{"id":46667,"date":"2022-11-14T14:50:09","date_gmt":"2022-11-14T13:50:09","guid":{"rendered":"https:\/\/kinsta.com\/dk\/?p=46667&preview=true&preview_id=46667"},"modified":"2023-08-24T11:16:06","modified_gmt":"2023-08-24T10:16:06","slug":"in-memory-database","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinsta.com\/dk\/blog\/in-memory-database\/","title":{"rendered":"Skal du bruge en In-Memory-database?"},"content":{"rendered":"

Mange websteder og applikationer gemmer normalt deres data i en database. L\u00e6sning og skrivning af data fra en database kan p\u00e5virke en applikations latenstid betydeligt. Det er vigtigt at reducere latenstiden s\u00e5 meget som muligt, da brugerne forventer hurtige og responsive applikationer, og hurtigere websteder fungerer bedre med hensyn til s\u00f8gemaskineoptimering<\/a> (SEO).<\/p>\n

Skrivning til en database \u00f8ger latenstiden, fordi databaser generelt skriver data til en disk i stedet for at holde dem i hukommelsen. Det er almindeligt, at databaser anvender komprimering og kryptering, hvilket \u00f8ger latenstiden ved l\u00e6sning og skrivning af data. For at overvinde disse udfordringer kan du bruge en in-memory-database til hurtig lagring og hentning af data fra RAM i stedet for en disk.<\/p>\n

I denne artikel diskuteres det, hvordan in-memory-databaser fungerer, nogle popul\u00e6re muligheder og nogle af kompromiserne i forhold til en standarddatabase.<\/p>\n

<\/div><\/kinsta-auto-toc>\n

Hvad er in-memory databaser?<\/h2>\n

In-memory-databaser bruger RAM i stedet for harddiske (HDD) eller SSD-drev (Solid State Drives)<\/a> til at lagre data, hvilket reducerer latenstiden<\/a> for l\u00e6sning og skrivning af data drastisk. Reduktionen af latenstiden skyldes to hoved\u00e5rsager. For det f\u00f8rste er adgang til data fra hukommelsen hurtigere end fra en disk, og for det andet er de datastrukturer, der anvendes til lagring af data i hukommelsen, mere enkle end disklagring. Derfor er CPU-overheadet lavere, n\u00e5r der l\u00e6ses og skrives data.<\/p>\n

Denne lave latenstid har en pris, fordi de data, der er lagret i hukommelsen, g\u00e5r tabt, hvis en server fejler. I mods\u00e6tning til disklagring bevarer hukommelsen ikke sit indhold ved str\u00f8msvigt, s\u00e5 der er tale om en afvejning af modstandsdygtighed i forhold til hastighed.<\/p>\n

In-memory-databaser er en fremragende mulighed for applikationer, der kr\u00e6ver hurtige data eller data i realtid, f.eks. leaderboards eller realtidsanalyser. De er ogs\u00e5 nyttige til caching<\/a> af data, som du normalt gemmer i en diskbaseret database for at reducere antallet af l\u00e6sninger og skrivninger til disken og minimere latenstiden.<\/p>\n

Det er is\u00e6r vigtigt at reducere latenstiden for websteder. Brugere, der finder webstedet responsivt, er mere tilb\u00f8jelige til at forts\u00e6tte med at bruge det. Desuden bruger Google og andre s\u00f8gemaskiner ogs\u00e5 websteds indl\u00e6sningshastigheder som en faktor i SEO. Hurtige websteder rangerer bedre i s\u00f8geresultaterne, hvilket \u00f8ger chancerne for, at brugerne bes\u00f8ger dit websted.<\/p>\n

Forklaringer om in-memory-databaser<\/h2>\n

Da in-memory-databaser lagrer data i RAM, har de langt lavere latenstid end en harddisk, som bruger mekaniske, bev\u00e6gelige dele til at f\u00e5 adgang til den korrekte diskplacering. HDD’en skal derefter l\u00e6se dataene og overf\u00f8re dem via gr\u00e6nsefladen mellem lagerenheden og computeren. Selv med SSD’er er RAM stadig op til 30 gange hurtigere<\/a> p\u00e5 grund af de mere effektive hukommelseschips og CPU-interface. Nogle benchmarking-tests<\/a> har vist, at brugen af MySQL med Redis – en popul\u00e6r in-memory-database – som et caching-lag kan reducere foresp\u00f8rgselslatenstiden med op til 25% i forhold til brugen af en standalone MySQL-database.<\/p>\n

\"En
Benchmarks med kun MySQL og med MySQL og Redis. (Billedkilde: DZone<\/a>)<\/figcaption><\/figure>\n

Der er en anden grund til, at in-memory-databaser er hurtige. Du kan optimere de datastrukturer<\/a>, der bruges af in-memory-databaser, s\u00e5 de kan hentes hurtigere. For eksempel bruger relationelle databaser ofte B-trees til indekser<\/a>, hvilket giver mulighed for hurtige s\u00f8gninger, samtidig med at de underst\u00f8tter l\u00e6sning og skrivning af store datablokke til disken. In-memory-databaser beh\u00f8ver ikke at skrive datablokke til disken og kan v\u00e6lge mere effektive datastrukturer, hvilket yderligere reducerer latenstiden. In-memory-databaser lagrer og bruger ofte data som de er, uden nogen transformation eller parsing i databaselaget. Dette bidrager ogs\u00e5 til at reducere latenstiden, da det fremskynder b\u00e5de l\u00e6se- og skrivetiden.<\/p>\n

In-memory-databaser er blevet mere popul\u00e6re som f\u00f8lge af teknologiske forbedringer. For det f\u00f8rste er prisen pr. gigabyte (GB) RAM blevet v\u00e6sentligt lavere i de sidste 20 \u00e5r, hvilket har gjort det mere overkommeligt at bruge hukommelse til datalagring. Forbedringer i in-memory-databasel\u00f8sninger og administrerede cloud-tjenester har ogs\u00e5 v\u00e6ret med til at afhj\u00e6lpe nogle af deres st\u00f8rste ulemper.<\/p>\n

Desuden kan in-memory-databaser som Redis<\/a> nu tage snapshots af data fra hukommelsen til disken, hvilket g\u00f8r det muligt at genskabe data, hvis en server svigter. Cloud-tjenester tilbyder geo-replikation, hvilket betyder, at applikationer kan forblive online ved at g\u00e5 over i tilf\u00e6lde af et problem. Denne omkostningsreduktion og forbedring af p\u00e5lideligheden har gjort in-memory-databaser til en mulig l\u00f8sning for moderne applikationer og websteder.<\/p>\n

Fordele og ulemper ved in-memory-databaser<\/h2>\n

De vigtigste fordele ved in-memory-databaser er f\u00f8lgende:<\/p>\n