前言

• 谈起数据库，在早期我们部署项目的时候，都需要企业部署专门的机器去作为专门的数据库服务器，无论是为客户部署还是公司内部需求，这无疑是增加了运维成本，也会遇到很多意想不到的问题，如客户的机器无法连外网，机器的选型等等一系列问题需要我们花费一定时间去解决。
• 随着互联网的发展，云计算，云原生相继出现，传统数据库逐渐满足不了企业的需求，于是云原生数据库随之被提出。
• 互联网的用户基数一步步的增加，传统数据库已逐渐显得有些吃力，云原生数据库的出现彻底打破传统数据库的瓶颈，越来越多的企业转向了云原生数据库。
• 为此，亚马逊云原生数据库为我们推出一系列活动，亚马逊云科技提供了100余种产品免费套餐。其中，计算资源Amazon EC2首年12个月免费，750小时/月；存储资源 Amazon S3 首年12个月免费，5GB标准存储容量；数据库资源 Amazon RDS 首年12个月免费，750小时；Amazon Dynamo DB 25GB存储容量 永久免费。活动直达

传统数据库的痛点

可用性和数据可靠性问题

1. 部署阶段
   需要线下自行采购服务器，然后手动的搭建传统数据库，操作配置复杂，部署的服务器需要安放到公司的机房中，数据库部署阶段需要耗费一定的人力物力。
2. 维护阶段
   不仅需安排人员保障服务器的安稳运行, 还要自行搭建主从复制，自建RAID冗余，自行搭建监控，线下采购专属的负载均衡设备并手动配置负载均衡策略等。由于机器大都部署在公司，如果由于物理因素如服务器断电、人为损坏等不可控原因，就会对企业造成很大的损失。

系统安全性问题

1. 成本方面
   针对数据库的安全性方面，如果要确保数据的安全，需要采购相关的安全的软硬件维护数据的安全性，不仅需要之前数据服务器的花费，在安全方面也增加了一定的花费，无疑给企业增加了成本的费用。
2. 维护方面
   不仅仅在自行采购的软硬件需要依靠运维人员去配置维护数据安全，还需要开发人员遵守相应的行为规范规避对数据造成安全性问题，在出现数据问题的时候，也要自行修复数据库安全的漏洞。

资源利用率问题

1. 时间上的影响
   在我们购买服务器的过程中，不仅在企业中审批的环节繁琐，流程缓慢，不能做到及时的对数据的服务器数量进行扩容，会对企业造成一定的损失。
2. 使用中的影响
   由于使用场景的不同，数据服务器需要考虑的承载量不同，如果是自行搭建的传统数据库需考虑峰值，资源利用率方面做一些冗余，确保能安全的运行，因为如果设置少了，扩容也比较麻烦，不同的服务有高峰低峰期，在低峰期资源闲置造成浪费。像是秒杀的那个一些特殊的场景，都需要做一定的冗余，从而使得在低峰期不能完全的有效利用数据服务器。

系统的托管问题

1. 传统的数据库无法自动托管，在部署，运维的一系列问题上都需要专门的技术人员去操作维护，除了需要耗费大量的硬件成本、还需要耗费人员成本、时间成本。

问题来了，备受瞩目的云原生数据库到底是什么？

云原生数据库本质上就是通过云平台上的可视化页面进行构建、分发、部署相应服务的一系列活动。使用云原生数据库的用户可以在相应的云平台上进行数据存储、数据管理、数据提取相关的操作，如果我们要给它下个定义，那我们或许可以认为它是一种能够充分运用云原生优势的数据库。如果想免费体验一下云原生数据库，亚马逊云原生数据库专门为小白细心提供了免费资源和教程，数据库免费试用链接及上手教程。

云原生数据库解决方案

针对传统的数据库的一系列问题，云原生数据库提出了相应的解决方案

可用性和数据可靠性解决方案

1. 相比于传统数据库，不再需要线下采购服务器，不再需要手动部署，可以通过可视化面板操作管理，便于全球部署，确保全球客户可用，由于服务器的物理位置可以不同，对于物理因素造成的影响也可以忽略。
2. 云数据库一般提供主备双节点，同时双节点可以在同一个地域的不同时区。跨地域的主备能够提供更大的可用性，生成的数据库为高可用架构，可用性高达99.9999%，亚马逊云服务提供商提供自动备份功能，实现快速的故障恢复，另一方面云数据库可以免费开启读写分离实现负载均衡，读写分离使用便捷，如亚马逊云的Amazon RDS 会创建并保存 SQL Server 实例的自动备份。

系统安全性解决方案

1. 相比于传统数据库的面临安全问题，云原生数据库自带了防DDos攻击，流量清洗等功能。
2. 相比于在自购服务器搭建的传统数据库，需要专门的技术人员去维护数据的安全漏洞，而对于云原生的数据库，可以自行修复数据库安全漏洞，节省了技术人员的费用。
   支持多区域、多主复制，并提供具有多个安全级别的完整数据监督，包括网络隔离和端到端加密。AWS 数据库为业务关键型企业工作负载提供所需的高可用性、可靠性和安全性。
3. AWS 数据库专为关键业务工作负载而构建。可以构建可扩展、可靠、安全的企业级应用程序，同时在高安全性数据中心的 AWS 基础设施后方保护您的数据。

资源利用率解决方案

1. 相对于在服务器上自行搭建的传统数据库不仅需考虑峰值，在低峰期，资源利用率很低，对于云原生的数据库，客户可按照实际的需求采购，能够达到更好的资源利用率，当然，如果遇到高峰期或者低峰期，可以通过云平台方便的选择进行扩容或者缩减服务器的个数，云原生数据库的弹性可以很好方便具体业务的变化。比如：双11，京东618的一些高峰值场景。
2. 满足了不同应用在服务器性能、数据存取、资源有效利用、成本等可扩展性方面的不同的需求，提高资源的利用率、节省空间成本与能耗开销。比如：数据库的容量不够，可以单独扩容；计算性能不够，也可以单独扩CPU，充分提高了资源的利用率。

系统托管解决方案

1. 亚马逊在2014年发布云原生关系数据库 Amazon Aurora，发布行业内首个 Serverless 函数计算服务 Amazon Lambda，颠覆应用运营模式，减少了运维人员的成本，云数据库能够从多个方面降低整个企业的风险。云原生数据库的提供商可以通过自动化方法来部署安全的服务器，降低运维人员造成的错误，这是软件停机的主要原因。亚马逊的完全托管服务让您能够摆脱数据库和数据仓库管理的复杂性。无服务器功能可根据需求自动提高或降低吞吐量。使用 Amazon RDS 创新并构建新应用程序，而不必担心自行管理数据库 – 自行管理可能耗时、复杂且成本高昂。

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云原生数据库服务类型

针对不同类型的数据，云原生数据库分别做出不同的是适配方案。

关系型数据库

概念：

• 关系数据库利用预定义的架构及它们之间的关系存储数据。这些数据库的设计旨在支持 ACID 事务，维护引用的完整性和强大的数据一致性，针对传统的关系型数据库，类似Mysql，Sqlserve，亚马逊云原生数据库的就提供了Amazon Aurora，Amazon RDS，Amazon Redshift.

使用场景：

• 因其内部采用的关系模型就是指二维表格模型，其内部之间的联系就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织，所以在日常的使用场景有社交平台、社区论坛等网站，企业资源规划 (ERP)、客户关系管理 (CRM)，比如有CSDN博客后台数据库，京东，淘宝等后台的关系型数据库

键值型数据库

概念：

• 键值数据库针对常见的访问模式进行了优化，通常用于存储和检索大量数据。这些数据库即使在并发请求数量非常多的情况下也能提供快速响应时间，亚马逊云原生数据库提供了Amazon DynamoDB，该类型数据库获得适用于任何规模的快速、灵活且无服务器的 NoSQL 数据库，以支持键/值和文档工作负载。

使用场景：

• 因其使用简单的键值方法来存储数据。键值数据库将数据存储为键值对集合，其中键作为唯一标识符。键和值都可以是从简单对象到复杂复合对象的任何内容高流量 Web 应用程序、电子商务系统、游戏应用程序。

1. 会话存储
   一个面向会话的应用程序（如 Web 应用程序）在用户登录时启动会话，并保持活动状态直到用户注销或会话超时。在此期间，应用程序将所有与会话相关的数据存储在主内存或数据库中。
2. 购物车
   在假日购物季，电子商务网站可能会在几秒钟内收到数十亿的订单。键值数据库可以处理大量数据扩展和极高的状态变化，同时通过分布式处理和存储为数百万并发用户提供服务。
   

内存中数据库

概念：

• 内存中数据库用于需要实时访问数据的应用程序。通过直接将数据存储在内存中，这些数据库为不满足于毫秒级延迟的应用程序提供微秒级延迟。类似Redis，亚马逊云原生数据库提供了Amazon ElastiCache，Amazon MemoryDB for Redis，此类数据库用于提供超快的性能的兼容且持久的内存数据库服务。

使用场景：

• 因其内部结构采用的内存存储，效率比磁盘高，应用场景为热点数据，常见的使用场景如下，比如直播排行榜、游戏排行榜、缓存、会话管理、地理空间应用程序以及用户登陆之后的Token令牌等。

1. 快速访问零售客户数据
   借助微秒级读取和毫秒级写入延迟，提供个性化的客户体验，管理用户配置文件、偏好以及库存跟踪和履行。
2. 开发在线游戏
   为需要大规模、低延迟和高并发性来进行实时更新的游戏应用程序，构建玩家数据存储、会话历史和排行榜。
   

文档数据库

概念：

• 文档数据库设计用于将半结构化数据存储为类似 JSON 的文档。这些数据库可帮助开发人员快速构建和更新应用程序。如我们常用的MongoDB，亚马逊云原生数据库提供了Amazon DocumentDB（兼容 MongoDB），使用与 MongoDB 兼容的企业级文档数据库服务轻松扩展 JSON 工作负载。

使用场景：

• 文档数据库支持灵活的索引、强大的临时查询和文档集合分析，比如有内容管理、目录、用户配置文件。

1. 内容管理
   文档数据库是内容管理应用程序的一个绝佳选择，例如博客和视频平台。通过文档数据库，应用程序跟踪的每个实体都可以存储为单个文档。
2. 目录
   文档数据库在存储目录信息方面高效且有效。 例如，在电子商务应用程序中，不同的产品通常具有不同数量的属性。在关系数据库中管理数千个属性效率较低，并且阅读性能会受到影响。使用文档数据库，可以在单个文档中描述每个产品的属性，以方便管理和加快阅读速度。
   

宽列数据库

概念：

• 宽列存储是 NoSQL 数据库的一种。它使用表、行和列，但是与关系数据库不同，列的名称和格式在同一个表中的各个行之间可能会有所不同。亚马逊云原生数据库提供了Amazon Keyspaces，在可扩展、高度可用的托管式宽列数据库服务上运行 Apache Cassandra 工作负载。

使用场景：

• 因其结构是兼具了广泛的可使用性、可拓展性、高性能和高可用性的分布式 NoSQL 数据库。常用于设备维护、队列管理和路线优化的大规模工业应用程序。

1. 应用程序数据存储
   使用 Amazon Keyspaces 存储与物联网 (IoT) 设备应用程序或游戏玩家资料相关的信息。
2. 构建具有低延迟要求的应用程序
   为需要个位数毫秒级延迟的应用程序高速处理数据，此类应用程序包括工业设备维护、贸易监控、车队管理和路线优化等。
   

图形数据库

概念：

• 对于需要让浏览和查询高度互联的图形数据集之间的关系并大规模实现毫秒级延迟的应用程序，可以使用图形数据库。亚马逊云原生数据库提供了Amazon Neptune，使用快速、可靠的图数据库服务构建处理高度互联数据集的应用程序。

使用场景：

• 因为图数据库使用节点存储数据实体，使用边存储实体之间的关系。一条边总是有一个开始节点、结束节点、类型和方向，一条边可以描述父子关系、动作、所有权等。常用的场景有欺诈检测、社交网络、建议引擎。

1. 欺诈识别
   图数据库能够进行复杂的欺诈预防。借助图形数据库，您可以使用关系近乎实时地处理财务和购买交易。通过快速图形查询，您可以检测到，例如，潜在购买者使用的电子邮件地址和信用卡与已知欺诈案例中包含的相同。
2. 推荐引擎
   图数据库是推荐应用的不错选择。使用图形数据库，您可以将客户兴趣、朋友和购买历史等信息类别之间的关系存储在图形中。
   

时间序列数据库

概念：

• 时间序列数据库用于从随时间变化的数据中通过跨越时间间隔的查询高效地收集、合并和提炼见解。亚马逊云原生数据库提供了Amazon Timestream，使用快速、可扩展且无服务器的时间序列数据库服务每天存储和分析数万亿个事件。

使用场景：

• 因为时间序列数据库数据库的结构适用于带时间标签的数据也就是时间序列数据。该类型数据库常用于工业界，如物联网 (IoT) 应用程序、开发运维、工业遥测。

1. 物联网应用程序
   Amazon Timestream 使您能够使用内置的分析函数（如平滑、近似和插值）快速分析物联网应用程序生成的时间序列数据。
2. 开发运维应用程序
   Amazon Timestream 是开发运维解决方案的理想选择，用于监控运行状况和使用量指标，并实时分析数据以提高性能和可用性。
   

分类账数据库

概念：

• 分类账数据库提供集中的可信权威方式来为每个应用程序维护可扩展、不可变、加密且可验证的事务记录。亚马逊提供了Amazon Ledger Database Services (QLDB)，使用完全托管式分类账数据库服务提供透明、不可变、可加密验证的交易日志。

使用场景：

• 因其特殊的结构类型，该类型数据库常用于商业界，系统记录、供应链、注册、银行事务。如Zilliant 无缝记录可加密验证的审计日志，实施记录系统应用程序以创建完整、集中的员工详细信息记录，例如工资单、奖金和福利。

1. 实现数据记录集中化
   实施记录系统应用程序以创建完整、集中的员工详细信息记录，例如工资单、奖金和福利。
2. 保持申索历史记录
   在申索的整个生命周期内进行跟踪，并以加密方式验证数据完整性，以使应用程序能够抵御数据输入错误和人为操纵。
   

亚马逊云原生数据库的发展趋势

针对亚马逊云原生数据库十年来的发展历程做以下总结，充分展现亚马逊云数据库的深厚能力。

成功商用案例

Intuit Mint 使用 RDS for MySQL 将数据库的成本降低了 25%

国泰航空公司通过从本地 Oracle 迁移到 RDS 将性能提高了 20%

Samsung 使用 AWS DMS 将其 11 亿位用户从 Oracle 迁移至 Amazon Aurora

总结

• 传统数据库即将落幕，云原生数据库接踵而至，对于传统数据库的一系列问题，亚马逊云原生数据库通过一直以来的发展探索给出了针对不同数据库的解决方案，Amazon Relational Database Service（RDS）是一个托管式服务的集合，可以简化在云中设置、运营和扩展数据库的过程。包含了以下的热门引擎中选择Auroda，MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle 以及 SQL Server – 并在本地使用 Amazon RDS on AWS Outposts 部署。
• 云原生数据库是数据库提供商进军云市场后发展的必然趋势，又可以有效降低企业客户的运营、运维、集成等诸多方面的 IT 成本。笔者认为，云原生数据库无疑会是数据库行业的下一个战场。就让我们拭目以待。

学习平台

除此之外，亚马逊云科技专为开发者们打造了多种学习平台：

• 入门资源中心：从0到1 轻松上手云服务，内容涵盖：成本管理，上手训练，开发资源。
• 架构中心：亚马逊云科技架构中心提供了云平台参考架构图表、经过审查的架构解决方案、Well-Architected 最佳实践、模式、图标等。
• 构建者库：了解亚马逊云科技如何构建和运营软件。
• 用于在亚马逊云科技平台上开发和管理应用程序的工具包。

粉丝专属福利

当您浏览至此，说明您有一定的需求，为了帮助您更好的使用云数据库，以下福利仅针对粉丝发放.

1. 福利一：100余种产品免费套餐。其中，计算资源Amazon EC2首年12个月免费，750小时/月；存储资源 Amazon S3 首年12个月免费，5GB标准存储容量。
2. 福利二：最新优惠大礼包，200$数据与分析抵扣券，200$机器学习抵扣券，200$微服务与应用开发抵扣券。
3. 福利三：解决方案CloudFormation一键部署模版库

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