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AWS有哪6款数据库

这篇文章给大家分享的是有关AWS有哪6款数据库的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

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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。

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,可以咨询我们的架构师~

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

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!!!

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

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。:)

Neptune

关系型数据库有了,非关系型也有了!还不够吗?对于亚马逊来说,当然不够!

AWS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。

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

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。

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