Wygląda na to, że szukasz magazynu kluczy i wartości opartego na dysku, który działa nawet wtedy, gdy dane nie mieszczą się w pamięci.
Podobnie jak wspomniany @Ofer Zelig, post jest względny. Myślę jednak, że warto przyjrzeć się zarówno benchmarkom wydajności, jak i przewodnikom operacyjnym dla danej bazy danych. Wiele, w tym Redis, określa, że należy zapewnić wystarczającą ilość pamięci, aby wszystkie dane (lub wszystkie indeksy) mogły zmieścić się w pamięci. To może być kosztowne w przypadku niektórych aplikacji.
Proponuję rzucić okiem na FoundationDB. Jego domyślny storage engine, "ssd", jest przeznaczony dla dużych baz danych, które nie mieszczą się w pamięci. Modele performance benchmarks wykorzystują duży zestaw danych, który nie pasuje do pamięci RAM, dzięki czemu można sprawdzić, czy jest wystarczająco szybki.
Jako bonus FoundationDB jest zaprojektowany do pracy jako klaster rozproszony i obsługuje wiele modeli danych.
Pełne ujawnienie: Jestem inżynierem w FoundationDB.
MemcacheDB używa BurkeleyDB jako backendu przy użyciu protokołu memcached. Wydajność prawdopodobnie będzie bardzo podobna do prostej BDB. –
Definiuje to jako _ "mechanizm trwałego przechowywania dla szybkiego i niezawodnego przechowywania i pobierania obiektów opartych na wartości klucza" _ więc domyślam się, że "szybkie" jest względne. Zakładam, że jest szybki dla innych rozwiązań opartych na dyskach. Nie dostaniesz się tak szybko, jak w przypadku baz danych opartych na pamięci, takich jak Redis. –