內存數據庫中的自動優化是為了解決什么問題？
入庫過程后的自動優化，是為了解決傳統分布式數據庫甚至Hadoop平臺也非常常見的：在用戶使用一段時間后，發現如果沒有對數據庫的存儲進行人工定時維護，則會引起性能大幅下降的問題。
以柏睿數據的全內存分布式數據庫RapidsDB來具體解釋，RapidsDB的3個自動優化手段，就是解決核心的3個性能影響因素：
第一個是，無論做增刪改操作，數據庫都會自動對相關的列存行段中的數據自動重新排序，保證優秀的查詢性能。第二個是當列存行段內重新排序完成后，其外的行段組會重新做排序組織，進一步使數據有序，二次優化性能。第三個是經過上述2點的優化，有序數據使壓縮率得到提升，數據文件也得到合并，數據文件個數同時也會減少。IO讀寫性能可以在整個使用過程中，一直保存在極高的狀態中。
目前知道的是，這個全內存分布式數據庫RapidsDB已經在國有某大行普惠金融項目應用中運行超過10個月，產品自動優化證明了它的能力和價值。中間經歷過幾次10TB級的數據加載，每天10GB級的數據新增和更新，以及定時的滾動式刪除。過程中，技術團隊無需對數據庫做任何優化干預，相同場景的數據操作沒有任何性能下降的跡象。
審核編輯 黃昊宇
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