深入内存数据库
内存数据库的数据结构分析
• 7•内存数据库在数据密集型行业领域的日常工作中起到了十分关键的作用，能够实时、高效地满足技术人员对于数据的访问需求。
本文分别对内存数据库的记录数据组织结构以及内存数据库的索引数据结构进行了详细地说明和分析，进而对内存数据库的数据结构进行更好地掌握，来不断提升内存数据库的性能。
1 内存数据库的记录数据结构1.1 区段式数据结构从目前的发展情况来看，大部分内存数据都是数据在关系表的基础上所建立的一种关系数据库，而技术人员将数据存储到内存数据库中时，往往使用的是二维关系表来进行的，因此，二维关系表在当前的内存数据库中也得到了广泛的应用。
一方面，利用二维关系表保存数据可以维护数据的描述信息。
描述信息包含了数据的字段名、表名、索引、类型等内容，这些信息是用于描述数据在关系表中的信息。
另一方面，利用二维关系表保存数据可以维护数据的记录信息。
记录信息指的是数据被存储在关系表中的每一条记录内容。
这类基于关系表的内存数据库通常会采用区段式的数据组织结构，来将内存数据库的共享内存划分为若干个不同的分区，在每一个分区中存储一个内存数据库中的关系；而每一个分区又要分成若干个长度相等的段，这些段就是内存数据库共享内存进行动态分配的一个单位，而内存数据库中的数据，就是存储在段中的一个记录块当中。
在内存数据库中采取区段式的数据组织结构，需要对每一项数据都标志其区号、断号以及槽号。
这样一来，就可以快速查询到数据在内存数据库中的具体位置，大大提升了数据查询的效率。
值得注意的是，数据的分区号必须对应其关系表名；而数据的槽号要对数控在段内的偏移和长度进行记录。
1.2 基于对象的数据结构近年来，基于对象的数据结构技术不断进行发展，因此在内存数据库中也得到了更加广泛的应用，与区段式的数据组织结构成为了内存数据库中两种重要的数据结构。
在内存数据库中使用基于对象的数据组织结构时，无论是对数据的存储、记录，还是对数据的索引，都是要通过对象来完成。
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。
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。
最佳实践：使用JAVA内存数据库H2DATABASE性能优化
2. 解决办法
JAVA 项目中解决的办法是采用内存数据库 h2 database 来处理实际 应用中处理实时性强的业务逻辑处理数据,以内存空间换取数据处理性
第 2 页 共 9 页
软件体系最佳实践文档
能的提升。 本文将以中信银行 ATM 监控系统用 h2 database 来处理交易与清机 加钞记录为示例，来讲解用 h2 database 来解决数据处理性能问题。 2.1. H2 database 启动 H2 database 内存数据库可分为嵌入模式与控制台两种启动模式。 本文档将在随后重点介绍嵌入模式。 1) 控制台模式是和所有其他通用数据库一样单独启动服务。 如下 图所示 :
st.execute("CREATE MEMORY TABLE IF not EXISTS PUBLIC.TRAN_LOG(C_ID VARCHAR2(32) NOT NULL primary key,C_TERMID VARCHAR2(32) NOT NULL,C_TXNID VARCHAR2(20),D_DATE TIMESTAMP,I_TXNAMOUNT BIGINT,C_FUNDTYPE VARCHAR2(10),C_RESPCODE VARCHAR2(10),C_PAN VARCHAR2(32),C_PANIN VARCHAR2(32),C_FEELSN VARCHAR2(20),C_TRACENO VARCHAR2(20),C_TAG VARCHAR2(1),C_COMPCODE VARCHAR2(10),C_CARDTYPE VARCHAR2(10),C_BANKNAME VARCHAR2(100),D_VIEWDATE TIMESTAMP,C_CLASSTYPE VARCHAR2(3),C_ORGID VARCHAR2(32),C_STATTYPE VARCHAR2(2) NOT NULL DEFAULT '0')"); …… …… …… }
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。
MySQL中的内存优化和缓存配置技巧
MySQL中的内存优化和缓存配置技巧MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种网站和应用程序中。
MySQL的性能对于网站和应用程序的响应速度和用户体验至关重要，而内存优化和缓存配置则是提升MySQL性能的关键因素之一。
本文将介绍MySQL 中的内存优化和缓存配置技巧，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、MySQL内存优化技巧MySQL中的内存优化可以通过调整和配置不同的内存参数来实现。
以下是一些常用的内存优化技巧：1. 增加innodb_buffer_pool_size： InnoDB存储引擎是MySQL中最常用的存储引擎之一，它通过使用内存缓存数据来提高性能。
通过增加innodb_buffer_pool_size参数的值可以提高InnoDB的内存缓存空间，从而加快查询速度。
但需要注意的是，设置过大的值可能导致系统内存不足，反而降低性能。
2. 控制sort_buffer_size和join_buffer_size：sort_buffer_size和join_buffer_size 参数用于控制排序和连接时的内存缓冲区大小。
合理设置这两个参数的值可以提升排序和连接操作的性能，避免使用临时文件进行排序和连接，从而提高查询效率。
3. 调整max_connections：max_connections参数用于控制数据库同时连接的最大数量。
合理设置此参数的值可以避免因过多的连接而导致内存消耗过大，从而提高数据库性能。
但是需要权衡系统资源和并发连接数的需求，避免设置过大导致系统资源不足。
4. 配置tmp_table_size和max_heap_table_size：tmp_table_size和max_heap_table_size参数用于控制临时表的内存缓存大小。
临时表在排序和分组操作中经常被使用，通过增加这两个参数的值可以减少使用磁盘临时表的频率，提高性能。
二、MySQL缓存配置技巧MySQL提供了多种缓存机制来提升查询效率和性能。
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！
第8页/共26页
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
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✓ ACID
完整的事务支持。不支持嵌套事务/XA
✓ 交易独立性
默认Read Committed事务级别 不支持MVCC 降低为串行事务级别
提高效率， 违反D！
✓ 隔离级别与并发性是互为矛盾的
隔离程度越高，数据库的并发性越差； 隔离程度越低，数据库的并发性越好
2020/5/11
17
事务(2)
TimesTen支持两级事务隔离：
Optimization Typical deployment
Disk-centric(IO) Database tier
Memory-centric(CPU) Application tier
Architecture Response times
Data capacity Scalability
Client/server Milliseconds Tens of terabytes Unlimited SMP/cluster
➢ 完善的事务管理，针对物理内存的优化调度 算法和并发事务处理
➢ 关系型数据库，支持SQL92
➢ 数据可靠性、完善的数据恢复机制
2020/5/11
3
与传统数据库比较(1)
➢ 传统数据库的目的是处理永久、稳定的数据。强调维护数据的 完整性、一致性，但很难顾及数据及其处理的定时限制，不能 满足实时应用的需要
2020/5/11
8
TimesTen性能指标
2020/5/11
9
使用场景(1)：常用数据缓存
缓存经常被访问的数据，提高应用的处理能力及反应 速度，减少网络和后台数据库的负载
2020/5/11
10
使用场景(2)：热点数据缓存
缓存当前正使用的“热点数据”或重要客户的数据， 已提高反应速度优化服务，提高用户的忠诚度.
深入内存数据库 TimesTen
Alex Wang
1、概述
• 与传统数据库的比较 • TimesTen为什么快 • 性能指标 • 应用场景
2020/5/11
2
什么是内存数据库？
➢ 内存数据库将数据和元数据存放在内存中， 可以获得极高的响应速度并实现实时数据缓 存
➢ 数据库与应用程序共享一个地址空间
针对Table， 换出的数据不能再换入！
2020/5/11
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使用场景(3)：实时交易
内存数据库是可对消息队列和事务进行处理的实时数 据库，并可把处理结果“push” 到后台数据库
巨大的性能差异！
2020/5/11
12
2、TimesTen的组成
• TimesTen的组成 • 日志和检查点 •锁 • 事务 • 访问方式 • XLA
➢ 传统数据库由于磁盘IO、缓存管理、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； 内存数据库由于没有磁盘IO和缓存管理，能搞准确估算事务响 应时间
➢ 内存数据库处理的数据通常是“短暂”的，即有一定的 时效。所以，实际应用中内存数据库主要处理实时性强 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
✓表级锁 当事务要对一个表的大部分记录进lag() 来手工动态设置。
✓行级锁 行级锁的并发性是最好的。它只锁定
要操作的行，所以不同的应用可以同时操作同一 个表中不同的行。
2020/5/11
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事务(1)
Data store 可被多进程/多线程所共享：
Repeatable read Not possible Not possible
Serializable
Not possible Not possible
2020/5/11
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查询优化(1)
基于Cost的优化器，优化器根据下面的因素计 算Cost：
2020/5/11
• Table and column statistics • Metadata information • Index choices • Scan methods • Join algorithm choice
➢ 传统数据库是IO密集型应用，内存数据库为CPU密集 型应用
2020/5/11
4
与传统数据库比较(2)
Characteristic Data model
Target applications
Oracle Database 10g Relational: SQL Mission-critical
Oracle TimesTen Relational: SQL Mission-critical
Direct data access Microseconds
Tens of gigabytes Good SMP
2020/5/11
5
TimesTen为什么快？(1)
2020/5/11
6
TimesTen为什么快？(2)
2020/5/11
7
TimesTen为什么快？(3)
➢最小化磁盘IO ➢没有缓存管理的消耗 ➢针对物理内存的优化调度算法 ➢直接访问，没有IPC消耗 ➢风险：共享地址空间
2020/5/11
13
TimesTen的组成
2020/5/11
14
日志和检查点
➢ 日志分为缓存和文件两部 分
➢ 双重检查点文件 ➢ Blocking/Non-Blocking ➢ 增量生成Checkpoint文件 ➢ 自动删除日志 ➢ 数据从检查点和日志中恢
复
LogBuffer的事务 可能丢失！！！
2020/5/11
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锁
处理并发性访问的机制，序列化多个应用对资 源的同时访问。TimesTen有三种锁机制：
✓DataStore级锁 其它进程不能同时访问该DataStore，即
DataStore级的锁都是排他的。只有在当前DataStore上没有活动 的事务时，才能获取DataStore级的锁。一旦获得DataStore级锁， 其它事务将被阻塞直到该锁定被释放。 初始化、数据批量导入产 生DataStore级锁。
• Read committed isolation • Serializable isolation
Isolation Level Dirty Read Read uncommitted Possible
NonRepeatable Read Possible
Read committed Not possible Possible