실시간 데이터베이스 란 무엇입니까?

어떤면에서 실시간 데이터베이스는 기존 데이터베이스와 유사합니다. 둘 다 데이터를 보유하기위한 것이며 계산을 수행해야하지만 계산을 완료해야하는 속도와 계산량은 크게 다릅니다. 실시간 데이터베이스는 실시간으로 계산을 수행하기위한 것이며 장기간 정보를 보관하지 않습니다. 실시간 데이터베이스를 설계하려면 지정된 시간 내에 계산을 수행하기 위해 데이터베이스 크기, 계산 크기 및 기타 여러 고려 사항 및 요소에 대한 제약 조건이 더 많이 필요합니다. 일반적으로 마감 시간이 다르므로 데이터베이스가 기능의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.

기존 데이터베이스는 오랜 시간 동안 데이터를 보유하도록 만들어졌으며, 데이터에 적용되는 기능과 계산이있을 수 있지만 데이터는 대부분 영구적입니다. 실시간 데이터베이스는 반대입니다. 데이터는 거의 변하지 않고 일정하게 유지되며 데이터베이스는 매우 많은 양의 계산을 처리 할 수 ​​있어야합니다. 즉, 디자인이 완전히 다르기 때문에 기존 데이터베이스는 실시간 응용 프로그램에서 작동하지 않습니다.

아마도 실시간 데이터베이스의 가장 좋은 예는 주식 시장 데이터베이스 일 것입니다. 이 데이터베이스는 다양한 요소를 기반으로 지속적으로 가치를 변경할 수 있어야하며 비즈니스와 투자자가 거래에서 번창 할 수 있도록 정확한 상태를 유지해야합니다. 다른 실시간 데이터베이스 예로는 항공 관제 데이터베이스, 의료 데이터베이스 및 과학 분석 데이터베이스가 있습니다.

전통적인 데이터베이스를 설계 할 때 프로그래머는 정보를 저장할 수있는 프레임 워크를 만들고 비교적 적은 수의 제약 조건을 프로그래밍합니다. 실시간 데이터베이스는 보유하고있는 정보의 양과 수행 할 수있는 트랜잭션의 양을 제한하기 위해 매우 많은 제약 조건이 있어야하므로 계산을 신속하게 수행 할 수 있습니다. 데이터베이스 속도는 보유한 데이터 양과 동시에 작동하는 기능의 양에 따라 달라지기 때문입니다. 대부분의 실시간 데이터베이스는 특유의 주제이거나 한 주제에 특화된 다른 데이터베이스와 통합 할 수 없습니다.

시간적 제약 또는 시간 기반 계산 요구를 충족시키기 위해 기능에 세 가지 우선 순위 레벨이 있습니다. 단단하고 단단하며 부드럽습니다. 이것은 가장 빠른 순서에서 가장 느린 순서로 진행되므로 데이터베이스는 현재 작업 할 대상과 대기 할 대상을 알고 있습니다. 모든 기능을 어려운 우선 순위에 둘 수 있지만 과부하로 인해 큰 실시간 데이터베이스가 중단 될 수 있습니다.