{"id":61831,"date":"2022-11-14T14:34:07","date_gmt":"2022-11-14T13:34:07","guid":{"rendered":"https:\/\/kinsta.com\/it\/?p=61831&preview=true&preview_id=61831"},"modified":"2023-02-02T14:33:14","modified_gmt":"2023-02-02T13:33:14","slug":"database-in-memory","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinsta.com\/it\/blog\/database-in-memory\/","title":{"rendered":"Perch\u00e9 Usare un Database In-Memory?"},"content":{"rendered":"

Molti siti web e applicazioni archiviano comunemente i loro dati in un database. La lettura e la scrittura dei dati da un database possono influire in modo significativo sulla latenza di un’applicazione. \u00c8 importante ridurre il pi\u00f9 possibile la latenza perch\u00e9 gli utenti si aspettano applicazioni veloci e reattive e i siti web pi\u00f9 veloci hanno prestazioni migliori per l’ottimizzazione dei motori di ricerca<\/a> (SEO).<\/p>\n

La scrittura su un database aggiunge latenza perch\u00e9 i database generalmente scrivono i dati su disco invece di tenerli in memoria. \u00c8 comune che i database applichino la compressione e la crittografia, aggiungendo latenza alla lettura e alla scrittura dei dati. Per superare questi problemi, potete usare un database in-memory per archiviare e recuperare velocemente i dati dalla RAM anzich\u00e9 dal disco.<\/p>\n

Questo articolo spiega come funzionano i database in-memory, alcune opzioni popolari e quali sono i compromessi rispetto a un database standard.<\/p>\n

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Cosa Sono i Database In-Memory?<\/h2>\n

I database in-memory usano la RAM dei dischi rigidi (HDD) o delle unit\u00e0 a stato solido (Solid-State Drives o SSD)<\/a> per archiviare i dati, riducendo drasticamente la latenza<\/a> di lettura e scrittura dei dati. La riduzione della latenza \u00e8 dovuta a due ragioni principali. In primo luogo, l’accesso ai dati dalla memoria \u00e8 pi\u00f9 veloce rispetto a quello da un disco e, in secondo luogo, le strutture di dati utilizzate per archiviare i dati in memoria sono pi\u00f9 semplici rispetto all’archiviazione su disco. Pertanto, l’overhead della CPU \u00e8 minore durante la lettura e la scrittura dei dati.<\/p>\n

Questa bassa latenza ha un costo, perch\u00e9 i dati archiviati in memoria andranno persi se un server si guasta. A differenza dell’archiviazione su disco, la memoria non conserva il suo contenuto in caso di interruzione dell’alimentazione, quindi c’\u00e8 un compromesso tra resilienza e velocit\u00e0.<\/p>\n

I database in-memory sono un’opzione eccellente per le applicazioni che richiedono dati veloci o in tempo reale, come le classifiche o le analisi in tempo reale. Sono utili anche per memorizzare nella cache<\/a> i dati che di solito vengono archiviati in un database basato su disco per ridurre il numero di letture e scritture sul disco e minimizzare la latenza.<\/p>\n

La riduzione della latenza \u00e8 particolarmente importante per i siti web. Gli utenti che trovano un sito web reattivo sono pi\u00f9 propensi a continuare a usarlo. Inoltre, Google e altri motori di ricerca usano la velocit\u00e0 di caricamento dei siti come fattore di SEO. I siti web veloci si posizionano meglio nei risultati di ricerca, aumentando le probabilit\u00e0 che gli utenti visitino il vostro sito.<\/p>\n

I Database In-Memory Spiegati Bene<\/h2>\n

Poich\u00e9 i database in-memory memorizzano i dati nella RAM, hanno una latenza molto pi\u00f9 bassa rispetto a un HDD, che usa parti meccaniche in movimento per accedere alla posizione corretta del disco. L’HDD deve poi leggere i dati e trasferirli attraverso l’interfaccia tra il dispositivo di archiviazione e il computer. Inoltre, anche con le SSD, la RAM \u00e8 ancora fino a 30 volte pi\u00f9 veloce<\/a> grazie ai chip di memoria e all’interfaccia della CPU pi\u00f9 performanti. Alcuni test di benchmarking<\/a> hanno dimostrato che l’utilizzo di MySQL con Redis – un popolare database in-memory – come strato di caching pu\u00f2 ridurre la latenza delle query fino al 25% rispetto all’utilizzo di un database MySQL indipendente.<\/p>\n

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Benchmark con solo MySQL e con MySQL e Redis. (Fonte immagine: DZone<\/a>)<\/figcaption><\/figure>\n

C’\u00e8 un secondo motivo per cui i database in-memory sono veloci. \u00c8 possibile ottimizzare le strutture di dati<\/a> utilizzate dai database in-memory per un recupero pi\u00f9 rapido. Per esempio, i database relazionali usano spesso i B-trees per gli indici<\/a>, consentendo ricerche rapide e supportando la lettura e la scrittura di grandi blocchi di dati su disco. I database in-memory non hanno bisogno di scrivere blocchi di dati su disco e possono scegliere strutture di dati pi\u00f9 performanti, riducendo ulteriormente la latenza. I database in-memory spesso memorizzano e utilizzano i dati cos\u00ec come sono, senza alcuna trasformazione o parsing a livello di database. Anche questo aspetto contribuisce alla riduzione della latenza, in quanto accelera i tempi di lettura e scrittura.<\/p>\n

I database in-memory si sono fatti pi\u00f9 popolari grazie ai miglioramenti tecnologici. Innanzitutto, il prezzo per gigabyte (GB) di RAM \u00e8 diminuito notevolmente negli ultimi 20 anni, rendendo pi\u00f9 accessibile l’uso della memoria per l’archiviazione dei dati. I miglioramenti delle soluzioni di database in-memory e dei servizi cloud gestiti hanno inoltre contribuito ad attenuare alcuni dei loro principali svantaggi.<\/p>\n

Inoltre, i database in-memory come Redis<\/a> sono ora in grado di effettuare lo snapshot dei dati dalla memoria al disco, consentendo il ripristino dei dati in caso di guasto del server. I servizi cloud offrono la georeplicazione, il che significa che le applicazioni possono rimanere in linea grazie al failing over in caso di problemi. La riduzione dei costi e il miglioramento dell’affidabilit\u00e0 hanno reso i database in-memory un’opzione fattibile per le applicazioni e i siti web moderni.<\/p>\n

Vantaggi e Svantaggi dei Database In-Memory<\/h2>\n

I principali vantaggi dei database in-memory sono:<\/p>\n