内存表 / 加速

Oracle

-- Keep the table in memory with Database In-Memory:
ALTER TABLE orders INMEMORY;
-- Memory size (init parameter):
ALTER SYSTEM SET inmemory_size = 4G SCOPE=SPFILE;

Oracle Database In-Memory 将频繁查询的表以列式格式保存在内存中以加速分析（单独许可）。对于 OLTP，Buffer Cache 和 KEEP 池也会将频繁访问的块保留在内存中。内存方案通过磁盘上的行格式保持持久性。

PostgreSQL

-- Fast table without durability (writes no WAL):
CREATE UNLOGGED TABLE temp_calc (id int, data text);
-- Session-private temporary table (tends to stay in memory):
CREATE TEMP TABLE session_data (id int) ON COMMIT DELETE ROWS;

PostgreSQL 没有专门的内存表引擎；UNLOGGED 表跳过 WAL 写入以加快写入速度（崩溃时内容丢失；不具备持久性）。TEMP 表在会话期间存在，并尽可能通过 temp_buffers 保存在内存中。热数据缓存在 shared_buffers 中。

MySQL

-- Table using the MEMORY (HEAP) storage engine:
CREATE TABLE cache_table (
  id INT PRIMARY KEY,
  data VARCHAR(100)
) ENGINE=MEMORY;

MySQL MEMORY（原 HEAP）存储引擎将表数据完全保存在 RAM 中；速度非常快，但服务器重启时数据丢失（结构保留）。它不支持 BLOB/TEXT，并使用固定行长。对于需要持久化的热数据，推荐使用 InnoDB 缓冲池。

SQL Server

-- In-Memory OLTP: memory-optimized table
CREATE TABLE dbo.session_state (
  id INT NOT NULL PRIMARY KEY NONCLUSTERED,
  data NVARCHAR(100)
) WITH (MEMORY_OPTIMIZED = ON, DURABILITY = SCHEMA_AND_DATA);

SQL Server In-Memory OLTP（Hekaton）通过内存优化表（MEMORY_OPTIMIZED=ON）和无闩锁结构提供高并发 OLTP。DURABILITY=SCHEMA_AND_DATA 保证数据持久；SCHEMA_ONLY 只保留 schema。需要内存优化文件组。

MongoDB

-- Hot data is kept in the WiredTiger cache automatically.
-- Set the cache size (default ~50% of RAM):
// mongod --wiredTigerCacheSizeGB 8
// or in the configuration: storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB

MongoDB 没有单独的内存表类型（旧的 In-Memory Storage Engine 仅限 Enterprise，且已弃用）。默认的 WiredTiger 引擎将频繁访问的数据和索引保存在内存缓存中，以提升读取速度；操作系统文件缓存也有贡献。

Redis

# Redis already runs entirely in memory; nothing extra is needed.
# Persistence and memory policy settings:
CONFIG SET maxmemory 4gb
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

Redis 将所有数据保存在 RAM 中；这正是其速度的设计来源。持久化由 RDB（快照）和/或 AOF（命令日志）提供。maxmemory 上限和淘汰策略（LRU/LFU/random）决定内存满时的行为。

Elasticsearch

-- Not applicable: there is no fully in-memory table mode.
# Place hot data on fast nodes with a hot/cold architecture:
PUT sale/_settings
{ "index.routing.allocation.require.data": "hot" }

Elasticsearch 将数据存储在磁盘上（Lucene 段）；没有专门的内存表引擎。速度依赖操作系统文件缓存（page cache）、doc_values 和 hot-warm-cold 架构。充足的 RAM 和 heap 设置对性能至关重要。