揭秘SQL Server 2014有哪些新特性(1)-内存数据库

微软SQL Server 2014带来了众多激动人心的创新特性，其中备受瞩目的内存数据库特性无疑是最为引人注目的亮点之一。这一特性并非旨在替代传统的SQL Server，而是作为对其功能的时代性补充。现在，SQL Server已经具备了将数据表完整存入内存的能力，极大地提升了数据处理的效率和速度。那么，接下来让我们一同这个内存数据库的奥秘。

简介

在SQL Server 2014之前，传统的数据库表受限于磁盘的物理结构，通常采用B-Tree结构和索引。在大并发的OLTP环境中，B-Tree结构的表现并不尽如人意，尽管有乐观并发控制、应用程序缓存、分布式等方法来解决这一问题，但成本依然较高。幸运的是，随着硬件技术的飞速发展，现在服务器拥有几百G内存已成为常态，NUMA架构的成熟也消除了多CPU访问内存的瓶颈问题，为内存数据库的出现创造了条件。

内存数据库

内存的学名是Random Access Memory（RAM），其特性是随机访问。与传统的磁盘存储不同，RAM访问数据的方式是Hash-Index。这也意味着并发的隔离方式转变为MVCC（多版本并发控制）。内存数据库能够在同样的硬件资源下处理更多的并发请求，且不会被锁阻塞。SQL Server 2014集成了这一强大功能，与Oracle的TimesTen相比，无需额外付费。结合SSD作为缓冲池的特性，其效果令人期待。

SQL Server内存数据库的表现形式

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。尽管Hekaton集成进了关系数据库引擎，但访问方式对于客户端来说是透明的。这意味着从客户端应用程序的角度来看，并不会感知到Hekaton引擎的存在。

内存优化表彻底改变了锁的概念。它采用Hash-Index结构，使得随机读写的速度大大提高。内存优化表还可以设置为非持久内存优化表，从而去掉日志（适用于ETL中间结果操作，但要注意数据丢失的风险）。

接下来，我们创建一个内存优化表来展示其优化效果。需要在数据库中创建一个特殊的文件组，用于存储内存优化表的CheckPoint文件。与传统的mdf或ldf文件不同，这个文件组是一个目录而不是单个文件，因为CheckPoint文件只会进行追加操作而不会进行修改。

性能测试

为了更直观地展示内存数据库的优势，我们进行了一系列性能测试。我们将对比使用内存优化表+本地编译存储过程与传统的B-Tree表在相同环境下的表现。测试结果显示，内存优化表在查询性能上有着显著的提升。

与内存数据库不兼容的特性

需要注意的是，目前数据库镜像和复制无法与内存优化表兼容。AlwaysOn、日志传送、备份还原等功能是完整支持的。

SQL Server 2014的内存数据库特性为数据处理带来了革命性的变化。通过利用现代硬件的优势，它极大地提高了数据处理的效率和速度。尽管目前还有一些限制和不兼容的特性，但随着技术的不断进步，我们有理由相信未来会有更加完善和强大的表现。对于期待进一步了解和使用这一特性的读者，建议深入研究其原理、最佳实践以及优化方法，以充分利用这一创新特性的优势。图7揭示了传统的B-Tree表的结构与运作方式。而当我们转向图8时，我们看到的不仅仅是内存优化表，更是一种技术革新的体现——内存优化表与本地编译存储过程的完美结合。这种结合所带来的结果令人震撼。相较于传统的B-Tree表，其性能飙升，几乎接近数十倍的提升。这是一种数据管理的飞跃，一种信息技术的奇迹。我们可以深入了解一下这种变革所带来的具体影响。

传统的B-Tree表，作为数据库的核心组成部分，承担着数据存储和检索的重要任务。随着数据量的不断增长，传统的B-Tree表开始面临性能瓶颈。它们依赖于磁盘I/O操作，这在处理大量数据时变得相当缓慢。查询复杂的数据也需要消耗大量的计算资源。这些问题导致了数据处理效率的低下，阻碍了数据的有效利用。

当我们转向内存优化表和本地编译存储过程时，这些问题得到了显著的解决。内存优化表利用高速内存来存储数据，极大地提高了数据的读写速度。与此本地编译存储过程则确保了数据处理的高效性。它们共同工作，实现了数据处理的高速运行。这种结合使得数据库操作更加迅速和高效，从而带来了显著的性能提升。

这种性能的提升不仅仅是数字上的飞跃，更是实际业务应用中的巨大改进。企业可以更好地处理大量数据，提高了业务运营的效率和响应速度。这种技术革新也为未来更多可能性敞开了大门。我们可以预见，随着技术的不断进步，内存优化表和本地编译存储过程的结合将会为数据管理带来更大的创新和突破。这种技术革新不仅提升了数据处理的速度，也为我们打开了通往未来数据世界的大门。