database - reales - libro de android studio en español pdf

¿Cuándo debería considerar el uso de una base de datos en memoria y cuál es el problema a tener en cuenta? (9)

Bueno, las bases de datos en memoria generalmente carecen de la D (durabilidad) en ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad) por su propia naturaleza. Esto se puede superar en cierta medida con enfoques "híbridos", sin embargo, en algún momento algo (ya sea los datos mismos o un registro de transacciones) debe persistir en algún lugar para proporcionar el aspecto de durabilidad. En general, esto puede ralentizar el rendimiento o introducir otras propiedades no deseables en una solución de base de datos en memoria

En contraste, la mayoría de los RDBMS de hoy tienen el complemento completo de ACID, además de tener muchas décadas de desarrollo detrás de ellos. Esto ha resultado en sistemas de bases de datos basados en disco que son muy eficientes, especialmente con los muchos años de mejoras y optimizaciones que el sistema RDBMS de hoy en día ha visto (su ejemplo de BTree es solo uno de muchos).

Otro factor es nuestra capacidad como desarrolladores de aplicaciones para reducir la carga en la base de datos mediante mecanismos tales como el caching en caching , lo que exprime mucho más el rendimiento percibido de la capa de datos de una aplicación. De hecho, el almacenamiento en caché ha experimentado un gran desarrollo en los últimos años, siendo el caché distribuido el más común hoy en día (basta con observar el número de usuarios de memcached , por ejemplo).

Irónicamente, los sistemas de caché de hoy en día están, de muchas maneras, transformándose lentamente en algo parecido a un verdadero sistema de base de datos en memoria. Las bases de datos en memoria, como las bases de datos orientadas a objetos, son en gran medida los "nuevos niños en el bloque", por lo que será interesante ver dónde va todo esto a tiempo. Oracle ahora ha adquirido TimesTen y, de acuerdo con este artículo de la wikipedia , Microsoft está buscando introducirse en el mercado de la base de datos en memoria muy pronto. Son dos "grandes jugadores" modernos en el campo RDBMS tradicional que toman en serio los sistemas de bases de datos de memoria.

Simplemente pensé que ahora es común tener suficiente RAM en su servidor de base de datos para almacenar en caché su base de datos completa. ¿Por qué el especialista en bases de datos de memoria (por ejemplo, TimesTen , vea también la página de Wikipedia ) estaba furioso hace unos años sin usar? ¿Más?

Parece que a medida que pasa el tiempo, ninguna base de datos basada en disco se usa menos, por ejemplo, la mayoría de las aplicaciones ahora se basan en bases de datos racionales convencionales. Hubiera esperado lo contrario ya que la RAM se está acercando a ser gratuita para muchos servidores.

Estoy preguntando esto, ya que acabo de leer en la arquitectura de desbordamiento de pila y la página dice

Esto es significativo porque la base de datos de Stack Overflow está casi por completo en la RAM y las uniones aún representan un costo demasiado alto.

Pero no creo que esto sea un problema si se usan "punteros" y "colecciones" en lugar del btree normal. Btree es muy hábil para superar los límites de velocidad de acceso al disco, por ejemplo, cambian el uso de la CPU para reducir el uso del disco. Sin embargo, ahora tenemos tan coincidir ram.

Pero aún necesitamos una base de datos, como hacer su propia

Cierre
Detección de punto muerto
Registro de transacciones
Recuperante
Etc

Es muy dificil.

@ S.Lott, dado que todos pasamos tanto tiempo eligiendo índices, evitando uniones e investigando problemas de rendimiento de la base de datos. Debe haber una mejor manera. Hace unos años nos dijeron que "en las bases de datos de la memoria" era la mejor manera. Entonces, antes de saltar a usar uno, me gustaría saber por qué otras personas no los usan más.

(Es poco probable que use TimesTen, ya que es caro ( $ 41,500.00 / Procesador ) y no me gusta hablar con vendedores de Oracle, prefiero dedicar mi tiempo a escribir código).

Ver también:

Actualizar:

Hice esta pregunta hace mucho tiempo, en la actualidad Microsoft SQL Server tiene " OLTP en memoria " que es un motor de base de datos optimizado para memoria integrado en el motor de SQL Server. No es barato, pero parece ser muy rápido para algunas cargas de trabajo.

El caso de uso más típico para una base de datos es la persistencia, lo que hace que la mayoría de las bases de datos en memoria no sean adecuadas. Una razón popular para usar una base de datos en memoria es para realizar pruebas. Pero esto requiere que uses una base de datos que se puede configurar tanto en la memoria como en otra cosa.

Las elecciones populares en esta área parecen ser RavenDB para desarrolladores de .Net y desarrolladores de OrientDB para Java. Porque ambos pueden funcionar como bases de datos en memoria, y "algo más" dependiendo de la configuración, de modo que puede usar uno u otro según su configuración (app.config en .Net, Maven o Ant settings en Java).

Esta es también una opción: http://www.memsql.com/

No lo he usado personalmente, pero se supone que es similar a un reemplazo directo para MySQL en memoria.

La razón más importante es el cultivo de carga y el bajo nivel de conocimiento en TI. La mayoría de las aplicaciones funcionan lo suficientemente bien sea cual sea la solución de persistencia utilizada, y como las computadoras son cada vez más rápidas cada año, no hay suficientes personas que sientan el dolor y sean capaces de identificar el problema.

Microsoft y Oracle ganan demasiado dinero con sus productos de base de datos para que (políticamente) les sea posible encontrar mejores enfoques.

Los costos de desarrollo de utilizar una base de datos relacional no se hacen transparentes, por lo que la gerencia no tiene idea de que hay un problema, y mucho menos una solución.

La tendencia parece ser almacenar en caché agresivamente y usar la base de datos para llenar el caché. Independientemente de dónde viva la base de datos, las uniones siguen siendo costosas, por lo que la preferencia parece ser hacer la unión una vez y almacenar en caché el resultado en algo como Memcached o Velocity .

Todavía hay bases de datos en memoria y se usan, pero depende del contexto en el que quiera usarlas. SQLite por ejemplo, se usa a menudo como una base de datos en memoria cuando se prueban capas de datos.

Las necesidades de procesamiento de datos se vuelven más complejas y el ecosistema del producto está evolucionando para satisfacer estas nuevas necesidades. Los RDBMS basados en disco, la memoria caché en memoria y las bases de datos en memoria se utilizan para satisfacer diferentes necesidades. Debe ir con lo que se ajuste a su necesidad

RDBMS tradicional: su clúster MySQL es lo suficientemente rápido, fácil de mantener, y le gusta tener la confiabilidad del cumplimiento de ACID.

Cahce distribuido en memoria: su aplicación necesita realizar lecturas y escrituras rápidas sin preocuparse demasiado por la coherencia o las transacciones complejas.

RDBMS en memoria:

( Velocidad ): su aplicación necesita procesar datos / solicitudes más rápido de lo que puede hacerlo su base de datos basada en disco.
( Complejidad ): necesita realizar lecturas y escrituras transaccionales complejas con uniones y agregaciones y desea utilizar el poder de SQL.
( Escalabilidad ): necesita escalar su base de datos horizontalmente sin tiempo de inactividad.
( Mantenibilidad ): necesita la base de datos para proporcionar alta disponibilidad, replicación, equilibrio de carga y recuperación de desastres sin agregar a sus tareas de mantenimiento.
( Advertencia ): sus datos deben caber en la memoria (generalmente en terabytes).

Lo más probable es que simplemente no haya productos maduros de bases de datos de memoria que puedan usarse como un reemplazo completo para una base de datos clásica.

La base de datos relacional es un concepto muy antiguo. Aunque hubo muchos enfoques para avanzar y desarrollar nuevas tecnologías, por ejemplo. bases de datos orientadas a objetos, las bases de datos relacionales realmente no cambiaron sus conceptos. No espere que las cosas cambien demasiado rápido, ya que las bases de datos no cambiaron mucho en los últimos diez o quince años o incluso más.

Creo que el desarrollo de tecnologías no es tan rápido como uno podría creer. Lleva décadas madurar y establecer nuevos conceptos. En primer lugar en las tecnologías de bases de datos, donde la madurez es mucho más importante que cualquier otra cosa.

En diez o veinte años, las bases de datos probablemente ya no sean las mismas que en la actualidad. Si las bases de datos en memoria son el futuro, nadie puede decir esto hoy, solo necesitan un poco más de tiempo para desarrollarse.

Nadie realmente respondió la pregunta "¿Cuándo debería considerar usar una base de datos en la memoria y cuál es el problema a tener en cuenta?" así que lo intentaré.

Debe considerar una base de datos en memoria si: 1. El sistema de destino tiene datos para administrar, pero no medios persistentes 2. El requisito de rendimiento simplemente no se puede cumplir con una base de datos persistente.

Para el n. ° 1, piense en la Guía de TV en su descodificador (STB). Los STB de gama baja (es decir, aquellos sin capacidad de DVR) no tienen almacenamiento persistente y no necesitan almacenamiento persistente. Pero la base de datos para una guía de TV de 400 canales y 14 días no es trivial. También hay un requisito de rendimiento aquí, porque los datos llegan desde el carrusel del transpondedor a alta velocidad y es un caso de "capturarlo o esperar hasta que el carrusel vuelva a aparecer". Pero no hay necesidad de persistencia. Todos hemos visto esto; cuando pierde energía en su hogar, cuando vuelve a encenderse, la Guía de TV dice "estará disponible en breve" porque se está aprovisionando desde el transpondedor o la cabecera del cable. Los enrutadores de red comparten las mismas características: no hay almacenamiento persistente, es necesario que sea rápido, y la base de datos se puede aprovisionar desde una fuente externa (enrutadores pares en la red, en este caso, para volver a llenar la tabla de enrutamiento).

Hay un sinfín de ejemplos de # 2: objetivos en tiempo real en sistemas militares, sistemas de comercio de alta frecuencia y más.

En cuanto a la segunda parte de la pregunta, "tema a tener en cuenta": hay muchos.

Asegúrese de evaluar una verdadera base de datos en memoria si necesita el rendimiento que solo puede ofrecer una base de datos en memoria. Caché de una base de datos persistente no es lo mismo. Lanzar una base de datos persistente en una unidad RAM no es lo mismo. El uso de una base de datos en memoria que inherentemente hace el registro de transacciones (como TimesTen) no es el mismo (incluso si se registra en / dev / null).

Asegúrese de que está evaluando un sistema de base de datos, y no simplemente un caché (por ejemplo, Memcache). Un sistema de base de datos tendrá soporte para transacciones con las propiedades ACID, múltiples opciones de indexación, soporte de acceso concurrente y más.

Acerca de ACID: los sistemas de base de datos en memoria no carecen de la ''D'' (durabilidad). Simplemente tiene que tomarse en contexto. Las transacciones en una base de datos persistente son duraderas solo mientras el medio en el que está almacenado sea duradero. Lo mismo es cierto para las bases de datos en memoria. En cualquier caso, si te preocupa la durabilidad, es mejor que tengas una copia de seguridad.

Varias versiones portátiles de SQL, que funcionarán con la misma eficacia, diseñadas principalmente para dispositivos móviles.

SQLite

Edición de SQL Server Compact

Estos son simplemente grandes jugadores, otras opciones pueden estar ahí, pero los grandes jugadores manejan los requisitos mínimos con el lanzamiento de la misma ... :)

y en la base de datos de memoria, usted debe hacer una copia de respaldo de los datos continuamente si se produce fluctuación o corte de energía, puede perder todo el grupo. como en otro que se manejará como su memoria secundaria (HDD) y las posibilidades de pérdida serán del 10% en comparación con la memoria DB.

Espero que esto pueda ayudar :)