인메모리 데이터베이스란 무엇입니까?

인메모리 데이터베이스는 컴퓨터의 주 메모리에 모든 조직 또는 개인의 데이터를 저장합니다.

인메모리 데이터베이스에 대한 데이터 분석은 보조 기억 장치를 사용하는 기존 데이터베이스에 비해 빠릅니다. 이러한 보조 기억 장치에는 하드 디스크 또는 솔리드 스테이트 장치(SSD)가 포함됩니다. 컴퓨터의 중앙 처리 장치(CPU)는 주 메모리에 저장된 데이터에만 직접 접속할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터는 보조 기억 장치의 데이터보다 훨씬 빠르게 주 메모리의 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 이로 하여 인메모리 데이터베이스 처리가 엄청나게 빠르게 됩니다.

조직은 고속 데이터베이스 조작을 필요로 하는 애플리케이션에 인메모리 데이터베이스를 사용합니다. 광고 스폿에 대한 실시간 입찰에서도 인메모리 데이터베이스를 사용합니다. 실시간 광고 입찰에서 입찰 플랫폼은 사용자가 웹 페이지를 로드하는 동안 경매를 위한 광고 스폿을 기재합니다. 실시간 입찰 플랫폼은 여러 입찰자로부터 입찰 데이터를 수집하고 여러 규칙에 따라 낙찰을 선택하고 낙찰자의 광고를 표시합니다. 이 모든 작업은 웹 페이지가 로드되는 동안 밀리초 이내에 진행되어야 합니다. 인메모리 데이터베이스를 사용하면 실시간 입찰 플랫폼이 밀리초의 대기 시간 내에서 이러한 모든 데이터 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

조직에서 인메모리 데이터베이스가 필요한 이유는 무엇입니까?

사물 인터넷 (IoT)의 출현과 클라우드 기반 솔루션의 성장에 따라 조직은 실시간으로 데이터를 처리해야 할 필요가 제기됩니다. 건강 및 보안 모니터와 같은 수백만 개의 장치에서 매초 데이터가 생성됩니다. 이 데이터를 실시간으로 분석하는 것은 결정적인 문제로 됩니다. 조직은 실시간 데이터를 처리하기 위해 고성능 데이터베이스 솔루션이 필요합니다. 인메모리 데이터베이스는 또한 조직이 데이터베이스 연산 속도를 높여 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 또한 빅 데이터의 이점을 활용하는 데도 도움이 됩니다. 조직에서 다음 중 하나가 필요한 경우 인메모리 데이터베이스 적용을 고려해야 합니다.

• 조직은 빅 데이터 의 실시간 이점을 활용해야 합니다.
• 조직은 정기적으로 데이터를 수집하게 되며 그에 대한 빠른 액세스가 필요합니다.
• 조직의 경우 데이터 지속성은 큰 문제가 아닙니다.

인메모리 데이터베이스와 디스크 기반 데이터베이스 비교

• 인메모리 데이터베이스는 기존의 디스크 기반 데이터베이스에 비해 읽기/쓰기를 더 빠르게 진행합니다. 기존 데이터베이스에서 데이터베이스 연산을 진행하려면 IO(입/출력) 작업을 포함하는 디스크에서 쓰기/읽기를 필요로 합니다. 이 추가 프로세스로 하여 디스크 기반 데이터베이스의 속도가 저하되게 됩니다.
• 기존 디스크 기반 데이터베이스의 데이터는 인메모리 데이터베이스의 데이터에 비해 영구적입니다. 인메모리 데이터베이스에서 사용되는 주 메모리는 휘발성 메모리입니다. 따라서 시스템 장애 시 데이터가 손실될 수 있습니다. 인메모리 데이터베이스는 다양한 기술을 사용하여 데이터 변동성 문제를 극복합니다.
• 기존 데이터베이스에서 데이터를 저장하는 데 사용되는 구조는 복잡합니다. 즉 기존 데이터베이스에서는 저장하기 전에 디스크의 데이터 액세스가 효율적임을 확인합니다. 일반적으로 보조 기억 장치의 무작위 액세스는 시간이 오래 걸립니다. 기존 데이터베이스는 이 문제를 극복하기 위해 B-트리와 같은 다양한 데이터 구조를 사용합니다. 인메모리 데이터베이스의 경우 주 메모리에서 데이터를 무작위로 액세스하는 것이 매우 효율적이기 때문에 저장 구조가 간단합니다.
• 기존 디스크 기반 데이터베이스는 보조 기억 장치가 달린 시스템에서만 실행할 수 있습니다. 많은 임베디드 장치는 보조 기억 장치를 지원하지 않습니다. 인메모리 데이터베이스는 이러한 임베디드 장치의 주 메모리에서 효율적으로 실행할 수 있습니다. 사물 인터넷 분야에 종사하는 조직은 종종 이 기능으로 인해 인메모리 데이터베이스를 선택합니다.
• 인메모리 데이터베이스는 데이터 요구 사항이 낮은 애플리케이션에 더 적합합니다. RAM 크기가 크게 증가했다고 해도 여전히 수 기가바이트 범위에 있습니다. 기존 디스크 기반 데이터베이스에는 이러한 제한이 없습니다. 수 테라바이트 데이터 크기에 대해 작동할 수 있습니다.

인메모리 데이터베이스는 어떻게 데이터 내구성을 보장합니까?

다음과 같은 ACID 속성을 보장하는 것은 모든 데이터베이스의 전제 조건입니다.

• 원자성
• 일관성
• 고립성
• 내구성

인메모리 데이터베이스는 처음 세 가지 속성은 보장하지만 내구성을 보장하려면 추가 단계가 필요합니다. 이 속성은 시스템 고장이나 정전이 있더라도 모든 데이터가 손상되지 않아야 한다는 것을 나타냅니다. 인메모리 데이터베이스는 휘발성 주 메모리를 기반으로 합니다. 휘발성 메모리는 시스템 전원이 꺼지면 모든 데이터가 손실되도록 설계되었습니다. 인메모리 데이터베이스는 다양한 기술을 사용하여 전원이 꺼지거나 시스템 오류가 발생한 후에도 데이터가 삭제되지 않도록 합니다.

스냅샷

인메모리 데이터베이스는 데이터베이스의 주기적 스냅샷을 생성하여 디스크 드라이브(비휘발성)에 저장합니다. 이 데이터베이스 스냅샷은 특정 시점의 전체 데이터베이스 복사본입니다. 주기적인 스냅샷은 데이터를 보존하는 방법이지만 내구성이 보장되지 않을 수 있습니다. 스냅샷을 저장한 후에는 항상 시스템 오류가 발생할 수 있습니다. 스냅샷 이후의 모든 변경 사항은 손실됩니다.

트랜잭션 로깅

이 방법에서 인메모리 데이터베이스는 데이터베이스에 대해 진행한 모든 수정 기록을 보관합니다. 이러한 트랜잭션 로그에는 데이터베이스에 대한 모든 삽입 및 수정 연산에 대한 세부 정보가 들어있습니다. 해당 로그는 오류 발생 시 데이터베이스를 복구하는 데 사용할 수 있는 비휘발성 파일에 저장됩니다. 분당 수천 건의 연산을 수행하는 데이터베이스에서 트랜잭션 로깅은 시스템의 성능과 저장 용량에 과부하를 제공합니다. 대부분의 인메모리 데이터베이스는 스냅샷이 만들어질 때까지 트랜잭션 로그를 보관하였다가 이후 삭제합니다.

비휘발성 랜덤 액세스 메모리(NVRAM)

데이터 내구성을 보장하는 또 다른 방법은 비휘발성 랜덤 액세스 메모리를 사용하는 것입니다. NVRAM은 전원이 꺼진 후에도 데이터를 유지합니다. NVRAM은 인메모리 데이터베이스에서 데이터 내구성을 달성하기 위해 사용하는 인기 있는 솔루션입니다. 인메모리 데이터베이스는 배터리로 작동하는 정적 RAM 또는 전기적으로 지울 수 있는 프로그래밍 가능한 읽기 전용 메모리(EEPROM)를 사용합니다.

인메모리 데이터베이스의 필수 기능

실시간 애플리케이션의 증가에 따라 인메모리 데이터베이스에 대한 수요도 증가했습니다. 여러 인메모리 데이터베이스가 이미 시판되고 있습니다. 때로는 완벽한 인메모리 데이터베이스 솔루션을 선택하기가 어렵습니다. 다음은 현재 시장 시나리오에서 사용 가능하도록 하기 위해 인메모리 데이터베이스가 보유해야 하는 필수 기능입니다.

클라우드 마이그레이션을 위한 준비

대부분의 조직은 클라우드로 이동하고 있으며 SAAS(서비스로서의 소프트웨어) 비즈니스 모델을 선호합니다. 인메모리 데이터베이스도 클라우드 모델을 지원할 수 있어야 합니다. 다시 말하면 인메모리 데이터베이스가 서비스로서의 데이터베이스로 제공되어야 합니다. 서비스로서의 데이터베이스를 통해 개발자와 사용자는 필요에 따라 데이터베이스 리소스의 공유 풀을 사용할 수 있습니다. 필요성이 완료되면 데이터베이스 리소스가 리소스 풀로 반환됩니다. 클라우드 기반 인메모리 데이터베이스는 빠르고 확장 가능하며 유연합니다.

사물 인터넷을 위한 준비

조직에서 사물 인터넷 시장을 탐색하려면 이 기능을 지원하도록 설계된 실시간 데이터베이스가 필요합니다. 사물 인터넷에는 실시간 데이터를 지속적으로 전송하는 수백 개의 센서(예: 상태 및 보안 모니터)가 포함되어 있습니다. 인메모리 데이터베이스는 전 세계에 존재하는 수많은 센서에서 보낸 수백만 건의 메시지를 처리할 수 있게 준비되어 있어야 합니다. 인메모리 데이터베이스는 분석이 빠른 결정을 내릴 수 있도록 이 데이터를 저장하고 매우 빠르게 검색해야 합니다.

ACID 준수

모든 데이터베이스는 원자성, 일관성, 고립성 및 내구성에 대한 요구 사항을 충족해야 합니다. 이러한 기능은 데이터 무결성에 필수적입니다. 비즈니스 관점에서 볼 때 ACID 속성을 준수하는 데이터베이스가 있으면 조직이 올바른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. ACID 속성이 없는 인메모리 데이터베이스의 독점 구현을 사용하는 경우 데이터의 부정확성과 잘못된 결정으로 이어질 수 있습니다. 신중하게 선택하십시오.

인메모리 데이터베이스의 장점은 무엇입니까?

성능

인메모리 데이터베이스는 프로세서가 직접 액세스할 수 있는 컴퓨터의 주 메모리에 데이터를 저장합니다. 인메모리 데이터베이스의 읽기 및 쓰기 연산은 기존 디스크 기반 데이터베이스보다 훨씬 빠릅니다.

단순성

저장에 대한 기존 데이터베이스의 요구 사항은 보조 기억 장치에서 읽기/쓰기 작업을 최적화해야 하기 때문에 복잡합니다. 여기에는 연속적인 디스크 블록에 데이터를 저장하는 논리가 포함되어 있어 검색이 쉽습니다. 인메모리 데이터베이스를 사용하면 랜덤 액세스가 매우 효율적입니다. 따라서 인메모리 데이터베이스를 저장하는 데이터 구조는 매우 간단합니다.

임베디드 시스템에서 사용

인메모리 데이터베이스에는 보조 기억 장치가 필요하지 않습니다. 이 속성은 고도의 유동성을 가진 오늘날의 경우에 매우 유용합니다. 게임 콘솔이나 스마트 TV와 같은 임베디드 장치는 보조 기억 장치를 제공할 수 없습니다. 따라서 인메모리 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 이 속성은 사물 인터넷이 상당히 대중화되고 보조 기억 장치가 불가능한 오늘날의 세계에서 매우 중요합니다.

인메모리 데이터베이스의 단점은 무엇입니까?

데이터 내구성

랜덤 액세스 메모리는 고속 데이터 연산을 용이하게 하지만 인메모리 데이터베이스는 데이터 손실에 취약합니다. 인메모리 데이터베이스의 데이터는 일시적으로만 저장됩니다. 시스템 충돌의 경우 데이터가 손실될 수 있습니다.

솔루션: 이전 섹션에서 인메모리 데이터베이스가 스냅샷, 트랜잭션 로그 및 비휘발성 랜덤 액세스 메모리와 같은 다양한 기술을 사용하여 데이터 내구성 문제를 해결하는 방법을 보았습니다.

데이터 크기

컴퓨터의 랜덤 액세스 메모리 크기는 제한되어 있으므로(일반적으로 기가바이트 단위) 인메모리 데이터베이스는 대용량 데이터에 대한 요구 사항을 처리하지 못할 수 있습니다.

솔루션: 이 문제 해결에는 여러 솔루션이 있습니다. 망을 통해 여러 대의 컴퓨터를 연결하여 주 메모리의 크기를 늘리는 것은 크기 문제를 해결하는 한 가지 방법입니다. 또한 멀티 코어 컴퓨터를 사용하면 랜덤 액세스 메모리의 크기를 확장할 수 있습니다.