內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用優(yōu)勢是怎樣的

想了解內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用優(yōu)勢，舉個(gè)具體的例子來說明應(yīng)該會更直觀生動。

拿運(yùn)營商來舉例，某家運(yùn)營商的云能力中心現(xiàn)在用的是基于磁盤架構(gòu)數(shù)據(jù)庫（如MySQL），但是隨著業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了數(shù)據(jù)量大、無索引條件下的多表關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢性能瓶頸、查詢頻率高、并發(fā)大、數(shù)據(jù)庫負(fù)載高的問題，想解決這些問題，他們決定把數(shù)據(jù)庫替換成分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。

于是該運(yùn)營商云能力中心找來了廠商做測試，其中有家廠商柏睿數(shù)據(jù)的分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫RapidsDB尤其適合電信行業(yè)多維復(fù)雜業(yè)務(wù)分析場景，完全滿足不斷發(fā)展的提速增效的高要求，也適用于未來眾多的報(bào)表實(shí)時(shí)分析、即席查詢、機(jī)器學(xué)習(xí)等行業(yè)領(lǐng)域。因?yàn)樗麄兡軐?shí)現(xiàn)租戶經(jīng)營分析系統(tǒng)（簡稱經(jīng)分系統(tǒng)）的明細(xì)數(shù)據(jù)查詢、多維度復(fù)雜分析、可視化指標(biāo)服務(wù)等提速訴求；解決原基于磁盤架構(gòu)數(shù)據(jù)庫（如MySQL）檢索與分析的性能瓶頸問題，通過內(nèi)存化數(shù)據(jù)的關(guān)鍵計(jì)算節(jié)點(diǎn)，精簡化數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程，有效提升了系統(tǒng)開發(fā)與運(yùn)行效率。

報(bào)表分析方面，能實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)復(fù)雜查詢的秒級響應(yīng)，可直查明細(xì)數(shù)據(jù)報(bào)表，減少預(yù)聚合和預(yù)處理操作，大大提升開發(fā)效率。即席查詢方面，能面對個(gè)性化的數(shù)據(jù)查詢訴求，可靈活選擇數(shù)據(jù)源和查詢條件，無需擔(dān)心因?yàn)榉菍I(yè)人員提交SQL腳本低效而導(dǎo)致的運(yùn)行超時(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)方面，能有效支撐數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師對原始數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)等訴求，顯著提升即時(shí)預(yù)測分析的效益。

所以，優(yōu)勢不言而喻了。

審核編輯：符乾江