企业全面云化的时代——云数据库的未来

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云数据库

前言
传统数据库的不足
云原生数据库的优点
云原生数据库容器化
亚马逊云原生数据库
总结
学习资料

前言

在数据库诞生之前数据的存储和管理主要是依靠表格、卡片等方式进行效率非常低耗费时间也很容易出错。随着计算机相关技术的发展数据管理技术也迅速发展。传统的文件系统难以应对数据增长的挑战也无法满足多用户共享数据和快速检索数据的需求。在这样的发展背景下数据库应运而生。数据库技术产生于20世纪60年代末它的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命在不到半个世纪的时间里形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域。
数据库技术是信息系统的核心和基础是计算机科学的重要分支。它的出现极大地促进了计算机应用向各行各业的渗透。因此数据库是作为一名程序员必须掌握的一门技术。我在学习的过程中一直使用的是亚马逊云数据库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。
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传统数据库的不足

数据库管理系统的主要目的就是提供一种可以方便、高效地存取数据库信息的途径。设计数据库系统的目的是为了管理大量信息。对数据的管理既涉及信息存储结构的定义又涉及信息操作机制的提供。通俗的讲数据库是按照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。传统数据库具有非常完备的关系理论基础高效地查询优化机制。此外数据库系统还必须提供所存储信息的安全性保证即使在系统崩溃或有人企图越权访问时也应保障信息的安全性。如果数据将被多用户共享那么系统还必须设法避免可能产生的异常结果。但是传统数据库在这些方面具有一定的缺点无法满足高并发的需求无法满足高扩展性和高可用性的需求。在这里插入图片描述
传统数据库虽然具有很多优势但也有很多不足的地方比如在高并发和安全等方面就存在不足。正好云原生数据库解决了这些问题填补了传统数据库的不足接下来就让我们学习一下云原生数据库。

云原生数据库的优点

云数据库是适合云计算环境应用要求的、弹性的多用户分布式数据库平台。它是一个面向云计算的数据库资源管理平台旨在通过云计算的方式整合现有的大量位于互联网后台的数据库资源为云计算应用的基础结构级别的数据库资源访问、发现、整合等多方面问题提供通用的解决方案。
传统的关系型数据库管理系统在锁机制、日志机制、缓冲区管理等方面一定程序上制约了系统性能。云数据库具有很大的优势云数据库实现了可扩展性、高性能并具备传统的数据库优良的特点。
其主要特性体现在以下方面

1.动态可扩展性

理论上数据库云平台具有无限可扩展性可以满足不断增加的数据存储需求。在面对不断变化的条件时数据库云平台可以表现出很好的弹性。

2.高可用性

数据库云平台不存在单点失效问题如果一个结点失效了剩余的结点就会接管未完成的事务。而且在数据库云平台中数据通常是复制的在地理上也是分布的诸如Amazon大型云计算供应商具有分布在世界范围内的数据中心通过在不同地理区间内进行数据复制可以提供高水平的容错能力。例如Amazon SimpleDB会在不同的区间内进行数据复制因此即使整个区域内的云设施发生失效也不影响数据的继续使用。

3.较低的建设成本

数据库云平台通常采用多租户的形式其共享资源的形式对于用户而言可以有效节省开销;可以采用按需付费的方式使用云计算环境中的各种软、硬件资源有效避免资源浪费。同时可以为企业提供相对经济的应用软件服务。云数据库的资费远远比自建数据库所需的成本要低很多企业可按照自己的需求选择不同套餐一般情况下只需要很低的价格即可得到一套专业的数据库支持服务性价比超高。

4.轻松部署

企业可以在云数据库控制台轻松的完成数据库申请和创建几分钟内即可准备就绪且投入使用。企业通过云数据库提供的功能完善的控制台对所有实例进行统一管理部署简单使用十分方便。

5.高可靠性

云数据库拥有完善的数据自动备份机制高可靠性让您可以放心将数据放在云端无需担心数据丢失。云数据库能够实现云端完全托管各类管理任务比如硬件扩容、补丁升级、备份恢复等等。同样的像亚马逊云科技能够快速帮助客户在数据安全上做大幅的提升在高扩张性和效能提升的同时也可以满足监控、合规的要求。以Amazon Aurora的服务为例亚马逊可以针对静态的档案、传输中的档案、集群的副本、快照、备份进行加密也可以在网络层的安全性上进行VPC网络层级的隔离。

云原生数据库容器化

“你不是不够好你只是过时了”这句话用在互联网行业特别合适每隔一段时间就会有新的技术出现技术发展非常迅速。随着时代的发展传统的数据库不再满足人们的需求所以应运而生产生了云数据库。云数据库也不是一上来就是完美的它也在不断地发展不断地完善越来越成熟的技术会慢慢出现。容器化就是云计算在发展的过程中出现的一门新技术也是云数据库发展中的技术热点。
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什么是容器化

容器就是一个软件包这个软件包提供应用程序的完整的运行环境包括应用程序的代码、相关配置文件以及运行应用程序所需的依赖项等。容器化是指将软件代码和所需的所有组件打包在一起让它们隔离在自己的“容器”中。这样容器内的软件或应用就可以在任何环境和任何基础架构上一致地移动和运行不受该环境或基础架构的操作系统影响。容器就像是一个气泡把应用和周围环境隔离开。也相当于是一个功能全面、便于移植的计算环境。

为什么需要使用容器

容器有着一个非常重要的作用就是保证代码运行环境的一致性。容器通过为应用程序打包和部署提供轻量级、不可变的基础结构来解决应用程序移动到其他环境就无法正常运行的问题将应用程序或服务、其依赖项及其配置打包为容器映像。容器技术为开发人员和 IT 专业人员只需做出少量修改甚至不需要进行任何修改即可跨环境部署应用程序使用非常方便。

数据库适合容器化吗

虽然容器化的优点是非常突出的很多开发者也体验到了。但是目前为止将数据库容器化并不是很合理。主要原因为以下几点

1.数据安全性

不要将数据存储在容器中很重要的一点就是安全性问题。容器随时会停止、或者删除当容器被删掉的时候容器里数据也就随之丢失。

2.性能问题

MySQL 属于关系型数据库对IO要求较高。当一台物理机跑多个时IO就会累加导致IO瓶颈大大降低 MySQL 的读写性能。数据库的性能瓶颈一般出现在IO上面如果按 Docker 的思路那么多个docker最终IO请求又会出现在存储上面。现在互联网的数据库多是share nothing的架构可能这也是不考虑迁移到 Docker 的一个因素吧。

3.资源隔离

资源隔离方面Docker 确实不如虚拟机KVMDocker是利用Cgroup实现资源限制的只能限制资源消耗的最大值而不能隔绝其他程序占用自己的资源。如果其他应用过渡占用物理机资源将会影响容器里 MySQL 的读写效率。需要的隔离级别越多获得的资源开销就越多。相比专用环境而言容易水平伸缩是Docker的一大优势。然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务数据库并不适用。我们没有看到任何针对数据库的隔离功能那为什么我们应该把它放在容器中呢
介绍了这么多云原生数据库的好处也阐述了一些云原生相关的先进技术光有理论知识是完全不够的我们也需要付出实践。云原生数据库的选择我的建议是原则亚马逊云原生数据库亚马逊作为领先企业在云方面具有很大的优势接下来就让我们详细的了解和学习一下。

亚马逊云原生数据库

数据库服务

亚马逊提供齐全的专用数据库数据库类型丰富。如下图我们看到的一共包括了八种这些数据库服务都可以免费试用而且有详细的使用教程详细的使用教程
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Relational

第一种就是关系数据库关系数据库应该是我们现在使用最为广泛的的数据库了我们平时经常使用的mysql、SqlServer、oracle都是关系型数据库关系型数据库应用广泛。主要应用领域主要是在传统应用、企业资源规划、客户关系、电子商务等等。
亚马逊产品主要有三种
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Key-value

第二种就是键值数据库键值数据库是一种非关系数据库,它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。应用领域主要是高流量 Web 应用程序、电子商务系统、游戏应用程序亚马逊的产品是 Amazon DynamoDB。

In-memory

第三种是内存数据库内存数据库顾名思义就是将数据放在内存中直接操作的数据库。相对于磁盘内存的数据读写速度要高出几个数量级将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够极大地提高应用的性能。使用案例包括缓存、会话管理、游戏排行榜、地理空间应用程序。
亚马逊产品主要有两种
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Document

第四种是文档数据库文档数据库用于将半结构化数据存储为文档而不是像关系数据库那样在多个表之间对数据进行规范化每个表都有唯一的固定结构。存储在文档数据库中的文档使用嵌套键值对来提供文档的结构或架构。不过不同类型的文档可以存储在同一文档数据库中从而满足了处理不同格式的类似数据的要求。例如由于每个文档都是自描述的主题文档数据库中的示例文档中所述的在线存储的 JSON 编码文档可以存储在同一个文档数据库中。亚马逊产品是Amazon DocumentDB。

Wide column

第五种是宽列存储数据库也称作可扩展记录存储是一种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。主要使用案例是用于设备维护、队列管理和路线优化的大规模工业应用程序。

Graph

第六种是图数据库图数据库是以点、边为基础存储单元以高效存储、查询图数据为设计原理的数据管理系统。图数据库属于非关系型数据库。图数据库对数据的存储、查询以及数据结构都和关系型数据库有很大的不同。图数据结构直接存储了节点之间的依赖关系而关系型数据库和其他类型的非关系型数据库则以非直接的方式来表示数据之间的关系。图数据库把数据间的关联作为数据的一部分进行存储关联上可添加标签、方向以及属性而其他数据库针对关系的查询必须在运行时进行具体化操作这也是图数据库在关系查询上相比其他类型数据库有巨大性能优势的原因。