Panoramica sui database in-memory

Che cos'è un database in-memory? I database in-memory sono sistemi di archiviazione dei dati ad alta velocità che mantengono tutti i dati nella memoria principale del computer (nota come memoria ad accesso casuale o RAM), rendendo più veloce il recupero e l'elaborazione dei dati. Questa tecnologia è ideale per le applicazioni che richiedono risposte in tempo reale, come le transazioni finanziarie, i sistemi di telecomunicazione e i giochi online. Tuttavia, a causa della natura volatile della RAM, questi database possono utilizzare la replica dei dati per evitarne la perdita. Sebbene l'archiviazione dei dati in memoria possa essere più costosa rispetto alla tradizionale archiviazione su disco, la crescente disponibilità di RAM a prezzi accessibili e il valore della velocità in molte applicazioni moderne rendono i database in-memory uno strumento prezioso per molti progetti.

Come funziona un database in-memory?

Un database in-memory utilizza una combinazione di gestione dello storage, trattamento dei dati e meccanismi di sicurezza, come la replica, per offrire una maggiore velocità di elaborazione dei dati. Ecco una spiegazione semplificata delle caratteristiche principali:

  • Memorizzazione dei dati: A differenza dei database tradizionali, un IMDB memorizza tutti i dati nella RAM del computer. Ciò consente un accesso più rapido rispetto al recupero dei dati da un disco rigido o da un'unità SSD.
  • Elaborazione dei dati: Con tutti i dati disponibili in memoria, gli IMDB possono elaborare operazioni ed eseguire query direttamente in memoria. Ciò riduce significativamente la latenza, rendendo gli IMDB ideali per le applicazioni che richiedono risposte in tempo reale.
  • Persistenza dei dati: Gli IMDB possono impiegare varie strategie di durata dei dati per mitigare la natura volatile della RAM. Le tecniche includono il mantenimento di un backup dei dati su disco o l'uso della replica per duplicare i dati su più nodi.

Perché utilizzare un database in-memory?

I database in-memory offrono velocità di accesso ed elaborazione dei dati, con un notevole incremento delle prestazioni delle applicazioni. Memorizzando i dati nella memoria principale del computer, gli IMDB consentono risposte più rapide e in tempo reale.

Caratteristiche del database in-memory

I database in-memory sono dotati di diverse caratteristiche distintive che li differenziano dai database tradizionali, più pesanti, che utilizzano i dischi:

  • Velocità: La caratteristica più significativa degli IMDB è la loro velocità. Mantenendo tutti i dati nella memoria principale del sistema, i tempi di accesso e di elaborazione dei dati sono drasticamente ridotti, con conseguenti risposte a bassissima latenza.
  • Elaborazione in tempo reale: Grazie alla loro elevata velocità di elaborazione, gli IMDB sono ideali per le applicazioni che richiedono risposte in tempo reale o quasi.
  • Persistenza dei dati: Oltre a memorizzare i dati in memoria, alcuni IMDB dispongono di funzioni per garantire la persistenza e il ripristino dei dati. Queste caratteristiche includono le scritture asincrone su disco, lo snapshotting e i backup su disco.
  • Compressione: Gli IMDB spesso supportano la compressione dei dati per ridurre l'ingombro in memoria e ottimizzare l'archiviazione.
  • Scalabilità: Gli IMDB possono essere scalati (aggiungendo più RAM) o scalati (distribuiti su più sistemi) per gestire grandi volumi di dati.

Casi d'uso ed esempi di in-memory

I database in-memory sono ampiamente utilizzati in diversi settori e applicazioni grazie alle loro capacità di elaborazione dei dati ad alta velocità. I casi d'uso più comuni includono:

  • Raccomandazione e personalizzazione in tempo reale: Uno dei casi d'uso più importanti degli IMDB è l'analisi in tempo reale. Le aziende di settori come la finanza, la vendita al dettaglio e le telecomunicazioni utilizzano gli IMDB per analizzare grandi flussi di dati in tempo reale. Ad esempio, le istituzioni finanziarie possono utilizzarli per il rilevamento delle frodi in tempo reale, mentre i rivenditori li usano per la personalizzazione e le raccomandazioni in tempo reale. Wells Fargoha realizzato il suo sistema di monitoraggio delle frodi utilizzando il database in-memory di Couchbase. Il loro sistema protegge 100% di transazioni in tempo reale a una velocità inferiore a 10 millisecondi per operazione, o 9.000 letture e scritture al secondo.
  • Caching: Gli IMDB sono comunemente utilizzati per la memorizzazione nella cache dei dati, che vengono archiviati in memoria per essere recuperati rapidamente. Ciò è particolarmente utile per le applicazioni Web ad alto traffico, dove la rapidità di distribuzione dei contenuti è fondamentale per una buona esperienza dell'utente. Ad esempio, LinkedIn è passata a Couchbase come soluzione di caching per il suo archivio di dati di origine e verità, e Couchbase ora supporta oltre 50 casi d'uso in tutta l'azienda.
  • Memorizzazione della sessione: Gli IMDB sono spesso utilizzati per la gestione delle sessioni nelle applicazioni web, dove memorizzano dati come i profili degli utenti o le informazioni sul carrello della spesa per consentire un'esperienza utente rapida e senza interruzioni. Cisco è migrata a Couchbase per ottenere una bassa latenza e tempi di risposta costanti, e ora utilizza Couchbase per gestire oltre 100 miliardi di sessioni utente all'anno.
  • Telecomunicazioni: Nel settore delle telecomunicazioni, gli IMDB gestiscono l'instradamento delle chiamate e la gestione delle sessioni, mantengono i profili dei clienti ed elaborano grandi volumi di dati sulle chiamate in tempo reale. Vodafone utilizza Couchbase per gestire e personalizzare milioni di comunicazioni attraverso vari canali per oltre 17 milioni di clienti. Couchbase offre la sicurezza dei dati e la scalabilità necessaria per espandersi su richiesta.
  • Strumenti di collaborazione: Strumenti di collaborazione in tempo reale come Bublup utilizzare IMDB per gestire e sincronizzare simultaneamente le modifiche tra le applicazioni mobili e web per più utenti.

Quali sono i vantaggi e gli svantaggi dei database in-memory?

I database in-memory presentano una serie unica di vantaggi e svantaggi che possono avere un impatto significativo sulle strategie di gestione dei dati. Ecco i principali vantaggi e svantaggi da considerare:

Vantaggi

  • Velocità: Poiché i dati IMDB sono memorizzati nella RAM, è possibile accedervi molto più rapidamente rispetto ai dati memorizzati su disco. Ciò consente di velocizzare le risposte alle query e i tempi delle transazioni, rendendo gli IMDB un'ottima scelta per le applicazioni che richiedono l'elaborazione dei dati in tempo reale.
  • Scalabilità: Gli IMDB possono scalare più facilmente per gestire grandi volumi di dati. Possono fare buon uso della crescente quantità di memoria disponibile sull'hardware moderno.
  • Affidabilità: Nonostante i dati siano archiviati in memoria, gli IMDB possono comunque offrire durabilità e affidabilità dei dati. Tecniche come la replica, la persistenza e la registrazione delle transazioni aiutano a proteggere dalla perdita di dati.

Svantaggi

  • Costo: La RAM è più costosa dell'archiviazione su disco, quindi mantenere grandi quantità di dati in memoria può diventare costoso, soprattutto per database molto grandi. Quando solo una frazione dei dati complessivi deve essere conservata in RAM, un motore di archiviazione come Couchbase Magma può fornire un accesso rapido a grandi quantità di dati memorizzati su disco.
  • Volatilità: La RAM è volatile, il che significa che se viene a mancare l'alimentazione, vengono a mancare anche i dati. Tuttavia, la maggior parte degli IMDB dispone di meccanismi per la persistenza dei dati su disco o per la loro replica in rete, al fine di evitare la perdita di dati. Couchbase offre ai clienti diverse opzioni di replica e persistenza.
  • Limitazioni hardware: Anche se le dimensioni della memoria stanno aumentando, c'è ancora un limite finito alla quantità di memoria che un singolo sistema può avere. È possibile superare facilmente i limiti di un singolo sistema utilizzando scalatura orizzontale come quello fornito da Couchbase Capella™ DBaaS.

Confronto tra database in-memory

Database in-memory Database memory-first Database su disco
Prestazioni Di solito è il più veloce grazie all'accesso diretto alla memoria che riduce la latenza di I/O del disco. È più veloce di quella basata su disco, ma potrebbe non essere altrettanto veloce di quella puramente in-memory a causa della potenziale latenza di I/O del disco. In genere è più lento a causa della latenza di I/O del disco.
Costo Tende a essere più costoso a causa dell'elevato costo della RAM. (La RAM è di solito solo una parte del costo totale). Costo medio. È possibile aumentare la RAM con uno storage su disco più economico. Spesso sono meno costosi perché si basano sull'archiviazione su disco.
Persistenza dei dati Spesso volatili. I dati possono andare persi al riavvio o in caso di guasto se non si utilizzano le funzioni di durata. Offre la persistenza, che riduce il rischio di perdita dei dati nonostante la dipendenza primaria dalla memoria. Altamente persistente. I dati vengono memorizzati anche se il sistema si spegne.
Scalabilità Limitato dalla RAM disponibile, a meno che non sia possibile il ridimensionamento orizzontale. Maggiore scalabilità, in quanto può utilizzare l'archiviazione su disco per i set di dati più grandi. Possono memorizzare i dati su dischi di grandi dimensioni, ma potrebbero non essere in grado di tenere il passo con le richieste di I/O.
Modelli di accesso ai dati Ideale per carichi di lavoro con elevate velocità operative e bassa latenza. La maggior parte è ottimizzata per l'archiviazione di dati transitori. Ideale per carichi di lavoro con un mix di operazioni di lettura e scrittura. Requisiti di latenza da bassi a moderati. Ideale per carichi di lavoro analitici, di archiviazione a lungo termine o di scrittura, o se le prestazioni sono poco importanti.
Casi d'uso Analisi in tempo reale, caching, archiviazione di sessioni o qualsiasi cosa transitoria. Uso generale, comprese le applicazioni in tempo reale e quasi reale, il caching e i carichi di lavoro misti. Archiviazione di dati su larga scala e applicazioni con requisiti che non cambiano frequentemente.
Esempi CouchStore o Magma (Disponibile sia in Couchbase Capella che in Couchbase Server). Tipiche implementazioni di SQL Server, Oracle, Postgres, MySQL, ecc. (Questi sistemi possono utilizzare la memoria per il buffering e la memorizzazione nella cache dei piani di query e alcuni possono avere componenti aggiuntivi per aumentare la memorizzazione nella cache). Confronto con NoSQL.

Il database in-memory di Couchbase

Le tecnologie di caching in-memory, altamente disponibili e distribuite di Couchbase garantiscono risposte ad alta velocità anche a volumi elevati. Il più recente sviluppo in-memory nell'ecosistema Couchbase è l'introduzione di supporto dei bucket di sola memoria all'interno di Couchbase Capella Database-as-a-Service (DBaaS). Capella ha sempre supportato la cache con l'archiviazione in memoria ad alta velocità, persistendo contemporaneamente i dati su disco per evitare perdite di dati. (L'introduzione dei bucket di sola memoria consente ai clienti di scegliere di archiviare i dati esclusivamente come cache, senza che vengano scritti su disco.

CouchStore architettura memory-first: L'opzione di sola memoria rinuncia alle porzioni di disco e coda del disco dell'architettura per aumentare le prestazioni.

La funzione di sola memoria di Capella è un'aggiunta utile per le applicazioni che richiedono la cache. I dati transitori o effimeri, che non hanno bisogno di persistere in modo permanente su disco, possono ora essere gestiti in modo più efficace. Questa funzione può aumentare le prestazioni delle applicazioni riducendo i viaggi dei dati su disco, mentre la flessibilità nella gestione dei dati può ridurre i costi del disco.

I dati in sola memoria sono molto utili in scenari ad alto traffico, in cui i dati precaricati nella cache possono soddisfare rapidamente i picchi di utilizzo. Gli esempi di utilizzo dei database in-memory includono:

  • Gestione delle sessioni per le applicazioni web
  • Miglioramento delle prestazioni attraverso meccanismi di caching
  • Gestione delle informazioni anonime
  • Migliorare la sicurezza e la privacy limitando l'esposizione ai dati sensibili.

Con Capella, gli utenti possono definire un bucket come solo memoria durante la sua creazione. All'interno di un singolo database, i bucket "solo memoria" e "memoria e disco" possono essere utilizzati fianco a fianco per casi d'uso diversi. Questa capacità rende Capella un scelta a prova di futuro per le esigenze di caching, perché può facilmente espandersi per includere casi d'uso più avanzati, man mano che si presentano.

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