AWS數(shù)據(jù)庫(kù)介紹,aws免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)-ESG跨境

AWS數(shù)據(jù)庫(kù)介紹,aws免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)

AWS數(shù)據(jù)庫(kù)介紹

當(dāng)有人問(wèn)：數(shù)據(jù)庫(kù)分哪幾類(lèi)？

我們通常的回答是：關(guān)系型的和非關(guān)系型的。

這個(gè)答案沒(méi)毛病，但是略顯簡(jiǎn)單粗暴。如果深究一下，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)還有很多種型。

有種分類(lèi)方法，把數(shù)據(jù)庫(kù)分成了8個(gè)大類(lèi)：你沒(méi)看錯(cuò)，是數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)庫(kù)庫(kù)庫(kù)庫(kù)庫(kù)庫(kù)！

為什么要分這么細(xì)呢？因?yàn)闀r(shí)代不同了，現(xiàn)代化應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)處理的要求越來(lái)越苛刻。

傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，發(fā)展了幾十年，遵從ACID原則，強(qiáng)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)一致性，擅長(zhǎng)事務(wù)處理。

事務(wù)處理這個(gè)功能很重要，比如用銀行卡轉(zhuǎn)賬，必須保證對(duì)方賬戶錢(qián)增加的同時(shí)，而你的賬戶對(duì)應(yīng)地減少了，中間出了差錯(cuò)，數(shù)據(jù)庫(kù)就要“回滾”。

多少年來(lái)的金融級(jí)交易，都離不開(kāi)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的支撐，而企業(yè)大量的ERP、CRM系統(tǒng)，都是靠關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)扛著的。

可是，隨著社交、電商、IoT等業(yè)務(wù)和應(yīng)用蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)尤其是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)爆發(fā)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有點(diǎn)獨(dú)木難支。

于是，數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)入了八仙過(guò)海，各顯神通的時(shí)代，不同的數(shù)據(jù)庫(kù)在各自的崗位上，提供了獨(dú)特的價(jià)值。

舉個(gè)例子，在電商的場(chǎng)景下，用戶的主要身份信息賬號(hào)密碼等，一般存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)里。

但用戶的“購(gòu)物車(chē)”，有人放了1件商品，有的剁手黨可能會(huì)放100件商品，用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)就很不靈活。

這時(shí)候，鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)就派上了用場(chǎng)，用“鍵值對(duì)”來(lái)存儲(chǔ)用戶的購(gòu)物車(chē)信息，水平可以任意擴(kuò)展。

再比如在交通和制造場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)需要按照時(shí)間順序進(jìn)行存儲(chǔ)，這里的時(shí)間不只是一個(gè)度量標(biāo)準(zhǔn)，不是一個(gè)字段，而是一個(gè)坐標(biāo)的主坐標(biāo)軸。

這時(shí)候，就需要時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)，有點(diǎn)像我們的常見(jiàn)的股票交易數(shù)據(jù)，橫軸是時(shí)間，縱軸是不同時(shí)間下的所有數(shù)據(jù)。

再比如社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，需要快速查找某人與某人的關(guān)系。

此時(shí)如果使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)，可以快速get到結(jié)果，但是用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，需要大量的查詢時(shí)間，甚至超時(shí)。

總之，應(yīng)用千差萬(wàn)別，數(shù)據(jù)豐富多彩，要想應(yīng)用跑的爽，就要投其所好，選最合適的數(shù)據(jù)庫(kù)。

而且如今，大多數(shù)現(xiàn)代應(yīng)用，都不是單一類(lèi)型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)支撐，往往眾人拾柴，各干自己擅長(zhǎng)的一部分。

所以，對(duì)于架構(gòu)師來(lái)說(shuō)，根據(jù)自家業(yè)務(wù)，把數(shù)據(jù)庫(kù)選好、規(guī)劃好很重要，同時(shí)，還要有DBA來(lái)配置和管理數(shù)據(jù)庫(kù)。

想想就很頭大！

有沒(méi)有供應(yīng)商，能夠提供一攬子解決方案呢？

還真有，那就是Amazon Web Services(AWS)，上面提到的8種類(lèi)別的數(shù)據(jù)庫(kù)，AWS全部提供！

AWS能提供的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型和引擎太多，我們就挑幾類(lèi)來(lái)講講吧。

首先還是說(shuō)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，雖然數(shù)據(jù)庫(kù)分類(lèi)這么多，但站C位的還是“關(guān)系”，大多數(shù)系統(tǒng)的主數(shù)據(jù)都還是用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。

AWS的托管式Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)服務(wù)，提供了多種引擎。

不管開(kāi)發(fā)者習(xí)慣用哪種，商用的Oracle、SQL Server，開(kāi)源的MySQL、MariaDB、PostgreSQL，在AWS上都能找到。

同時(shí)，AWS還提供了一套自家特色RDS方案，這就是著名的「極光」數(shù)據(jù)庫(kù)——Amazon Aurora。

Amazon Aurora提供MySQL和PG兩種兼容引擎，跨3個(gè)AZ最多提供15個(gè)讀副本、6份數(shù)據(jù)拷貝，跨區(qū)橫向擴(kuò)展讀寫(xiě)，跨區(qū)復(fù)制。

“極光普照”之下，吞吐量是MySQL的5倍、PG的3倍，成本卻只有傳統(tǒng)商業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)的十分之一。

看到“3AZ”，是不是擔(dān)心部署和管理很復(fù)雜？沒(méi)關(guān)系，Amazon Aurora是全托管的，所有操作，云上幫你全簡(jiǎn)化。

同時(shí)，Amazon Aurora跟AWS上的機(jī)器學(xué)習(xí)、BI、分析類(lèi)的組件可以深度集成，你甚至不需要專(zhuān)業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)，用標(biāo)準(zhǔn)的SQL語(yǔ)句就能進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)了。

著名的虎牙直播，就采用了Amazon Aurora數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案，相對(duì)靜態(tài)的信息，使用Amazon Aurora存儲(chǔ)，動(dòng)態(tài)的信息則使用Amazon DynamoDB存儲(chǔ)。

除了性能比MySQL好太多以外，故障恢復(fù)也是極速的，異常狀態(tài)下，10s內(nèi)就能自動(dòng)實(shí)現(xiàn)故障轉(zhuǎn)移，終端用戶無(wú)感知。

另外，虎牙直播的Nimo TV是出海業(yè)務(wù)，利用AWS全球數(shù)據(jù)庫(kù)功能，可以就近部署，提升用戶本地體驗(yàn)。

我們?cè)賮?lái)說(shuō)說(shuō)AWS上的其它非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)吧。

當(dāng)下最流行的緩存數(shù)據(jù)庫(kù)是Redis和Memcached，AWS提供Amazon ElastiCache，兼容這兩種引擎，為實(shí)時(shí)應(yīng)用提供亞毫秒延遲。

如果談到文檔數(shù)據(jù)庫(kù)，大家肯定會(huì)對(duì)MongoDB很熟悉，AWS的Amazon DocumentDB提供對(duì)MongoDB的兼容能力。

不止于兼容，Amazon DocumentDB比標(biāo)準(zhǔn)的MongoDB托管服務(wù)快兩倍，支持自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移，并在3個(gè)AZ上提供6份數(shù)據(jù)副本。

AWS上的圖數(shù)據(jù)庫(kù)托管服務(wù)叫做Amazon Neptune，可存儲(chǔ)數(shù)十億的“關(guān)系”，查詢起來(lái)，延遲是毫秒級(jí)別的。

Amazon Neptune被廣泛應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜、生命科學(xué)、IT運(yùn)維等領(lǐng)域。

還有寬表數(shù)據(jù)庫(kù)Amazon Keyspaces，分類(lèi)賬數(shù)據(jù)庫(kù)Amazon QLDB，以及剛剛上新的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)Amazon Timestream……

總之，只有想不到的，沒(méi)有AWS做不到的。

講到這里，我想大家對(duì)AWS云上數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的類(lèi)型和能力，大概都心中有數(shù)了。

這兩年，我也看到越來(lái)越多本地部署的數(shù)據(jù)庫(kù)，被云上數(shù)據(jù)庫(kù)替代和“碾壓”。

那么，如果你也有了數(shù)據(jù)庫(kù)上云的想法，如何才能方便、安全、快捷地把本地?cái)?shù)據(jù)“搬”上云呢？

AWS提供了一系列DMS服務(wù)：從線下到云上、從庫(kù)到庫(kù)、庫(kù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換……，數(shù)據(jù)復(fù)制可實(shí)現(xiàn)近乎0停機(jī)時(shí)間，以保障業(yè)務(wù)不中斷，客戶無(wú)感知。

這種遷移服務(wù)靠譜不？Amazon自己就是最好的成功案例。

亞馬遜公司100多個(gè)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，各種復(fù)雜的、在線的、高并發(fā)的業(yè)務(wù)，電商、廣告、視頻、游戲、支付，原來(lái)總共使用了7500多個(gè)甲骨文數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)多達(dá)75 PB。

如今，這些數(shù)據(jù)庫(kù)全部被遷移、分流到AWS多種云數(shù)據(jù)庫(kù)上了。

自己家的云數(shù)據(jù)庫(kù)到底香不香？遷移后數(shù)據(jù)庫(kù)成本降低60%，管理工作減少了70%，而對(duì)于重要的應(yīng)用，性能提高40%！

這就是活生生的云數(shù)據(jù)庫(kù)最佳實(shí)踐呀！

云上數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)庫(kù)庫(kù)庫(kù)庫(kù)庫(kù)庫(kù)，八仙過(guò)海。

AWS，就是那片云海！

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