Co je databáze v reálném čase?
Databáze v reálném čase je v některých ohledech podobná tradiční databázi. Oba mají za cíl uchovávat data a oba musí provádět výpočty, ale rychlost, při které musí být výpočty dokončeny a množství výpočtů se výrazně liší. Účelem databáze v reálném čase je provádět výpočty v reálném čase a není vytvořena tak, aby byla informace po dlouhou dobu uchovávána. Navrhování databází v reálném čase zahrnuje mnoho dalších omezení velikosti databáze a velikosti výpočtů-a mnoha dalších úvah a faktorů-, aby se zajistilo, že výpočty jsou prováděny ve stanovené době. Obvykle existují různé doby termínu, takže databáze může upřednostňovat funkce. Naopak je databáze v reálném čase. Data jsou do značné míry kunná, s velmi malou zbývající konstantní a DATABASE musí být schopna zvládnout velmi velké množství výpočtů. To znamená, že tradiční databáze nebude fungovat pro aplikaci v reálném čase, protože design je úplně jiný.
Možná nejlepším příkladem databáze v reálném čase je databáze akciových trhů. Tato databáze musí být schopna neustále měnit své hodnoty na základě velkého množství faktorů a musí zůstat přesné, aby podnikům a investorům prosperovaly transakce. Mezi další příklady databáze v reálném čase patří databáze řízení vzduchu, lékařské databáze a databáze vědecké analýzy.
Když je navržena tradiční databáze, programátor vytvoří rámec, kde lze informace ukládat a programovat relativně malý počet omezení. Databáze v reálném čase musí mít velmi velké množství omezení, aby se omezil množství informací, které drží, a množství transakcí, které mohou provést, takže výpočty can být prováděn rychle. Je to proto, že rychlost databáze závisí na množství držených dat a na množství funkcí pracujících současně. Většina databází v reálném čase je idiosynkratická nebo je nelze integrovat do jiných databází, protože jsou vysoce specializovány na jedno téma.
Abychom vyhověli časovým omezením nebo potřebám výpočtu založeného na čase, na funkcích jsou umístěny tři úrovně priorit: tvrdé, pevné a měkké. To jde v pořadí od nejrychlejších po nejpomalejší, takže databáze ví, na čem nyní pracovat a co může čekat. Zatímco všechny funkce mohou být kladeny na tvrdou prioritu, může to způsobit, že velká databáze v reálném čase zmizí kvůli přetížení.