OLAP 和 OLTP 的效率——尽管一些制造商正在宣传这一点。到目前为止，大多数现代数据库所能做的最好的事情是在表级别指定是否需要行存储或列存储。
使用“内存”数据库可以显著减少要构建的预先计算的多维数据集的数量，因为计算任何查询几乎都是即时的。由此，我们可以看到信息立方体的彻底消失。
纯内存系统可以设计为完全不依
赖于硬盘运行所需的结构。但由于数据爆炸式增长，大多数系统将进行“内存”优化，并将连接到具有历史数据的传统数据仓库或分布式文件系统（例如 Hadoop 的 HDFS）。
新的商业智能
新的自助式 BI 工具使任何用户都能发现和分析商业洞察。期望信息分析能够实时完成。
在实时系统中实现即时分析
的关键是大幅减少将 OLTP 信息转换为 OLAP 形式所需的时间。直到最近，这是一个非常耗时的过程，称为“提取、转换、加载”（ETL）。但是在“内存”数据库中，可以使用基于日志的复制同步两种结构。
复杂事件处理
内存数据库提供理想解决方案的另一种使用场景是接收大量数 贝宁 WhatsApp 号码列表 据但只需要存储数据更改的系统。一个例子是监测数百万个温度传感器，但只记录特定范围内或存在一些变化的温度传感器。随着不断生成数据的互联网连接设备和传感器的数量不断增长（即所谓的“物联网”），这将成为一种越来越普遍的场景。
内存中 OLTP
随着 2012 年 SQL Server 的发布，微软发布了一项名为 xVelocity 的 尼克·雷诺兹 产品创新与开发经理 技术，该技术为 OLAP 数据库提供“内存”功能。在 SQL Server 的下一个版本（代号为 Hekaton）中，xVelocity 也将支持 OLTP 数据库。该技术包括将 SQL Server 表“转换”为“内存中”的新表，并将一些存储 电子邮件列表 过程“编译”为机器代码。关键的好处是这不需要重新设计数据库或应用程序，而其他行业计划则需要新的架构。