Tag: 内存数据库

使用内存数据库存储数百万个临时值的效率如何？

我的应用程序目前存储数百万个Double元素进行计算。 这些值在用于计算结束时运行的特定算法之前只是临时值。 完成此计算后，可以丢弃数百万个值。 如果您需要更多细节，完整的故事就在这里 。 提出的解决方案之一是使用内存数据库。 因此，如果我使用此解决方案，我将使用此数据库将我的值存储在表中以替换我当前的Map<String, List> ，如： create table CALCULATION_RESULTS_XXX ( deal_id varchar2, values number ); （每个计算一个表， XXX是计算ID） 所以在计算过程中，我会做以下事情： 计算开始时，我创建CALCULATION_RESULTS_XXX表。 每次我需要添加一个值时，我都会在此表中插入一条记录。 在计算结束时，我使用表格内容作为我的算法。 最后，我放弃了这张桌子。 正如在其他主题中所解释的那样，目前，我的计算可能会在内存中存储数百Mb的数据，因为30 * 1,000,000的Double列表需要大约240Mb。 现在问题： 如果我使用内存数据库，我的内存消耗是否会降低？ 关于数据库使用（或表创建），数据插入等，我需要注意哪些具体要点？ 我想我会选择H2数据库 。 您认为这是满足我需求的最佳选择吗？

内存数据库简单可靠，支持JPA的快速Java集成测试

如果我使用内存数据库而不是PostgreSQL，我的集成测试会运行得更快。 我使用JPA（Hibernate），我需要一个内存数据库，可以很容易地切换到使用JPA，易于设置和可靠。 它需要支持JPA和Hibernate（或者如果你愿意的话，反之亦然），因为我不想采用我的数据访问代码进行测试。 根据上述要求，哪个数据库是最佳选择？