内存数据库

由于sqlite对多进程操作支持效果不太理想，在项目中，为了避免频繁读写 文件数据库带来的性能损耗，我们可以采用操作sqlite内存数据库，并将内存数据库定时同步到文件数据库中的方法。 实现思路如下： 1、创建文件数据库； 2、创建内存数据库（文件数据库、内存数据库的内部表结构需要一致）； 3、在内存数据库中attach文件数据库，这样可以保证文件数据库中的内容在内存数据库中可见； 4、对于insert、select操作，在内存数据库中完成，对于delete、update操作，需要同时访问内存、文件数据库； 5、定时将内存数据库中的内容flush到文件数据库。 一、内存数据库： 在SQLite中，数据库通常是存储在磁盘文件中的。然而在有些情况下，我们可以让数据库始终驻留在内存中。最常用的一种方式是在调用sqlite3_open()的时候，数据库文件名参数传递":memory:"，如： rc = sqlite3_open(" :memory: ", &db); 在调用完以上函数后，不会有任何磁盘文件被生成，取而代之的是，一个新的数据库在纯内存中被成功创建了。由于没有持久化，该数据库在当前数据库连接被关闭后就会立刻消失。需要注意的是，尽管多个数据库连接都可以通过上面的方法创建内存数据库，然而它们却是不同的数据库，相互之间没有任何关系。事实上

Memcached概述 一套开源的高性能分布式内存对象缓存系统 所有的数据都存储在内存中 支持任意存储类型的数据 提高网址访问的速度 Memcached缓存机制 当程序写入缓存数据请求时，Memcached的API接口将KEY输入路由算法模块路由到集群中的一台服务，之后由API接口与服务器进行通信，完成一次分布式缓存写入 Key索引建立在API中，值value数据存在后面的memcached中 Memcached分布式 要依赖于Memcached的客户端来实现 多个Memcached服务器是独立的 分布式数据如何存储是路由算法所决定 Memcached路由算法 求余数hash算法 先用key做hash运算的到一个整数，再去做hash算法，根据余数进行路由。不适合在动态变化的环境中 一致性hash算法 按照hash算法把对应key通过一定hash算法处理后映射形成一个首尾接闭合循环，然后通过使用与对象存储一样的hash算法将机器也映射到环中，顺时针方向计算将所有对象存储到离自己最近的机器中。适合在动态变化中使用 Memcached是danga.com（运营LiveJournal的技术团队）开发的一套分布式内存对象缓存系统，用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能。关于这个东西，相信很多人都用过，本文意在通过对memcached的实现及代码分析，获得对这个出色的开源软件更深入的了解

SSD和内存数据库技术 自己的理解还是不是很对 SSD 提升的是 随机读 并没有对顺序写有多大的提升, 因为数据库采用的是redo的模式. 理论上写入 时是顺序写 所以 写并发的提升不会很大 但是会很大的提升读取的速度. 2016-04-26 10:57:47 dingdingfish 阅读数 7650 更多 分类专栏： 内存数据库 In-Memory Computing Technology 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https://xiaoyu.blog.csdn.net/article/details/51248768 本文为阅读书籍 Next Generation Databases: NoSQL, NewSQL, and Big Data 第7章: The End of Disk? SSD and In-Memory Databases的笔记。 磁盘已死? 比尔.盖茨在1981年曾说过： 640K of memory should be enough for anybody. 在2001年，他意识到之前的说法是错误的： I’ve said some stupid things and some wrong things, but not that. 从第一个数据库诞生以来

Redis底层网络通信协议其实是通过TCP来完成的。 所以，redis部署在一台机器上以后，可以通过暴露ip和接口，来让其他机器访问，这也是内存数据库实现数据共享的方式。 ehCache的也是通过TCP来通信完成集群配置的，它是通过一个建立一个TCP广播组（广播组地址，广播组端口），通过心跳来维护连接 来源： https://www.cnblogs.com/fxtx/p/11850597.html

Redis常用操作 from redis import Redis # from redis import ConnectionPool conn = Redis() # 实例化对象，创建连接对象 # conn.set('name','dxx') # 单个插入 # for i in range(1,100): # conn.set("the %s key"%i, 'the %s value'%i,ex=i) # 循环插入 # ret = conn.get("the 80 key") # 取不到是为None 无法指定默认值 # # print(ret) # conn.set('name','希希') # 单个插入 中文会自动以utf8编码转码为bytes类型 # # for i in range(1,100): # conn.set("%skey"%i,'%svalue'%i) from app01.Redis_POOL import POOL # 连接池做成单例 conn = Redis(connection_pool=POOL) print(conn.get("name").decode("utf8")) # 字符串操作 conn.set('age',19,ex=10,xx=True) conn.setex('hobby',10,'basketball') # (key,time

Connection Modes The following connection modes are supported: Embedded mode (local connections using JDBC) Remote mode (remote connections using JDBC or ODBC over TCP/IP) Mixed mode (local and remote connections at the same time) Embedded Mode In embedded mode, an application opens a database from within the same JVM using JDBC. This is the fastest and easiest connection mode. The disadvantage is that a database may only be open in one virtual machine (and class loader) at any time. As in all modes, both persistent and in-memory databases are supported. There is no limit on the number of

一、内存数据库： 在SQLite中，数据库通常是存储在磁盘文件中的。然而在有些情况下，我们可以让数据库始终驻留在内存中。最常用的一种方式是在调用sqlite3_open()的时候，数据库文件名参数传递":memory:"，如： rc = sqlite3_open(" :memory: ", &db); 在调用完以上函数后，不会有任何磁盘文件被生成，取而代之的是，一个新的数据库在纯内存中被成功创建了。由于没有持久化，该数据库在当前数据库连接被关闭后就会立刻消失。需要注意的是，尽管多个数据库连接都可以通过上面的方法创建内存数据库，然而它们却是不同的数据库，相互之间没有任何关系。事实上，我们也可以通过Attach命令将内存数据库像其他普通数据库一样，附加到当前的连接中，如： ATTACH DATABASE ' :memory: ' AS aux1; 二、临时数据库： 在调用sqlite3_open()函数或执行ATTACH命令时，如果数据库文件参数传的是空字符串，那么一个新的临时文件将被创建作为临时数据库的底层文件，如： rc = sqlite3_open("", &db); 或 ATTACH DATABASE '' AS aux2; 和内存数据库非常相似，两个数据库连接创建的临时数据库也是各自独立的，在连接关闭后，临时数据库将自动消失，其底层文件也将被自动删除。

一、问题： 数据库表数据量极大（千万条），要求让服务器更加快速地响应用户的需求。 二、解决方案： 1.通过高速服务器Cache缓存数据库数据 2.内存数据库 （这里仅从数据缓存方面考虑，当然，后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台） 三、主流解Cache和数据库对比： 上述技术基本上代表了当今在数据存储方面所有的实现方案，其中主要涉及到了普通关系型数据库（MySQL/PostgreSQL），NoSQL数据库(MongoDB)，内存数据库（Redis），内存Cache（Memcached），我们现在需要的是对大数据表仍保持高效的查询速度，普通关系型数据库是无法满足的。而MongoDB其实只是一种非关系型数据库，其优势在于可以存储海量数据，具备强大的查询功能，因此不宜用于缓存数据的场景。 从以上各数据可知，对于我们产品最可行的技术方案有两种： 1.Memcached 内存Key-Value Cache 2.Redis 内存数据库 四、下面重点分析Memcached和Redis两种方案： 4.1 Memcached介绍 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提供动态、数据库驱动网站的速度，现在已被LiveJournal、hatena、Facebook

一、问题： 数据库表数据量极大（千万条），要求让服务器更加快速地响应用户的需求。 二、解决方案： 1.通过高速服务器Cache缓存数据库数据 2.内存数据库 （这里仅从数据缓存方面考虑，当然，后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台） 三、主流解Cache和数据库对比： 上述技术基本上代表了当今在数据存储方面所有的实现方案，其中主要涉及到了普通关系型数据库（MySQL/PostgreSQL），NoSQL数据库(MongoDB)，内存数据库（Redis），内存Cache（Memcached），我们现在需要的是对大数据表仍保持高效的查询速度，普通关系型数据库是无法满足的。而MongoDB其实只是一种非关系型数据库，其优势在于可以存储海量数据，具备强大的查询功能，因此不宜用于缓存数据的场景。 从以上各数据可知，对于我们产品最可行的技术方案有两种： 1.Memcached 内存Key-Value Cache 2.Redis 内存数据库 四、下面重点分析Memcached和Redis两种方案： 4.1 Memcached介绍 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提供动态、数据库驱动网站的速度，现在已被LiveJournal、hatena、Facebook

内存数据库(或IMDB)可以是一个独立的数据库管理系统(DBMS)，如Oracle的TimesTen，或者从属于DBMS的一个特殊数据库，如SAP Sybase Adaptive Server Enterprise (ASE)。 IMDB的目标是通过使用计算机内存实现数据存储来提高吞吐量和降低延迟。这与使用磁盘存储的传统数据库管理系统不同。由于内部优化算法更简单，而且执行的CPU指令较少，所以内存内数据的速度比基于磁盘的数据库快。访问内存数据可以提高响应速度。对于一些响应时间要求较高的应用程序，如交易、电信和国防系统，一般都会使用IMDB。由于IMDB的这种特性，这些数据库使用内存要多于磁盘数据库产品。 　　Oracle TimesTen 和 Sybase ASE -IMDB是一种使用过程外主内存的数据库。它们实现了SQL的完整支持，也支持一些特殊语言、安全性和数据库管理。这两种数据库都支持通过SQL访问数据。它们都具有一些磁盘数据库产品的特性。因此，使用这些产品缓存SQL后台持久化数据库的SQL请求就很简单。 　　TimesTen、ASE-IMDB及现有的所有商业内存数据库都基于所谓的基于行的关系存储模型。这些产品很适合OLTP应用程序使用。 　　Oracle TimesTen内存数据库是什么？ 　　Oracle TimesTen是一个全新设计的内存数据库。它使用基于行的关系模型