内存数据库解决的三个数据库性能问题

性能问题会让用户变得暴躁——如果他们甚至坚持使用该软件的话。因为如果您的软件太慢，那么它有多酷也没关系。不过幸运的是，内存数据库解决了这些问题。

每个人都希望获得实时信息和个性化的在线体验，尤其是您的客户和最终用户。一个人失去信心的第一个原因便是网站太慢，或者加载数据需要很长时间，导致许多用户点击其他竞争对手的网站。

如果组织提供的任何东西都不能达到最佳性能，他们就会失去客户忠诚度。根据对 2,000 名消费者的全球调查，客户体验供应商 Emplifi 报告称，仅在两到三个糟糕的客户体验之后，86% 的消费者将离开他们曾经忠诚的品牌。

这使得开发人员迫切需要使在线应用程序在规模上表现出色。这可能是一个重大挑战；当数据需求超出预期时，可能难以交付实时数据。调整数据库并不总是答案。

有很多方式会影响数据库性能。下面列举了三个常见的问题，它们都可以通过内存数据库解决。

您有大量数据需要处理

很难找到可以接受“嗯，没关系”（即较为缓慢）的数据库访问速度的应用程序。几乎每个应用程序都需要立即响应客户的请求——无论用户的当下感觉如何。

然而，数据库的容量和表大小稳步增长，传统的数据管理实践无法跟上。正如开发人员发现的那样，广泛的数据集（以容量、速度和/或可变性衡量）需要可扩展的架构来实现高效的存储、操作和分析。

随着数据库的增长，查询数据库以获取单个唯一标识符变得更加困难。缓慢的查询性能阻碍了客户服务。这也使得实施旨在为公司中的每个人和客户本身提供准确、单一的客户视图的客户 360° 计划变得更加困难。缓慢的数据库查询无法为实时数据操作提供足够的时间来创建富有洞察力的聚合数据视图。

• 修复：将客户查找表和其他与客户相关的数据表移动到内存数据库。

内存数据库与其他数据库一样工作，除了所有数据都存储在DRAM中而不是传统磁盘上。如果有需要，数据定期存储在磁盘上，用于持久性和数据恢复。

内存数据库显着提高了性能，因为无需花费时间写入磁盘或从磁盘检索。内存操作的执行速度比基于磁盘的驱动器快很多倍，甚至比新的 NVMe 或 SATA 固态磁盘驱动器快得多。

简而言之：内存数据查询具有低延迟，这意味着代码可以扩展。这意味着应用程序可以搜索数以千万计的客户记录，以查找与单个客户相关的信息并实时获得结果。

根据执行的数据操作，搜索和查询的性能可能会发生巨大变化。要了解数据操作如何影响 Redis 与其他的查询性能，请参阅此性能比较博客文章。

查询太慢，无法立即分析

数据库性能超越了数据检索，以提供客户记录或存储交易。组织使用实时数据库查询来支持业务指标背后的分析，例如项目仪表板和故障排除警报——任何可以实现更好选择的数据呈现。

对于分析，数据的年龄与其质量直接相关。较旧的、陈旧的数据对于实时分析和决策的价值较低。

导致查询性能问题的瓶颈可能发生在数据操作流程的任何地方。数据库搜索和查询操作在计算方面是昂贵的。索引和提供搜索结果需要大量资源。

同时摄取数据和查询不同的数据结构（如哈希和JSON文档）要求很高。对于基于磁盘的 SQL 数据库（如Oracle和 SQL Server）尤其如此。典型的答案是数据库性能调优，但由于底层数据库架构和数据库工作负载的类型，这只是到目前为止。

• 解决方法：使用实时搜索引擎来提供快速的数据结果以供分析。

实时搜索引擎查询并聚合大量数据集并立即获得结果，从而生成及时数据以进行准确分析。然后，数据科学家可以在仪表板、图形、图表或其他应用程序中使用和分析新数据。

我在上一篇关于模糊匹配的文章中详细介绍了数据搜索算法及其背后的酷数学和科学。

实时搜索引擎提供：

• 提供亚毫秒级搜索和查询结果以进行准确分析的性能


• 通过即时结果扩展海量数据集的搜索和查询能力


• 对微服务框架友好的小资源占用

此图描述了将来自多个记录源的数据整合到一个实时搜索引擎中，以便为分析和新的业务洞察力提供及时的数据：

网上搜索太慢了

另一个常见的数据库问题是对大量主数据表执行重复查找。主数据表帮助定义数据库中重要的数据库实体，通常代表其基础：产品、合作伙伴、供应商和订单。与任何其他数据管理元素一样，这些元素随着公司的发展而增长。

当主数据表达到数百万个主键或辅助键值时，当数据库重复执行大型主数据表查找时，就会出现性能问题。常见的症状是用户搜索明显变慢或应用程序页面呈现延迟，尤其是在搜索电子商务网站的海量产品数据库时。

• 修复：跨数据库分区或分片分布数据摄取、索引和查询负载，并使用二级索引。

地理分布式数据库拓扑可以将主数据表扩展到数以千万计的主键和辅助键。这实现了强大的搜索自动建议和灵活的基于类别（分面）的搜索功能，为在线客户和业务用户提供即时搜索结果。跨多个数据库分区或分片分布读取和写入可实现大规模主数据表和高性能搜索结果。

二级索引是为提供快速数据查找而创建的非主键索引。他们的搜索结果可能包含重复值，例如查找制造商列为“Apple”的所有产品。数据库的二级索引允许在任何数据库字段中灵活快速地搜索主数据表。您可以为单个记录创建数千个索引，也可以为整个数据库创建数十万个索引。并且数据库在创建索引后提供自动索引管理。

我们在其他地方提供了更多关于二级索引和排序集的深度。

Redis Enterprise 可以满足您的实时搜索需求

Redis Enterprise 为实时数据提供了强大的索引、查询和全文搜索引擎，可在本地和云中作为托管服务使用。Redis 搜索引擎可用于实时客户聚合，作为托管在 Redis 中的数据的二级索引，以整合来自其他数据存储的数据进行分析，并充当快速全文搜索或自动完成引擎。

而且 - 鉴于上述几点，这不会让您感到惊讶 - Redis Enterprise 实时搜索引擎克服了常见的数据库性能问题：

• 您有大量数据需要处理


• 您需要快速访问数据以进行实时分析


• 您需要扩展主数据表查找

将 Redis 付诸行动

我们希望这能激起您学习更多知识和发现 Redis Enterprise 是否适合您的需求的兴趣。当然，我们有大量信息可以帮助您了解更多信息，例如关于数据摄取的网络研讨会、有关实时搜索的网页以及教授如何创建二级索引的视频。

现在是发现实时搜索效力的时候了。与 Redis 专家交谈或免费下载 Redis Enterprise。立即开始使用 Redis Enterprise 的实时搜索功能为您的客户和业务合作伙伴提供有价值的新数据。

原文标题：Three Database Performance Problems That In-memory Databases Resolve

原文作者：Eric Silva

原文地址：https://redis.com/blog/db-performance-in-memory-databases-solve/