内存数据库系统
1.内存数据库和磁盘数据库有什么区别？
2.内存数据库的特点有哪些？
内存是计算机存储体系结构中能够被程序可控访问（相对于硬件控制的cache）的最高层次，是能够提供大量数据存储的最快的存储层。内存数据库具有几个重要特性:
- 高吞吐率和低访问延迟；
- 并行处理能力；
- 硬件相关性
3.试述内存数据库和硬件的相关性。哪些硬件技术影响内存数据库的性能？
内存数据库和硬件的相关性：内存数据库的性能受硬件特性的影响。计算机硬件技术的发展主要体现在高端计算设备上，如多核处理器、众核处理器、通用GPU、PCM存储、固态硬盘存储等。这些计算能力的提升有助于内存吞吐率的提升、提高内存持久存储能力或为内存提供二级存储。硬件技术在多核和众核处理器、高性能存储和高速网络等方面的发展为内存数据库提供了高并行处理、高性能存储访问以及高速联通的硬件平台。内存数据库的设计应该充分考虑并有效利用由新硬件技术带来的功能扩展和性能提高。
大容量内存、flash、PCM存储、多核cpu、众核处理器、高性能网络传输等硬件技术的发展为内存数据库提供了良好的平台，直接影响到内存数据库的性能。
4.大数据时代对内存数据库提出了哪些挑战？
大数据的特点有：数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快时效高。
随着大数据的到来，未来众核协处理器、通用计算图形处理器等新的高性能计算平台进入数据库邻域，同时也对内存数据库提出了更多的挑战。
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查询处理和优化 主要针对大数据数据量大和类型繁多的特点。Page-coloring优化技术对于数据持久驻留内存的内存数据库来说，较大的弱局部性数据集往往需要预先分配较大的内存地址范围，而较少的 page color对应的地址范围较小，难以满足大数据集存储的要求。
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实时分析处理性能 主要针对大数据速度快时效高的特点。内存数据库摆脱了I/O延迟之后，内存访问 速度的到极大的提升，在新兴的非易失性内存，如PCM等技术支持下，内存计算和更新的速度进一步提升。事务型内存数据库的一个技术发展趋势是将事务船型化，简化并发控制，提高内存数据库代码执行效率，使串行处理性能能够满足高吞吐性能需求。分析型内存数据库则将计算最大化并行，以提高多核处理器的并行计算效率，提高应对内存大数据实时分析处理的性能需求。
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并发与恢复技术 主要针对大数据数据量大和价值密度低的特点。通过对大数据表的共享扫描减少并发查询独立大表扫描所产生的cache缺失，主要通过查询分组以及查询操作符批处理技术实现共享扫描基础上的高并发查询处理。
