Praktisches & Grundsätzliches zur Informatik

In-Memory-Datenbanken, In-Memory-Computing

Hauptspeicher-Datenbanken machen jetzt zunehmend Sinn

Wo DBMS-Software eher für kleinere Anwendungen gedacht war, haben solche Systeme schon immer auch das Einrichten von In-Memory-Datenbanken unterstützt (und das bis hin zu dem Punkt, an dem die Datenbank-Software einfach nur als Compilation Unit in die EXE der Anwendung mit eingebunden werden konnte). Typische Beispiele klassischer Produkte, die solche Einbindung erlauben — und das auch noch ganz unabhängig davon, ob die Datenbank dann wirklich komplett im Hauptspeicher lebt — sind z.B.


Typische Enterprise Anwendungen aber arbeiten auf Datenbanken, die bis vor kurzem viel zu groß waren, als dass man sie sinnvoll komplett im Hauptspeicher hätte halten können.

Nachdem Hauptspeicher aber heute viele GB groß sein können, entfällt dieses Hindernis, und das gilt nun sogar für typische Data Warehouse Applications.



Wie Fachleute betonen, ist die Migration einer Anwendung von einem klassischen RDBMS hin nach einem In-Memory-RDBMS keineswegs einfach (und schon gar nicht ohne Tücken). Konsequenz daraus:


Wer heute neue Anwendungen baut, der sollte sich gut überlegen,
ob es sich nicht lohnen könnte,

sie gleich mit einer Hauptspeicher-Datenbank auszustatten.



Noch deutlich weiter, als die gesamte Datenbank im Hauptspeicher zu halten, geht sog. In Memory Computing: Oft benötigte, aber nur mit viel Aufwand errechenbare Data-Retrieval-(Zwischen)ergebnisse werden zur Wiederverwendung mit im Hauptspeicher abgelegt (SAP HANA ist auch hierfür das typische Beispiel).

Lese auch:
Wissenswertes zu "In-Memory-Computing, In-Memory-Datenbanken" zusammengestellt durch Gebhard Greiter.
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