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:數(shù)據(jù)庫(kù)分哪幾類?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。有種分類方法,把數(shù)據(jù)庫(kù)分成了8個(gè)大類:你沒看錯(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......
當(dāng)有人問:數(shù)據(jù)庫(kù)分哪幾類?
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。
有種分類方法,把數(shù)據(jù)庫(kù)分成了8個(gè)大類:你沒看錯(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”。
多少年來的金融級(jí)交易,都離不開關(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”,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)”來存儲(chǔ)用戶的購(gòu)物車信息,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,都不是單一類型數(shù)據(jù)庫(kù)來支撐,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)師來說,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來配置和管理數(shù)據(jù)庫(kù)。
想想就很頭大!
有沒有供應(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)類型和引擎太多,我們就挑幾類來講講吧。
首先還是說關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),雖然數(shù)據(jù)庫(kù)分類這么多,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。
不管開發(fā)者習(xí)慣用哪種,商用的Oracle、SQL Server,開源的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,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、分析類的組件可以深度集成,你甚至不需要專業(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)賮碚f說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,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)的類型和能力,大概都心中有數(shù)了。
這兩年,我也看到越來越多本地部署的數(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),八仙過海。
AWS,就是那片云海!
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