内存数据库如何发挥内存优势
如何掌握在内存中处理海量数据的诀窍？
如何掌握在内存中处理海量数据的诀窍？
内存中处理海量数据的几种方法：
(1)Bloom Filter：是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。
(2)Hash: 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。
(3)Bit-Map：Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value， 而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。
(4)堆(Heap)：堆排序具有空间原址性：任何时候都只需要常数个额外的元素空间存储临时数据，堆排序引入了一种算法设计技巧：使用一种我们称为“堆”的数据结构来进行信息管理。堆不仅用在堆排序中，而且它也可以用来构造一种有效地优先队列。在Java和Lisp中它被引申为垃圾收集存储机制。
(5)双层桶划分：事实上，与其说双层桶划分是一种数据结构，不如说它是一种算法设计思想。面对一堆大量的数据我们无法处理的时候，我们可以将其分成一个个小的单元，然后根据一定的策略来处理这些小单元，从而达到目的。
(6)数据库索引：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是一种数据结构。
(7)倒排索引(Inverted Index)：倒排索引是一种以关键字和文档编号结合，并以关键字作为主键的索引结构。倒排索引分为两个部分：第1个部分：由不同索引词（index term）组成的索引表，称为词典（lexicon）。其中保存了各种中文词汇，以及这些词汇的一些统计信息（例如出现频率nDocs），这些统计信息用于各种排名算法（Ranking Algorithm） [Salton 1989Witten 1994]；第2个部分：由每个索引词出现过的文档集合，以及命中位置等信息构成，也称为记录表（posting file）或记录列表（posting list）。
(8)外排序：外部排序常采用的排序方法也是归并排序，这种归并方法由两个不同的阶段组成：第一：采用适当的内部排序方法对输入文件的每个片段进行排序，将排好序的片段（成为归并段）写到外部存储器中（通常由一个可用的磁盘作为临时缓冲区），这样临时缓冲区中的每个归并段的内容是有序的。第二：利用归并算法，归并第一阶段生成的归并段，直到只剩下一个归并段为止。
(9)Trie树：Trie树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。
(10)MapReduce：是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念”Map（映射）”和”Reduce（归约）”，是它们的主要思想，。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对(Mapper的输入键值)映射成一组新的键值对(Mapper的输出键值)，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组(即相同的键的数据发送到同一个reduce上，并进行合并处理)。
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腾讯数据库有多少内存？
腾讯数据库有1300万g内存
腾讯数据库是当前容量最多的数据库。所以腾讯不可能用中小型的数据库，如当前的主流数据库sql server等