什么是内存数据库？
内存数据库是保存在计算机主内存 (RAM) 中并由内存数据库管理系统控制的数据库。在内存数据库中分析信息时，仅使用 RAM。
与标准的基于磁盘的数据库相比，内存数据库可以实现更快的读取和写入。在传统数据库中，每个活动都需要从磁盘写入/读取，即输入/输出 (IO) 活动。这个增加的步骤减慢了基于磁盘的系统。
虽然内存数据库在您喜欢读取或写入记录时不会进入存储设备并查看整个堆栈，但您可以即时访问存储在内存中的数据。
我们为什么要使用它们？
数以百万计的小工具（例如安全和安全设备）每分钟都会生成数据。对这些数据进行实时分析至关重要。为了分析实时数据，企业需要高性能的数据库解决方案。内存数据库通过加速数据库流程来帮助公司提高生产力。它还使他们能够利用大数据的优势。
将内存数据库与编程语言集成可以提高开发人员的效率和有效性。它允许开发人员处理内存中的数据、提交对内存的修改、主动缓存数据、根据需要恢复更改以及动态修改定义。
Python 还支持各种运行良好的内存数据库。让我们看看排名前五的内存数据库。
1.Redis
Redis 是一个分布式缓存和内存数据库。它有几个功能数据结构，可以快速访问数据。键和值构成了 Redis 数据结构。Redis 不是将数据保存在表和行中，而是将一组标识符（键）和数据存储在数据字典（值）中。Redis 还包括许多数据类型，例如二进制安全文本、组、集合和散列。
Redis 还支持不同的编程语言。当与 Python 等语言结合使用时，Redis 可以以最少的配置执行快速且节省内存的计算。需要 Python-Redis 客户端才能连接到 Redis 并将其与 Python 一起使用。我们将在此过程中使用 Redis-py，因为它易于使用和配置。
2.SQLite
SQLite 是一个 C 模块，它支持基于磁盘的数据库，不需要专门的服务器程序，并且可以使用非标准 SQL 查询语言进行访问。SQLite 可用于多个程序中的数据存储。
在将代码移动到更强大的数据库（如 PostgreSQL 或 Oracle）之前，使用 SQLite 设计应用程序也是可行的。内存中 SQLite 数据库存储在内存中而不是磁盘上。
Python SQLite3 模块将 Python 连接到 SQLite 数据库。它是一个标准化的 Python DBI API 2.0，为与 SQLite 数据库通信提供了一个简单的接口。这个模块包含在 Python 2.5x 之后的版本中。因此，无需单独安装。
3.Memgraph
Memgraph 是一个在内存中运行的图形数据库，它支持实时运行的图形应用程序。您的流媒体网络直接连接到 Memgraph。可以从各种来源摄取数据，包括 Kafka、SQL 和纯 CSV 文件。
Memgraph 提供了一个标准化的 API，用于使用 Cypher 查询数据，Cypher 是一种流行的声明式查询语言，易于设计、理解和调整以提高效率。
属性图数据模型通过按照实体、属性和连接存储数据来实现这一点。它是一种简单实用的解决方案，可以在不依赖复杂 SQL 模式的情况下对许多实际问题进行建模。
Memgraph 使用 Cypher 并与 Python 生态系统紧密集成，使得创建和分发基于图形的应用程序变得简单。pymgclient 是一个基于 Python 的 Memgraph 数据库适配器。它仅与 Python 3.0 兼容。
4.Aerospike
Aerospike 是一个可以处理大量数据的高性能 NoSQL 数据库。Aerospike 能够支持具有实时事务需求的关键任务应用程序。这些任务负责在金融机构、广告技术和电子商务等行业提供有根据的及时判断。
Aerospike 的内存速度使应用程序开发更容易。如果您使用 NoSQL 而不是 MySQL 来提高速度和可扩展性，您将需要具有技术专长的内存数据库。
Aerospike 还支持 Python 的集成。您可以使用 Aerospike 客户端创建一个使用 Aerospike 集群作为其数据库的 Python 应用程序。客户端负责维护集群的连接。
5.Hazelcast
Hazelcast IMDG（内存数据网格）是一个基于 Java 构建的开源共享内存数据库。它在服务器集群上分发和复制数据，从而实现完整的功能、灵活性和轻松的水平扩展。
典型的数据库将数据保存在服务器的硬盘上，然后在需要处理它们时将它们放入内存中进行分析。Hazelcast 平台从一开始就将数据保留在内存中，无需从磁盘中获取数据并加快处理速度。将数据保存在 RAM 中，在设备集群上分发和复制，然后在本地计算。
Hazelcast 有多种流行语言的 API，包括 Python。Hazelcast Python 客户端允许您与 Hazelcast 集群交互并使用它。客户端提供了一个异步的基于 Future 的 API，可以在各种场景中使用。
