記憶體資料庫又稱主存資料庫，是一種主要依靠記憶體來儲存資料的資料庫管理系統。相較於基於磁碟儲存的傳統資料庫，記憶體資料庫的資料讀寫速度可以高出幾個數量級，極大地提高應用效能，更能滿足使用者規模不斷攀升等背景下的高併發、低延時需求。

分析機構Verified Market Research在2020年釋出的市場研究報告顯示，全球記憶體資料庫市場將以19.65%的複合年增長率增長。

記憶體資料庫VS共享記憶體？

記憶體資料庫首個雛形誕生於1976年，90年代商業化記憶體資料庫開始湧現，目前開源記憶體資料庫成為主力軍。早期由於記憶體價格昂貴等原因，記憶體資料庫發展較慢。隨著記憶體技術逐漸成熟，記憶體器件的單位價格快速下降，同時容量密度快速上升，記憶體資料庫的發展越來越快，記憶體資料庫和傳統資料庫混合使用正成為趨勢。

在資料庫技術中，共享記憶體（Shared Memory）是一種多程序之間的通訊方法，僅僅將所有的資料都載入到共享記憶體中無法與記憶體資料庫等同。一方面，資料載入在共享記憶體中，訪問資料過程中的地址對映和轉換依然存在，依舊會消耗CPU資源；另一方面，共享記憶體中的資料要落回磁碟持久化，因此會將鎖和資料分開存放和管理。

而記憶體資料庫技術幾乎把整個資料庫放進了記憶體中，相較於傳統的磁碟讀寫機制，效能有數量級的提升，配合上使用者態協議棧、記憶體大頁等技術，可以比較容易地實現單機幾十萬QPS（每秒查詢率），同時鎖和資料也可以放在一起，使得快取更友好、訪問更快。

同時，隨著非易失記憶體（NVM，Non-Volatile Memory）的出現，還在很大程度上緩解了掉電可能導致記憶體資料遺失的問題，為記憶體資料庫的發展帶來更多機遇。

記憶體資料庫在低延時場景的機遇與挑戰

金融領域有諸多高效能、低延時場景，記憶體資料庫技術的高效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、做市等場景對效能的要求非常高，需要實現低延時、高併發、強一致性、高可用，但這幾方面的業務要求可能會互相矛盾，有的實時計算資料量非常大，計算模型非常複雜，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，市場中主流的記憶體資料庫存在著一些侷限性。

主流記憶體資料庫是針對通用的場景設計的，主要包括鍵值對記憶體資料庫、關係型記憶體資料庫等型別，一般不會有很個性化的最佳化設計，一個完整的業務流程需要多次訪問資料庫，由此帶來的延遲是極速系統所不能接受的，介面封裝也會帶來一定的開銷，即使部署到同一臺伺服器，也只能減少部分網路耗時，因此並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儘可能低的單筆延時）。

基於以上考慮，恆生電子進行了記憶體資料庫的自主研發。

追求極速體驗，恆生電子自研記憶體資料庫

恆生電子自主研發的記憶體資料庫不是典型的關係型記憶體資料庫，但也有一定的資料之間的關聯關係，能夠預處理，因此恆生電子將其定義為物件型弱關係記憶體資料庫。

該記憶體資料庫專注於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最佳化，以達到極致的效能，支援高併發、強一致性事務以及複雜的資料模型，同時可滿足金融關鍵應用系統的高可用要求。

從研發基於記憶體的期貨極速交易系統，到自研記憶體資料庫，再到完善開發工具的適配、不斷進行版本迭代，恆生電子自研的記憶體資料庫已經耕耘了十餘年，至今已有數十個產品/專案基於此開發和上線使用。

在自研記憶體資料庫的支援下，恆生高效能家族透過極速、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，恆生自研記憶體資料庫將深度整合軟硬體，不斷提高效能，在持久化、容器化、資料組織、索引設計、開發工具與配套工具等方面不斷完善，更好地支援相關金融業務場景。