La tecnología de base de datos en formato de filas la
venimos utilizando hace más de cuarenta años, sin embargo, esta se encuentra
obsoleta para los requerimientos de las empresas que están en proceso de su
transformación digital.
Las bases de datos tradicionales cuando consultan
información en el disco para después subirla a la memoria principal generan
cuellos de botella, donde esto dependerá también del tipo de disco que se tenga.
Aun así, siendo disco de estado sólido, o tarjetas flash, continúa siendo más
lento que la memoria.
Además de brindar tiempos extremadamente rápidos de
respuesta a consultas, la analítica en memoria puede reducir o eliminar la
necesidad de indexar datos y almacenar datos pre-agregados en cubos OLAP (procesamiento
analítico en línea) o tablas agregadas. Esta capacidad reduce los costos de
informática y permite una implementación más rápida de aplicaciones de Business
Intelligence (inteligencia empresarial) y Business Analytics (analítica
empresarial).
Las tecnologías en memoria ayudan a lograr mejoras de
rendimiento en transacciones (OLTP) y análisis (OLAP). Dependiendo de su carga
de trabajo, pueden permitir multiplicar el rendimiento del procesamiento de
transacciones, y hasta por ciento de veces más en el caso de las consultas de
análisis, en comparación con las tablas y los índices tradicionales.
Para tal efecto analizamos la tecnología in-memory
computing (computación en memoria), que nos habilita el procesamiento de
grandes cantidades de datos en la memoria principal (RAM) para ofrecer
resultados inmediatos en las transacciones y tareas de análisis.
Hoy
en día muchas de las aplicaciones requieren respuestas en tiempo real, donde se
pueden utilizar base de datos en memoria como solución. Un ejemplo de ellos
sería una aplicación para controlar el tráfico aéreo o venta y reserva de
pasajes, o en industrias en las que el tiempo de respuesta es crítico.
