想了解內存數(shù)據庫的應用優(yōu)勢，舉個具體的例子來說明應該會更直觀生動。

拿運營商來舉例，某家運營商的云能力中心現(xiàn)在用的是基于磁盤架構數(shù)據庫（如MySQL），但是隨著業(yè)務的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了數(shù)據量大、無索引條件下的多表關聯(lián)的復雜查詢性能瓶頸、查詢頻率高、并發(fā)大、數(shù)據庫負載高的問題，想解決這些問題，他們決定把數(shù)據庫替換成分布式內存數(shù)據庫。

于是該運營商云能力中心找來了廠商做測試，其中有家廠商柏睿數(shù)據的分布式內存數(shù)據庫RapidsDB尤其適合電信行業(yè)多維復雜業(yè)務分析場景，完全滿足不斷發(fā)展的提速增效的高要求，也適用于未來眾多的報表實時分析、即席查詢、機器學習等行業(yè)領域。因為他們能實現(xiàn)租戶經營分析系統(tǒng)（簡稱經分系統(tǒng)）的明細數(shù)據查詢、多維度復雜分析、可視化指標服務等提速訴求；解決原基于磁盤架構數(shù)據庫（如MySQL）檢索與分析的性能瓶頸問題，通過內存化數(shù)據的關鍵計算節(jié)點，精簡化數(shù)據的預處理流程，有效提升了系統(tǒng)開發(fā)與運行效率。

報表分析方面，能實現(xiàn)海量數(shù)據復雜查詢的秒級響應，可直查明細數(shù)據報表，減少預聚合和預處理操作，大大提升開發(fā)效率。即席查詢方面，能面對個性化的數(shù)據查詢訴求，可靈活選擇數(shù)據源和查詢條件，無需擔心因為非專業(yè)人員提交SQL腳本低效而導致的運行超時。機器學習方面，能有效支撐數(shù)據科學家和數(shù)據分析師對原始數(shù)據的機器學習等訴求，顯著提升即時預測分析的效益。

所以，優(yōu)勢不言而喻了。

審核編輯：符乾江