【话题讨论】内存+关系型数据库能否引领潮流？(已公布获奖名单)

翱翔不屈

随着技术的发展，内存数据库会成为主流，因为从内存读取数据要比硬盘快的多，响应时间短，客户体验好，就这样内存数据库会成为以后主流数据库，至于会丢失数据等问题，我猜想肯定会有办法来解决

周丫丫

内裤数据库可以随时备份到文件系统，就算掉电了可以通过文件系统恢复

xin2v

内存数据库的前景与展望
我觉得是很有前景的 为什么呢
oracle产品 ---- TimesTen 已经广泛用于电信行业
SAP的HANA --- 国内也开始用到了 如 立白 农夫山泉
优点：
在一个数据库中同时实现OLTP和OLAP的高性能，使用内存列式数据库技术
可以解决：
以磁盘为中心的计算造成巨大的计算瓶颈
I/O 瓶颈导致延迟及CPU的低效利用
关系型数据库为OLTP设计的，而单一的数据存储的方式无法高效满足分析需求
80% 的 OLAP查询使用不到20%的获取的行数据

内存数据库，混合处理交易和分析类事务，可以迅速实时的处理和分析海量数据  并且 SAP 的 ERP产品完全可以基于 HANA部署 而不再需要oracle数据库
还可以动态扩展
众多的有点
行/列存储，对象存储
压缩
分区到多台服务器节点
取消聚集表
只插入增量数据
数据压缩再加速内存极速访问  还是很牛逼的

内存本地化，把大数据量和计算量分散到不同处理器
并行处理，不同的服务器之间也共享同一组数据
容灾性，单一的服务器的DOWN机将不影响任何计算 ----  可以做到 类似 DG的效果奥！！！
比如HANA
单表-8千5百万条数据库记录
- 2毫秒统计完成 - 1秒完成全部的计算累加计算 SUM/MIN/AVG等 全表扫描，无任何优化（无索引，分区等）

xin2v

内存数据库的前景与展望
我觉得是很有前景的 为什么呢
oracle产品 ---- TimesTen 已经广泛用于电信行业
SAP的HANA --- 国内也开始用到了 如 立白 农夫山泉
优点：
在一个数据库中同时实现OLTP和OLAP的高性能，使用内存列式数据库技术
可以解决：
以磁盘为中心的计算造成巨大的计算瓶颈
I/O 瓶颈导致延迟及CPU的低效利用
关系型数据库为OLTP设计的，而单一的数据存储的方式无法高效满足分析需求
80% 的 OLAP查询使用不到20%的获取的行数据

内存数据库，混合处理交易和分析类事务，可以迅速实时的处理和分析海量数据  并且 SAP 的 ERP产品完全可以基于 HANA部署 而不再需要oracle数据库
还可以动态扩展
众多的有点
行/列存储，对象存储
压缩
分区到多台服务器节点
取消聚集表
只插入增量数据
数据压缩再加速内存极速访问  还是很牛逼的

内存本地化，把大数据量和计算量分散到不同处理器
并行处理，不同的服务器之间也共享同一组数据
容灾性，单一的服务器的DOWN机将不影响任何计算 ----  可以做到 类似 DG的效果奥！！！
比如HANA
单表-8千5百万条数据库记录
- 2毫秒统计完成 - 1秒完成全部的计算累加计算 SUM/MIN/AVG等 全表扫描，无任何优化（无索引，分区等）

shenyinghe

从硬件角度看，内存和硬盘存储的界限应该是越来越模糊，总有一天会在硬件上根本解决今天讨论的问题。

从软件系统设计角度看，内存数据库仍然是升级版的“缓存系统”用来提升交易响应速度，技术上不能视为很大的变革性的东西，但操作上是很实用的方案；数据安全也不会是问题，可以用日志、多备等方案解决。

qxm123

其实不应该明确区分内存或者硬盘，我觉得发展方向是内存和硬盘的融合，也就是内存有硬盘的特点或者硬盘有内存得速度，今后的发展方向应该是二者各取所需逐步整合

在梦里归宿

内存数据库只是速度快点吧。觉得不是太安全！而且内存大了对DBA来说，不太好管理的吧

www_xylove

随着世界越来越“大”，内存数据库必将引领潮流！

www_xylove

内存数据库=云计算+云存储=box 输出给终端用户
个人认为

2009532140

备份与灾难恢复是无法绕过的问题，
才想：如果IO能够提高到足够的程度，是否还有这么多的场景需要内存数据库呢？