“Gordon E. Moore, fez sua profecia, na qual o número de transistores dos chips teria um aumento de 100%, pelo mesmo custo, a cada período de 18 meses” (Wikipédia).
Isso significa que o poder de processamento dos chips praticamente dobraria até hoje. Não se sabe ao certo até quando essa lei ira prevalecer. Mas essa teoria esta presente na evolução do computador e principalmente em relação ao poder de processamento. Peças chaves do computador como processador e memória RAM são influenciadas diretamente (o HD que vem sendo substituído por discos de SSD que se mostram extremamente velozes). Em relação a custo e velocidade a memória RAM tem mostrado uma tendência a tornar-se mais vantajosa em relação a custo beneficio.
Normalmente as informações estão salvas em discos rígidos, que apresentam grande volume de espaços, porem com uma velocidade muito inferior a memória RAM e processador. Surge então, uma nova proposta tratando-se de SGDB, banco de dados em memória(IMDB). Tecnologia está que promete acelerar drasticamente o processo. Os fabricantes de SGDB já mostram-se adaptados a esse nova maneira, mais adiante veremos alguns dos mais conhecidos.
Quando se tem um volume de terabytes e pouco tempo para analisar?
Trabalhar com mais informações e de forma mais rápida tende sempre a gerar melhores resultados. Velocidade e agilidade são primordiais, imaginem computadores analisando informações para a cura do câncer, ou big datas projetando ações futuras para as ações da empresa, não há tempo para perder ou esperar. Atualmente o volume de dados e informações pode ultrapassar terabytes e analisar estes grandes volumes de informações são fundamentais para a melhor tomada de decisão. Porém, isso pode tomar um tempo que não temos.
No entanto, você deve estar pensando “mas a memória RAM é volátil, não é muito arriscado perder dados?”. Se pensou assim, você está parcialmente certo, a RAM é volátil, ou seja, uma queda de luz, ou simples desligar da máquina poderiam levar seu banco para o espaço. Mas esse é o primeiro problema percebido e o primeiro a ser tratado. Os bancos de dados em memória irão sim utilizar o disco rígido ou memórias flash, para a persistência de dados. É como se um backup estive-se nessa memória permanente porém o processo e execução dos dados ocorre diretamente na RAM. Ai está o ganho de performasse sem correr o risco de perder informação. Dessa forma a utilização dos dados sempre presentes na memória otimiza a performance eliminando o tempo duplo gasto na transferência dos arquivos do banco de dados para o buffer e vice-versa.
Mesmo sendo uma tecnologia relativamente nova já existem muitas opções, pagas ou gratuitas. Aqui veremos algumas das mais conhecidas, SAP Hanna, Oracle Database in-Memory, MongoDB
Interessou-se pelo assunto, vamos ver a seguir alguma opções tratando-se de IMDB.
SAP HANA:
Spa é uma empresa alemã que atualmente é uma das maiores referências em gestão empresarial. Através de excelentes frameworks que alinham seus processos eliminando a margem de erro.
Acesse qualquer dado a partir de qualquer dispositivo, transforme os dados em recursos inteligentes. Alta disponibilidade e segurança, com ferramentas de monitoramento e serviços locais ou em nuvem. Capaz de produzir insights valiosos em tempo real.
Recursos oferecidos pelo SAP HANNA são:
- Serviço de Banco de dados
- Processamento de funções analíticas
- Desenvolvimento de app
- Acesso a dados
- Administração
- Segurança
saiba mais em: https://www.sap.com/brazil/product/technology-platform/hana.html
Oracle Database In-Memory:
Atuante em mais de 145 países. Especializada no desenvolvimento e comercialização de hardware e softwares e referencia mundial em banco de dados.
- Analise de dados em tempo real
- Dados relevante na velocidade de um toque
- Centro de serviços para o consumidor
- Altíssima compatibilidade
- 100x mais rápido em buscas (Queries)
- Pronto para a nuvem
Saiba mais em: https://www.oracle.com/GOTO/IN-MEMORY
Mondongo in-memory Storege Engine:
Fundada em 2007 por Dwight Merriman, Eliot Horowitz and Kevin Ryan. É uma tecnologia open source que traz consigo uma ideologia com os seguintes princípios:
- pensar grande para ir longe,
- fazer é o que importa,
- construir em conjunto,
- ser intelectualmente honesto e
- fazer o que você quer
MongoDB é uma excelente alternativas para banco de dados não relacionais. Seus pontos chaves são:
- Alta performasse
- Rica linguagem de busca (Query language)
- Alta disponibilidade
- Scalabilidade horizontal
- suporte para vários mecanismos de armazenamento
Veja como configurar o mongodb para trabalhar in-memory: https://docs.mongodb.com/manual/core/inmemory/
Escolher banco de dados in-memory?
Como acompanhamos no início do artigo, fazer rápido é essencial. E fazer certo é fundamental, aqui acompanhamos ferramentas que de fato influenciam na velocidade e performance com que você pode trabalhar as informações no seu negócio. Analise sempre a situação, veja qual solução é ideal para sua empresa.
Conheça também outros modelos de banco de dados:
Banco de Dados não relacionais
Tags: Bando dados, imdb, mongodb, oracle, database in-memory, sap hanna
Referencias:
Oracle Database In-Memory – Youtube
A Comparative Study of Main Memory Databases and Disk-Resident Databases F. Raja, M.Rahgozar, N. Razavi, and M. Siadaty
https://www.sap.com/brazil/product/technology-platform/hana.html
https://www.oracle.com/GOTO/IN-MEMORY
https://docs.mongodb.com/manual/core/inmemory/
https://docs.oracle.com/cd/E18283_01/timesten.112/e14261/overview.htm
Autor: João Mello Corrêa