इन-मेमोरी डेटाबेस: Difference between revisions
No edit summary |
No edit summary |
||
Line 1: | Line 1: | ||
{{Short description|Database management system that primarily relies on main memory for computer data storage}} | {{Short description|Database management system that primarily relies on main memory for computer data storage}} | ||
इन-मेमोरी डेटाबेस (आईएमडीबी, या [[ मुख्य स्मृति | मुख्य मेमोरी]] डेटाबेस | इन-मेमोरी डेटाबेस (आईएमडीबी, या [[ मुख्य स्मृति | मुख्य मेमोरी]] डेटाबेस प्रणाली (एमएमडीबी) या मेमोरी रेजिडेंट डेटाबेस) [[ डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली ]] है जो मुख्य रूप से [[ कंप्यूटर डेटा भंडारण | कंप्यूटर डेटा संचय]] के लिए मुख्य मेमोरी पर निर्भर करता है। यह डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों के विपरीत है जो [[ डिस्क भंडारण | डिस्क संचय]] तंत्र को नियोजित करता है। इन-मेमोरी डेटाबेस डिस्क-अनुकूलित डेटाबेस की तुलना में तेज़ होते हैं क्योंकि डिस्क एक्सेस मेमोरी एक्सेस की तुलना में धीमा होता है और आंतरिक अनुकूलन एल्गोरिदम सरल होते हैं और कम सीपीयू निर्देशों को निष्पादित करते हैं। मेमोरी में डेटा तक पहुँचने से डेटा की क्वेरी करते समय लगने वाला समय समाप्त हो जाता है, जो डिस्क की तुलना में तेज़ और अधिक अनुमानित प्रदर्शन प्रदान करता है।<ref name="परिभाषा: इन-मेमोरी डेटाबेस">{{cite web|title=परिभाषा: इन-मेमोरी डेटाबेस|url=http://whatis.techtarget.com/definition/in-memory-database|publisher=WhatIs.com|access-date=19 January 2013}}</ref><ref name="इन-मेमोरी डेटाबेस का उदय">{{cite web|title=इन-मेमोरी डेटाबेस का उदय|url=http://slashdot.org/topic/datacenter/the-rise-of-in-memory-databases/|publisher=Slashdot|access-date=19 January 2013|author=Michael Vizard|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20130201211812/http://slashdot.org/topic/datacenter/the-rise-of-in-memory-databases/|archive-date=1 February 2013}}</ref> | ||
अनुप्रयोग जहां प्रतिक्रिया समय महत्वपूर्ण है, जैसे कि दूरसंचार नेटवर्क उपकरण और [[ मोबाइल विज्ञापन | मोबाइल विज्ञापन]] नेटवर्क चलाने वाले, अक्सर मुख्य-मेमोरी डेटाबेस का उपयोग करते हैं।<ref>{{cite news |url=http://findarticles.com/p/articles/mi_m0EIN/is_2002_June_24/ai_87694370 |work=Business Wire |title=टेलीकम्युनिकेशन सिस्टम्स TimesTen के पुनर्विक्रेता के रूप में साइन अप करता है; मोबाइल ऑपरेटरों और वाहक स्थान-आधारित सेवाओं के लिए रीयल-टाइम प्लेटफ़ॉर्म प्राप्त करते हैं|date=2002-06-24}}</ref> आईएमडीबीएस ने बहुत अधिक कर्षण प्राप्त किया है, विशेष रूप से [[ डेटा विश्लेषण | डेटा विश्लेषण]] स्पेस में, [[ विज्ञान और प्रौद्योगिकी में 2000 के दशक | विज्ञान और प्रौद्योगिकी में 2000 के दशक]] में शुरू हुआ था। 2000 के दशक के मध्य में - मुख्य रूप से मल्टी-कोर प्रोसेसर के कारण जो बड़ी मेमोरी और कम महंगी [[ रैंडम एक्सेस मेमोरी | रैंडम एक्सेस मेमोरी]] के कारण को संबोधित कर सकते हैं।<ref name="गिरती रैम कीमतें ड्राइव इन-मेमोरी डाटाबेस सर्ज">{{cite web|title=गिरती रैम कीमतें ड्राइव इन-मेमोरी डाटाबेस सर्ज|url=http://blogs.sap.com/innovation/big-data/ram-prices-drive-in-memory-surge-020097|publisher=SAP|access-date=19 January 2013}}</ref><ref name="इन-मेमोरी डेटाबेस का उदय नौकरियों की विस्तृत श्रृंखला को प्रभावित करता है">{{cite news|title=इन-मेमोरी डेटाबेस का उदय नौकरियों की विस्तृत श्रृंखला को प्रभावित करता है|url=http://insights.dice.com/2012/07/13/the-rise-of-in-memory-databases/|newspaper=Dice.com|date=July 13, 2012}}</ref> | अनुप्रयोग जहां प्रतिक्रिया समय महत्वपूर्ण है, जैसे कि दूरसंचार नेटवर्क उपकरण और [[ मोबाइल विज्ञापन | मोबाइल विज्ञापन]] नेटवर्क चलाने वाले, अक्सर मुख्य-मेमोरी डेटाबेस का उपयोग करते हैं।<ref>{{cite news |url=http://findarticles.com/p/articles/mi_m0EIN/is_2002_June_24/ai_87694370 |work=Business Wire |title=टेलीकम्युनिकेशन सिस्टम्स TimesTen के पुनर्विक्रेता के रूप में साइन अप करता है; मोबाइल ऑपरेटरों और वाहक स्थान-आधारित सेवाओं के लिए रीयल-टाइम प्लेटफ़ॉर्म प्राप्त करते हैं|date=2002-06-24}}</ref> आईएमडीबीएस ने बहुत अधिक कर्षण प्राप्त किया है, विशेष रूप से [[ डेटा विश्लेषण | डेटा विश्लेषण]] स्पेस में, [[ विज्ञान और प्रौद्योगिकी में 2000 के दशक | विज्ञान और प्रौद्योगिकी में 2000 के दशक]] में शुरू हुआ था। 2000 के दशक के मध्य में - मुख्य रूप से मल्टी-कोर प्रोसेसर के कारण जो बड़ी मेमोरी और कम महंगी [[ रैंडम एक्सेस मेमोरी | रैंडम एक्सेस मेमोरी]] के कारण को संबोधित कर सकते हैं।<ref name="गिरती रैम कीमतें ड्राइव इन-मेमोरी डाटाबेस सर्ज">{{cite web|title=गिरती रैम कीमतें ड्राइव इन-मेमोरी डाटाबेस सर्ज|url=http://blogs.sap.com/innovation/big-data/ram-prices-drive-in-memory-surge-020097|publisher=SAP|access-date=19 January 2013}}</ref><ref name="इन-मेमोरी डेटाबेस का उदय नौकरियों की विस्तृत श्रृंखला को प्रभावित करता है">{{cite news|title=इन-मेमोरी डेटाबेस का उदय नौकरियों की विस्तृत श्रृंखला को प्रभावित करता है|url=http://insights.dice.com/2012/07/13/the-rise-of-in-memory-databases/|newspaper=Dice.com|date=July 13, 2012}}</ref> | ||
Line 13: | Line 13: | ||
== एसीआईडी समर्थन == | == एसीआईडी समर्थन == | ||
{{See also|परमाणुता, संगति, अलगाव, स्थायित्व}} | {{See also|परमाणुता, संगति, अलगाव, स्थायित्व}} | ||
अपने सरलतम रूप में, मुख्य मेमोरी डेटाबेस वाष्पशील मेमोरी | अपने सरलतम रूप में, मुख्य मेमोरी डेटाबेस वाष्पशील मेमोरी उपकरण पर डेटा संचय करते हैं। जब उपकरण शक्ति खो देता है या रीसेट हो जाता है तो ये उपकरण सभी संग्रहीत जानकारी खो देते हैं। इस मामले में, आईएमडीबी को एसीआईडी (परमाणुता, स्थिरता, अलगाव, स्थायित्व) गुणों के स्थायित्व भाग के लिए समर्थन की कमी कहा जा सकता है। वाष्पशील मेमोरी-आधारित आईएमडीबी परमाणुता, स्थिरता और अलगाव के अन्य तीन एसीआईडी गुणों का समर्थन कर सकते हैं और अक्सर करते हैं। | ||
कई आईएमडीबी ने निम्नलिखित तंत्रों के माध्यम से स्थायित्व जोड़ा है: | कई आईएमडीबी ने निम्नलिखित तंत्रों के माध्यम से स्थायित्व जोड़ा है: | ||
* [[ स्नैपशॉट (कंप्यूटर भंडारण) | स्नैपशॉट (कंप्यूटर संचय)]] फ़ाइलें, या, लेन-देन चेकपॉइंट | * [[ स्नैपशॉट (कंप्यूटर भंडारण) | स्नैपशॉट (कंप्यूटर संचय)]] फ़ाइलें, या, लेन-देन चेकपॉइंट पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया छवियां, जो समय पर डेटाबेस की स्थिति को रिकॉर्ड करती हैं। प्रणाली आमतौर पर इन्हें समय-समय पर या कम से कम तब उत्पन्न करता है जब आईएमडीबी नियंत्रित शट-डाउन करता है। जबकि वे डेटा को दृढ़ता का उपाय देते हैं (इसमें प्रणाली क्रैश के मामले में डेटाबेस सब कुछ नहीं खोता है) वे केवल आंशिक स्थायित्व प्रदान करते हैं (क्योंकि 'हाल के परिवर्तन खो जाएंगे)। पूर्ण स्थायित्व के लिए, उन्हें निम्न में से किसी के साथ पूरक करने की आवश्यकता है: | ||
* लेन-देन लॉगिंग, जो | * लेन-देन लॉगिंग, जो साधारण फ़ाइल में डेटाबेस में परिवर्तन रिकॉर्ड करता है और इन-मेमोरी डेटाबेस की स्वत: पुनर्प्राप्ति की सुविधा देता है। | ||
* गैर-वाष्पशील डीआईएमएम (एनवीडीआईएमएम), मेमोरी मॉड्यूल जिसमें डीरैम इंटरफ़ेस होता है, जिसे अक्सर गैर-वाष्पशील डेटा सुरक्षा के लिए एनएएनडी फ़्लैश के साथ जोड़ा जाता है। पहले [[ एनवीडीआईएमएम ]] समाधान बैकअप | * गैर-वाष्पशील डीआईएमएम (एनवीडीआईएमएम), मेमोरी मॉड्यूल जिसमें डीरैम इंटरफ़ेस होता है, जिसे अक्सर गैर-वाष्पशील डेटा सुरक्षा के लिए एनएएनडी फ़्लैश के साथ जोड़ा जाता है। पहले [[ एनवीडीआईएमएम ]] समाधान बैकअप शक्ति स्रोत के लिए बैटरी के बजाय [[ सुपरकैपेसिटर | उत्तमसंधारित्र]] के साथ डिजाइन किए गए थे। इस संग्रहण के साथ, आईएमडीबी पुनःप्रारंभ पर अपने अवस्था से सुरक्षित रूप से फिर से शुरू हो सकता है। | ||
* गैर-वाष्पशील रैंडम-एक्सेस मेमोरी (एनवीआरएएम) | * गैर-वाष्पशील रैंडम-एक्सेस मेमोरी (एनवीआरएएम) आमतौर पर स्थिर रैम के रूप में बैटरी पावर (बैटरी रैम) या एक विद्युत रूप से मिटाने योग्य प्रोग्रामेबल रोम ([[ EEPROM |ईईपीरोम]]) के साथ समर्थित होती है। इस संचयन के साथ री-बूटिंग आईएमडीबी प्रणाली डेटा संचय को उसकी अंतिम सुसंगत स्थिति से पुनर्प्राप्त कर सकता है। | ||
* [[ उच्च उपलब्धता ]] कार्यान्वयन जो डेटाबेस [[ प्रतिकृति (कंप्यूटर विज्ञान) ]] पर निर्भर करता है, प्राथमिक डेटाबेस [[ विफलता ]] की स्थिति में समान स्टैंडबाय डेटाबेस के लिए स्वत: विफलता के साथ। पूर्ण | * [[ उच्च उपलब्धता ]] कार्यान्वयन जो डेटाबेस [[ प्रतिकृति (कंप्यूटर विज्ञान) ]] पर निर्भर करता है, प्राथमिक डेटाबेस [[ विफलता ]] की स्थिति में समान स्टैंडबाय डेटाबेस के लिए स्वत: विफलता के साथ। पूर्ण प्रणाली क्रैश के मामले में डेटा के नुकसान से बचाने के लिए, ऊपर सूचीबद्ध या अधिक तंत्रों के अलावा आईएमडीबी की प्रतिकृति का उपयोग सामान्य रूप से किया जाता है। | ||
कुछ आईएमडीबी डेटाबेस स्कीमा को डेटाबेस के चयनित क्षेत्रों के लिए विभिन्न स्थायित्व आवश्यकताओं को निर्दिष्ट करने की अनुमति देते हैं{{snd}} इस प्रकार, तेजी से बदलते डेटा | कुछ आईएमडीबी डेटाबेस स्कीमा को डेटाबेस के चयनित क्षेत्रों के लिए विभिन्न स्थायित्व आवश्यकताओं को निर्दिष्ट करने की अनुमति देते हैं{{snd}} इस प्रकार, तेजी से बदलते डेटा को आसानी से पुनर्जीवित किया जा सकता है या जिसका प्रणाली के बाद कोई अर्थ नहीं है, शट-डाउन को स्थायित्व के लिए साधारण करने की आवश्यकता नहीं होगी (हालांकि इसे उच्च उपलब्धता के लिए दोहराया जाना होगा), जबकि विन्यास जानकारी को संरक्षण की आवश्यकता के रूप में चिह्नित किया जाएगा। | ||
== ऑन-डिस्क डेटाबेस के साथ हाइब्रिड्स == | == ऑन-डिस्क डेटाबेस के साथ हाइब्रिड्स == | ||
मेमोरी में डेटा | मेमोरी में डेटा संचय करने से प्रदर्शन लाभ मिलता है, यह डेटा संचय का महंगा तरीका है। इसकी लागत को सीमित करते हुए इन-मेमोरी संचय के लाभों को महसूस करने के लिए दृष्टिकोण सबसे अधिक बार एक्सेस किए गए डेटा को इन-मेमोरी और बाकी डिस्क पर संचय करना है। चूंकि मेमोरी में कौन सा डेटा संग्रहीत किया जाना चाहिए और कौन सा डिस्क पर संग्रहीत किया जाना चाहिए, इसके बीच कोई कठिन अंतर नहीं है, कुछ प्रणाली डेटा के उपयोग के आधार पर गतिशील रूप से अद्यतन करते हैं जहां डेटा संग्रहीत किया जाता है।<ref name="intelligent-in-memory">{{cite web | ||
| title=टेराडाटा इन-मेमोरी मैदान में प्रवेश करता है, बुद्धिमानी से ZDNet| website=[[ZDNet]] | | title=टेराडाटा इन-मेमोरी मैदान में प्रवेश करता है, बुद्धिमानी से ZDNet| website=[[ZDNet]] | ||
| url=https://www.zdnet.com/article/teradata-enters-the-in-memory-fray-intelligently/ | | url=https://www.zdnet.com/article/teradata-enters-the-in-memory-fray-intelligently/ | ||
| access-date=July 28, 2017 | | access-date=July 28, 2017 | ||
}}</ref> यह दृष्टिकोण कैश_(कंप्यूटिंग) से काफी अलग है, जिसमें सबसे हाल ही में एक्सेस किए गए डेटा को कैश किया जाता है, जो मेमोरी में | }}</ref> यह दृष्टिकोण कैश_(कंप्यूटिंग) से काफी अलग है, जिसमें सबसे हाल ही में एक्सेस किए गए डेटा को कैश किया जाता है, जो मेमोरी में संचय किए जाने वाले सबसे अधिक एक्सेस किए गए डेटा के विपरीत होता है। | ||
हाइब्रिड दृष्टिकोण के लचीलेपन के बीच संतुलन बनाने की अनुमति मिलती है: | हाइब्रिड दृष्टिकोण के लचीलेपन के बीच संतुलन बनाने की अनुमति मिलती है: | ||
Line 47: | Line 47: | ||
}}</ref> | }}</ref> | ||
विनिर्माण दक्षता संयुक्त इन-मेमोरी/ऑन-डिस्क डेटाबेस | विनिर्माण दक्षता संयुक्त इन-मेमोरी/ऑन-डिस्क डेटाबेस प्रणाली का चयन करने का और कारण प्रदान करती है। कुछ उपकरण उत्पाद लाइनें, विशेष रूप से [[ उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स | उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स]] में, कुछ इकाइयां स्थायी संचय के साथ होती हैं, और अन्य जो संचय के लिए मेमोरी पर निर्भर करती हैं (उदाहरण के लिए [[ सेट टॉप बॉक्स | सेट टॉप बॉक्स]] )। यदि ऐसे उपकरणों को डेटाबेस प्रणाली की आवश्यकता होती है, तो निर्माता कम और ऊपरी लागत पर हाइब्रिड डेटाबेस प्रणाली को अपना सकता है, और कोड के कम अनुकूलन के साथ, क्रमशः अलग-अलग इन-मेमोरी और ऑन-डिस्क डेटाबेस का उपयोग करने के बजाय, इसके डिस्क-कम और डिस्क-आधारित उत्पाद। | ||
एकल डेटाबेस, [[ वेबडीएनए ]] में इन-मेमोरी और ऑन-डिस्क टेबल दोनों का समर्थन करने वाला पहला [[ डेटाबेस इंजन ]] 1995 में जारी किया गया था। | एकल डेटाबेस, [[ वेबडीएनए ]] में इन-मेमोरी और ऑन-डिस्क टेबल दोनों का समर्थन करने वाला पहला [[ डेटाबेस इंजन ]] 1995 में जारी किया गया था। | ||
== संचय मेमोरी == | == संचय मेमोरी == | ||
अन्य भिन्नता में सर्वर में बड़ी मात्रा में गैर-वाष्पशील मेमोरी शामिल होती है, उदाहरण के लिए, फ्लैश मेमोरी चिप्स को डिस्क सरणियों के रूप में संरचित करने के बजाय एड्रेसेबल मेमोरी के रूप में। मेमोरी के इस रूप में डेटाबेस बहुत तेज़ एक्सेस स्पीड को रिबूट और | अन्य भिन्नता में सर्वर में बड़ी मात्रा में गैर-वाष्पशील मेमोरी शामिल होती है, उदाहरण के लिए, फ्लैश मेमोरी चिप्स को डिस्क सरणियों के रूप में संरचित करने के बजाय एड्रेसेबल मेमोरी के रूप में। मेमोरी के इस रूप में डेटाबेस बहुत तेज़ एक्सेस स्पीड को रिबूट और शक्ति लॉस पर दृढ़ता के साथ जोड़ता है।<ref>[https://www.theregister.co.uk/2013/01/30/storage_glory_days/ "Truly these are the GOLDEN YEARS of Storage."]</ref> | ||
== यह भी देखें == | == यह भी देखें == | ||
* रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट | * रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट प्रणाली की तुलना | ||
* [[ वितरित डेटा स्टोर ]] | * [[ वितरित डेटा स्टोर | वितरित डेटा संचय]] | ||
* [[ एंबेडेड डेटाबेस ]] | * [[ एंबेडेड डेटाबेस ]] | ||
* [[ इन-मेमोरी प्रोसेसिंग ]] | * [[ इन-मेमोरी प्रोसेसिंग ]] |
Revision as of 09:45, 28 February 2023
इन-मेमोरी डेटाबेस (आईएमडीबी, या मुख्य मेमोरी डेटाबेस प्रणाली (एमएमडीबी) या मेमोरी रेजिडेंट डेटाबेस) डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली है जो मुख्य रूप से कंप्यूटर डेटा संचय के लिए मुख्य मेमोरी पर निर्भर करता है। यह डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों के विपरीत है जो डिस्क संचय तंत्र को नियोजित करता है। इन-मेमोरी डेटाबेस डिस्क-अनुकूलित डेटाबेस की तुलना में तेज़ होते हैं क्योंकि डिस्क एक्सेस मेमोरी एक्सेस की तुलना में धीमा होता है और आंतरिक अनुकूलन एल्गोरिदम सरल होते हैं और कम सीपीयू निर्देशों को निष्पादित करते हैं। मेमोरी में डेटा तक पहुँचने से डेटा की क्वेरी करते समय लगने वाला समय समाप्त हो जाता है, जो डिस्क की तुलना में तेज़ और अधिक अनुमानित प्रदर्शन प्रदान करता है।[1][2]
अनुप्रयोग जहां प्रतिक्रिया समय महत्वपूर्ण है, जैसे कि दूरसंचार नेटवर्क उपकरण और मोबाइल विज्ञापन नेटवर्क चलाने वाले, अक्सर मुख्य-मेमोरी डेटाबेस का उपयोग करते हैं।[3] आईएमडीबीएस ने बहुत अधिक कर्षण प्राप्त किया है, विशेष रूप से डेटा विश्लेषण स्पेस में, विज्ञान और प्रौद्योगिकी में 2000 के दशक में शुरू हुआ था। 2000 के दशक के मध्य में - मुख्य रूप से मल्टी-कोर प्रोसेसर के कारण जो बड़ी मेमोरी और कम महंगी रैंडम एक्सेस मेमोरी के कारण को संबोधित कर सकते हैं।[4][5]
इन-मेमोरी डेटा संचय के साथ संभावित तकनीकी बाधा रैम की अस्थिरता है। विशेष रूप से बिजली के नुकसान की स्थिति में, जानबूझकर या अन्यथा, वाष्पशील मेमोरी में संग्रहीत डेटा खो जाता है।[6] गैर-वाष्पशील रैंडम-एक्सेस मेमोरी तकनीक की शुरुआत के साथ, इन-मेमोरी डेटाबेस बिजली की विफलता की स्थिति में पूर्ण गति से चलने और डेटा को बनाए रखने में सक्षम होंगे।[7][8][9]
एसीआईडी समर्थन
अपने सरलतम रूप में, मुख्य मेमोरी डेटाबेस वाष्पशील मेमोरी उपकरण पर डेटा संचय करते हैं। जब उपकरण शक्ति खो देता है या रीसेट हो जाता है तो ये उपकरण सभी संग्रहीत जानकारी खो देते हैं। इस मामले में, आईएमडीबी को एसीआईडी (परमाणुता, स्थिरता, अलगाव, स्थायित्व) गुणों के स्थायित्व भाग के लिए समर्थन की कमी कहा जा सकता है। वाष्पशील मेमोरी-आधारित आईएमडीबी परमाणुता, स्थिरता और अलगाव के अन्य तीन एसीआईडी गुणों का समर्थन कर सकते हैं और अक्सर करते हैं।
कई आईएमडीबी ने निम्नलिखित तंत्रों के माध्यम से स्थायित्व जोड़ा है:
- स्नैपशॉट (कंप्यूटर संचय) फ़ाइलें, या, लेन-देन चेकपॉइंट पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया छवियां, जो समय पर डेटाबेस की स्थिति को रिकॉर्ड करती हैं। प्रणाली आमतौर पर इन्हें समय-समय पर या कम से कम तब उत्पन्न करता है जब आईएमडीबी नियंत्रित शट-डाउन करता है। जबकि वे डेटा को दृढ़ता का उपाय देते हैं (इसमें प्रणाली क्रैश के मामले में डेटाबेस सब कुछ नहीं खोता है) वे केवल आंशिक स्थायित्व प्रदान करते हैं (क्योंकि 'हाल के परिवर्तन खो जाएंगे)। पूर्ण स्थायित्व के लिए, उन्हें निम्न में से किसी के साथ पूरक करने की आवश्यकता है:
- लेन-देन लॉगिंग, जो साधारण फ़ाइल में डेटाबेस में परिवर्तन रिकॉर्ड करता है और इन-मेमोरी डेटाबेस की स्वत: पुनर्प्राप्ति की सुविधा देता है।
- गैर-वाष्पशील डीआईएमएम (एनवीडीआईएमएम), मेमोरी मॉड्यूल जिसमें डीरैम इंटरफ़ेस होता है, जिसे अक्सर गैर-वाष्पशील डेटा सुरक्षा के लिए एनएएनडी फ़्लैश के साथ जोड़ा जाता है। पहले एनवीडीआईएमएम समाधान बैकअप शक्ति स्रोत के लिए बैटरी के बजाय उत्तमसंधारित्र के साथ डिजाइन किए गए थे। इस संग्रहण के साथ, आईएमडीबी पुनःप्रारंभ पर अपने अवस्था से सुरक्षित रूप से फिर से शुरू हो सकता है।
- गैर-वाष्पशील रैंडम-एक्सेस मेमोरी (एनवीआरएएम) आमतौर पर स्थिर रैम के रूप में बैटरी पावर (बैटरी रैम) या एक विद्युत रूप से मिटाने योग्य प्रोग्रामेबल रोम (ईईपीरोम) के साथ समर्थित होती है। इस संचयन के साथ री-बूटिंग आईएमडीबी प्रणाली डेटा संचय को उसकी अंतिम सुसंगत स्थिति से पुनर्प्राप्त कर सकता है।
- उच्च उपलब्धता कार्यान्वयन जो डेटाबेस प्रतिकृति (कंप्यूटर विज्ञान) पर निर्भर करता है, प्राथमिक डेटाबेस विफलता की स्थिति में समान स्टैंडबाय डेटाबेस के लिए स्वत: विफलता के साथ। पूर्ण प्रणाली क्रैश के मामले में डेटा के नुकसान से बचाने के लिए, ऊपर सूचीबद्ध या अधिक तंत्रों के अलावा आईएमडीबी की प्रतिकृति का उपयोग सामान्य रूप से किया जाता है।
कुछ आईएमडीबी डेटाबेस स्कीमा को डेटाबेस के चयनित क्षेत्रों के लिए विभिन्न स्थायित्व आवश्यकताओं को निर्दिष्ट करने की अनुमति देते हैं – इस प्रकार, तेजी से बदलते डेटा को आसानी से पुनर्जीवित किया जा सकता है या जिसका प्रणाली के बाद कोई अर्थ नहीं है, शट-डाउन को स्थायित्व के लिए साधारण करने की आवश्यकता नहीं होगी (हालांकि इसे उच्च उपलब्धता के लिए दोहराया जाना होगा), जबकि विन्यास जानकारी को संरक्षण की आवश्यकता के रूप में चिह्नित किया जाएगा।
ऑन-डिस्क डेटाबेस के साथ हाइब्रिड्स
मेमोरी में डेटा संचय करने से प्रदर्शन लाभ मिलता है, यह डेटा संचय का महंगा तरीका है। इसकी लागत को सीमित करते हुए इन-मेमोरी संचय के लाभों को महसूस करने के लिए दृष्टिकोण सबसे अधिक बार एक्सेस किए गए डेटा को इन-मेमोरी और बाकी डिस्क पर संचय करना है। चूंकि मेमोरी में कौन सा डेटा संग्रहीत किया जाना चाहिए और कौन सा डिस्क पर संग्रहीत किया जाना चाहिए, इसके बीच कोई कठिन अंतर नहीं है, कुछ प्रणाली डेटा के उपयोग के आधार पर गतिशील रूप से अद्यतन करते हैं जहां डेटा संग्रहीत किया जाता है।[10] यह दृष्टिकोण कैश_(कंप्यूटिंग) से काफी अलग है, जिसमें सबसे हाल ही में एक्सेस किए गए डेटा को कैश किया जाता है, जो मेमोरी में संचय किए जाने वाले सबसे अधिक एक्सेस किए गए डेटा के विपरीत होता है।
हाइब्रिड दृष्टिकोण के लचीलेपन के बीच संतुलन बनाने की अनुमति मिलती है:
- प्रदर्शन (जो डिस्क पर जाने के बजाय पूरी तरह से मेमोरी में निर्दिष्ट डेटा को छांटने, संग्रहीत करने और पुनर्प्राप्त करने से बढ़ाया जाता है)
- लागत, क्योंकि अधिक मेमोरी के लिए कम खर्चीली हार्ड डिस्क को प्रतिस्थापित किया जा सकता है
- दृढ़ता (कंप्यूटर विज्ञान)
- फॉर्म फैक्टर, क्योंकि रैम चिप्स छोटी हार्ड ड्राइव की मेमोरी संचय घनत्व तक नहीं पहुंच सकता है
क्लाउड कंप्यूटिंग उद्योग में डेटा तापमान, या हॉट डेटा और कोल्ड डेटा शब्द इस संबंध में डेटा को कैसे संग्रहीत किया जाता है, इसका वर्णन करने के लिए उभरा है।[11] हॉट डेटा का उपयोग मिशन-महत्वपूर्ण डेटा का वर्णन करने के लिए किया जाता है जिसे बार-बार एक्सेस करने की आवश्यकता होती है, जबकि कोल्ड डेटा उस डेटा का वर्णन करता है जिसकी कम और कम तत्काल आवश्यकता होती है, जैसे संग्रह या ऑडिटिंग उद्देश्यों के लिए रखा गया डेटा। हॉट डेटा को तेजी से पुनर्प्राप्ति और संशोधन की पेशकश करने वाले तरीकों से संग्रहीत किया जाना चाहिए, अक्सर इन-मेमोरी संचय द्वारा पूरा किया जाता है लेकिन हमेशा नहीं। दूसरी ओर कोल्ड डेटा को अधिक लागत प्रभावी तरीके से संग्रहीत किया जा सकता है और यह स्वीकार किया जाता है कि हॉट डेटा की तुलना में डेटा एक्सेस की गति धीमी होगी। जबकि ये विवरण उपयोगी हैं, गर्म और ठंडे में ठोस परिभाषाएँ नहीं हैं।[11]
विनिर्माण दक्षता संयुक्त इन-मेमोरी/ऑन-डिस्क डेटाबेस प्रणाली का चयन करने का और कारण प्रदान करती है। कुछ उपकरण उत्पाद लाइनें, विशेष रूप से उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स में, कुछ इकाइयां स्थायी संचय के साथ होती हैं, और अन्य जो संचय के लिए मेमोरी पर निर्भर करती हैं (उदाहरण के लिए सेट टॉप बॉक्स )। यदि ऐसे उपकरणों को डेटाबेस प्रणाली की आवश्यकता होती है, तो निर्माता कम और ऊपरी लागत पर हाइब्रिड डेटाबेस प्रणाली को अपना सकता है, और कोड के कम अनुकूलन के साथ, क्रमशः अलग-अलग इन-मेमोरी और ऑन-डिस्क डेटाबेस का उपयोग करने के बजाय, इसके डिस्क-कम और डिस्क-आधारित उत्पाद।
एकल डेटाबेस, वेबडीएनए में इन-मेमोरी और ऑन-डिस्क टेबल दोनों का समर्थन करने वाला पहला डेटाबेस इंजन 1995 में जारी किया गया था।
संचय मेमोरी
अन्य भिन्नता में सर्वर में बड़ी मात्रा में गैर-वाष्पशील मेमोरी शामिल होती है, उदाहरण के लिए, फ्लैश मेमोरी चिप्स को डिस्क सरणियों के रूप में संरचित करने के बजाय एड्रेसेबल मेमोरी के रूप में। मेमोरी के इस रूप में डेटाबेस बहुत तेज़ एक्सेस स्पीड को रिबूट और शक्ति लॉस पर दृढ़ता के साथ जोड़ता है।[12]
यह भी देखें
- रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट प्रणाली की तुलना
- वितरित डेटा संचय
- एंबेडेड डेटाबेस
- इन-मेमोरी प्रोसेसिंग
- इन-मेमोरी डेटाबेस की सूची
- नोएसक्यूएल
- न्यूएसक्यूएल
टिप्पणियाँ
- ↑ "परिभाषा: इन-मेमोरी डेटाबेस". WhatIs.com. Retrieved 19 January 2013.
- ↑ Michael Vizard. "इन-मेमोरी डेटाबेस का उदय". Slashdot. Archived from the original on 1 February 2013. Retrieved 19 January 2013.
- ↑ "टेलीकम्युनिकेशन सिस्टम्स TimesTen के पुनर्विक्रेता के रूप में साइन अप करता है; मोबाइल ऑपरेटरों और वाहक स्थान-आधारित सेवाओं के लिए रीयल-टाइम प्लेटफ़ॉर्म प्राप्त करते हैं". Business Wire. 2002-06-24.
- ↑ "गिरती रैम कीमतें ड्राइव इन-मेमोरी डाटाबेस सर्ज". SAP. Retrieved 19 January 2013.
- ↑ "इन-मेमोरी डेटाबेस का उदय नौकरियों की विस्तृत श्रृंखला को प्रभावित करता है". Dice.com. July 13, 2012.
- ↑ "इन-मेमोरी कंप्यूटिंग: क्या होता है जब बिजली चली जाती है?". Retrieved March 10, 2017.
- ↑ Historically, RAM was not used as a persistent data store and therefore data loss in these instances was not an issue.Whole-system Persistence with Non-volatile Memories http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=160853
- ↑ The Bleak Future of NAND Flash Memory http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=162804
- ↑ AGIGARAM NVDIMM saves data through system failure https://www.embedded.com/electronics-products/electronic-product-reviews/real-time-and-performance/4422291/AGIGARAM-NVDIMM-saves-data-through-system-failure
- ↑ "टेराडाटा इन-मेमोरी मैदान में प्रवेश करता है, बुद्धिमानी से ZDNet". ZDNet. Retrieved July 28, 2017.
- ↑ 11.0 11.1 "क्या अंतर है: हॉट एंड कोल्ड डेटा स्टोरेज". Retrieved July 28, 2017.
- ↑ "Truly these are the GOLDEN YEARS of Storage."
संदर्भ
- Jack Belzer (April 1980). Encyclopedia of Computer Science and Technology - Volume 14: Very Large Data Base Systems to Zero-Memory and Markov Information Source. Marcel Dekker Inc. ISBN 978-0-8247-2214-2.