睿见 | 从大规模实时分析应用 透视内存数据库发展

数据库诞生于上个世纪60年代，以IBM公司推出的数据库管理产品IMs为标志，从早期的数据存储、查询到联机事务处理, 再到今天的数据挖掘、智能分析；从单纯的数据库发展到并行数据库、分布式数据库，从磁盘式到内存式数据库，随着应用领域的日益广泛和对性能需求的不断攀升，数据库已经成为数字经济发展的核心基础。

如果把数据库比作是有内部规则或者模型的数据容器，容器支持数据写入，也支持数据读取，读写是数据库的基本能力和操作；那么与数据容器交互并支持数据存储的核心组件可称为存储引擎，是数据库性能基础性能提升的关键。

从存储介质上，存储引擎可以划分磁盘式和内存式；从软件算法架构上，存储引擎技术主流可以分为B树机制和LSM树机制，两种机制各具优势和应用特点，分别利用了磁盘特点和内存优势，是目前两大主流算法存储引擎。

传统的数据库MySQL、PostgreSQL、Oracle都采用B树机制的存储算法引擎，其最大好处在于它对数据持续高并发的读取性能处理，即使数据量级增大，它的读也没有放大。而不足之处在于，当持续对数据集进行增加和删除的操作时，一个写操作会造成多个页节点的迁移、变换，大量的写锁操作引成的蝴蝶效应更大，除了占用大量的IO需求外，另一个负面作用是留下大量的页碎片。

LSM机制通常被OceanBase、TiDB等数据库则采用，充分利用了内存的高性能，在内存中开辟了一个空间，写数据优先往内存里面，当内存写入数据达到一定的阈值，内存中的数据以批量、顺序的方式一次性写入硬盘上，内存则重置清零再服务新的数据写入要求。如果读取对象在硬盘上，它保存在固定不变的有序的文件里面，数据文件多，内部有序而外部无序，几乎需要对所有的数据文件做一个全面的遍历，花费大量的计算时间。

无论算法怎么优化都难以消除数据存储读放大和写放大两大缺陷，最有效的解决方案是基于全内存的数据库。它完全基于内存存储，所有的数据全部存储内存当中，并针对意外灾难采取数据记录恢复的辅助技术，保障数据的完整性。

全内存数据库技术理论兴起于上世纪80年代，因为受限于当时内存硬件价格等原因，以及内存易失性的多种技术挑战，用户更愿意采用价格更低廉的磁盘数据库。

随着近十几年内存技术的发展和价格下降，以及内存数据库持久化存储技术的成熟，成本和安全再也不是限制全内存数据库发展的桎梏，除先天的性能优势外，独特的存储和索引优势，能完全应对海量数据实时分析和智能决策应用需求，内存技术已经成为支持数字经济高速发展的核心技术基座之一。

正是基于全内存数据库的先天优势和广阔应用前景，柏睿数据自2014年成立起，一直致力于内存数据库核心技术的自主研发和产品体系研发，持续推动和完善内存数据库技术。

柏睿数据一直坚持核心基础技术自主创新，RapidsDB不仅有原创性分布式内存存储处理引擎，并针对基于内存存储架构进行设计和优化，具有无磁盘IO、高可扩展、高吞吐、高并发、低时延、节省内存等特性，比传统数据库性能提高百倍甚至千倍。

相较于基于磁盘架构的传统数据库，RapidsDB在内存优化方面有四大显著特性：

柏睿数据RapidsDB提供金融电信级数据持久化、数据安全性、系统高可用性的分布式内存数据库，拥有高于传统磁盘架构数据库2个数量级以上的数据读写访问和分析性能，目前大量应用于电信、能源、金融、政务、工业互联网等核心关键业务中，成为企业、政府数智化转型的坚实基座。