인메모리 데이터베이스는 디스크 스토리지가 있는 데이터베이스보다 빠르게 작동합니다. "내부"를 사용하기 때문입니다. 최적화 알고리즘, 더 간단하고 빠르며 이러한 유형의 시스템은 디스크 저장 시스템보다 적은 CPU 명령을 필요로 합니다. 또한 "인메모리"에 저장된 데이터에 액세스하면 시간을 구하다 데이터를 검색하는 동안. 결과적으로 여러 데이터 웨어하우스 공급업체가 인메모리 기술 데이터 처리 속도를 높이기 위해. 클라우드는 또한 인메모리 데이터베이스를 사용할 수 있는 기회를 제공합니다.

전통적으로 데이터는 디스크 드라이브에 저장되었으며 RAM은 컴퓨터를 사용하는 동안 단기 메모리로 사용되었습니다. 인메모리 데이터베이스 아키텍처는 주로 컴퓨터의 메인 메모리(RAM)에 의존하는 데이터베이스 관리 시스템을 사용하며, 인메모리 데이터베이스 관리 시스템(IMDBMS)으로 구성됩니다. 인메모리 데이터베이스(IMDB) 아키텍처에는 디스크 드라이브가 아닌 컴퓨터의 메인 메모리를 데이터를 저장하고 액세스하는 기본 위치로 사용하도록 설계된 관리 시스템이 필요합니다.

인메모리이긴 하지만 데이터베이스 시스템 광범위하게 사용되며 고성능 기술이 필요한 실시간 응용 프로그램에 주로 사용됩니다. 이러한 시스템의 사용 사례에는 금융, 국방, 통신 및 정보 산업과 같은 실시간 응답을 위한 애플리케이션이 포함됩니다. 스트리밍 앱, 콜센터 앱, 예약 앱 및 여행 앱과 같이 실시간 데이터 액세스가 필요한 애플리케이션도 IMDBMS와 잘 작동합니다. 

인메모리 데이터베이스가 역사적으로 대중적이지 못한 두 가지 주요 이유는 비용과 ACID (원자성, 일관성, 격리 및 내구성) 준수. "내구성"의 부족은 IMBD가 정전되면 메모리가 손실되는 것을 의미합니다. 또한 RAM은 역사적으로 상당히 고가였으며 이로 인해 인메모리 데이터베이스의 성장과 발전이 저해되었습니다. 최근에 RAM 비용이 하락하기 시작하여 IMBD를 더 저렴하게 만들었습니다.

메모리 대 스토리지

스토리지 현재 사용하지 않고 있지만 하드디스크에 기록된 데이터로 무기한 저장하고 필요할 때 불러올 수 있습니다. 디스크에 저장된 데이터는 삭제되지 않는 한 영구적입니다. 하드 드라이브 스토리지는 일반적으로 장기 스토리지 목적으로 사용됩니다. 전통적으로 하드 드라이브는 RAM보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 상황이 바뀌고 있습니다.

램 소프트웨어 프로그램이 아닌 물리적 구성 요소입니다. 메인 로직 보드에 납땜된 컴퓨터 칩(집적 회로)을 사용하거나 많은 개인용 컴퓨터와 마찬가지로 메모리 모듈(DRAM 모듈이라고도 함)을 쉽게 업그레이드하기 위해 플러그인 시스템을 사용합니다. 디스크 드라이브 시스템 대신 IMDB를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

• RAM은 상대적으로 쉽게 성능을 향상시키기 위해 증가될 수 있습니다.

• 추가 RAM을 사용하면 컴퓨터가 한 번에 더 많은 작업을 수행할 수 있지만 실제로 더 빨라지는 것은 아닙니다.

• 추가 RAM은 서로 다른 응용 프로그램 간의 전환을 개선하고 시스템이 느려지지 않고 여러 응용 프로그램을 열 수 있도록 합니다.

• 디스크 드라이브보다 전력을 덜 사용합니다.

RAM에는 두 가지 기본 유형이 있습니다. DRAM (동적 랜덤 액세스 메모리) 및 SRAM(정적 랜덤 액세스 메모리). RAM은 컴퓨터 사용을 위한 단기 기억의 한 형태로 사용되었습니다. 전기가 차단될 때 RAM의 메모리 손실을 설명하는 데 사용되는 단어는 "휘발성"입니다.

• 적은 양: '다이내믹'이라는 용어는 기억이 끊임없이 새로워져야 함을 의미합니다. DRAM은 일반적으로 컴퓨터의 메인 메모리로 사용됩니다. RAM은 초당 수천 번 새로 고쳐져야 합니다.

• 스램 : 일반적으로 시스템 캐시로 사용됩니다. (프로세서 코어에 더 가깝고 더 작고 빠른 메모리입니다.) 메인 메모리에서 정기적으로 사용되는 데이터의 복사본을 저장하고 새로 고칠 필요가 없기 때문에 "정적"이라고 설명됩니다. 그러나 SRAM도 휘발성이므로 전원이 차단되면 메모리가 손실됩니다.

스케일링

현재 IMDG는 확장성을 제공하는 간단하고 비용 효율적인 방법을 제공합니다. 안 IMDG로 확장 가능 새로운 RAM을 추가하기만 하면 됩니다. 메모리 추가는 "수직 확장"으로 설명되며 시스템 용량을 늘려 더 많은 트랜잭션을 처리할 수 있도록 합니다. 이는 시스템 아키텍처를 크게 변경하지 않고 용량을 늘리는 가장 간단하고 빠른 방법입니다. 또한 데이터 보기를 제공하면서 확장 가능한 데이터베이스를 사용하면 컨테이너 작업이 훨씬 쉬워집니다.

NVRAM

RAM에는 중요하고 명백한 문제가 있습니다. 그것은 잃는다
정전 중(또는 플러그가 뽑힌 경우) 데이터,
인간 사용자에 대한 좌절. 비휘발성 랜덤 액세스 메모리(NVRAM)
전원이 켜진 후에도 데이터를 저장할 수 있는 컴퓨터 메모리를 설명합니다.
메모리가 잘렸습니다.

현재 가장 인기 있는 NVRAM 형태는 플래시라고 합니다.
메모리. 플래시 메모리는 의도적으로 사용할 수 있는 비휘발성 컴퓨터 저장 장치입니다.
지우고 다시 프로그래밍합니다. 데이터를 저장하고 전송하는 메모리 칩입니다.
하나의 디지털 장치에서 다른 장치로. 플래시 메모리는 전자적으로 다시 프로그래밍할 수 있습니다.
또는 지워졌습니다. 디지털 카메라, MP3 플레이어, USB 플래시 드라이브,
및 솔리드 스테이트 드라이브.

NVRAM 기술의 중요한 발전은
플로팅 게이트 트랜지스터, 삭제 가능, 프로그래밍 가능, 읽기 전용 메모리 제공
(EPROM). 플로팅 게이트 트랜지스터는 게이트 단자로 구성되며,
트랜지스터 그리드를 위한 고품질 절연체(스위치 역할). 그만큼
자외선을 가해 EPROM을 지우고 다시 설정할 수 있습니다. 이 기술
최근에 전기를 사용하여 재설정하는 EEPROM으로 교체되었습니다.
추억. NVRAM의 새로운 개념은 다음과 같습니다.

• 강유전체 RAM (F-램): 랜덤 액세스 메모리는 DRAM과 매우 유사하지만 원자가 극성을 변경하여 스위치를 생성하는 얇은 강유전체 필름을 사용합니다. 전원이 차단되어도 메모리가 유지됩니다.

• 상변화 RAM (유모차): 쓰기 가능한 CD와 동일한 전술을 사용하지만 판독값은 광학적 특성 대신 전기 저항의 변화를 기반으로 합니다.

• 나노 램: 탄소나노튜브 기술을 기반으로 합니다.

인메모리 데이터베이스 관리 시스템(IMDBMS)

최상의 데이터베이스 아키텍처 선택을 결정하려면 조직의 요구 사항과 우선 순위를 철저히 이해하는 것이 중요합니다. IMDBMS(때때로 "메인 메모리 데이터베이스 시스템"으로 약칭됨)는 다양한 접근 방식과 기술을 사용하여 인메모리 데이터베이스 처리를 제공합니다.

최신 IMDBMS는 메모리에 데이터를 저장할 뿐만 아니라
메모리 내에서 작업을 수행합니다. 모든 데이터는 메모리에 저장될 수 있으며,
그러나 액세스 및 데이터 저장을 최적화하는 압축 형식일 수 있습니다. DBMS
기능 결합과 같은 하이브리드 기능을 제공하도록 설계할 수 있습니다.
성능을 최대화하고
(으)로 이용 가능합니다.

IMDBMS 내 데이터의 내구성을 보장하려면
휘발성 메모리에서 보다 영구적인 메모리로 주기적으로 전송되고,
장기 보관 형태. 이를 위한 한 가지 방법은 "트랜잭션 로깅"이라고 합니다.
특정 형태의 비휘발성으로 전송된 메모리 내 데이터의 시간 제한 스냅샷과 함께
저장. 시스템이 실패하고 재부팅되면 데이터베이스를 재설정할 수 있습니다.
현재 데이터의 대부분을 여전히 사용할 수 있습니다.

클라우드와 IMBD

클라우드는 다음을 얻을 수 있는 우수한 환경을 제공합니다.
인메모리 컴퓨팅이 가장 부족합니다. 클라우드 환경은 조직에게 다음을 제공합니다.
많은 양의 RAM에 마음대로 액세스할 수 있습니다. 이 접근 방식은 도움이 될 수 있습니다
조직은 온프레미스 인메모리 컴퓨터 비용을 피할 수 있습니다.

XNUMXD덴탈의 클라우드 또한 자동 페일오버를 사용하여 중복 호스트 및 가상 머신을 사용하여 인메모리 스토리지를 보다 안정적으로 만드는 환경을 제공할 수 있습니다. 이러한 조치를 통해 RAM이 중단되어도 데이터 손실이 발생하지 않습니다. 이러한 보호 조치는 사내 컴퓨터 시스템에서 개발하기가 더 어렵습니다. 클라우드와 인메모리 컴퓨팅을 결합하면 인메모리 시스템의 이점을 극대화할 수 있는 탁월한 방법을 제공합니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/in-memory-database-architecture-overview/