ในบางครั้งฐานข้อมูลแบบเรียลไทม์จะคล้ายกับฐานข้อมูลดั้งเดิม ทั้งสองมีไว้เพื่อเก็บข้อมูลและทั้งสองต้องทำการคำนวณ แต่ความเร็วที่ต้องคำนวณให้เสร็จและปริมาณของการคำนวณแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ฐานข้อมูลตามเวลาจริงมีวัตถุประสงค์เพื่อทำการคำนวณแบบเรียลไทม์และไม่ได้จัดทำขึ้นเพื่อเก็บข้อมูลเป็นระยะเวลานาน การออกแบบฐานข้อมูลแบบเรียลไทม์นั้นมีข้อ จำกัด เพิ่มเติมเกี่ยวกับขนาดของฐานข้อมูลและขนาดของการคำนวณและข้อควรพิจารณาและปัจจัยอื่น ๆ อีกมากมายเพื่อให้แน่ใจว่าการคำนวณเสร็จภายในเวลาที่กำหนด มักจะมีกำหนดเวลาที่แตกต่างกันดังนั้นฐานข้อมูลสามารถจัดลำดับความสำคัญของฟังก์ชั่น
ฐานข้อมูลดั้งเดิมถูกสร้างขึ้นเพื่อเก็บข้อมูลเป็นเวลานานและในขณะที่ข้อมูลอาจมีฟังก์ชั่นและการคำนวณที่ใช้กับพวกเขาข้อมูลส่วนใหญ่จะคงอยู่ ฐานข้อมูลเรียลไทม์อยู่ตรงข้าม ข้อมูลมีความอ่อนไหวเป็นส่วนใหญ่โดยมีค่าคงที่เหลือน้อยมากและฐานข้อมูลจะต้องสามารถจัดการกับการคำนวณจำนวนมากได้ ซึ่งหมายความว่าฐานข้อมูลดั้งเดิมจะไม่ทำงานสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์เนื่องจากการออกแบบแตกต่างอย่างสิ้นเชิง
บางทีตัวอย่างที่ดีที่สุดของฐานข้อมูลแบบเรียลไทม์คือฐานข้อมูลตลาดหุ้น ฐานข้อมูลนี้จะต้องสามารถเปลี่ยนแปลงค่าของมันอย่างต่อเนื่องโดยยึดตามปัจจัยหลายอย่างและต้องแม่นยำเพื่อให้ธุรกิจและนักลงทุนเติบโตจากการทำธุรกรรม ตัวอย่างฐานข้อมูลเรียลไทม์อื่น ๆ ได้แก่ ฐานข้อมูลการควบคุมอากาศฐานข้อมูลทางการแพทย์และฐานข้อมูลการวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์
เมื่อฐานข้อมูลดั้งเดิมได้รับการออกแบบโปรแกรมเมอร์จะสร้างกรอบงานที่สามารถจัดเก็บข้อมูลและโปรแกรมที่มีข้อ จำกัด จำนวนเล็กน้อย ฐานข้อมูลแบบเรียลไทม์จำเป็นต้องมีข้อ จำกัด จำนวนมากเพื่อ จำกัด จำนวนข้อมูลที่พวกเขามีและจำนวนธุรกรรมที่สามารถทำได้ดังนั้นการคำนวณสามารถทำได้อย่างรวดเร็ว นี่เป็นเพราะความเร็วของฐานข้อมูลขึ้นอยู่กับปริมาณของข้อมูลที่จัดขึ้นและปริมาณของฟังก์ชั่นการทำงานพร้อมกัน ฐานข้อมูลเรียลไทม์ส่วนใหญ่มีลักษณะแปลกหรือไม่สามารถรวมเข้ากับฐานข้อมูลอื่น ๆ ได้เนื่องจากมีความเชี่ยวชาญสูงสำหรับหนึ่งหัวข้อ
เพื่อตอบสนองข้อ จำกัด ทางโลกหรือความต้องการการคำนวณตามเวลามีระดับความสำคัญสามระดับในฟังก์ชั่น: หนักแน่นและนุ่มนวล สิ่งนี้ดำเนินการตามลำดับจากเร็วสุดไปช้าที่สุดดังนั้นฐานข้อมูลจึงรู้ว่าต้องทำงานอะไรตอนนี้และจะรออะไรอีก ในขณะที่ฟังก์ชั่นทั้งหมดสามารถวางไว้ในลำดับความสำคัญที่ยากนี้อาจทำให้ฐานข้อมูลเรียลไทม์ขนาดใหญ่ที่จะผิดพลาดเนื่องจากการโอเวอร์โหลด
