內存數據庫又稱主存數據庫，是一種主要依靠內存來存儲數據的數據庫管理系統。相較于基于磁盤存儲的傳統數據庫，內存數據庫的數據讀寫速度可以高出幾個數量級，極大地提高應用性能，更能滿足用戶規模不斷攀升等背景下的高并發、低延時需求。
分析機構Verified Market Research在2020年發布的市場研究報告顯示，全球內存數據庫市場將以19.65%的復合年增長率增長。
內存數據庫VS共享內存？
內存數據庫首個雛形誕生于1976年，90年代商業化內存數據庫開始涌現，目前開源內存數據庫成為主力軍。早期由于內存價格昂貴等原因，內存數據庫發展較慢。隨著內存技術逐漸成熟，內存器件的單位價格快速下降，同時容量密度快速上升，內存數據庫的發展越來越快，內存數據庫和傳統數據庫混合使用正成為趨勢。
在數據庫技術中，共享內存（Shared Memory）是一種多進程之間的通信方法，僅僅將所有的數據都加載到共享內存中無法與內存數據庫等同。一方面，數據加載在共享內存中，訪問數據過程中的地址映射和轉換依然存在，依舊會消耗CPU資源；另一方面，共享內存中的數據要落回磁盤持久化，因此會將鎖和數據分開存放和管理。
而內存數據庫技術幾乎把整個數據庫放進了內存中，相較于傳統的磁盤讀寫機制，性能有數量級的提升，配合上用戶態協議棧、內存大頁等技術，可以比較容易地實現單機幾十萬QPS（每秒查詢率），同時鎖和數據也可以放在一起，使得緩存更友好、訪問更快。
同時，隨著非易失內存（NVM，Non-Volatile Memory）的出現，還在很大程度上緩解了掉電可能導致內存數據遺失的問題，為內存數據庫的發展帶來更多機遇。
內存數據庫在低延時場景的機遇與挑戰
金融領域有諸多高性能、低延時場景，內存數據庫技術的高性能讀寫優勢無疑為交易、合規、風控、清算等場景帶來了更大的“極速”空間，但同時也面臨著一些挑戰。
例如，在證券交易方面，量化、做市等場景對性能的要求非常高，需要實現低延時、高并發、強一致性、高可用，但這幾方面的業務要求可能會互相矛盾，有的實時計算數據量非常大，計算模型非常復雜，在具體實施時需要實現相對的平衡。
面對金融領域的低延時需求，市場中主流的內存數據庫存在著一些局限性。
主流內存數據庫是針對通用的場景設計的，主要包括鍵值對內存數據庫、關系型內存數據庫等類型，一般不會有很個性化的優化設計，一個完整的業務流程需要多次訪問數據庫，由此帶來的延遲是極速系統所不能接受的，接口封裝也會帶來一定的開銷，即使部署到同一臺服務器，也只能減少部分網絡耗時，因此并不適合對延時要求極低的場景，如要求10微秒以內完成一筆交易（極速系統的首要追求就是盡可能低的單筆延時）。
基于以上考慮，恒生電子進行了內存數據庫的自主研發。
追求極速體驗，恒生電子自研內存數據庫
恒生電子自主研發的內存數據庫不是典型的關系型內存數據庫，但也有一定的數據之間的關聯關系，能夠預處理，因此恒生電子將其定義為對象型弱關系內存數據庫。
該內存數據庫專注于極速交易等低延時場景，能夠根據業務進行針對性的設計和優化，以達到極致的性能，支持高并發、強一致性事務以及復雜的數據模型，同時可滿足金融關鍵應用系統的高可用要求。
從研發基于內存的期貨極速交易系統，到自研內存數據庫，再到完善開發工具的適配、不斷進行版本迭代，恒生電子自研的內存數據庫已經耕耘了十余年，至今已有數十個產品/項目基于此開發和上線使用。
在自研內存數據庫的支持下，恒生高性能家族通過極速、穩定、高可用的產品體驗，正在助力行業整體在低延時場景加速。未來，恒生自研內存數據庫將深度整合軟硬件，不斷提高性能，在持久化、容器化、數據組織、索引設計、開發工具與配套工具等方面不斷完善，更好地支持相關金融業務場景。
