阿里数据库运用范围:大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS),Data IDE(原BASE),数据集成(原CDP云道),大数据基础服务包括 Maxcompute 分析型数据库等。
无需用户自己考虑高可用、备份恢复等问题,而且阿里针对开源的数据库做了部分优化。另外提供一些诸如监控、告警、备份、恢复、调优的手段。就是减轻用户在业务无关方面的花销,花小钱省下力气聚焦在自己的业务上。
阿里数据库特性:
实例创建快速选择好需要的套餐后,RDS控制台会根据选择的套餐优化配置参数,短短几分钟一个可以使用的数据库实例就创建好了。
支持只读实例RDS只读实例面向对数据库有大量读请求而非大量写请求的读写场景,通过为标准实例创建多个RDS只读实例,赋予标准实例d性的读能力扩展,从而增加用户的吞吐量。
故障自动切换主库发生不可预知的故障(如:硬件故障)时,RDS将自动切换该实例下的主库实例,恢复时间一般<5min。
上层的是分布式数据库分表分库中间件,负责和上层应用打交道,对应用可表现为一个独立的数据库,而屏蔽底层复杂的系统细节。分布式数据库中间件除了基本的分表分库功能,还可以丰富一下,比如讲读写分离或者水平扩容功能集成在一起,或者比如读写分离本身也可以作为一个独立的中间件。(Cobar, MyCAT, TDDL, DRDS, DDB)增量数据订阅和消费,用户对数据库 *** 作,比如DML, DCL, DDL等,这些 *** 作会产生增量数据,下层应用可以通过监测这些增量数据进行相应的处理。典型代表Canal,根据MySQL的binlog实现。也有针对Oracle(redolog)的增量数据订阅与消费的中间件。(Canal, Erosa)
数据库同步中间件涉及数据库之间的同步 *** 作,可以实现跨(同)机房同步以及异地容灾备份、分流等功能。可以涉及多种数据库,处理之后的数据也可以以多种形式存储。(Otter, JingoBus, DRC)
数据库与数据库之间会有数据迁移(同步)的动作,同款数据同步原理比较简单,比如MySQL主备同步,只要在数据库层进行相应的配置既可,但是跨数据库同步就比较复杂了,比如Oracle->MySQL. 数据迁移一般包括三个步骤:全量复制,将原数据库的数据全量迁移到新数据库,在这迁移的过程中也会有新的数据产生;增量同步,对新产生的数据进行同步,并持续一段时间以保证数据同步;原库停写,切换新库。将“跨数据库”这个含义扩大一下——“跨数据源”,比如HDFS, HBase, FTP等都可以相互同步。(yugong, DataX)
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