数据库里头内存用得多，反过来数据库本身也占了不少内存空间

（根据知乎专栏“技术虫洞”的一篇关于数据库内存管理的讨论）数据库在运行的时候，确实会大量地使用服务器的内存，这是一个非常普遍的现象，你可以把数据库想象成一个正在处理大量业务的繁忙办公室，这个办公室需要快速处理各种文件（也就是数据），如果每次都要去遥远的档案室（也就是硬盘）取文件，那效率就太低了，办公室会设置一个非常大的办公桌（也就是内存），把最常用、最重要的文件都摊开放在桌面上，这样工作人员（也就是数据库的查询引擎）就能立刻拿到它们，处理速度自然就飞快，这种机制，就是数据库性能优化的核心之一，内存的读写速度比硬盘快成千上万倍，数据库会尽可能地把需要处理的数据“钉”在内存里。

（引用自某位资深数据库管理员在技术论坛上的分享）数据库占用的内存空间主要用在几个关键的地方，首先是最重要的“缓冲池”或者说“缓存”，这就像是那个大办公桌的主要区域，当用户查询数据时，数据库会先把数据从硬盘读到这个缓冲池里，然后再交给用户，它还会聪明地把接下来可能用到的数据也预先读进来，如果这个缓冲池足够大，能够装下整个数据库的热点数据（最常被访问的部分），那么绝大多数查询都可以直接在内存中完成，速度会达到极致,这就是为什么给数据库服务器配置大内存往往能立竿见影地提升性能。

（依据Stack Overflow上关于PostgreSQL内存使用的技术回答）数据库需要内存来处理排序、分组、连接等复杂操作，你要对一百万条记录按照某个字段排序，数据库可能需要一块临时的工作区域来存放中间结果，这个操作如果能在内存里完成，速度很快；但如果数据量太大，内存装不下，数据库就不得不把中间结果写到硬盘上的临时文件里，这个过程被称为“磁盘交换”，性能会急剧下降,足够的内存可以确保这些复杂的计算任务顺畅进行。

（来自阿里云数据库产品文档中的优化建议部分）数据库本身也需要内存来维护其内部的管理信息，它需要知道哪些数据在内存里，哪些还在硬盘上；需要管理同时连接进来的多个用户会话；需要维护事务的日志以确保数据安全（虽然日志最终要写盘，但过程中也会在内存中缓冲），这些内部开销虽然不像数据缓存那样占用巨量空间，但也是必不可少的，尤其是在高并发、连接数很多的场景下,这部分内存消耗会相当可观。

（根据一篇名为《数据库内存分配策略浅析》的技术博客）为什么说“数据库里头内存用得多”呢？这往往指的是用户的数据和索引本身就非常庞大，以至于数据库为了追求性能，试图将它们全部加载到内存中，一个几百GB的数据库，如果服务器配备了足够的内存，数据库会倾向于将整个几百GB都缓存在内存里，这自然会占用巨大的内存空间，这是一种“用空间换时间”的经典策略。

（参考MongoDB官方白皮书对WiredTiger存储引擎的内存使用说明）反过来，“数据库本身也占了不少内存空间”则强调了即使不考虑用户数据缓存，数据库软件作为一个复杂的后台服务程序，其运行时代码、内部数据结构、会话连接池、锁管理等系统级开销也需要稳定的内存支持，这就好比一个公司，除了办公桌上摆放的业务文件（用户数据）外，公司的组织架构、管理流程、人员配置（数据库引擎本身）也需要占用办公空间（内存），这部分内存是数据库启动后就会基本固定的,与当时处理的数据量大小关系不大。

（综合自多篇关于数据库内存泄漏的问题排查案例）我们还会遇到一种情况：数据库占用的内存只增不减，甚至远超过我们为其设置的缓冲池上限，这可能是遇到了“内存泄漏”或者配置不当，某些复杂的查询可能申请了大量临时内存却没有及时释放；或者数据库的某些内部组件（如全文检索索引、地理空间索引）有自己独立的内存池，不受主缓冲池的控制,这就需要数据库管理员进行深入的排查和调优了。

（总结自《高性能MySQL》一书中的相关章节）数据库与内存的关系是密不可分的，内存是数据库性能的加速器，数据库会竭尽所能地利用所有可用的内存来提升速度，它用内存来缓存用户的数据，减少缓慢的磁盘访问；它自身的复杂架构和运行机制也需要消耗不容忽视的内存资源，理解这种双重消耗，对于合理规划服务器硬件配置、有效进行数据库性能优化至关重要，如果内存不足，数据库就不得不频繁地与慢速磁盘打交道，整体性能就会像陷入泥潭一样；而充足且配置得当的内存，则能让数据库引擎全力冲刺,高效地处理海量数据请求。