内存数据库
在传统的数据库表中，由于磁盘的物理结构限制，表和索引的结构为B-Tree，这就使得该类索引在大并发的OLTP环境中显得非常乏力，虽然有很多办法来解决这类问题，比如说乐观并发控制，应用程序缓存，分布式等。但成本依然会略高。而随着这些年硬件的发展，现在 服务器 拥有几百G内存并不罕见，此外由于NUMA架构的成熟，也消除了多CPU访问内存的瓶颈问题，因此内存数据库得以出现。
内存的学名叫做Random Access Memory（RAM），因此如其特性一样，是随机访问的，因此对于内存，对应的数据结构也会是Hash-Index，而并发的隔离方式也对应的变成了MVCC，因此内存数据库可以在同样的硬件资源下，Handle更多的并发和请求，并且不会被锁阻塞，而SQL Server 2014集成了这个强大的功能，并不像Oracle的TimesTen需要额外付费，因此结合SSD AS Buffer Pool特性，所产生的效果将会非常值得期待。
SQL Server内存数据库的表现形式
在SQL Server的Hekaton引擎由两部分组成：内存优化表和本地编译存储过程。虽然Hekaton集成进了关系数据库引擎，但访问他们的方法对于客户端是透明的，这也意味着从客户端应用程序的角度来看，并不会知道Hekaton引擎的存在。如图1所示。
图1.客户端APP不会感知Hekaton引擎的存在
首先内存优化表完全不会再存在锁的概念（虽然之前的版本有快照隔离这个乐观并发控制的概念，但快照隔离仍然需要在修改数据的时候加锁），此外内存优化表Hash-Index结构使得随机读写的速度大大提高，另外内存优化表可以设置为非持久内存优化表，从而也就没有了日志（适合于ETL中间结果操作，但存在数据丢失的危险）
下面我们来看创建一个内存优化表：
首先，内存优化表需要数据库中存在一个特殊的文件组，以供存储内存优化表的CheckPoint文件，与传统的mdf或ldf文件不同的是，该文件组是一个目录而不是一个文件，因为CheckPoint文件只会附加，而不会修改，如图2所示。
图2.内存优化表所需的特殊文件组
我们再来看一下内存优化文件组的样子，如图3所示。
图3.内存优化文件组
有了文件组之后，接下来我们创建一个内存优化表，如图4所示。
图4.创建内存优化表
目前SSMS还不支持UI界面创建内存优化表，因此只能通过T-SQL来创建内存优化表，如图5所示。
图5.使用代码创建内存优化表
当表创建好之后，就可以查询数据了，值得注意的是，查询内存优化表需要snapshot隔离等级或者hint，这个隔离等级与快照隔离是不同的，如图6所示。
图6.查询内存优化表需要加提示
此外，由创建表的语句可以看出，目前SQL Server 2014内存优化表的Hash Index只支持固定的Bucket大小，不支持动态分配Bucket大小，因此这里需要注意。
与内存数据库不兼容的特性
目前来说，数据库镜像和复制是无法与内存优化表兼容的，但AlwaysOn，日志传送，备份还原是完整支持。
性能测试
上面扯了一堆理论，大家可能都看郁闷了。下面我来做一个简单的性能测试，来比对使用内存优化表+本地编译存储过程与传统的B-Tree表进行对比，B-Tree表如图7所示，内存优化表+本地编译存储过程如图8所示。
图7.传统的B-Tree表
图8.内存优化表+本地编译存储过程
因此不难看出，内存优化表+本地编译存储过程有接近几十倍的性能提升。
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