传统数据库挑战加剧，基于国产芯片的内存数据库表现如何？

随着云计算和互联网技术的迅速发展，用户场景和数据量的增长给传统数据库带来了前所未有的挑战，同时也对CPU性能提出更高的要求。在国产化替代背景下，基于国产芯片的新型数据库解决方案受到广泛关注。

近日，某单位在海光CPU基础上成功实现内存数据库运行。本文将通过该项目实践，带大家一窥国芯对内存数据库的支撑力，进而解锁更多先进的数据库应用场景。

传统数据库面临的挑战

数据规模的增长：随着业务的发展，数据量呈现爆炸式增长。传统数据库在存储、备份和恢复大量数据方面面临着巨大的压力。再者，数据访问速度的要求：现代应用往往需要实时或近实时的数据访问和响应。传统数据库在处理大量并发请求时可能遇到性能瓶颈。

数据多样性挑战：除了传统的结构化数据外，现在还包括大量的半结构化和非结构化数据，如社交媒体数据、日志文件、图片和视频等。传统数据库在处理这些数据时可能显得力不从心。

可用性和扩展性：现代应用需要数据库具备高可用性和可扩展性，以应对业务的快速增长和突发流量。传统数据库在这方面可能难以满足需求。

为了应对这些挑战，许多企业开始寻求新的数据库解决方案，如内存数据库、分布式数据库和NoSQL数据库等。

这些新型数据库技术通常具有更高的性能、更好的可扩展性和更低的成本，能够更好地适应新数据时代的需求。同时，随着云计算技术的发展，数据库即服务（DBaaS）等新型服务模式也逐渐兴起，为企业提供了更加灵活、高效的数据库解决方案。

什么是内存数据库？

顾名思义，“内存数据库”是指将数据主要存储在计算机的主内存（RAM）中，而非传统的磁盘存储中，从而直接进行操作的数据库。由于RAM的访问速度远超过磁盘。内存数据库的主要特点包括：

主拷贝或工作版本常驻内存：这意味着活动事务主要与内存中的实时数据进行交互，而不是与磁盘上的数据进行交互。 抛弃传统的磁盘数据管理方式：内存数据库基于内存中的数据重新设计了其体系结构，并在数据缓存、快速算法和并行操作方面进行了优化。 高性能：由于数据存储在内存中，内存数据库通常能够提供比传统磁盘数据库高得多的数据处理速度，这种速度提升通常可以达到10倍以上。 实时计算与快速响应：内存数据库特别适合用于需要实时计算和分析的场景，例如金融交易、物联网设备监控等。

内存数据库对CPU的需求

内存数据库对CPU的需求非常高，因为它们需要处理大量的数据操作和查询，而这些操作通常需要在极短的时间内完成。以下是内存数据库对CPU的一些主要需求：

目前，国产处理器迭代发展快速，各家主流处理器都有自己的特色和能力，海光处理器此前在某单位应用于精准营销业务场景。面向内存数据库对CPU的基本需求，为避免大量的工作、人力、成本投入，该单位对主流国产处理器进行了调研和前期的测试评比，最终选择海光高端处理器作为内存数据库的基础支撑。

海光处理器测试评价：

海光7300处理器具备32物理核64线程能够并行处理批量查询和事务，同时并发运行的线程对内存数据库的查询性能和处理能力上有显著的提高。 在时钟频率方面，海光处理器≥2.9GHz的全核心处理频率能够为内存数据库提供更快的指令执行和数据处理速度。 海光处理器的末级缓存有着64MB，在数据访问的命中率方面能够减少访问主内存的次数，从而提高命中率。内存数据库经常需要读取和写入大量数据，因此CPU的缓存能力越大越好。 海光芯片架构拥有丰富的指令集，如SSE*、AVX*、内存访问指令（-prefetch*）、原子操作指令（如MFENCE, LFENCE, SFENCE）等，对于内存数据库的应用价值非常关键。 内存数据库对加解密有着较大的需求，包括数据保护、完整性验证、安全审计和规性、数据防泄漏等等，内存数据库需要采用适当的加解密算法和密钥管理策略，同时对国密的SM2/3/4的使用比较急迫。海光内存的安全处理器完全胜任，不仅避免了使用额外的加密设备增加硬件成本，最重要的是对国密硬件的加解密速度，经过简单改造应对内存数据库实时性，改造后对内存数据库的性能影响降到了最低。 对于内存数据库来说，使用支持ECC的CPU和内存模块是非常重要的。当内存发生错误时，ECC技术可以识别并纠正这些错误，从而避免数据损坏或丢失。在使用内存数据库的时候，为了保证对数据完整性和可靠性的高要求方面，海光7000系列处理器支持x4、x8、Chipkill等相关技术，采用采用里德-索罗门码RS(140,128)算法：可在128bit数据中纠正8bit数据，支持每128bit数据最大检错能力16bit。这一点已经在众多国芯中保持领先。

内存数据库的应用场景

海光处理器在安全、性能、可靠性等方面能够支撑内存数据库在各个方面的应用表现。内存数据库因其将数据存储在计算机的主内存中而具有极高的性能，被广泛应用于需要高性能数据处理和快速响应的场景：

实时应用：内存数据库能够提供毫秒级别的访问速度，非常适合于实时应用，如在线广告投放、金融交易等。在这些场景中，快速的数据访问和处理能力至关重要，内存数据库能够确保数据实时更新和快速响应。 大数据处理：对于需要实时处理海量数据的情况，如大数据分析、实时报表等，内存数据库也表现出色。通过将数据存储在内存中，内存数据库能够提供较高的并发处理能力，有效应对大数据处理带来的挑战。 科学计算：科学模型计算、风险模拟分析等需要大量复杂计算的应用场景，也可以从内存数据库中受益。内存数据库能够将大量数据保持在内存中，从而大大提高计算效率。 电信业务：内存数据库在电信业务领域也有广泛的应用，如核心网、CRM、精确营销等。在这些场景中，内存数据库能够提供快速的数据访问和处理能力，支持复杂的业务逻辑和实时交互。