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带你认识阿里云 第五篇 阿里云数据库其他版本系列

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第五篇 阿里云数据库其他版本系列


概述

上一篇我们着重了解了一下阿里云数据库的概念,同时了解了RDS版的基本情况,RDS版支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL 和 PPAS(Postgre Plus Advanced Server,一种高度兼容 Oracle 的数据库)这几种数据库引擎。那么这一篇,我们来了解下,阿里云数据库的其他数据库引擎,如果上面几种引擎没有合适的,相信这里总有一款适合您的需求。


云数据库 Redis 版

云数据库 Redis 版(ApsaraDB for Redis)是兼容开源 Redis 协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。

云数据库 Redis 版支持字符串(String)、链表(List)、集合(Set)、有序集合(SortedSet)、哈希表(Hash)等多种数据类型,及事务(Transactions)、消息订阅与发布(Pub/Sub)等高级功能。

通过“内存+硬盘”的存储方式,云数据库 Redis 版在提供高速数据读写能力的同时满足数据持久化需求。

云数据库 Redis 版支持灵活的部署架构:单副本、双副本、集群版,能够满足不同的业务场景。

  • 单节点架构: 适用于纯缓存场景,支持单节点集群弹性变配,满足高 QPS 场景,提供超高性价比。
  • 双机热备架构:系统工作时主节点(Master)和备节点(Slave)数据实时同步,主节点故障时系统自动秒级切换,备节点接管业务,全程自动且对业务无影响,主备架构保障系统服务具有高可用性。
  • 集群架构:集群(cluster)实例采用分布式架构,每个节点都采用一主一从的高可用架构,自动容灾切换,故障迁移,多种集群规格可适配不同的业务压力,无线扩展数据库性能。

云数据库 Redis 版作为云计算服务,其硬件和数据部署在云端,有完善的基础设施规划、网络安全保障、系统维护服务,确保用户专心致力于业务创新。

应用场景

游戏行业应用

游戏行业可以选择云数据库 Redis 版作为重要的部署架构组件。

场景一:Redis 作为存储数据库使用

游戏部署架构相对简单,主程序部署在 ECS 上,所有业务数据存储在 Redis 中,作为持久化数据库。云数据库 Redis 版支持持久化功能,主备双机冗余数据存储。

场景二:Redis 作为缓存加速应用访问

Redis 作为缓存层,加速应用访问。数据存储在后端的数据库中(RDS)。

Redis 的服务可靠性至关重要,一旦 Redis 服务不可用,将导致后端数据库无法承载业务访问压力。云数据库 Redis 版提供双机热备的高可用架构,保障极高的服务可靠性。主节点对外提供服务,当主节点出现故障,系统自动切换备用节点接管服务,整个切换过程对用户全部透明。

电商行业应用

电商行业中对于 Redis 大量使用,多数在商品展示、购物推荐等模块。

场景一:秒杀类购物系统

大型促销秒杀系统,系统整体访问压力非常大,一般的数据库根本无法承载这样的读取压力。云数据库 Redis 版支持持久化功能,可以直接选择 Redis 作为数据库系统使用。

场景二:带有计数系统的库存系统

底层用 RDS 存储具体数据信息,数据库字段中存储具体计数信息。云数据库 Redis 版来进行计数的读取,RDS 存储计数信息。云数据库 Redis 版部署在物理机上,底层基于 SSD 高性能存储,可以提供极高的数据读取能力。

视频直播类应用

视频直播类业务往往会重度依赖 Redis 业务去存储用户数据及好友互动关系。

双机热备保障高可用

云数据库 Redis 版提供双机热备的方式,可以极大的提高服务可用性。

集群版解决性能瓶颈

云数据库 Redis 版提供集群版实例,破除 Redis 单线程机制的性能瓶颈,可以有效的应对视频直播类流量突起,有效地支撑高性能的需求。

轻松扩容应对业务高峰

云数据库 Redis 版可支持一键扩容,整个升级过程对用户全透明,可以从容应对流量突发对业务产生的影响。


云数据库 MongoDB 版

云数据库MongoDB版完全兼容MongoDB协议,提供稳定可靠、弹性伸缩的数据库服务。为您提供容灾、备份、恢复、监控、报警等方面的全套数据库解决方案。

云数据库MongoDB版具有以下基本特点:

  • 自动搭建基于三副本的MongoDB副本集供用户使用。容灾切换、故障迁移等高级功能为用户整体打包好,对用户完全透明。
  • 提供基于多个副本集(每个副本集沿用三副本模式)组成的集群版实例,轻松扩展读写性能,轻松便捷的构建MongoDB分布式数据库系统。
  • 提供一键式的数据库备份、恢复功能。用户可以通过控制台一键式地进行数据库的常规备份及数据库回溯功能。
  • 提供多达20种的性能指标监控及报警功能,数据库性能数据尽收眼底。
  • 提供可视化的数据管理工具, 方便用户运维。

应用场景

  • 读写分离

    MongoDB服务采用三节点副本集的高可用架构,三个数据节点位于不同的物理服务器上,自动同步数据。Primary和Secondary节点提供服务。两个节点分别提供独立域名,配合MongoDB Driver可自行实现读取压力分配。

  • 业务灵活多变

    由于MongoDB采用No-Schema的方式,对于初创型的业务非常适用,免去变更表结构的痛苦。用户可以将模式固定的结构化数据存储在RDS中,模式灵活的业务存储在 MongoDB,并将高热数据存储在云数据库Memcache或云数据库Redis中,实现对业务数据高效存取,并相应降低成本投入。

  • 移动应用

    云数据库MongoDB版支持二维空间索引,可以完美的支撑基于位置查询的移动类APP的业务需求。同时MongoDB动态模式存储方式非常适合存储多重系统的异构数据,满足移动APP应用的需求。

  • 物联网应用

    云数据库MongoDB版性能极高,具备异步数据写入功能,特定场景下可达到内存数据库的性能,非常适合物联网高并发写入的场景。同时MongoDB的map-reduce功能也可以将大量数据进行聚合分析。

    云数据库MongoDB版支持集群版本,可动态扩容和增加Mongos和Shard组件的配置和个数,性能及存储空间可实现无限扩展。非常适合物联网海量数据及高并发性能场景

  • 核心日志系统

    云数据库MongoDB版在异步落盘场景下可提供极高的插入性能,具备内存数据库的处理能力。MongoDB提供二级索引功能满足动态查询的需求,并且可以利用map-reduce的聚合框架进行多维度的数据分析。


HybridDB for MySQL

云数据库HybridDB for MySQL (原名PetaData)是同时支持在线事务(OLTP)和在线分析(OLAP)的关系型 HTAP 类数据库。

HTAP是Hybrid Transaction/Analytical Processing的简写,意为将数据的事务处理(TP)与分析(AP)混合处理,从而实现对数据的实时处理分析。

HybridDB for MySQL采用一份数据存储来进行OLTP和OLAP处理,解决了以往需要把一份数据进行多次复制来分别进行业务交易和数据分析的问题,极大的降低了数据存储的成本。

因为采用一份数据,HybridDB for MySQL免去了以往在线数据库(Operational Database)和数据仓库(Data Warehouse)之间的海量数据加载过程,极大的缩短了数据分析的延迟,使得实时分析决策系统成为可能。

HybridDB for MySQL兼容MySQL的语法及函数,并且增加了对Oracle常用分析函数的支持,100%完全兼容TPC-H和TPC-DS测试标准,从而降低了用户的开发、迁移和维护成本。

应用场景

大数据存储与分析

传统的数据分析场景下,用户需要把数据从在线数据库(Operational Database)复制到离线数据仓库(Data Warehouse)上之后再进行数据分析,这需要海量数据的多次复制、传输、加载和存储等多方面工作。

HybridDB for MySQL (原名PetaData)是新型的HTAP(Hybrid Transaction/Analytical Processing)关系数据库,可以基于一份数据进行事务(OLTP)与分析(OLAP)混合处理,免去了在线数据库和离线数据仓库之间海量数据的复制、传输、加载和存储,降低存储成本的同时极大的缩短了数据分析的延迟,使得即席分析决策系统成为可能。

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物联网

物联网有着数据采集点多、数据总量大、并发高的应用特点。在基于 MySQL 数据库的系统架构下,存放着设备信息的库表,往往需要使用分库分表和相应的数据分发技术才能承担业务流量。分库分表的设计不仅增加了数据库运维人员的管理难度,也让系统架构的扩展受到了很大的限制。

HybridDB for MySQL的分布式架构屏蔽了分库分表的细节,只对用户提供一个数据库连接地址和相应的逻辑库表,让用户的开发和运维成本降低到最低。当面对业务量暴涨的情况下,用户只要简单地增加存储节点就能将数据拆分到更多的服务器上,而这一切细节都不需要用户去深入了解。

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历史日志

很多用户为了保障在线数据库的性能和容量,降低总体数据存储成本,会将线上业务系统早期生成的数据转移到历史库进行保存。同时,这些海量的商业历史数据对于过去业务的分析和未来业务的规划展望又具有非常重要的价值,需要不定期的进行数据分析。

HybridDB for MySQL可存储海量的历史数据(最高可达到PB级),并且可以通过数据压缩来进一步节省存储空间,另有价格低廉的普通HDD硬盘存储供用户选择,极大减少了数据存储的成本。

同时,HybridDB for MySQL作为新型HTAP数据库,用户可以随时直接对这些历史数据进行多维度的OLAP数据分析,而无需再将这些数据重新导入到商业BI系统中去。

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云数据库 HybridDB for PostgreSQL

云数据库 HybridDB for PostgreSQL(ApsaraDB HybridDB for PostgreSQL)是一种在线分布式云数据库,由多个计算组组成,可提供大规模并行处理(MPP)数据仓库服务。HybridDB for PostgreSQL 基于 Greenplum Database 开源数据库项目开发,由阿里云深度扩展后,具备如下特性:

  • 兼容 Greenplum,用户可以直接使用所有支持 Greenplum 的工具。
  • 支持 OSS 存储、JSON 数据类型、HyperLogLog 预估分析等功能特性。

  • 通过符合 SQL 2008 标准查询语法及 OLAP 分析聚合函数,提供灵活的混合分析能力。
  • 支持行存储和列存储混合模式,分析性能优越。
  • 支持数据压缩技术,存储成本低廉。
  • 提供在线扩容、性能监测等服务,用户无需再进行复杂的大规模 MPP 集群的运维管理工作,使 DBA、开发人员及数据分析师只需专注于如何通过 SQL 提高企业的生产力、创造核心价值。

云数据库 OceanBase

OceanBase是阿里巴巴集团自主研发的分布式关系型数据库,融合传统关系型数据库强大功能与分布式系统的特点,具备持续可用、高度可扩展、高性能等优势。广泛应用于蚂蚁金服、网商银行等金融级核心系统。 在2015年双11承载了蚂蚁核心链路100%的流量,创下了交易、支付每秒支付峰值的新纪录,在功能、稳定性、可扩展性、性能方面都经历过严格的检验。

主要特点

OceanBase在设计和实现过程结合了传关系型数据库与分布式系统领域的经典技术,使用得OceanBase具备:

  • 支持SQL 92以及高度兼容MySQL

    SQL是数据库的核心语言,具有非常强的表现力, MySQL是运用非常广泛的开源数据库, OceanBase在这两方面给予了很好的支持,支持SQL 92常用功能,运行在MySQL的业务可以无缝切换,历史数据可以通过我们的数据传输产品迁移到OceanBase。可共用MySQL的生态系统。

  • 持续可用

    底层分布式系统架构,数据保留多个副本,当一个副本失效后,其它副本还能继续提供服务。副本分布在同城多可用区,自动容错,可抵御单机、机架及机房故障。

  • 高性能

    准内存数据库,通常只需要操作内存中的数据,为新硬件而设计, 读写性能均远超传统关系型数据库。

  • 高度可扩展

    底层采用分布式架构带来的另一大优点,当性能或容量不足时,只需要向集群中加入机器即可,扩容操作对应用透明,应用无需重新分片或迁移数据。

  • 数据强一致

    OceanBase底层Paxos协议,通过3个(或者更多节点)的投票来保证数据的高度一致。从而避免传统数据可能出现的主备不一致等情况。

  • 支持完整的ACID

    和一般分布式系统不支持或仅支持单行事务不同,OceanBase支持完整的跨行跨表事务,极大的简化了业务设计。

  • 大容量

    OceanBase可以向用户提供高达上百TB的数据存储能力。OceanBase实现了全分布式架构,随数据节点不断扩展,数据库容量也可以不断扩展。

应用场景

云数据库OceanBase拥有更高的性能,并向用户提供金融级别的可靠性,全分布式的架构让他的存储容量总是可以不断扩展。在如下典型场景可以使用云数据库OceanBase。

金融级数据可靠性需求

金融环境下通常对数据可靠性有更高的要求,OceanBase每一次事务提交,对应日志总是会在多个数据中心实时同步,并持久化。即使是数据中心级别的灾难发生,总是可以在其他的数据中心恢复每一笔已经完成的交易,实现了真正金融级别的可靠性要求

带你认识阿里云 第五篇 阿里云数据库其他版本系列

让数据库适应飞速增长的业务

业务的飞速成长,通常会成倍给数据库带来压力,OceanBase一款真正意义的分布式关系型数据库,由一个个独立的通用计算机作为系统各个节点,数据根据容量大小、可用性自动分布在各个节点,当数据量不断增长时,OceanBase可以自动扩展节点的数量,满足业务需求

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连续不间断的服务

企业连续不间断的服务,通常意味着给客户最流畅的产品体验。分布式的OceanBase集群,如果某个节点出现异常时,可以自动剔除此服务节点,该节点对应的数据有多个其他副本,对应的数据服务也由其他节点提供。甚至当某个数据中心出现异常,OceanBase可以在短时间内将服务节点切换到其他数据中心,可以保证业务持续可用

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云数据库 Memcache 版

云数据库 Memcache 版是基于内存的缓存服务,支持海量小数据的高速访问。云数据库 Memcache 版可以极大缓解对后端存储的压力,提高网站或应用的响应速度。

云数据库 Memcache 版支持 Key-Value 的数据结构,兼容 Memcached 协议的客户端都可与阿里云云数据库 Memcache 版进行通信。

云数据库 Memcache 版支持即开即用的方式快速部署。对于动态 Web、APP 应用,可通过缓存服务减轻对数据库的压力,从而提高网站整体的响应速度。

与本地自建 Memcached 相同之处在于云数据库 Memcache 版同样兼容 Memcached 协议,与用户环境兼容,可直接使用。不同之处在于硬件和数据部署在云端,有完善的基础设施、网络安全保障、系统维护服务。

应用场景

访问频度极高业务

如社交网络、电子商务、游戏、广告等。可以将访问频度非常高的数据存储在云数据库 Memcache 版中,底层数据存储在 RDS 中。

大型促销类业务

大型促销秒杀系统,系统整体访问压力非常大。一般的数据库根本无法承载这样的读取压力,可选用云数据库 Memcache 版存储。

带有计数器的库存系统

云数据库 RDS 与云数据库 Memcache 版搭配使用。RDS 存储具体数据信息,数据库字段中存储具体计数信息。云数据库 Memcache 版来进行计数的读取,RDS 存储计数信息。

数据分析业务

云数据库 Memcache 版搭配大数据计算服务 MaxCompute。实现对大数据的分布式分析处理,适用于商业分析、挖掘等大数据处理场景。通过数据集成服务可自助实现数据在云数据库 Memcache 版与 MaxCompute 间的同步,简化数据操作流程。


结束

看了上述的数据库版本及应用场景,相信您对阿里云数据库应该有了自己的了解,那么在做选择的时候,可以根据上述版本及适用的场景进行自己的选择。

 

作者:零度观察

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