Überblick über In-Memory-Datenbanken

Was ist eine In-Memory-Datenbank? IMDBs sind Hochgeschwindigkeits-Datenspeichersysteme, die alle Daten im Hauptspeicher des Computers (dem so genannten Random Access Memory oder RAM) aufbewahren, was einen schnellen Datenabruf und eine schnelle Verarbeitung ermöglicht. Diese Technologie ist ideal für Anwendungen, die Echtzeit-Reaktionen erfordern, wie Finanztransaktionen, Telekommunikationssysteme und Online-Spiele. Aufgrund der flüchtigen Natur von RAM können diese Datenbanken jedoch Datenreplikationen verwenden, um Datenverluste zu vermeiden. Obwohl die Speicherung von Daten im Arbeitsspeicher im Vergleich zur traditionellen Festplattenspeicherung teurer sein kann, machen die zunehmende Verfügbarkeit von erschwinglichem Arbeitsspeicher und der Wert der Geschwindigkeit in vielen modernen Anwendungen In-Memory-Datenbanken zu einem wertvollen Werkzeug für viele Projekte.

Wie funktioniert eine In-Memory-Datenbank?

Eine In-Memory-Datenbank nutzt eine Mischung aus Speicherverwaltung, Datenverarbeitung und ausfallsicheren Mechanismen wie Replikation, um eine höhere Datenverarbeitungsgeschwindigkeit zu erreichen. Hier ist eine vereinfachte Erklärung der wichtigsten Merkmale:

  • Speicherung von Daten: Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken speichert eine IMDB alle Daten im Arbeitsspeicher des Computers. Dies ermöglicht einen schnelleren Zugriff als das Abrufen von Daten von einer Festplatte oder einer SSD.
  • Datenverarbeitung: Da alle Daten im Speicher verfügbar sind, können IMDBs Vorgänge verarbeiten und Abfragen direkt im Speicher ausführen. Dadurch wird die Latenzzeit erheblich reduziert, so dass sich IMDBs hervorragend für Anwendungen eignen, die Antworten in Echtzeit benötigen.
  • Persistenz der Daten: IMDBs können verschiedene Datenhaltbarkeitsstrategien anwenden, um die Flüchtigkeit des Arbeitsspeichers abzumildern. Zu den Techniken gehören die Sicherung von Daten auf der Festplatte oder die Replikation von Daten über mehrere Knoten hinweg.

Warum eine In-Memory-Datenbank verwenden?

In-Memory-Datenbanken ermöglichen einen schnelleren Datenzugriff und eine schnellere Datenverarbeitung, was einen erheblichen Leistungsschub für Ihre Anwendungen bedeutet. Durch die Speicherung von Daten im Hauptspeicher des Computers können IMDBs schnellere Echtzeit-Reaktionen ermöglichen.

Merkmale von In-Memory-Datenbanken

In-Memory-Datenbanken verfügen über eine Reihe von Merkmalen, die sie von herkömmlichen, eher festplattenlastigen Datenbanken unterscheiden:

  • Geschwindigkeit: Das wichtigste Merkmal von IMDBs ist ihre Geschwindigkeit. Da sich alle Daten im Hauptspeicher des Systems befinden, werden die Datenzugriffs- und -verarbeitungszeiten drastisch reduziert, was zu sehr geringen Latenzzeiten führt.
  • Verarbeitung in Echtzeit: Aufgrund ihrer hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit sind IMDBs ideal für Anwendungen, die Echtzeit- oder echtzeitnahe Antworten erfordern.
  • Persistenz der Daten: Zusätzlich zur Speicherung der Daten im Speicher verfügen einige IMDBs über Funktionen, die die Datenpersistenz und -wiederherstellung gewährleisten. Zu diesen Funktionen gehören asynchrone Schreibvorgänge auf der Festplatte, Snapshotting und plattenbasierte Backups.
  • Komprimierung: IMDBs unterstützen häufig die Datenkompression, um den Speicherbedarf zu verringern und die Speicherung zu optimieren.
  • Skalierbarkeit: IMDBs können vergrößert (durch Hinzufügen von mehr RAM) oder verkleinert (auf mehrere Systeme verteilt) werden, um große Datenmengen zu verarbeiten.

In-Memory-Anwendungsfälle und Beispiele

In-Memory-Datenbanken werden aufgrund ihrer Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitungsfunktionen in verschiedenen Branchen und Anwendungen eingesetzt. Häufige Anwendungsfälle sind u.a.:

  • Empfehlungen und Personalisierung in Echtzeit: Einer der bekanntesten Anwendungsfälle von IMDBs ist die Echtzeitanalyse. Unternehmen aus Bereichen wie Finanzen, Einzelhandel und Telekommunikation nutzen IMDBs, um große Datenströme in Echtzeit zu analysieren. Finanzinstitute können sie beispielsweise für die Betrugserkennung in Echtzeit einsetzen, während Einzelhändler sie für die Personalisierung und Empfehlungen in Echtzeit verwenden. Wells Fargohat zum Beispiel sein Betrugsüberwachungssystem mit der In-Memory-Datenbank von Couchbase aufgebaut. Das System schützt 100% Transaktionen in Echtzeit mit einer Geschwindigkeit von weniger als 10 Millisekunden pro Vorgang oder 9.000 Lese- und Schreibvorgängen pro Sekunde.
  • Caching: IMDBs werden in der Regel für die Zwischenspeicherung von Daten verwendet, wobei häufig aufgerufene Daten für einen schnellen Abruf im Speicher abgelegt werden. Dies ist besonders nützlich für Webanwendungen mit hohem Datenverkehr, bei denen eine schnelle Bereitstellung von Inhalten für ein gutes Nutzererlebnis entscheidend ist. Zum Beispiel, LinkedIn wechselte zu Couchbase als Caching-Lösung für seinen Source-of-Truth-Datenspeicher, und Couchbase unterstützt nun über 50 Anwendungsfälle im gesamten Unternehmen.
  • Speicherung von Sitzungen: IMDBs werden häufig für die Sitzungsverwaltung in Webanwendungen verwendet, wo sie Daten wie Benutzerprofile oder Warenkorbinformationen speichern, um eine schnelle und reibungslose Benutzererfahrung zu ermöglichen. Cisco migrierte zu Couchbase, um verlässliche, niedrige Latenzzeiten und konsistente Antwortzeiten zu erhalten, und nutzt nun Couchbase, um über 100 Milliarden Benutzersitzungen pro Jahr zu verarbeiten.
  • Telekommunikation: Im Telekommunikationssektor übernehmen IMDBs die Anrufweiterleitung und Sitzungsverwaltung, pflegen Kundenprofile und verarbeiten große Mengen von Anrufdatensätzen in Echtzeit. Vodafone nutzt Couchbase zur Verwaltung und Personalisierung von Millionen von Kommunikationen über verschiedene Kanäle für über 17 Millionen Kunden. Couchbase bietet Datensicherheit und die Skalierbarkeit, um bei Bedarf zu expandieren.
  • Tools für die Zusammenarbeit: Tools für die Zusammenarbeit in Echtzeit wie Bublup IMDBs verwenden, um Änderungen in mobilen und Webanwendungen für mehrere Benutzer gleichzeitig zu verwalten und zu synchronisieren.

Was sind die Vor- und Nachteile von In-Memory-Datenbanken?

In-Memory-Datenbanken bieten eine Reihe von Vorteilen und Nachteilen, die Ihre Datenverwaltungsstrategien erheblich beeinflussen können. Hier sind die wichtigsten Vor- und Nachteile, die Sie berücksichtigen sollten:

Vorteile

  • Geschwindigkeit: Da IMDB-Daten im RAM gespeichert sind, kann auf sie wesentlich schneller zugegriffen werden als auf Daten, die auf der Festplatte gespeichert sind. Dies führt zu schnelleren Abfrageantworten und Transaktionszeiten und macht IMDBs zu einer guten Wahl für Anwendungen, die eine Datenverarbeitung in Echtzeit erfordern.
  • Skalierbarkeit: IMDBs lassen sich leichter skalieren, um große Datenmengen zu verwalten. Sie können die zunehmende Menge an Speicher, die auf moderner Hardware verfügbar ist, gut nutzen.
  • Verlässlichkeit: Obwohl die Daten im Arbeitsspeicher gespeichert werden, können IMDBs dennoch Datenhaltbarkeit und Zuverlässigkeit bieten. Techniken wie Replikation, Persistenz und Transaktionsprotokollierung tragen zum Schutz vor Datenverlust bei.

Benachteiligungen

  • Kosten: RAM ist teurer als Festplattenspeicher, so dass die Verwaltung großer Datenmengen im Speicher teuer werden kann, insbesondere bei sehr großen Datenbanken. Wenn nur ein Bruchteil Ihrer Gesamtdaten im RAM gespeichert werden muss, ist eine Speicher-Engine wie Couchbase Magma kann einen schnellen Zugriff auf große Datenmengen auf der Festplatte ermöglichen.
  • Volatilität: RAM ist flüchtig, d. h. wenn die Stromversorgung unterbrochen wird, gehen auch die Daten verloren. Die meisten IMDBs haben jedoch Mechanismen, um Daten auf der Festplatte zu persistieren oder sie über das Netzwerk zu replizieren, um Datenverluste zu verhindern. Couchbase bietet seinen Kunden mehrere Replikations- und Persistenzoptionen an.
  • Hardware-Einschränkungen: Auch wenn der Speicher immer größer wird, gibt es immer noch eine endliche Grenze, wie viel ein einzelnes System haben kann. Sie können die Grenzen für ein einzelnes System leicht überwinden, indem Sie horizontale Skalierung wie die von Couchbase Capella™ DBaaS bereitgestellte.

Vergleich von In-Memory-Datenbanken

In-Memory-Datenbank Memory-first-Datenbank Festplattenbasierte Datenbank
Leistung Normalerweise am schnellsten aufgrund des direkten Speicherzugriffs, der die E/A-Latenzzeit der Festplatte reduziert. Schneller als plattenbasiert, aber möglicherweise nicht so schnell wie reine In-Memory-Speicher aufgrund der möglichen E/A-Latenz der Platte. In der Regel langsamer aufgrund der E/A-Latenz der Festplatte.
Kosten Aufgrund der hohen Kosten für den Arbeitsspeicher sind sie in der Regel teurer. (RAM ist in der Regel nur ein Teil der Gesamtkosten.) Mittlere Kosten. Sie können den Arbeitsspeicher mit billigerem Festplattenspeicher aufstocken. Oftmals weniger kostspielig, da sie auf Festplattenspeicher angewiesen sind.
Persistenz der Daten Oft flüchtig. Daten können bei einem Neustart oder Ausfall verloren gehen, wenn die Haltbarkeitsfunktionen nicht genutzt werden. Bietet Persistenz, was das Risiko von Datenverlusten trotz der primären Abhängigkeit vom Speicher verringert. Äußerst beständig. Die Daten bleiben gespeichert, auch wenn das System heruntergefahren wird.
Skalierbarkeit Begrenzt durch den verfügbaren Arbeitsspeicher, sofern keine horizontale Skalierung möglich ist. Höhere Skalierbarkeit, da für größere Datenmengen Plattenspeicher verwendet werden kann. Sie können Daten auf großen Festplatten speichern, sind aber möglicherweise nicht in der Lage, mit den E/A-Anforderungen Schritt zu halten.
Datenzugriffsmuster Am besten geeignet für Arbeitslasten mit hohen Betriebsgeschwindigkeiten und geringen Latenzzeiten. Die meisten sind für die Speicherung flüchtiger Daten optimiert. Gut geeignet für Workloads mit einer Mischung aus Lese- und Schreibvorgängen. Geringe bis mittlere Latenzanforderungen. Am besten geeignet für schreibintensive, langfristige Speicherung oder analytische Arbeitslasten oder wenn die Leistung von geringer Bedeutung ist.
Anwendungsfälle Echtzeit-Analysen, Caching, Sitzungsspeicherung oder alles, was vorübergehend ist. Allgemeine Zwecke, einschließlich Echtzeit- und echtzeitnahe Anwendungen, Caching und gemischte Arbeitslasten. Speicherung großer Datenmengen und Anwendungen, deren Anforderungen sich nicht häufig ändern.
Beispiele CouchStore oder Magma (Verfügbar sowohl in Couchbase Capella als auch in Couchbase Server). Typische Implementierungen von SQL Server, Oracle, Postgres, MySQL usw. (Diese können Speicher für die Pufferung und Zwischenspeicherung von Abfrageplänen verwenden, und einige verfügen über Add-ons für eine verstärkte Zwischenspeicherung). Vergleich mit NoSQL.

Die In-Memory-Datenbank von Couchbase

Die hochverfügbaren, verteilten In-Memory-Caching-Technologien von Couchbase liefern schnelle Antworten auch bei hohem Volumen. Die neueste In-Memory-Entwicklung im Couchbase-Ökosystem ist die Einführung von Unterstützung von Nur-Speicher-Eimern innerhalb von Couchbase Capella Database-as-a-Service (DBaaS). Capella hat schon immer Caching mit Hochgeschwindigkeits-In-Memory-Storage unterstützt, wobei die Daten gleichzeitig auf der Festplatte persistiert werden, um Datenverluste zu verhindern (diese Methode ist immer noch Standard). (Diese Methode ist immer noch der Standard.) Die Einführung von Nur-Speicher-Buckets ermöglicht es Kunden, sich dafür zu entscheiden, dass die Daten nur als Cache gespeichert werden, ohne dass sie auf die Festplatte geschrieben werden.

in memory database

CouchStore speicherorientierte Architektur: Die Option "Nur Speicher" verzichtet auf den Festplatten- und Warteschlangenanteil der Architektur, um die Leistung zu erhöhen.

Die Nur-Speicher-Funktion in Capella ist eine nützliche Ergänzung für Anwendungen, die eine Zwischenspeicherung erfordern. Vorübergehende oder flüchtige Daten, die nicht permanent auf der Festplatte gespeichert werden müssen, können nun effektiver verwaltet werden. Diese Funktion kann die Anwendungsleistung erhöhen, da weniger Daten auf der Festplatte gespeichert werden, während die Flexibilität bei der Datenverwaltung die Festplattenkosten senken kann.

Nur-Speicher-Daten sind sehr vorteilhaft in Szenarien mit hohem Datenverkehr, in denen vorgeladene Daten im Cache schnell auf Nutzungsspitzen reagieren können. Zu den Anwendungsbeispielen für In-Memory-Datenbanken gehören:

  • Sitzungsmanagement für Webanwendungen
  • Leistungsverbesserung durch Caching-Mechanismen
  • Verwaltung anonymer Informationen
  • Verbesserung der Sicherheit und des Schutzes der Privatsphäre durch Begrenzung des Zugriffs auf sensible Daten

Mit Capella können Benutzer einen Bucket bei der Erstellung als "nur Speicher" definieren. Innerhalb einer einzigen Datenbank können sowohl "Nur-Speicher"- als auch "Speicher- und Festplatten"-Buckets für verschiedene Anwendungsfälle nebeneinander verwendet werden. Diese Fähigkeit macht Capella zu einem zukunftssichere Wahl für Caching-Bedürfnisse, da es leicht erweitert werden kann, um auch fortgeschrittenere Anwendungsfälle zu erfassen.

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