Резидентная база данных ( англ. in-memory database, IMDB ) — база данных , размещаемая в оперативной памяти . Резидентная СУБД — система управления резидентными базами данных, один из видов программных систем, работающих в парадигме ( англ. ).

Резидентные СУБД за счёт оптимизаций, возможных в условиях хранения и обработки в байтоадресуемой оперативной памяти, обеспечивают лучшее быстродействие, чем СУБД, работающие с базами данных на устройствах постоянного хранения, как правило, с блочной организацией, и подключаемых по шинным или сетевым интерфейсам. При этом размер резидентной базы данных ограничен ёмкостью оперативной памяти узла. Для ряда резидентных СУБД реализуются техники репликации и сегментирования , позволяющие работать с единой резидентной базой данных на нескольких узлах. Поскольку оперативная память энергозависима , то используется запись с предварительным журналированием на энергонезависимом устройстве для обеспечения целостности базы данных при внезапной перезагрузке , то есть, работа с резидентной базой не исключает зависимости от производительности подсистемы ввода-вывода (хотя и снижает её).

Широко применяются для приложений, где время отклика имеет решающее значение, в частности, в задачах управления телекоммуникационным оборудованием, для торгов в реальном времени . В качестве эффективных сценариев для применения резидентных баз данных отмечаются и ( англ. ).

Первые реляционные резидентные СУБД появились в 1990-х годы, среди них — (1992) и (1997, приобретена Oracle в 2005 году). Популярность направление получило с удешевлением удельной стоимости серверных модулей оперативной памяти и развитием резидентной СУБД SAP Hana (2010). К середине 2010-х годов дополнительными механизмами для работы с резидентными базами данных оснащены основные коммерческие реляционные СУБД ( Oracle Database — in-memory option, DB2 — Blu, MS SQL Server ). Другим получившим развитие в 2010-е годы направлением в рамках движения NoSQL стали резидентные СУБД класса « ключ — значение », обеспечивающие элементарные возможности доступа по ключу и высокую производительность в условиях горизонтальной масштабируемости .

Литература

• Fabrizio Biscotti, W. Roy Schulte, Donald Feinberg, Massimo Pezzini, Kurt Schlegel, Roxane Edjlali, Keith Guttridge. Market Guide for In-Memory Computing Technologies. — Gartner, 2015. — № G00276054 .
• In Memory Data Management and Analysis / Arun Jagatheesan, Justin Levandoski, Thomas Neumann, Andrew Pavlo (eds.). — Springer, 2015. — (Lecture Notes in Computer Science). — ISBN 978-3-319-13959-3 .