Vad är en databas i realtid?
En realtidsdatabas liknar på vissa sätt en traditionell databas. Båda är avsedda att hålla data, och båda måste utföra beräkningar, men hastigheten med vilken beräkningar måste genomföras och mängden beräkningar skiljer sig väsentligt. En databas i realtid är avsedd att utföra beräkningar i realtid och är inte gjord för att hålla information under lång tid. Att designa realtidsdatabaser innebär många fler begränsningar för storleken på databasen och storleken på beräkningar - och många andra överväganden och faktorer - för att säkerställa att beräkningarna görs inom en viss tid. Det finns vanligtvis olika tidsfrister, så databasen kan prioritera funktioner.
Traditionella databaser är gjorda för att hålla data under lång tid och även om data kan ha funktioner och beräkningar tillämpade på dem är uppgifterna i stort sett bestående. En realtidsdatabas är motsatsen. Uppgifterna är till stor del formbara, med mycket lite kvarvarande konstant, och databasen måste kunna hantera en mycket stor mängd beräkningar. Detta innebär att en traditionell databas inte fungerar för en realtidsapplikation, eftersom designen är helt annorlunda.
Det bästa exemplet på en realtidsdatabas är kanske en aktiemarknadsdatabas. Denna databas måste kunna ständigt ändra sina värden baserat på en mängd olika faktorer och måste förbli korrekt så att företag och investerare trivs från transaktioner. Andra realtidsdatabasexempel inkluderar luftkontrolldatabaser, medicinska databaser och vetenskapliga analysdatabaser.
När en traditionell databas designas skapar programmeraren ett ramverk där information kan lagras och programmerar ett relativt litet antal begränsningar. Databaser i realtid måste ha ett mycket stort antal begränsningar för att begränsa mängden information de har och mängden transaktioner de kan göra, så att beräkningarna kan göras snabbt. Detta beror på att databashastigheten är beroende av mängden data som hålls och mängden funktioner som fungerar samtidigt. De flesta realtidsdatabaser är idiosynkratiska eller kan inte integreras med andra databaser eftersom de är mycket specialiserade för ett ämne.
För att uppfylla tidsmässiga begränsningar eller tidsbaserade beräkningsbehov finns tre prioritetsnivåer placerade på funktioner: hårt, fast och mjukt. Detta går i ordning från snabbast till långsammare, så databasen vet vad man ska arbeta med nu och vad som kan vänta. Samtidigt som alla funktioner kan placeras på den hårda prioriteten, kan detta göra att en stor realtidsdatabas kraschar på grund av överbelastning.