摘 要
随着大数据时代的到来，实时数据分析在金融、医疗、交通等领域的重要性日益凸显，然而传统数据库系统在处理高并发、低延迟的实时数据时面临性能瓶颈。为此，本研究旨在设计一种面向实时数据分析的新型数据库系统，以满足高效数据处理需求。通过引入分布式架构与内存计算技术，结合优化的数据分区策略和索引机制，该系统能够显著提升查询响应速度与吞吐量。实验结果表明，相较于现有方案，所提出的设计在处理大规模实时数据流时可实现更低的延迟和更高的稳定性。
【关键词】实时数据分析；分布式数据库系统；内存计算
目 录
一、引言 1
二、实时数据处理需求分析 1
（一）实时数据分析背景与挑战 1
（二）数据处理性能需求评估 2
（三）关键技术问题识别 2
三、数据库系统架构设计 3
（一）系统架构总体框架 3
（二）实时数据流管理机制 3
（三）存储与索引优化策略 4
四、核心功能模块实现 4
（一）查询处理与优化技术 4
（二）数据一致性保障方法 4
（三）并发控制与负载均衡 5
五、性能测试与应用验证 5
（一）测试环境与指标设定 5
（二）应用场景适配性评估 6
六、结论 6
参考文献 8
