你應該使用哪個云數(shù)據(jù)庫？

作者：陶然 2021-11-12 05:45:12

云計算 云計算的基本原則是采用一次性和可更換的多臺機器，這對采用云計算技術以及在云中實施的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的功能有直接影響。

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云計算的基本原則是采用一次性和可更換的多臺機器，這對采用云計算技術以及在云中實施的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的功能有直接影響。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫大致可以分為并行優(yōu)先(例如MongoDB或Teradata)或單存儲系統(tǒng)優(yōu)先(例如PostgreSQL或MySQL)。這兩個類別都有其核心設計固有的局限性。這些限制的程度部分是成熟度的函數(shù)。但是，對于某些核心架構決策來說，可能無法有效支持特定功能。

例如，Greenplum有序列，但Redshift沒有，盡管這兩者都是PostgreSQL的衍生物。而BigQuery沒有序列，但Teradata有序列，盡管在傳統(tǒng)意義上它們并不是真正的序列。

云數(shù)據(jù)庫屬于相同的類別，而新系統(tǒng)明顯傾向于并行優(yōu)先。云計算系統(tǒng)的基本屬性是機器的可擴展性和可替換性的并行性。

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在單系統(tǒng)優(yōu)先類別中，云計算實例化往往側重于傳統(tǒng)單機產(chǎn)品的管理成本、升級和可靠性(RPO/RTO)，例如Heroku PostgreSQL、Amazon Aurora(PostgreSQL/MySQL)、Google cloud SQL(PostgreSQL/MySQL)和Azure SQL(SQL Server)。

在并行優(yōu)先類別中，實際上有兩個子類別：SQL/關系類別(BigQuery、Snowflake、Redshift、Spark、AzureSynapse)和DHT/NoSQL(BigTable、Dynamo、Cassandra、Redis)類別。這種區(qū)別與是否存在類似SQL的語言關系不大，而與系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的物理布局是否經(jīng)過調(diào)整以便通過散列快速查找鍵進行單行訪問，或者使用排序合并和篩選操作進行批量訪問有關。

并行優(yōu)先關系數(shù)據(jù)庫通常依賴于一個或多個原生云存儲系統(tǒng)。這些存儲系統(tǒng)總是并行優(yōu)先構建，并公開一個非常有限的get-object/put-object API，它通常允許對數(shù)據(jù)進行分區(qū)，但不允許高性能隨機訪問。這限制了數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)高級持久數(shù)據(jù)結構(例如索引)，在許多情況下，還限制了可變數(shù)據(jù)的能力。

因此，使用原生存儲的云計算實現(xiàn)往往依賴于微分區(qū)的順序讀寫而不是索引。根據(jù)對象名稱，存儲級對象往往只有一條物理訪問路徑。索引必須在底層存儲的外部實現(xiàn)，即使這樣做了，底層云存儲API也可能使在存儲級別對象中實際使用地址或字節(jié)偏移量變得困難。

云計算的優(yōu)點

(1) 云平臺是為用戶管理的基礎設施。

在云中，部署、可靠性和管理是用戶關注的問題。從電源、軟件安裝和硬件到操作系統(tǒng)管理和安全(從加固到入侵檢測)的堆棧的所有層都由云計算供應商管理。

云計算供應商免費試用產(chǎn)品的便利性可以幫助用戶啟動并運行初始實驗，然后在需要時擴展到大規(guī)模，這在傳統(tǒng)的內(nèi)部部署系統(tǒng)中是困難的。

另一個好處是云計算供應商提供了許多標準化流程來與第三方SaaS產(chǎn)品集成。其結果是云計算供應商讓基礎設施成為別人的問題，因此用戶可以專注于其核心業(yè)務。

(2) 效率。

云計算可以最大化資源利用率。與非云系統(tǒng)相比，云計算系統(tǒng)向數(shù)據(jù)庫應用程序公開資源利用控制要常見得多。云計算技術可以平滑負載，將其移動到低需求的時間段，并且可以優(yōu)先考慮交互式和關鍵業(yè)務作業(yè)。

當然，云計算供應商可以利用大規(guī)模采購的效率、負載共享和極高的利用率。僅這些規(guī)模參數(shù)就可以成為遷移到云平臺的理由。更不用說使用供應商的專業(yè)知識進行強化和入侵檢測的好處了。

與規(guī)模密切相關的是云計算供應商能夠以低廉的價格提供被動存儲，這使得無論是出于實驗或分析原因，還是出于備份或審計，更容易保留更長的歷史數(shù)據(jù)窗口，并且更加經(jīng)濟高效地實施時間旅行等功能，可以從歷史角度檢查數(shù)據(jù)。

當然，繁重的數(shù)據(jù)處理負載可以通過使用云計算供應商的規(guī)模臨時向外擴展來解決，當然用戶會為此付出代價。

(3) 經(jīng)濟性。

除了規(guī)模和效率的經(jīng)濟性之外，云計算供應商的會計機制傾向于將存儲和處理的成本數(shù)據(jù)暴露到單個查詢級別。這允許用戶對任何給定分析的成本收益做出合理的商業(yè)決策，并相應地做出優(yōu)化決策。事實上，有時用戶可能會決定通過擴展云計算規(guī)模來擴大和簡化分析的結構，而不是花費時間和精力來塑造一個“穩(wěn)健的分析”，這可能更便宜、更準確。

云計算的弱點

(1) 云平臺是為用戶管理的基礎設施。

云計算具有一組與大型機截然不同的故障域。云平臺上的分布式計算是共享的基礎設施(計算、存儲、網(wǎng)絡)，這可能會受到更多的干擾，其中任何一個故障都可能導致交互性失敗或暫時性工作失敗。在極少數(shù)情況下，即使是云計算供應商的自動化管理也會通過更改系統(tǒng)的屬性或行為對客戶體驗產(chǎn)生負面影響。

(2) 效率。

與傳統(tǒng)的內(nèi)部部署系統(tǒng)相比，大多數(shù)云計算數(shù)據(jù)庫仍然不成熟。云數(shù)據(jù)庫缺乏更成熟產(chǎn)品的特性。有些功能可能永遠不會被引入，因為完全分布式、易發(fā)生故障的平臺的概念使它們不切實際。

許多基于云的并行關系系統(tǒng)對于特定的數(shù)據(jù)庫變異(INSERT、UPDATE、DELETE)操作的效率顯著降低，這在某些用例中可能會導致問題。

當然，云計算與內(nèi)部部署系統(tǒng)或托管在其他云平臺中的系統(tǒng)之間的額外延遲往往會迫使云計算基礎設施整合。用戶往往被迫首先選擇地理位置和云計算供應商，然后實際上僅限于其云計算供應商提供的服務。

(3) 經(jīng)濟性。

云計算的成本遵循與內(nèi)部部署截然不同的曲線：擴展容量非常容易?？刂瞥杀咀兊酶永щy。另一方面，如果成本有上限的話，則在達到成本上限后提交的交互式作業(yè)可能會被拒絕。這增加了一層復雜性，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理員需要學習這些知識才能創(chuàng)建成功的部署。

當然，被云計算供應商鎖定對于企業(yè)來說很普遍。云平臺之間的遷移并不比內(nèi)部部署系統(tǒng)之間的遷移容易。

用戶有如此多的產(chǎn)品可供選擇，但并沒有一種產(chǎn)品具有所有功能。最重要的第一步是確定所有必需工作流的基本屬性或行為，并確保所選的云計算供應商有能力提供這些服務，而每個行為可能來自不同但至少弱集成的產(chǎn)品。因此不要期望像Oracle公司或Teradata公司提供的產(chǎn)品提供“一切”服務。

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