用户都希望获得实时信息和个性化的在线体验。然而，网站运行速度太慢，或者加载数据的时间太长都可能会消磨客户的耐心，使客户忠诚度降低。
因此，开发人员迫切需要提升数据库性能。然而，当数据需求超出预期时，实时数据可能难以交付。此时，内存数据库便能很好地解决这类问题。
一、问题一：大规模数据降低了查询性能
客户数据库的容量和表格大小不断增长，传统数据管理方法无法应对数据库的增长趋势。开发人员发现，大规模数据集——无论是通过容量、速度还是可变性来衡量——需要一个可扩展的架构，以便进行高效的存储、操作和分析。随着客户数据库的增长，在数据库中查询单个唯一标识符（Universally Unique Identifier, UUID）愈加困难，缓慢的查询速度使得客户服务质量下降。缓慢的数据库查询使用于创建聚合数据视图的实时数据操作难以执行，也就不能从实时数据中获得启发。
解决方法：将客户查询表和其他与客户相关的数据表移至内存数据库中。
内存数据库的工作方式与其他数据库类似，只是所有数据都存储在DRAM中而不是传统磁盘上。且内存数据库也会定期将数据存储在磁盘上，从而实现持久性和数据恢复。 因为无需花费时间写入磁盘或从磁盘检索，所以内存数据库的性能得到显著增强。内存操作的执行速度比基于磁盘的驱动器快很多倍，也比NVMe 或 SATA 固态磁盘驱动器快得多。这意味着应用程序可以搜索数千万条客户记录，以查找与单个客户相关的信息并实时获取结果。
二、问题二：查询速度太慢，无法立即分析
数据库性能不仅限于提取数据以提供客户记录或存储交易，实时数据库查询还可用来支持业务指标背后的分析，如项目仪表板和故障排除警报。
对于分析而言，数据的质量与其年龄直接相关。较旧的和非常旧的数据对于实时分析和决策制定来说价值较低。
导致查询性能问题的瓶颈可能出现在数据操作流程中的任何环节。数据库搜索和查询操作在计算方面成本高昂，索引和提供搜索结果需要大量资源。
同时摄取数据并查询不同的数据结构（如哈希和JSON文档）是具有挑战性的。这对于基于磁盘的SQL数据库，如Oracle和SQL Server，尤其如此。通常的解决方案是进行数据库性能调优，但由于底层数据库架构和数据库工作负载类型的限制，这种方法只能有限地提升性能。
解决方法：使用实时搜索引擎提供快速的数据分析结果。 实时搜索引擎查询并聚合大规模数据集，立即生成实时的数据。数据分析师随后可以在仪表板、图表或其他应用程序中使用和分析数据。 实时搜索引擎提供：
- 提供亚毫秒级搜索和查询结果的性能以进行精确分析
- 可对海量数据集进行大规模搜索和查询，并提供即时结果
- 占用资源少，对微服务框架友好
Redis Enterprise将数据整合到实时搜索引擎中
三、问题三：主数据表数量增长，在线搜索太慢
另一个常见的数据库问题是在庞大的主数据表上执行重复查找。主数据表有助于定义数据库中的重要数据库实体，通常代表：产品、合作伙伴、供应商和订单。与任何其他数据管理元素一样，随着公司的增长，这些数据表也会增长。当主数据表中的主键或辅助键值达到数百万个时，数据库重复执行大型主数据表查找时会出现性能问题。常见症状是用户搜索明显变慢或应用程序页面出现延迟，特别是在为电子商务网站搜索庞大的产品数据库时。
解决方法：将数据导入、索引和查询负载分布到数据库分区或分片中，并使用二级索引。 地理分布式数据库拓扑结构可以将主数据表扩展到数千万个主键和辅助键。这使得可以进行强大的搜索自动建议和灵活的基于类别的搜索，为在线客户和企业用户提供即时搜索结果。通过将读取和写入操作分布在在多个数据库分区或分片上，可以实现主数据表的大规模扩展和高性能结果搜索。
二级索引是为提供快速数据查找而创建的非主键索引。它们的搜索结果可能包含重复值，例如查找所有制造商列为“Apple”的产品。数据库的二级索引允许在任何数据库字段中灵活快速地搜索主数据表。您可以为单个记录创建成千上万个索引，或者在整个数据库中创建数十万个索引。一旦创建索引，数据库会提供自动索引管理。
