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#楼主# 2019-10-12

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本帖最后由 135****2172 于 2019-10-12 18:01 编辑

一家丧心病狂的IT公司 竟然出了6款数据库~

在谈这家丧心病狂的公司之前,先说说“正常”的IT公司是怎样的:
      一家IT公司,一般只会有一款数据库产品。
我们众所周知的Oracle, Microsoft(SQL), MongoDB等等都是这样。
(像Oracle买了拥有MySQL的Sun这样的,不能算了,毕竟MySQL不是Oracle最开始自主研发的。)

为什么会这样呢?
原因主要有2个:
1. 如果一家公司,能有一款拿得出手的数据库产品,就可以在整个IT业界立足了,实在没有必要开发第二款数据库。
2. 数据库系统的开发成本也比较高,投入很大,很少有公司有能力去开发多款数据库。
所以,反过来说,如果一家IT公司,它开发了很多款不同类型的数据库,那它一定有2个特质:
1. 有野心:一款数据库,不足以实现它独霸整个DBaaS(数据库即服务)的野心,所以它要开发6款;
2. 有钱:数据库的开发不像软件开发,人才很少,重金买人,才能开发数据库。
看来,“丧心病狂”也不是那么容易的!

这家公司就是亚马逊(Amazon),确切地说是亚马逊的云计算部门,也就是AWS


AWS有哪6款数据库呢?
确切地说,我认为是7款数据库:
* RDS
* RDS-Aurora
* Redshift
* DynamoDB
* Neptune
* Timestream
* QLDB
(RDS和RDS-Aurora有些人认为是同款数据库。)
这几款数据库真是各有神通,几乎把所有数据库相关的应用场景都捕捉到了。


接下来逐一介绍下:
RDS (Relational Database Service)
RDS顾名思义就是“关系型数据库”。这里其实亚马逊移植了市面上常用的几款数据库,做成了“云”的版本给客户,包括:
Oracle,MySQL, MS SQL, MariaDB, PostgreSQL
这么做的好处,就是客户教育成本低,迁移成本低,用自己熟悉的数据库,又享受了云端的高可用和高性能。
这些好像没啥,很“正常”,还不够“丧心病狂”,但是接下来的几款数据库产品,AWS就要开挂了。



RDSAurora.png

RDS-Aurora
虽然说,Aurora是挂在RDS下面的一个数据库产品,但是我认为它完全是不一样的。不能和其它RDS数据库相提并论。
数据库的一个核心问题就是解决“高并发”,其中包括:高并发的“读”,和高并发的“写”。(比如一个电商平台的网站,对商品的查询都是读,下订单则都是写了。)
你可能会说,高并发的“读”不难处理啊!可多几个数据部分不就行了?比如,一份数据放在10个服务器上--对于读,来说,是这样的。
但是,如果系统里面有很多数据副本的时候,高并发的“写”就不能有效的同步到所有的副本上了--所以,高并发的读写实际上是一对儿矛盾的综合体。
Aurora通过“日志即数据”的概念,把“数据引擎”和“数据存储”进行了有效的分割,从而达到了空前的高并发读写机能。

传统的普通数据库服务,或者普通的自建数据库机构,“写”只能发生在一个“主”数据上,然后“主”再把自己的数据同步给其它副本。Aurora则不同,“写”可以发生在任何一个可用区上。Aurora的架构使用了3个可用区,每个可用区有2个副本,也就是一共6个副本,这6个副本都可以进行读写。极大的弥补了,传统数据库对高并发的瓶颈。这是不是很丧心病狂?这是如何做到的?!
细节,在这里就不赘述了,有兴趣的话,可以和我们的架构师咨询~ 《插入Garcia/或小程序》
高并发的读写是典型的OLTP(On-Line Transaction Processing联机事务处理过程)中发生的场景。那么对于OLAP (On-Line Analytical Processing 在线分析过程),AWS提出了什么产品呢?

Redshift
Redshift.png
和OLTP场景下,数据库需要支持高并发读写不同,OLAP场景下数据库读写频率很低,数据库需要进行大量的聚合计算:数据量大,计算量也大。(比如,一天结束之后,我们需要对今天的用户行为进行分析,所有用户行为数据可能是几个TB。)

这时候,就需要Redshift出场了。Redshift说起来也是关系型数据库,但是它和RDS们有个本质的不同,它不是按“行”来存储数据的,而是按“列”来的。不仅如此,它还按照“列”,对数据进行了排序!基本上这就是为了做“聚合”而诞生的数据库啊!而且按列聚合的数据库很方便压缩,Redshift可以处理PB级数据哦!!!

细节嘛,哈哈,有兴趣的话,可以和我们的架构师咨询。填写下面表格的联系信息即可。


你说这就可以了吧:传统的关系型数据库,AWS有了;OLTP数据库有了;OLAP数据库也有了。AWS觉得还不够!
DynamoDB
DynamoDB.png
上面的都是关系型数据库。DynamoDB是AWS提供的一款“非关系型数据库”,特别以“键值存储”为核心。可以高效的进行大数据/大文件的快速读取。
如果你是游戏行业/医疗行业/影视娱乐行业有大文件需要读取的话,那么你有福了。:)
快点儿联系我们的架构师吧!


Neptune
Neptune.png
关系型数据库有了,非关系型也有了!还不够吗?对于这家丧心病狂的亚马逊来说,当然不够!
AWS丧心病狂地又推出了“图数据库”。在现在这个社交应用(大数据相关性)横行的年代,没有图数据库,取一个简单的人际关系,用“关系型数据库”真是要累死的。举2个简单的例子:
1. 我们想知道用户A和用户B是几度好友?如果A和B是直接好友也就罢了,用关系型数据库Join一次也就行了。但是,万一是10度好友呢?总不能Join 10次吧。关键是,如果不知道是几度好友,难道要无限的Join下去吗?
2. 我们的物流系统报告,北京到上海的一趟货车延迟了,那有多少用户会受到影响呢?一趟车可能影响10条物流链路?影响50个城市?影响2000个用户?估计我们需要把系统里面所有的数据都关联查询一遍才能有个结论,成本太高了。
在上面的场景里面(也就是不断的大量的Join出现的时候),图数据库就是一个利器了。
想了解详情,问下我们的架构师吧!请填写联系信息。



这都已经好几款数据库了,还不够吗?AWS觉得还不够。2018年的时候,它居然同时发布了两款新数据库!!!
我真是要给这家公司跪了。
Timestream
Timestream.png
顾名思义,Timestream是和时间相关的数据库。因为很多对数据的查新都是以时间段为基础的。Timestream就是针对这个场景的。


QLDB
QLDB.png
QLDB的全称是Quantum Ledger Database。它的应用场景也很好理解,最适合的场景是“记账本”。“账本”是不能被更改的,每一笔记录都不能被改动,被忠实的记录下来,已被查询。QLDB就应运而生了。是不是有点儿“区块链”的意思?只不过QLDB是有中心的。

说了这么多~,说到底,AWS的丧心病狂,源自于它对“客户的痴迷”,亚马逊绞尽脑汁,把所有用户能提出的业务场景都想到了,无论我们有什么业务需求都可以用某款数据库解决。
赶紧联系我们,享受这些数据库带来的便利吧!

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