什么是内存数据库？

一个内存数据库是一个数据库，该数据库保存在计算机的主内存（RAM）中，并由内存数据库管理系统控制。在分析内存数据库中的信息时，仅使用RAM。

与基于标准磁盘的数据库相比，内存数据库可以更快地读取和写入。在传统数据库中，每个活动都需要从光盘，输入/输出（IO）活动中进行写入/读取。这增加了步骤减慢基于磁盘的系统。

虽然内存数据库不转到存储设备并在您喜欢读取或写入记录时查看整个堆栈，但您可以立即访问存储在内存中的数据。

我们为什么要使用它们？

数百万个小工具，例如安全设备，每分钟都会生成数据。该数据的实时分析至关重要。为了分析实时数据，企业需要高性能数据库解决方案。内存数据库通过加速数据库流程来帮助公司提高生产率。它还使他们能够利用大数据的优势。

将内存数据库与编程语言集成，提高了开发人员的效率和有效性。它允许开发人员在内存中处理数据，对内存进行修改，主动缓存数据，根据需要恢复更改并动态修改定义。

Python还支持各种效果很好的内存数据库。让我们查看前五个内存数据库。

5个与Python一起使用的最高内存数据库

1. Redis

redis是一个分布式缓存和内存数据库。它具有几个功能数据结构，可实现雷电访问数据。键和值构成了重新数据结构。 Redis不用将数据放在表和行中，而是存储一组标识符（键）和数据字典中的数据（值）。 REDIS还包括许多数据类型，例如二进制安全文本，组，集合和哈希。

redis还支持不同的编程语言。当与Python这样的语言结合使用时，Redis可以使用最低配置执行快速和存储效率的计算。需要一个Python-REDIS客户端与Python连接并使用Redis。我们将使用redis-py进行此过程，因为它易于使用和配置。

优点

• redis不仅是另一个缓存解决方案；它包括复杂的数据结构，允许其以标准密钥缓存无法的方式存储和检索信息。
• redis易于安装，使用和理解。
• REDIS在阅读和写作方面的运作明显更好，因为所有类型的工作负载的工作负载增加。

缺点

• 对于非平凡的数据源，REDIS需要更大的RAM来节省相同的数据。
• 在实例级别，REDIS仅提供基本安全性（就访问特权而言）。所有RDBMS均提供每个对象的细粒访问控制集。
• redis对值的大小有限制。最好总是考虑使用Redis时的Redis K，V大小，尤其是在Redis簇中。

2. sqlite

sqlite是一个C模块，它支持基于磁盘的数据库，该数据库不需要专用服务器程序，并且可以使用非标准SQL查询语言访问。 SQLITE可用于多个程序中的数据存储。

在将代码移至更坚固的数据库（如PostgreSQL或Oracle）之前，也可以使用SQLite设计应用程序。内存中的SQLITE数据库存储在内存中，而不是在光盘中存储。

Python Sqlite3模块将Python连接到SQLITE数据库。这是一个标准化的Python DBI API 2.0，它为与SQLITE数据库通信提供了简单的接口。版本2.5倍以后，该模块包含在Python中。因此，无需单独安装。

优点

• 所有32位和64位操作系统以及大型和小型建筑都得到了支持。
• 允许您在同一会话中同一时期在许多数据库中工作。
• 它在表格中组织信息，整个数据库的文件大小小于1 MB。它使我们能够节省大量的物理空间。

缺点

• 由于文件系统限制，SQLite可以使用大数据集创建性能问题。
• sqlite在序列化写操作方面存在问题。对于要求并发的系统，这可能是严重的障碍。
• 它不支持用户管理。

3. memgraph

memgraph是一个在内存中运行的图形数据库，它支持实时操作图形应用程序。您的流网络直接连接到memgraph。可以从各种来源获取数据，包括Kafka，SQL和Plain CSV文件。

memgraph提供了标准化的API，用于使用Cypher查询数据，这是一种流行的声明性查询语言，易于设计，理解和调整效率。

属性图数据模型通过以实体，属性和连接来存储数据来实现这一目标。这是一个简单而实用的解决方案，可以在不依赖复杂的SQL模式的情况下建模许多真实问题。

memgraph使用Cypher，并与Python生态系统紧密集成，从而简单地创建和分发基于图形的应用程序。 Pymgclient是一个基于Python的Memgraph数据库适配器。它仅与Python 3.0兼容。

优点

• 它为导航系统，输送系统和流量网络路由等应用程序提供了高级算法，以实现准确而快速的路径计算。
• 在实际时间内可视化并与您的图形信息互动，以做出有关图形应用程序开发的更好决策。
• 对于索引，Memgraph采用强烈并发的跳过队列。

缺点

• 这是一个图数据库，因此没有SQL

4. Aerospike

Aerospike是一个高性能的NOSQL数据库，可以处理大量数据。 Aerospike能够支持针对实时交易需求的关键任务应用。这些任务负责在金融机构，ADTECH和电子商务等行业提供受过教育和及时的判断。

Aerospike的内存速度使应用程序开发更加容易。如果您使用的是NOSQL而不是MySQL，则需要具有技术专业知识的内存数据库。

Aerospike还支持Python的整合。您可以使用Aerospike客户端创建使用Aerospike群集作为其数据库的Python应用程序。客户端负责维护集群的连接。

优点

• 可以快速构建一个新鲜集群或添加到现有群集
• 最少的硬件资源使用情况，尤其是RAM

缺点

• 在单个网络部分上的负载平衡
• 使用跨数据中心重复不容易。错误的数据可能发生在跨数据中心复制中。

5. Hazelcast

Hazelcast IMDG（内存数据网格）是建立在Java上的开源共享内存数据库。它通过一系列服务器分配和复制数据，启用完整功能，灵活性和简单的水平缩放。

一个典型的数据库将数据保存在服务器的硬盘上，然后将它们存储到记忆中以进行分析，以便在处理它们时进行分析。 Hazelcast平台从一开始就将数据保留在内存中，从而无需从磁盘中获取它们并加速处理。将您的数据保存在RAM中，将其分发并在一系列设备上复制，然后在本地计算。

Hazelcast具有包括Python在内的几种流行语言的API。 Hazelcast Python客户端使您可以与Hazelcast簇进行交互并使用。客户提供了一种基于未来的API，可以在各种情况下使用。

优点

• Hazelcast提供高速数据读/写入可访问性，因为所有数据都存储在内存中。
• Hazelcast允许数据分布在机器之间，并包括备份功能。它表明数据未保存在一台计算机上。结果，即使设备失效，分布式系统中的关节也不会损坏。
• 负载平衡

缺点

• Hazelcast没有完全管理的支持（Azure Cache，IBM Bluemix）
• Hazelcast多线程模型无法在写操作期间防止拆分脑问题