¿Qué es una base de datos en memoria?

Una base de datos en memoria almacena los datos en la memoria principal de un ordenador.

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Bases de datos en memoria

¿Qué es una base de datos en memoria? Las IMDB son sistemas de almacenamiento de datos de alta velocidad que guardan todos los datos en la memoria principal del ordenador (conocida como memoria de acceso aleatorio o RAM), lo que agiliza la recuperación y el procesamiento de los datos. Esta tecnología es ideal para aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real, como transacciones financieras, sistemas de telecomunicaciones y juegos en línea. Sin embargo, debido a la naturaleza volátil de la RAM, estas bases de datos pueden utilizar la replicación de datos para evitar su pérdida. Aunque almacenar datos en memoria puede resultar más caro que el almacenamiento tradicional en disco, la creciente disponibilidad de RAM asequible y el valor de la velocidad en muchas aplicaciones modernas hacen de las bases de datos en memoria una herramienta valiosa para muchos proyectos.

¿Cómo funciona una base de datos en memoria?

Una base de datos en memoria utiliza una mezcla de gestión del almacenamiento, manejo de datos y mecanismos a prueba de fallos, como la replicación, para ofrecer una mayor velocidad de procesamiento de datos. He aquí una explicación simplificada de las características clave:

  • Almacenamiento de datos: A diferencia de las bases de datos tradicionales, una IMDB almacena todos sus datos en la memoria RAM del ordenador. Esto proporciona un acceso más rápido que la recuperación de datos desde un disco duro o un SSD.
  • Tratamiento de datos: Con todos los datos disponibles en memoria, las IMDB pueden procesar operaciones y ejecutar consultas directamente dentro de la memoria. Esto reduce significativamente la latencia, por lo que las IMDB son ideales para aplicaciones que necesitan respuestas en tiempo real.
  • Persistencia de datos: Las IMDB pueden emplear varias estrategias de durabilidad de datos para mitigar la naturaleza volátil de la RAM. Las técnicas incluyen mantener una copia de seguridad de los datos en disco o el uso de la replicación para duplicar los datos en varios nodos.

¿Por qué utilizar una base de datos en memoria?

Las bases de datos en memoria ofrecen velocidad de acceso y procesamiento de datos, lo que supone un importante aumento del rendimiento de sus aplicaciones. Al almacenar los datos en la memoria principal del ordenador, las BIMD pueden permitir respuestas más rápidas y en tiempo real.

 

Características de las bases de datos en memoria

Las bases de datos en memoria incorporan varias características que las diferencian de las bases de datos tradicionales, más pesadas:

  • Velocidad: La característica más significativa de las IMDB es su velocidad. Al mantener todos los datos en la memoria principal del sistema, los tiempos de acceso y procesamiento de los datos se reducen drásticamente, lo que se traduce en respuestas de muy baja latencia.
  • Procesamiento en tiempo real: Gracias a su alta velocidad de procesamiento, las IMDB son ideales para aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real o casi real.
  • Persistencia de datos: Además de almacenar los datos en memoria, algunas IMDB disponen de funciones para garantizar la persistencia y recuperación de los datos. Estas características incluyen escrituras asíncronas en disco, instantáneas y copias de seguridad basadas en disco.
  • Compresión: Las IMDB suelen admitir la compresión de datos para reducir la huella de memoria y optimizar el almacenamiento.
  • Escalabilidad: Las IMDB pueden ampliarse (añadiendo más RAM) o reducirse (distribuyéndose en varios sistemas) para manejar grandes volúmenes de datos.

 

Casos de uso y ejemplos en memoria

Las bases de datos en memoria se utilizan ampliamente en diversos sectores y aplicaciones gracias a su capacidad de procesamiento de datos a alta velocidad. Los casos de uso más comunes son:

  • Recomendación y personalización en tiempo real: Uno de los casos de uso más destacados de las IMDB es el análisis en tiempo real. Empresas de sectores como las finanzas, el comercio minorista y las telecomunicaciones utilizan las IMDB para analizar grandes flujos de datos en tiempo real. Por ejemplo, las instituciones financieras pueden utilizarlas para la detección de fraudes en tiempo real, mientras que los minoristas las emplean para la personalización y las recomendaciones en tiempo real. Wells FargoPor ejemplo, construyó su sistema de control del fraude utilizando la base de datos en memoria de Couchbase. Su sistema protege 100% de transacciones en tiempo real a velocidades inferiores a 10 milisegundos por operación, o 9.000 lecturas y escrituras por segundo.
  • Almacenamiento en caché: Las IMDB se utilizan habitualmente para almacenar en caché datos a los que se accede con frecuencia y que se almacenan en memoria para una rápida recuperación. Esto es especialmente útil para aplicaciones web de alto tráfico, donde la entrega rápida de contenidos es fundamental para una buena experiencia de usuario. Por ejemplo, LinkedIn pasó a Couchbase como solución de almacenamiento en caché para su almacén de datos de fuente de verdad, y Couchbase soporta ahora más de 50 casos de uso en toda la empresa.
  • Almacenamiento de la sesión: Las IMDB se utilizan a menudo para la gestión de sesiones en aplicaciones web, donde almacenan datos como los perfiles de usuario o la información del carrito de la compra para permitir una experiencia de usuario rápida y fluida. Cisco migró a Couchbase por su baja latencia fiable y sus tiempos de respuesta constantes, y ahora utiliza Couchbase para gestionar más de 100.000 millones de sesiones de usuario al año.
  • Telecomunicaciones: En el sector de las telecomunicaciones, las IMDB gestionan el encaminamiento de llamadas y la gestión de sesiones, mantienen los perfiles de los clientes y procesan grandes volúmenes de registros detallados de llamadas en tiempo real. Vodafone utiliza Couchbase para gestionar y personalizar millones de comunicaciones a través de diversos canales para más de 17 millones de clientes. Couchbase ofrece seguridad de datos junto con la escalabilidad necesaria para expandirse según la demanda.
  • Herramientas de colaboración: Herramientas de colaboración en tiempo real como Bublup utilizar IMDB para gestionar y sincronizar simultáneamente los cambios en las aplicaciones móviles y web de varios usuarios.

¿Cuáles son las ventajas y los inconvenientes de las bases de datos en memoria?

Las bases de datos en memoria presentan un conjunto único de ventajas e inconvenientes que pueden afectar significativamente a sus estrategias de gestión de datos. Estas son las principales ventajas y desventajas a tener en cuenta:

 

Ventajas

  • Velocidad: Como los datos IMDB se almacenan en RAM, se puede acceder a ellos mucho más rápido que a los datos almacenados en disco. Esto proporciona respuestas de consulta y tiempos de transacción más rápidos, lo que convierte a las IMDB en una gran opción para aplicaciones que requieren procesamiento de datos en tiempo real.
  • Escalabilidad: Las IMDB pueden escalarse más fácilmente para gestionar grandes volúmenes de datos. Pueden hacer un buen uso de la creciente cantidad de memoria disponible en el hardware moderno.
  • Fiabilidad: A pesar de que los datos se almacenan en memoria, las IMDB pueden ofrecer durabilidad y fiabilidad de los datos. Técnicas como la replicación, la persistencia y el registro de transacciones ayudan a proteger contra la pérdida de datos.

 

Desventajas

  • Coste: La RAM es más cara que el almacenamiento en disco, por lo que mantener grandes cantidades de datos en memoria puede resultar costoso, especialmente para bases de datos muy grandes. Cuando sólo una fracción de tus datos totales necesita estar en RAM, un motor de almacenamiento como Couchbase Magma puede proporcionar un acceso rápido a grandes cantidades de datos almacenados en disco.
  • Volatilidad: La RAM es volátil, lo que significa que si se pierde la alimentación, también lo hacen los datos. Sin embargo, la mayoría de las IMDBs tienen mecanismos para persistir los datos en disco o replicarlos en la red para prevenir la pérdida de datos. Couchbase proporciona a los clientes varias opciones de replicación y persistencia.
  • Limitaciones de hardware: Aunque el tamaño de la memoria está aumentando, sigue habiendo un límite finito a la cantidad que puede tener un sistema individual. Puedes superar fácilmente los límites de un solo sistema utilizando escala horizontal como la que proporciona Couchbase Capella™ DBaaS.

Comparación de bases de datos en memoria

Base de datos en memoria Base de datos que prioriza la memoria Base de datos en disco
Rendimiento Suele ser el más rápido debido al acceso directo a la memoria que reduce la latencia de E/S del disco. Más rápido que el basado en disco, pero puede no ser tan rápido como el puramente en memoria debido a la posible latencia de E/S del disco. Normalmente más lento debido a la latencia de E/S del disco.
Coste Suele ser más caro debido al elevado coste de la RAM. (La RAM suele ser sólo una parte del coste total). Coste medio. Puedes aumentar la RAM con almacenamiento en disco más barato. Suelen ser menos costosas debido a su dependencia del almacenamiento en disco.
Persistencia de datos A menudo volátiles. Los datos pueden perderse en caso de reinicio o fallo si no se utilizan las funciones de durabilidad. Proporciona persistencia, lo que reduce el riesgo de pérdida de datos a pesar de depender principalmente de la memoria. Alta persistencia. Los datos se almacenan aunque el sistema se apague.
Escalabilidad Limitado por la RAM disponible a menos que sea posible el escalado horizontal. Mayor escalabilidad, ya que puede utilizar almacenamiento en disco para conjuntos de datos más grandes. Puede almacenar datos en discos de gran tamaño, pero es posible que no pueda mantener el ritmo de las demandas de E/S.
Patrones de acceso a los datos Lo mejor para cargas de trabajo con altas tasas de operación y baja latencia. La mayoría están optimizados para el almacenamiento transitorio de datos. Adecuado para cargas de trabajo con una combinación de operaciones de lectura y escritura. Requisitos de latencia de bajos a moderados. La mejor opción para cargas de trabajo analíticas, de almacenamiento a largo plazo o que requieran mucha escritura, o si el rendimiento no es un problema.
Casos prácticos Análisis en tiempo real, almacenamiento en caché, almacenamiento de sesiones o cualquier cosa transitoria. Uso general, incluidas aplicaciones en tiempo real y casi real, almacenamiento en caché y cargas de trabajo mixtas. Almacenamiento de datos a gran escala y aplicaciones con requisitos que no cambian con frecuencia.
Ejemplos CouchStore o Magma (Disponible tanto en Couchbase Capella como en Couchbase Server). Despliegues típicos de SQL Server, Oracle, Postgres, MySQL, etc. (Estos pueden utilizar memoria para almacenar en búfer y caché los planes de consulta, y algunos pueden tener complementos para aumentar el almacenamiento en caché). Comparar con NoSQL.

La base de datos en memoria de Couchbase

Las tecnologías de almacenamiento en caché distribuido, en memoria y de alta disponibilidad de Couchbase ofrecen respuestas de alta velocidad incluso a grandes volúmenes. El último desarrollo en memoria del ecosistema Couchbase es la introducción de compatibilidad con cubos sólo de memoria dentro de Couchbase Capella Database-as-a-Service (DBaaS). Capella siempre ha soportado el almacenamiento en caché con almacenamiento de alta velocidad en memoria, persistiendo simultáneamente los datos de nuevo en el disco para evitar la pérdida de datos. (Este método sigue siendo el predeterminado.) La introducción de buckets de sólo memoria permite a los clientes optar por que los datos se almacenen únicamente como caché sin que se escriban en disco.

 

 

CouchStore arquitectura memory-first: La opción de sólo memoria renuncia a las partes de disco y cola de disco de la arquitectura para aumentar el rendimiento.

 

La función de sólo memoria de Capella es un complemento útil para las aplicaciones que requieren almacenamiento en caché. Los datos transitorios o efímeros, que tal vez no necesiten persistir permanentemente en el disco, pueden gestionarse ahora con mayor eficacia. Esta función puede aumentar el rendimiento de las aplicaciones al reducir los viajes de datos al disco, mientras que la flexibilidad en la gestión de datos puede reducir los costes de disco.

 

Los datos sólo en memoria son muy beneficiosos en escenarios de alto tráfico en los que los datos precargados en la caché pueden satisfacer rápidamente los picos de uso. Algunos ejemplos de uso de bases de datos en memoria son:

  • Gestión de sesiones para aplicaciones web
  • Mejora del rendimiento mediante mecanismos de caché
  • Gestión de la información anónima
  • Mejorar la seguridad y la privacidad limitando la exposición a datos sensibles

Con Capella, los usuarios pueden definir un bucket como "sólo memoria" durante su creación. Dentro de una misma base de datos, pueden utilizarse simultáneamente cubos de "sólo memoria" y de "memoria y disco" para distintos casos de uso. Esta capacidad convierte a Capella en una opción de futuro para las necesidades de almacenamiento en caché, ya que puede ampliarse fácilmente para abarcar casos de uso más avanzados a medida que surjan.

 

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