微軟官方給出的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)定義是非常準(zhǔn)確的:在內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中,包括數(shù)據(jù)庫(kù)引擎和盡可能多的數(shù)據(jù)都將直接存儲(chǔ)在RAM中。當(dāng)然,這對(duì)于提高交易處理速度是非常有幫助的,但需要有兩個(gè)前提:1、數(shù)據(jù)庫(kù)和引擎都要盡可能的小;2、系統(tǒng)中的RAM要盡可能的大。以便數(shù)據(jù)庫(kù)、引擎與RAM相互適應(yīng)。
隨著內(nèi)存硬件的成本在不斷下降,越來(lái)越多的服務(wù)器都不斷增加內(nèi)存配置,因此上述的兩個(gè)條件中,后者在實(shí)現(xiàn)起來(lái)顯然要比前者更加容易。而對(duì)于SQL Server來(lái)說(shuō)則更是如此。
除了內(nèi)存設(shè)備的成本降低之外,CPU的處理速度以及并行化也在不斷加深。因此,目前主流的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品都在這些方面上做文章,為了提升CPU的利用率,它們會(huì)盡可能地將數(shù)據(jù)庫(kù)操作更加向CPU靠攏。
在此之前,SAP、Oracle都在做此類嘗試,并取得了不錯(cuò)的反饋。所以SQL Server也在積極地對(duì)這一技術(shù)進(jìn)行深入研發(fā)。在微軟TechNet博客上面的一篇文章中,作者David Campbell探討了內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì),并指出數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式將由傳統(tǒng)的行式逐漸轉(zhuǎn)化為列式存儲(chǔ)。
這也就引出我之前所提到的一個(gè)問(wèn)題:要想真正利用好內(nèi)存處理技術(shù),我們之前的SQL Server安裝是否需要進(jìn)行升級(jí)或者改造?這很有可能,但是也是要視情況而定,以下是在使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)我們所需要注意的三個(gè)問(wèn)題:
1、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)
解決方案需要我們對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行部分改造
基于列式存儲(chǔ)的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)在進(jìn)行設(shè)置的時(shí)候依然需要進(jìn)行一定的變更。在微軟發(fā)布的一個(gè)案例中分享了SQL Server 2012中現(xiàn)有的一些內(nèi)存功能,其中就提到當(dāng)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)變更的時(shí)候,更改元數(shù)據(jù)值就可以了。所以根據(jù)你的設(shè)置,可能所需的工作會(huì)很少,但并不代表沒有。
2、數(shù)據(jù)庫(kù)越大,性能提升越多,但費(fèi)用也越高
那些面向分析和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的工作負(fù)載是適合內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的(假設(shè)所有處理都在內(nèi)存中進(jìn)行),你將能看到大限度的性能提升。列式結(jié)構(gòu)的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)并不是針對(duì)交易型負(fù)載進(jìn)行的優(yōu)化,也就是傳統(tǒng)的CRUD(create, read, update, delete)操作。也許未來(lái)內(nèi)存技術(shù)將逐漸擴(kuò)展到交易系統(tǒng)領(lǐng)域,但這不是一朝一夕的事。
3、因此,我們并不需要把所有東西都轉(zhuǎn)移到內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)上
我們可以先從那些處理器密集型的工作負(fù)載入手,如數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)在內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的清單中應(yīng)該出在高的優(yōu)先級(jí)之上。即使你還沒有特別計(jì)劃要遷移到其他版本的SQL Server,記住這一點(diǎn)也會(huì)幫助你更好地在未來(lái)完成SQL Server系統(tǒng)的遷移。
事實(shí)上,微軟在Excel的PowerPivot插件上就已經(jīng)使用到了列式存儲(chǔ)技術(shù)。Campbell介紹說(shuō):“在SQL Server 2012中,我們還添加了xVelocity內(nèi)存分析引擎,它是作為SQL Server分析服務(wù)(SSAS)的一部分來(lái)交付給用戶。”從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度來(lái)看,xVelocity組件將逐漸獨(dú)立出來(lái),也許在下一版本的SQL Server內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)中,我們就能看到它成為一個(gè)高度垂直化的
解決方案,專門應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或者數(shù)據(jù)分析等工作負(fù)載。
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