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nosql數(shù)據(jù)庫(kù)是什么 具有代表性以key-value的形式存儲(chǔ)的
什么是NoSQL
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大家有沒(méi)有聽說(shuō)過(guò)“NoSQL”呢?近年，這個(gè)詞極受關(guān)注。看到“NoSQL”這個(gè)詞，大家可能會(huì)誤以為是“No!SQL”的縮寫，并深感憤怒：“SQL怎么會(huì)沒(méi)有必要了呢?”但實(shí)際上，它是“Not Only SQL”的縮寫。它的意義是：適用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候就使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，不適用的時(shí)候也沒(méi)有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不可，可以考慮使用更加合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
為彌補(bǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不足，各種各樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生。
為了更好地了解本書所介紹的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的理解是必不可少的。那么，就讓我們先來(lái)看一看關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的歷史、分類和特征吧。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)史
1969年，埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發(fā)表了劃時(shí)代的論文，首次提出了關(guān)系數(shù)據(jù)模型的概念。但可惜的是，刊登論文的《IBM Research Report》只是IBM公司的內(nèi)部刊物，因此論文反響平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上發(fā)表了題為“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系模型)的論文，終于引起了大家的關(guān)注。
科德所提出的關(guān)系數(shù)據(jù)模型的概念成為了現(xiàn)今關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)。當(dāng)時(shí)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)由于硬件性能低劣、處理速度過(guò)慢而遲遲沒(méi)有得到實(shí)際應(yīng)用。但之后隨著硬件性能的提升，加之使用簡(jiǎn)單、性能優(yōu)越等優(yōu)點(diǎn)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)得到了廣泛的應(yīng)用。
通用性及高性能
雖然本書是講解NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的，但有一個(gè)重要的大前提，請(qǐng)大家一定不要誤解。這個(gè)大前提就是“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的性能絕對(duì)不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫無(wú)疑問(wèn)，對(duì)于絕大多數(shù)的應(yīng)用來(lái)說(shuō)它都是最有效的解決方案。
突出的優(yōu)勢(shì)
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)作為應(yīng)用廣泛的通用型數(shù)據(jù)庫(kù)，它的突出優(yōu)勢(shì)主要有以下幾點(diǎn):
保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性(事務(wù)處理)
由于以標(biāo)準(zhǔn)化為前提，數(shù)據(jù)更新的開銷很小(相同的字段基本上都只有一處)
可以進(jìn)行JOIN等復(fù)雜查詢
存在很多實(shí)際成果和專業(yè)技術(shù)信息(成熟的技術(shù))
這其中，能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的最大優(yōu)勢(shì)。在需要嚴(yán)格保證數(shù)據(jù)一致性和處理完整性的情況下，用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是肯定沒(méi)有錯(cuò)的。但是有些情況不需要JOIN，對(duì)上述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)也沒(méi)有什么特別需要，這時(shí)似乎也就沒(méi)有必要拘泥于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)了。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不足
不擅長(zhǎng)的處理
就像之前提到的那樣，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的性能非常高。但是它畢竟是一個(gè)通用型的數(shù)據(jù)庫(kù)，并不能完全適應(yīng)所有的用途。具體來(lái)說(shuō)它并不擅長(zhǎng)以下處理：
大量數(shù)據(jù)的寫入處理
為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)(schema)變更
字段不固定時(shí)應(yīng)用
對(duì)簡(jiǎn)單查詢需要快速返回結(jié)果的處理
。。。。。。
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
為了彌補(bǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不足(特別是最近幾年)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)了。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用廣泛，能進(jìn)行事務(wù)處理和JOIN等復(fù)雜處理。相對(duì)地，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)只應(yīng)用在特定領(lǐng)域，基本上不進(jìn)行復(fù)雜的處理，但它恰恰彌補(bǔ)了之前所列舉的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不足之處。
易于數(shù)據(jù)的分散
如前所述，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)并不擅長(zhǎng)大量數(shù)據(jù)的寫入處理。原本關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就是以JOIN為前提的，就是說(shuō)，各個(gè)數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)得名的主要原因。為了進(jìn)行JOIN處理，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不得不把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在同一個(gè)服務(wù)器內(nèi)，這不利于數(shù)據(jù)的分散。相反，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)原本就不支持JOIN處理，各個(gè)數(shù)據(jù)都是獨(dú)立設(shè)計(jì)的，很容易把數(shù)據(jù)分散到多個(gè)服務(wù)器上。由于數(shù)據(jù)被分散到了多個(gè)服務(wù)器上，減少了每個(gè)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，即使要進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的寫入操作，處理起來(lái)也更加容易。同理，數(shù)據(jù)的讀入操作當(dāng)然也同樣容易。
提升性能和增大規(guī)模
下面說(shuō)一點(diǎn)題外話，如果想要使服務(wù)器能夠輕松地處理更大量的數(shù)據(jù)，那么只有兩個(gè)選擇：一是提升性能，二是增大規(guī)模。下面我們來(lái)整理一下這兩者的不同。
首先，提升性能指的就是通過(guò)提升現(xiàn)行服務(wù)器自身的性能來(lái)提高處理能力。這是非常簡(jiǎn)單的方法，程序方面也不需要進(jìn)行變更，但需要一些費(fèi)用。若要購(gòu)買性能翻倍的服務(wù)器，需要花費(fèi)的資金往往不只是原來(lái)的2倍，可能需要多達(dá)5到10倍。這種方法雖然簡(jiǎn)單，但是成本較高。
另一方面，增大規(guī)模指的是使用多臺(tái)廉價(jià)的服務(wù)器來(lái)提高處理能力。它需要對(duì)程序進(jìn)行變更，但由于使用廉價(jià)的服務(wù)器，可以控制成本。另外，以后只要依葫蘆畫瓢增加廉價(jià)服務(wù)器的數(shù)量就可以了。
不對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的話就沒(méi)有使用的必要嗎？
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)基本上來(lái)說(shuō)為了“使大量數(shù)據(jù)的寫入處理更加容易(讓增加服務(wù)器數(shù)量更容易)”而設(shè)計(jì)的。但如果不是對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的話，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用就沒(méi)有意義嗎?
答案是否定的。的確，它在處理大量數(shù)據(jù)方面很有優(yōu)勢(shì)。但實(shí)際上NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)還有各種各樣的特點(diǎn)，如果能夠恰當(dāng)?shù)乩眠@些特點(diǎn)將會(huì)是非常有幫助。具體的例子將會(huì)在第2章和第3章進(jìn)行介紹，這些用途將會(huì)讓你感受到利用NoSQL的好處。
希望順暢地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存(Cache)處理
希望對(duì)數(shù)組類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行高速處理
希望進(jìn)行全部保存
多樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存在著“key-value存儲(chǔ)”、“文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)”、“列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)”等各種各樣的種類，每種數(shù)據(jù)庫(kù)又包含各自的特點(diǎn)。下一節(jié)讓我們一起來(lái)了解一下NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的種類和特點(diǎn)。
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是什么
NoSQL說(shuō)起來(lái)簡(jiǎn)單，但實(shí)際上到底有多少種呢?我在提筆的時(shí)候，到NoSQL的官方網(wǎng)站上確認(rèn)了一下，竟然已經(jīng)有122種了。另外官方網(wǎng)站上也介紹了本書沒(méi)有涉及到的圖形數(shù)據(jù)庫(kù)和對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)等各個(gè)類別。不知不覺間，原來(lái)已經(jīng)出現(xiàn)了這么多的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)啊。
本節(jié)將為大家介紹具有代表性的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。
key-value存儲(chǔ)
這是最常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，它的數(shù)據(jù)是以key-value的形式存儲(chǔ)的。雖然它的處理速度非?？?，但是基本上只能通過(guò)key的完全一致查詢獲取數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)的保存方式可以分為臨時(shí)性、永久性和兩者兼具三種。
臨時(shí)性
memcached屬于這種類型。所謂臨時(shí)性就是 “數(shù)據(jù)有可能丟失”的意思。memcached把所有數(shù)據(jù)都保存在內(nèi)存中，這樣保存和讀取的速度非常快，但是當(dāng)memcached停止的時(shí)候，數(shù)據(jù)就不存在了。由于數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，所以無(wú)法操作超出內(nèi)存容量的數(shù)據(jù)(舊數(shù)據(jù)會(huì)丟失)。
在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)
可以進(jìn)行非?？焖俚谋４婧妥x取處理
數(shù)據(jù)有可能丟失
永久性
Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等屬于這種類型。和臨時(shí)性相反，所謂永久性就是“數(shù)據(jù)不會(huì)丟失”的意思。這里的key-value存儲(chǔ)不像memcached那樣在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)，而是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上。與memcached在內(nèi)存中處理數(shù)據(jù)比起來(lái)，由于必然要發(fā)生對(duì)硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的。但數(shù)據(jù)不會(huì)丟失是它最大的優(yōu)勢(shì)。
在硬盤上保存數(shù)據(jù)
可以進(jìn)行非常快速的保存和讀取處理(但無(wú)法與memcached相比)
數(shù)據(jù)不會(huì)丟失
兩者兼具
Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時(shí)性和永久性兼具，且集合了臨時(shí)性key-value存儲(chǔ)和永久性key-value存儲(chǔ)的優(yōu)點(diǎn)。Redis首先把數(shù)據(jù)保存到內(nèi)存中，在滿足特定條件(默認(rèn)是15分鐘一次以上，5分鐘內(nèi)10個(gè)以上，1分鐘內(nèi)10000個(gè)以上的key發(fā)生變更)的時(shí)候?qū)?shù)據(jù)寫入到硬盤中。這樣既確保了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的處理速度，又可以通過(guò)寫入硬盤來(lái)保證數(shù)據(jù)的永久性。這種類型的數(shù)據(jù)庫(kù)特別適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)。
同時(shí)在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)
可以進(jìn)行非?？焖俚谋４婧妥x取處理
保存在硬盤上的數(shù)據(jù)不會(huì)消失(可以恢復(fù))
適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)
面向文檔的數(shù)據(jù)庫(kù)
MongoDB、CouchDB屬于這種類型。它們屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，但與key-value存儲(chǔ)相異。
不定義表結(jié)構(gòu)
面向文檔的數(shù)據(jù)庫(kù)具有以下特征：即使不定義表結(jié)構(gòu)，也可以像定義了表結(jié)構(gòu)一樣使用。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在變更表結(jié)構(gòu)時(shí)比較費(fèi)事，而且為了保持一致性還需修改程序。然而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)則可省去這些麻煩(通常程序都是正確的)，確實(shí)是方便快捷。
可以使用復(fù)雜的查詢條件
跟key-value存儲(chǔ)不同的是，面向文檔的數(shù)據(jù)庫(kù)可以通過(guò)復(fù)雜的查詢條件來(lái)獲取數(shù)據(jù)。雖然不具備事務(wù)處理和JOIN這些關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)所具有的處理能力，但除此以外的其他處理基本上都能實(shí)現(xiàn)。這是非常容易使用的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。
不需要定義表結(jié)構(gòu)
可以利用復(fù)雜的查詢條件
面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)
Cassandra、Hbase、HyperTable屬于這種類型。由于近年來(lái)數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆發(fā)性增長(zhǎng)，這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)尤其引人注目。
面向行的數(shù)據(jù)庫(kù)和面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)
普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)都是以行為單位來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，擅長(zhǎng)進(jìn)行以行為單位的讀入處理，比如特定條件數(shù)據(jù)的獲取。因此，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)也被稱為面向行的數(shù)據(jù)庫(kù)。相反，面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)是以列為單位來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，擅長(zhǎng)以列為單位讀入數(shù)據(jù)。
高擴(kuò)展性
面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)具有高擴(kuò)展性，即使數(shù)據(jù)增加也不會(huì)降低相應(yīng)的處理速度(特別是寫入速度)，所以它主要應(yīng)用于需要處理大量數(shù)據(jù)的情況。另外，利用面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)，把它作為批處理程序的存儲(chǔ)器來(lái)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行更新也是非常有用的。但由于面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)跟現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的思維方式有很大不同，應(yīng)用起來(lái)十分困難。
高擴(kuò)展性(特別是寫入處理)
應(yīng)用十分困難
最近，像Twitter和Facebook這樣需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和查詢的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)不斷增加，面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)對(duì)其中一些服務(wù)是非常有用的，但是由于這與本書所要介紹的內(nèi)容關(guān)系不大，就不進(jìn)行詳細(xì)介紹了。
總結(jié)：
NoSQL并不是No-SQL，而是指Not Only SQL。
NoSQL的出現(xiàn)是為了彌補(bǔ)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)因?yàn)槭聞?wù)等機(jī)制帶來(lái)的對(duì)海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)請(qǐng)求的處理的性能上的欠缺。
NoSQL不是為了替代SQL而出現(xiàn)的，它是一種替補(bǔ)方案，而不是解決方案的首選。
絕大多數(shù)的NoSQL產(chǎn)品都是基于大內(nèi)存和高性能隨機(jī)讀寫的（比如具有更高性能的固態(tài)硬盤陣列），一般的小型企業(yè)在選擇NoSQL時(shí)一定要慎重！不要為了NoSQL而NoSQL，可能會(huì)導(dǎo)致花了冤枉錢又耽擱了項(xiàng)目進(jìn)程。
NoSQL不是萬(wàn)能的，但在大型項(xiàng)目中，你往往需要它！
目前哪些NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用廣泛，各有什么特點(diǎn)
特點(diǎn)：
它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。
它們運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。
PC集群擴(kuò)充起來(lái)非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。
它們擊碎了性能瓶頸。
NoSQL的支持者稱，通過(guò)NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時(shí)間，執(zhí)行速度變得更快。
“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對(duì)于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單時(shí)，SQL可能沒(méi)有太大用處。
沒(méi)有過(guò)多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認(rèn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供了無(wú)可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對(duì)穩(wěn)定，他們同時(shí)也表示，企業(yè)的具體需求可能沒(méi)有那么多。
Bootstrap支持
因?yàn)镹oSQL項(xiàng)目都是開源的，因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點(diǎn)它們與大多數(shù)開源項(xiàng)目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。
優(yōu)點(diǎn)：
易擴(kuò)展
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無(wú)關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無(wú)形之間，在架構(gòu)的層面上帶來(lái)了可擴(kuò)展的能力。
大數(shù)據(jù)量，高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無(wú)關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)層面上來(lái)說(shuō)就要性能高很多了。
靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無(wú)需事先為要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡(jiǎn)直就是一個(gè)噩夢(mèng)。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的web2.0時(shí)代尤其明顯。
高可用
NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過(guò)復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。
主要應(yīng)用：
Apache HBase
這個(gè)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)建立在谷歌強(qiáng)大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個(gè)優(yōu)勢(shì)的數(shù)據(jù)庫(kù)，Hbase最初被設(shè)計(jì)應(yīng)用于Hadoop平臺(tái)，而這一強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺(tái)的龐大數(shù)據(jù)。
Apache Storm
用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理功能，同時(shí)還增加了低延遲的儀表板、安全警報(bào)，改進(jìn)了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機(jī)會(huì)、發(fā)展新業(yè)務(wù)。
Apache Spark
該技術(shù)采用內(nèi)存計(jì)算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、流處理和圖計(jì)算等多種計(jì)算范式，Spark用Scala語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運(yùn)行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來(lái)管理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，對(duì)于復(fù)雜的分布式應(yīng)用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺(tái)的靈活性使它可以運(yùn)行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。
Apache Drill
你有多大的數(shù)據(jù)集？其實(shí)無(wú)論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對(duì)。通過(guò)支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺(tái)，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結(jié)果。
Apache Sqoop
也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個(gè)問(wèn)題。這一平臺(tái)采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實(shí)上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
這是功能強(qiáng)大的圖形處理平臺(tái)，具有很好可擴(kuò)展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運(yùn)行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過(guò)這種方式，你可以得到強(qiáng)大的分布式作圖能力，同時(shí)還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術(shù)和MapReduce一樣，具有強(qiáng)大的批處理能力，而且Impala對(duì)于實(shí)時(shí)的SQL查詢也有很好的效果，通過(guò)高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)。
Gephi
它可以用來(lái)對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過(guò)為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強(qiáng)大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個(gè)圖表類型，而且可以在具有上百萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)的大型網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對(duì)復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)流等信息進(jìn)行可視化分析。
MongoDB
這個(gè)堅(jiān)實(shí)的平臺(tái)一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個(gè)應(yīng)用開源技術(shù)開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，可以用于在JSON這樣的平臺(tái)上存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時(shí)報(bào)、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。（Couchbase服務(wù)器也作為一個(gè)參考）。
十大頂尖公司：
Amazon Web Services
Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計(jì)算領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術(shù)來(lái)提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)過(guò)修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。
Forrester稱EMR有很好的市場(chǎng)前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務(wù)，有一些公司將EMR應(yīng)用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來(lái)EMR可以基于工作量的需要自動(dòng)縮放調(diào)整大小。亞馬遜計(jì)劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強(qiáng)大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、新公布的Kenesis實(shí)時(shí)處理引擎以及計(jì)劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和商業(yè)智能工具。不過(guò)AWS還沒(méi)有自己的Hadoop發(fā)行版。
Cloudera
Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個(gè)發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項(xiàng)目的很多技術(shù)，不過(guò)基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進(jìn)步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產(chǎn)品。當(dāng)Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時(shí)，Cloudera的工程師們就會(huì)實(shí)現(xiàn)這些功能，或者找一個(gè)擁有這項(xiàng)技術(shù)的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因?yàn)槠淇蓪?shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點(diǎn)使它不同于其他那些供應(yīng)商?！蹦壳埃珻loudera的平臺(tái)已經(jīng)擁有200多個(gè)付費(fèi)客戶，一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一樣，Hortonworks是一個(gè)純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅(jiān)信開源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強(qiáng)大。Hortonworks的目標(biāo)是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進(jìn)開源項(xiàng)目的發(fā)展。Hortonworks平臺(tái)和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會(huì)給用戶帶來(lái)好處，因?yàn)樗梢苑乐贡还?yīng)商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個(gè)平臺(tái)，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺(tái)）。這并不是說(shuō)Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術(shù)，而是因?yàn)樵摴緦⑵渌虚_發(fā)的成果回報(bào)給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個(gè)工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來(lái)填充集群管理項(xiàng)目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應(yīng)商的支持。
IBM
當(dāng)企業(yè)考慮一些大的IT項(xiàng)目時(shí)，很多人首先會(huì)想到IBM。IBM是Hadoop項(xiàng)目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個(gè)Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級(jí)的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計(jì)算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗(yàn)?！癐BM計(jì)劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計(jì)算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對(duì)高性能計(jì)算的工作負(fù)載管理等眾多技術(shù)?！?/p>
Intel
和AWS類似，英特爾不斷改進(jìn)和優(yōu)化Hadoop使其運(yùn)行在自己的硬件上，具體來(lái)說(shuō)，就是讓Hadoop運(yùn)行在其至強(qiáng)芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結(jié)合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個(gè)產(chǎn)品，所以公司在未來(lái)還有很多改進(jìn)的可能，英特爾和微軟都被認(rèn)為是Hadoop市場(chǎng)上的潛力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過(guò)很多人可能都沒(méi)有聽說(shuō)過(guò)。Forrester對(duì)Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評(píng)級(jí)最高，其發(fā)行版在架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（NFS）、災(zāi)難恢復(fù)以及高可用性功能。Forrester說(shuō)MapR在Hadoop市場(chǎng)上沒(méi)有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個(gè)真正的大企業(yè)，還需要加強(qiáng)伙伴關(guān)系和市場(chǎng)營(yíng)銷。
Microsoft
微軟在開源軟件問(wèn)題上一直很低調(diào)，但在大數(shù)據(jù)形勢(shì)下，它不得不考慮讓W(xué)indows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項(xiàng)目中，以更廣泛地推動(dòng)Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產(chǎn)品中看到其成果。微軟的Hadoop服務(wù)基于Hortonworks的發(fā)行版，而且是為Azure量身定制的。
微軟也有一些其他的項(xiàng)目，包括名為Polybase的項(xiàng)目，讓Hadoop查詢實(shí)現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說(shuō)：“微軟在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場(chǎng)上有很大優(yōu)勢(shì)，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個(gè)領(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者還有很遠(yuǎn)的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構(gòu)建一個(gè)性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎(chǔ)上又添加了一些新的工具，包括一個(gè)名為HAWQ的SQL引擎以及一個(gè)專門解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題的Hadoop應(yīng)用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術(shù)，Pivotal的真正優(yōu)勢(shì)實(shí)際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個(gè)，而且大多是中小型客戶。
Teradata
對(duì)于Teradata來(lái)說(shuō)，Hadoop既是一種威脅也是一種機(jī)遇。數(shù)據(jù)管理，特別是關(guān)于SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)這一領(lǐng)域是Teradata的專長(zhǎng)。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺(tái)崛起可能會(huì)威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過(guò)與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺(tái)集成了SQL技術(shù)，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺(tái)上方便地使用存儲(chǔ)在Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。
AMPLab
通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?，我們才可以理解世界，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)、信息檢索、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域，努力改進(jìn)對(duì)信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術(shù)。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴(kuò)展性。近幾年的發(fā)展使計(jì)算機(jī)科學(xué)進(jìn)入到全新的時(shí)代，而AMPLab為我們?cè)O(shè)想一個(gè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、通信等各種資源和技術(shù)靈活解決難題的方案，以應(yīng)對(duì)越來(lái)越復(fù)雜的各種難題。
五大數(shù)據(jù)庫(kù)理念，讀懂亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)庫(kù)布局
1970 年，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)之父 E.F.Codd 發(fā)表《用于大型共享數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系數(shù)據(jù)模型》論文，正式拉開數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 為代表的三大商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品獨(dú)占鰲頭，隨后涌現(xiàn)出 MySQL、PostgreSQL 等為代表的開源數(shù)據(jù)庫(kù) ，和以 Amazon RDS 等為代表的云數(shù)據(jù)庫(kù)，拉開百花齊放的數(shù)據(jù)庫(kù)新序幕。
我們知道，云計(jì)算十年為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了 歷史 性契機(jī)，但變革仍在進(jìn)行，隨著云計(jì)算的普及，數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)發(fā)生根本性改變，云廠商打破傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的堡壘，成為數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域全新力量。其中以連續(xù)六年入選 Gartner 領(lǐng)導(dǎo)者象限的亞馬遜云 科技 為代表，我們一起探討：為什么亞馬遜云 科技 能始終保持其創(chuàng)新性？縱觀云原生時(shí)代下，亞馬遜云 科技 數(shù)據(jù)庫(kù)未來(lái)還有哪些更多的可能性？
01 面對(duì)四大數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展趨勢(shì)，亞馬遜云 科技 打造五大數(shù)據(jù)庫(kù)理念
后疫情時(shí)代下，加速了不少行業(yè)的業(yè)務(wù)在線化和數(shù)字化運(yùn)營(yíng)，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的需求越發(fā)強(qiáng)烈，亞馬遜云 科技 大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理顧凡詳細(xì)介紹其中四大趨勢(shì)：
一是伴隨互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，電商、視頻、社交、出行等新應(yīng)用場(chǎng)景的興起，不僅數(shù)據(jù)量大，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求極高，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法滿足需求，因此驅(qū)動(dòng)云原生數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)。
二是開源數(shù)據(jù)庫(kù)的廣泛應(yīng)用。
三是應(yīng)用程序現(xiàn)代化對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)提出更高要求，期待數(shù)據(jù)庫(kù)擁有更高的性能、可擴(kuò)展性、可用性以及降低成本，讓開發(fā)人員專注于核心業(yè)務(wù)的應(yīng)用開發(fā)，不用關(guān)注和核心業(yè)務(wù)無(wú)關(guān)的代碼。
四是軟件架構(gòu)歷經(jīng) PC、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，再到如今的萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代，其中的迭代和轉(zhuǎn)型正在驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)選型的變化。
在此四大趨勢(shì)下，伴隨企業(yè)的業(yè)務(wù)量越來(lái)越大、越來(lái)越復(fù)雜，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的要求越來(lái)越高。亞馬遜云 科技 洞察客戶需求，在打造云上數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品時(shí)提出五大理念：
一是專庫(kù)專用，極致性能；二是無(wú)服務(wù)器，敏捷創(chuàng)新；第三是全球架構(gòu)，一鍵部署；第四是平滑遷移，加速上云；第五是 AI 賦能，深度集成。
02 歷經(jīng)真實(shí)錘煉，五大數(shù)據(jù)庫(kù)理念，持續(xù)賦能企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型
顧凡表示，隨著數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，微服務(wù)架構(gòu)與 DevOps 愈發(fā)流行的今天，一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)打天下的時(shí)代已然過(guò)去。我們需要在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下，針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型和不同的數(shù)據(jù)訪問(wèn)特點(diǎn)，為開發(fā)者和企業(yè)提供專門構(gòu)建的工具。
所以亞馬遜云 科技 提出 第一個(gè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)理念：專庫(kù)專用 。在此理念下，推出針對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)、鍵值數(shù)據(jù)、文檔數(shù)據(jù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)、時(shí)許數(shù)據(jù)、分類賬數(shù)據(jù)、寬列等專門構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)品家族。
這些數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品均經(jīng)歷過(guò)亞馬遜內(nèi)部核心業(yè)務(wù)的真實(shí)錘煉，成績(jī)斐然：
亞馬遜電商當(dāng)年是 Oracle 的客戶之一，隨著亞馬遜電商的應(yīng)用重構(gòu)和業(yè)務(wù)體量發(fā)展，亞馬遜電商決定將業(yè)務(wù)遷移到亞馬遜云 科技 里。100 多個(gè)團(tuán)隊(duì)參與這龐大的遷移工作中，將亞馬遜電商采購(gòu)、目錄管理、訂單執(zhí)行、廣告、財(cái)務(wù)系統(tǒng)、錢包、視頻流等關(guān)鍵系統(tǒng)全部從 Oracle 遷出來(lái)。2019 年，亞馬遜將存儲(chǔ)近 7500 個(gè)Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)中的 75 PB 內(nèi)部數(shù)據(jù)遷移到多項(xiàng)亞馬遜云 科技 的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，于是亞馬遜電商成為亞馬遜云 科技 在全球的“第一大客戶”。
從 Oracle 切換到亞馬遜云 科技 后，亞馬遜電商節(jié)省了 60% 成本，面向消費(fèi)者端的應(yīng)用程序延遲降低 40%，數(shù)據(jù)庫(kù)管理支出減少 70%。
以被譽(yù)為“亞馬遜云 科技 歷史 上用戶數(shù)量增速最快的云服務(wù)”Amazon Aurora 為例，其擁有科媲美高端商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的速度和可用性，還擁有開源數(shù)據(jù)庫(kù)的簡(jiǎn)單性與成本效益，Amazon Aurora 讓客戶滿足“魚和熊掌兼得”需求。
據(jù)顧凡介紹，Amazon Aurora 可提供 5 倍于標(biāo)準(zhǔn) MySQL 性能，3 倍于 PostgreSQL 吞吐量。同時(shí)提供高可用，可用區(qū)（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨區(qū)域?yàn)?zāi)備。可擴(kuò)展到 15 個(gè)只讀副本，成本只有商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的 1/10。
醫(yī)藥企業(yè)九州通為藥廠、供應(yīng)商，搭建藥廠、供應(yīng)商、消費(fèi)者提供供應(yīng)鏈鏈條。其 B2B 系統(tǒng)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)是讀多寫少，受促銷活動(dòng)、工作時(shí)間等影響，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)波峰波谷落差較大的情況，讀寫比例在 7：2 或者 8：3。九州通采用 Amazon Aurora 后實(shí)現(xiàn)讀寫分離和按需擴(kuò)展，整體數(shù)據(jù)庫(kù)性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。實(shí)現(xiàn)了跨可用區(qū)部署、負(fù)載均衡、自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移、精細(xì)監(jiān)控、按需自動(dòng)伸縮等。
據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，到 2022 年，75% 數(shù)據(jù)庫(kù)將被部署或遷移至云平臺(tái)。在這個(gè)過(guò)程中，亞馬遜云 科技 是如何通過(guò)技術(shù)來(lái)幫助客戶加速應(yīng)用上云的？這離不開除了上述的“專庫(kù)專用”外，以下四大理念：
第二個(gè)理念是無(wú)服務(wù)器、敏捷創(chuàng)新。 亞馬遜云 科技 大中華區(qū)產(chǎn)品部數(shù)據(jù)類產(chǎn)品高級(jí)經(jīng)理王曉野表示，企業(yè)業(yè)務(wù)總有波峰波谷之時(shí)，如何按照企業(yè) 80-90% 的業(yè)務(wù)峰值來(lái)規(guī)劃數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)容量和計(jì)算資源的話，將給應(yīng)用帶來(lái)一定的業(yè)務(wù)連續(xù)性的妥協(xié)和挑戰(zhàn)。因此大多數(shù)企業(yè)都是按照峰值留有余地來(lái)選擇數(shù)據(jù)庫(kù)的計(jì)算資源，這將造成成本上的浪費(fèi)。而 Serverless 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)可完成無(wú)差別的繁復(fù)工作和自動(dòng)化擴(kuò)展。
Amazon DynamoDB 是亞馬遜云 科技 自研 Serverless 數(shù)據(jù)庫(kù)，其誕生最早可追溯到 2004 年，當(dāng)時(shí)亞馬遜電商作為 Oracle 的客戶，盡管對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在零售場(chǎng)景的需求并不頻繁，70% 均是鍵值類操作，此時(shí)倒逼亞馬遜電商思考：為什么要把關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)這么重得使用？我們可以設(shè)計(jì)一款支持讀寫、可橫向擴(kuò)展的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)嗎？后來(lái)的故事大家都知道了，這款數(shù)據(jù)庫(kù)就是 Amazon DynamoDB，并在 2007 年發(fā)表論文，掀起業(yè)界 NoSQL 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)創(chuàng)新大潮。
Amazon DynamoDB 可為大規(guī)模應(yīng)用提供支持，支撐亞馬遜自身多個(gè)高流量網(wǎng)站和系統(tǒng)，如亞馬遜電商網(wǎng)站、亞馬遜全球 442 個(gè)物流中心等。在亞馬遜電商一年一度 Prime Day，光是針對(duì)DynamoDB API 的調(diào)用達(dá)到數(shù)萬(wàn)億次，最高峰值請(qǐng)求達(dá)到每秒 8920 萬(wàn)次。由此可見，DynamoDB 擁有高吞吐、擴(kuò)展性、一致性、可預(yù)測(cè)響應(yīng)延遲、高可用等優(yōu)勢(shì)。
智能可穿戴設(shè)備廠商華米 科技 ，在全球 70 多個(gè)國(guó)家擁有近 1 億用戶。僅 2020 年上半年，其手表出貨量超 174 萬(wàn)臺(tái)，截止到 2021 年 2 月，華米 科技 的可穿戴設(shè)備累計(jì)記錄步數(shù)是 151 萬(wàn)步，累計(jì)記錄的睡眠時(shí)間是 128 億個(gè)夜晚，記錄心率總時(shí)長(zhǎng)達(dá) 1208 億個(gè)小時(shí)。如此龐大的數(shù)據(jù)同時(shí)必須保證極高的安全性和低延遲相應(yīng)，如何保證穩(wěn)定性是巨大的挑戰(zhàn)。
DynamoDB 幫助華米 科技 在任何規(guī)模下都能提供延遲不超過(guò) 10 毫秒的一致響應(yīng)時(shí)間。華米 科技 健康 云的 P0 和 P1 級(jí)別故障減少了約 30%，總體服務(wù)可用性提升了 0.25%，系統(tǒng)可用性指標(biāo)達(dá)到 99.99%，為華為 科技 全球化擴(kuò)展提供了有力的支撐。
最新無(wú)服務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬間擴(kuò)展能力，真正把擴(kuò)展能力發(fā)揮到極致，在不到一秒的時(shí)間內(nèi)，將幾百個(gè)事務(wù)擴(kuò)展到數(shù)十萬(wàn)的級(jí)別。同時(shí)在擴(kuò)展時(shí)每一次調(diào)整的增量都是非常精細(xì)化的去管理，如果按照峰值來(lái)規(guī)劃數(shù)據(jù)庫(kù)資源，可實(shí)現(xiàn)大概90%的成本節(jié)省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球?qū)崿F(xiàn)預(yù)覽。
第三個(gè)理念是全球架構(gòu)、一鍵部署。 在全球化的今天，如何支撐全球客戶的業(yè)務(wù)擴(kuò)展連續(xù)性、一致性、以最低延遲帶給到終端客戶上，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)提出新的挑戰(zhàn)。
亞馬遜云 科技 提供 Amazon Aurora 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)、Amazon DocumentDB 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)都能利用亞馬遜云 科技 的骨干網(wǎng)絡(luò)提供比互聯(lián)網(wǎng)更穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)支撐，以一鍵部署的方式，幫助客戶實(shí)現(xiàn)幾千公里跨區(qū)域數(shù)據(jù)庫(kù)災(zāi)備，故障恢復(fù)大概能在一分鐘之內(nèi)完成，同時(shí)跨區(qū)域的數(shù)據(jù)復(fù)制延遲通常小于一秒。
第四個(gè)理念是平滑遷移、加速上云。 目前，450000+ 數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)亞馬遜云 科技 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移服務(wù)遷移到亞馬遜云 科技 中，這個(gè)數(shù)字每年都在不斷增長(zhǎng)。亞馬遜云 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具讓開發(fā)者和企業(yè)進(jìn)行自助式云遷移。另外，對(duì)于遷移過(guò)程中可能會(huì)需要的支持，可通過(guò)專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)和合作伙伴網(wǎng)絡(luò)成員，為客戶提供專業(yè)支持，還通過(guò) Database Freedom 項(xiàng)目幫助客戶降低他們的顧慮。
今年 11 月，最新產(chǎn)品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中國(guó)兩個(gè)區(qū)域正式可用，可加速企業(yè)上云的遷移，實(shí)現(xiàn)讓企業(yè)可以利用原有的技術(shù)棧、原有的 SQL Server T-SQL的人員可以利用到云數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行創(chuàng)新。
第五個(gè)理念是 AI賦能，深度集成。 我們觀察到，ML 技術(shù)賦能數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)者，開發(fā)者無(wú)需具備機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)，就可進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)操作。在此潮流下，亞馬遜云 科技 推出 Amazon Neptune，借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驅(qū)動(dòng)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
今年 8 月，Neptune ML 在中國(guó)正式可用，允許數(shù)據(jù)工程師不需要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的技能直接從圖數(shù)據(jù)庫(kù)里導(dǎo)出數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換格式、訓(xùn)練模型并發(fā)布，用 gremlin 語(yǔ)句調(diào)用訓(xùn)練成的模型在數(shù)據(jù)庫(kù)里實(shí)現(xiàn)推理，進(jìn)行欺詐檢測(cè)，推薦物品。
目前，亞馬遜云 科技 加速在中國(guó)區(qū)域服務(wù)落地，2021年至今新發(fā)布 60 多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)與功能。亞馬遜云 科技 正是通過(guò)上述五大數(shù)據(jù)庫(kù)理念，打造豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品家族，在全球智能化發(fā)展趨勢(shì)下，為企業(yè)提供更快更好的數(shù)智服務(wù)，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，并連續(xù)六年入選 Gartner 領(lǐng)導(dǎo)者象限，得到業(yè)界和客戶的深度認(rèn)可。
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