《企業網D1Net》8月22日

去年年底，數據庫和企業管理軟件公司SAP有一個井噴的季度，其業績是該公司40年來最好的。雙位數字的增長及21億美元的利潤：如此形容一點都不差。

 根據紐約時報分析，其業績如此好的原因之一是公司聰明地采用在內存中進行處理的技術。但是，什么是在內存中進行處理的技術，以及它是如何對公司產生幫助的呢？

 你可以把它作為對于數據中心的持續改善。

 Kaizen是一個源于日本的消除不必要的步驟和浪費的簡化制造過程，如消除等待時間。而持續改善工廠的目標之一就是使所有的源材料和零部件接近他們實際使用的地方。

 這正是在內存計算所做的事情。

 內存計算的主要用途之一是龐大的數據集的實時操作。讓我們設想這樣一個例子：Home Depot公司的銷售。這家公司的高管沒有必要去知道每個耙，釘，剪草機的位置，和一個月、甚至是一年2×4，但他們的數據庫可以。當高管的試圖了解銷售的情況，或試圖預測未來的收益，甚至是建立一個經營策略的改變可能會對銷售，物流和收入產生哪些影響的模型，他們都可以用大數據做到。這個數據像是進入工廠的原料。這些材料的越接近工廠，工廠越可以更有效地生產成品：依據這種原理進行業務分析。

 在傳統的數據庫中，數據存在硬盤上，硬盤和你的桌面或傳統筆記本電腦的驅動器類似。數據和服務器的CPU，通過有線連接，所以數據要到達的“工廠”是緩慢和遙遠的，當需要十億字節或者艾字節的數據時，數據庫性能緩慢的主要原因之一是數據存取的時間過長，“原料”不能以足夠快的速度到達所需要的地方。

 在內存中的數據庫，數據就存儲在CPU的旁邊，而不是相距的很遠的地方。并且它不存儲在硬盤驅動器中，當要尋找和讀取數據時，需要硬盤中進行實際的物理旋轉（如CD或舊磁帶盒驅動器），然后數據才能被發送。相反，數據存儲在主內存 – RAM中- 這是瞬間到達，在某些情況下，還能存儲在如USB拇指盤或MacBook Air的固態驅動器中。這使得數據能更快，更方便的到達CPU，這意味著服務器就可以更快的得出那些對基本的國內銷售數據模型的分析。

 由于一個64位數據庫系統的內存的理論極限是180億千兆字節，所以它是不缺乏的內存容量的。此外，就在“工廠”里如公司所愿的處理盡可能多的“原始材料”-數據還是沒有問題的。

 這意味著數百GB的數據分析，報告和預測需要幾秒鐘內就可以完成，而不是幾小時。而這反過來又使企業變得更快，更明智。