运行长度编码（Run-Length Encoding, RLE）： 当一列中存在大量连续重复的值时，RLE可以非常高效地表示数据，例如，“AAAAABBC”可以被编码为“5A2B1C”。
增量编码（Delta Encoding）： 适用于时间序列数据或有序数据，只存储相邻值之间的差值，这些差值通常较小，可以采用更少的比特位存储。
数据类型优化： 尽可能使用最小的数据类型来存储数据，例如，对于0-255的整数，使用单字节而非默认的四字节整数。
这些压缩技术不仅节省了内存，还能减少CPU在处理数据时从内存读取的数据量，间接提升缓存命中率和处理速度。
传统数据库中常见的锁机制在内存数据库中可能成为瓶颈，因为CPU的速度 新西兰电话号码库 与锁竞争带来的延迟相比更为显著。因此，内存数据库倾向于使用非阻塞（lock-free）或无锁（wait-free）的数据结构和算法，以最大化并行处理能力：
无锁哈希表/B树： 通过原子操作（如Compare-and-Swap, CAS）来更新数据结构，避免了传统锁带来的上下文切换和竞争开销。
多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control, MVCC）： 这是一种广泛应用于内存数据库的并发控制机制。当事务修改数据时，它不会直接修改原始数据，而是创建数据的新版本。这样，读取事务可以访问旧版本的数据，而写入事务可以并发进行，从而减少了读写冲突，提升了系统的并发吞吐量。每个事务都看到一个一致的数据快照。
为CPU缓存优化： 内存数据库的数据结构设计还会考虑到CPU的缓存层级（L1, L2, L3 Cache）。通过优化数据布局，使得相关数据尽可能地连续存储，增加CPU缓存的命中率，减少从主内存读取数据的次数。