Profil

Pengenalan

Penyimpanan data dalam memori adalah database yang menyimpan data di memori daripada di disk. Hal ini memungkinkan akses data lebih cepat dan kinerja yang lebih tinggi daripada database berbasis disk tradisional. Penyimpanan data dalam memori, seperti analitik real-time, caching, dan manajemen sesi, sering digunakan dalam aplikasi yang memerlukan kinerja tinggi dan laten rendah.

Karakteristik Kunci

• Data disimpan dalam memori
• Kinerja tinggi dan laten rendah
• Tidak ada I/O disk
• Kapasitas penyimpanan terbatas
• Penyimpanan data yang mudah berubah

Teorema CAP

Penanganan Umum Teorema CAP

Penyimpanan data dalam memori dirancang untuk memprioritaskan konsistensi dan toleransi partisi daripada ketersediaan, menjadikannya cocok untuk aplikasi yang memerlukan kinerja tinggi dan laten rendah.

Jaminan Konsistensi

Penyimpanan data dalam memori biasanya menyediakan konsistensi yang kuat, memastikan bahwa semua node melihat data yang sama secara bersamaan.

Jaminan Ketersediaan

Penyimpanan data dalam memori dirancang untuk memprioritaskan konsistensi dan toleransi partisi daripada ketersediaan, yang berarti bahwa mereka mungkin tidak dapat terus beroperasi jika beberapa node dalam sistem gagal.

Jaminan Toleransi Partisi

Penyimpanan data dalam memori dirancang untuk sangat dapat diskalakan dan menangani jumlah data yang besar di seluruh node. Mereka menggunakan sharding otomatis dan replikasi untuk memastikan bahwa data didistribusikan secara merata di seluruh sistem dan bahwa ia dapat terus beroperasi bahkan jika beberapa node gagal.

Penggunaan

Penggunaan Terbaik

Penyimpanan data dalam memori cocok untuk aplikasi yang memerlukan kinerja tinggi dan laten rendah, seperti analitik real-time, caching, dan manajemen sesi.

Penggunaan Netral

Penyimpanan data dalam memori juga dapat digunakan untuk aplikasi yang memerlukan penyimpanan persisten tetapi mungkin bukan pilihan terbaik untuk aplikasi yang memerlukan kapasitas penyimpanan atau daya tahan yang tinggi.

Penggunaan Terburuk

Penyimpanan data dalam memori mungkin bukan pilihan terbaik untuk aplikasi yang memerlukan kapasitas penyimpanan atau daya tahan yang tinggi atau untuk aplikasi yang memerlukan jaminan ketersediaan yang ketat.

Peran di Desain Sistem

Penyimpanan data dalam memori cocok untuk sistem yang memerlukan kinerja tinggi dan laten rendah, seperti sistem terdistribusi dan aplikasi berbasis cloud.

Data

Model Data

• Model data kunci-nilai
• Database non-relasional
• Keuntungan: kinerja tinggi dan laten rendah, baik untuk analitik real-time dan caching
• Kerugian: kapasitas penyimpanan terbatas, penyimpanan data yang mudah berubah

Bahasa Kueri

• Bahasa kueri NoSQL (misalnya, perintah Redis)
• Keuntungan: sederhana, mudah digunakan, kinerja bagus dengan data kunci-nilai
• Kerugian: mungkin tidak sekuat SQL untuk kueri kompleks

Skalabilitas

Cara Meningkatkan Performa

Pembuatan indeks dan teknik optimasi kinerja lainnya dapat membuat penyimpanan data dalam memori menjadi performa.

Penanganan Lalu Lintas Tinggi

Penyimpanan data dalam memori cocok untuk beban kerja baca-tulis tinggi tetapi mungkin memerlukan pertimbangan partisi data dan replikasi tambahan.

Meningkatkan Skalabilitas Basis Data

Penyimpanan data dalam memori dapat diperbesar secara horizontal melalui sharding otomatis dan replikasi.

Penggunaan dalam Sistem Terdistribusi

Penyimpanan data dalam memori dapat digunakan dalam sistem terdistribusi tetapi mungkin memerlukan pertimbangan partisi data dan replikasi tambahan.

Replikasi

Penyimpanan data dalam memori biasanya menggunakan replikasi otomatis untuk memastikan ketersediaan dan daya tahan data. Praktik terbaik untuk replikasi termasuk menggunakan faktor replikasi setidaknya tiga dan memastikan bahwa replika didistribusikan di beberapa pusat data.

Dalam Praktik

Praktik Terbaik

• Gunakan pembuatan indeks dan teknik optimasi kinerja lainnya untuk meningkatkan kinerja kueri.
• Gunakan faktor replikasi setidaknya tiga untuk memastikan ketersediaan dan daya tahan data.
• Monitor sistem untuk masalah kinerja dan sesuaikan jika perlu.

Kesalahan Umum

• Tidak memahami model data dan bagaimana mempengaruhi kinerja kueri
• Tidak mengonfigurasi replikasi dan sharding dengan benar
• Tidak memantau sistem untuk masalah kinerja

Penyimpanan Data Serupa

• Redis
• Memcached
• Apache Ignite

Bacaan Lanjutan

• “High Performance MySQL: Optimization, Backups, and Replication” oleh Baron Schwartz, Peter Zaitsev, dan Vadim Tkachenko
• “Redis in Action” oleh Josiah L. Carlson