数量和社区，它是一个强大的选择。
Aerospike
Aerospike 是一种支持混合内存模型的内存数据库。Aerospike 还添加了超越大多数内存数据库的功能，通过提供对图形算法和文档式结构化数据的支持。
MySQL 内存存储引擎
MySQL 是最流行的关系数据库之一，并且具有内置支持来创建将存储在内存中并以类似于专用内存数据库的方式运行的特定表。
InfluxDB
InfluxDB 是一种专用时序数据库，它借鉴了内存数据库的许多设计理念，以专门提高时序数据的写入和查询性能。InfluxDB 可以配置为使用不同数量的内存、写入闪存以实现混合存储架构，并使用仅追加日志将数据写入磁盘，以获得类似于内存数据库的性能。
内存数据库常见问题解答
内存数据库是否永久保存数据？
在没有硬盘或存储介质的情况下，内存数据库在硬件故障或数据库重启后将不会保存数据。这使其与数据存储在磁盘上的传统关系数据库不同。
内存数据库与缓存
缓存可以被视为内存数据库能够做什么的一个示例。缓存通常也通过简单地保留最近访问的数据来实施，而内存数据库将使用更高级的算法来确定哪些数据值得保留在内存中。
内存数据库的替代方案是什么？
内存数据库的替代方案是将标准数据库配置为为其提供大量 RAM 以用作缓存。但是，如上所述，性能仍然不如专用内存数据库，并且您可能无法访问使开发者生活更轻松的其他一些功能。
