流式数据库对批式数据库的优点

优点如下:

1.流式数据库适合更小的储存。

2.在流式数据处理模式里，数据持续到达，系统及时处理新到达的数据，并不断产生输出。处理过的数据一般丢弃掉，当然也可以保存起来。流式数据处理模式强调数据处理的速度。部分原因是数据产生的速度很快，需要及时进行处理。由于流式数据处理系统能够对新到达的数据进行及时的处理，所以它能够给决策者提供最新的事物发展变化的趋势，以便对突发事件进行及时响应，调整应对措施。

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

流式处理占主导地位，Kafka和Spark成为主流应用

根据数据处理的时效性，大数据处理系统可以分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。

以Hadoop为代表的批处理大数据系统需先将数据汇聚成批，经批量预处理后加载至分析型数据仓库中，以进行高性能实时查询。这类系统虽然可对完整大数据集实现高效的即席查询，但无法查询到最新的实时数据，存在数据迟滞高等问题。

以Spark Streaming、Storm、Flink为代表的流处理大数据系统将实时数据通过流处理，逐条加载至高性能内存数据库中进行查询。此类系统可以对最新实时数据实现高效预设分析处理模型的查询，数据迟滞低。

随着互联网、计算机行业快速发展，企业对数据的时效性越发重视，企业应用也逐渐由批处理数据平台向实时的流数据数据平台转移。以流数据处理为代表的Spark、kafka大数据系统近年来大放异彩，取代了Hadoop的主导地位。

更多数据参考前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

目前关系型内存数据库主要有MySQL（使用内存存储引擎）、SQL Server（In-Memory OLTP)、数蚕内存数据库、Oracle 内存数据库。

MySQL：免费产品，内存存储引擎使用较少。

SQL Server：微软的商业化产品，是为了适应大数据等业务产品新添加的存储引擎，微软SQL语句兼容性好，商业化成熟度高。

数蚕内存数据库：数蚕科技针对中小型企业的内存数据库，目前成熟度较弱，c++接口特性良好，SQL特性较弱，只支持基本的SQL语句 *** 作，不支持事务。

Oracle 内存数据库：基于内存计算的关系数据库， 提供了响应时间极 短且吞吐量极高的应用程序。

非关系型内存数据库主要有FastDB、Memcached和Redis等主流内存数据库。结构简单，支持数据结构多以基础数据结构为主，一般应用于缓存等非关键数据存储，其优点是数据查询速度快，对下层编程接口良好。

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