数据库系统1-5：数据库技术的研究内容和进展

用于信息处理的数据库技术是计算机最活跃的领域之一，从它诞生起就跨越了理论、系统和应用三个阶段。

DBMS是数据库技术的集成系统。DBMS为数据管理提供了集成环境，是数据管理从文件系统的又一次飞跃。几十年来，对DBMS的核心技术的研究，如系统的可靠性、可伸缩性和高性能，都取得了很大进展。此外，DBMS从早期仅提供以记录为处理单位的DML语言到完善的开发工具，从而加速了应用的进程。

数据库技术应用的普遍性是数据库技术活力的源泉。数据库应用的研究主要集中在两个方面。一是设计性能优良数据库，这涉及到数据库设计方法和设计工具、数据模型和数据建模的研究，计算机辅助数据库设计方法和工具的研究。二是应用程序的设计开发，这和计算机软件开发技术息息相关，主要涉及针对数据库应用特点的、和主流技术相适应的开发方法、技术和工具。例如，在面向过程的高级语言流行时，应用程序以高级语言为主语言，将数据库的DML语言嵌入到主语言。当出现图形用户界面和面向对象的方法时，应用程序采用了面向对象的、事件驱动的开发方法和工具。为了封装对象的复杂性和解决软件的可重用性，将面向对象的方法和分布式计算技术相结合成为软件开发的潮流时，则将分布式组件模型下的标准技术作为数据库应用程序开发的标准。

数据库理论是在数据库技术的应用之初诞生，在关系数据库的发展中逐渐成熟的。主要集中在对关系规范化理论、关系数据理论的研究上。学科之间的相互融合是理论创新的源泉，近年来，数据库理论和人工智能、数据库逻辑演绎和知识推理、数据库和并行计算技术相结合以及数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discovery from Database)等成为新的研究热点。

正是由于数据库技术和其它领域的新兴技术相互结合、相互渗透，使得数据库技术的内容、应用领域，甚至某些概念和原理都发生了变化，出现了一系列的新型的数据库系统。计算机网络和数据库技术的结合出现了分布式数据库；面向对象的方法和数据库技术的结合出现了面向对象数据库和对象/关系数据库；对数据库中的数据进行多维和历史分析的数据仓库技术（见第7章）。

如何应对数据库CPU打满？最优解在这里

阿里云数据库

2020-04-26 16:48·字数:4996·阅读:129

如何用好数据库，调校数据库使其发挥最优的性能？

如何快速诊断和应对各种原因导致的突发数据库性能问题？

如何以最低资源成本满足业务需求？

这些复杂的运维难题最优解到底是什么？

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今天提前为大家揭秘数据库自治服务DAS的一个创新功能 —— AutoScale，基于数据库实例的实时性能数据作为输入，由DAS完成流量异常发现、合理数据库规格建议和合理磁盘容量建议，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的能力。

01背 景

为业务应用选择一个合适的数据库规格，是每个数据库运维同学都会经常面临的一个问题。若规格选的过大，会产生资源浪费；若规格选的过小，计算性能不足会影响业务。

通常情况下，运维同学会采用业务平稳运行状态下，CPU可处于合理水位（例如50%以下）的一个规格（如4核CPU配8G内存）并配一个相对富余的磁盘规格（如200G）。

然而在数据库应用运维同学的日常生活里，线上应用流量突增导致数据库资源打满的情况时有发生，而引发这类问题的场景可能多种多样：

1、新业务上线，对业务流量预估不足，导致资源打满，如新上线的应用接入了大量的引流，或基础流量比较大的平台上线了一个新特性功能。

2、不可预知的流量，如突发的舆论热点带来的临时流量，或某个网红引发的限时抢购、即兴话题等。

3、一些平时运行频次不高，但又偶发集中式访问，如每日一次的上班打卡场景，或每周执行几次的财务核算业务。这类业务场景平时业务压力不高，虽已知会存在访问高峰，但为节省资源而通常不会分配较高的规格。

当上述业务场景突发计算资源不足状况时，通常会让运维同学措手不及，严重影响业务，如何应对“数据库资源打满”是运维同学常常被挑战的问题之一。

在数据库场景下，资源打满可分为计算资源和存储资源两大类，其主要表现：

1、计算资源打满，主要表现为CPU资源利用率达到100%，当前规格下的计算能力不足以应对；

2、存储资源打满，主要表现为磁盘空间使用率达到100%，数据库写入的数据量达到当前规格下的磁盘空间限制，导致业务无法写入新数据；

针对上述两类问题，数据库自治服务 DAS 进行了服务创新，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的技术能力，应对上述的问题。

DAS AutoScale基于数据库实例的实时性能数据作为输入，由DAS完成流量异常发现、合理数据库规格建议和合理磁盘容量建议，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的能力。

接下来，本文将对DAS AutoScale服务的架构进行详细的介绍，包括技术挑战、解决方案和关键技术。

02技术挑战

计算节点规格调整是数据库优化的一种常用手段，尽管计算资源规格只涉及到CPU和内存，但在生产环境进行规格变配的影响还是不容忽视，将涉及数据迁移、HA切换、Proxy切换等 *** 作，对业务也会产生影响。

业务有突发流量时，计算资源通常会变得紧张甚至出现CPU达到100%的情况。通常情况下，这种情况会通过扩容数据库规格的方式来解决问题，同时DBA在准备扩容方案时会至少思考如下三个问题：

1扩容是否能解决资源不足的问题？

2何时应该进行扩容？

3如何扩容，规格该如何选择？

解决这三个问题，DAS同样面临如下三个方面挑战：

21 挑战一：如何判别扩容是否能够解决问题？

在数据库场景下，CPU打满只是一个计算资源不足的表征，导致这个现象的根因多样，解法也同样各异。例如业务流量激增，当前规格的资源确实不能够满足计算需求，在合适的时机点，d性扩容是一个好的选择，再如出现了大量的慢SQL，慢SQL堵塞任务队列，且占用了大量的计算资源等，此时资深的数据库管理员首先想到的是紧急SQL限流，而不是扩容。在感知到实例资源不足时，DAS同样需要从错综复杂的问题中抽丝剥茧定位根因，基于根因做出明智的决策，是限流，是扩容，还是其它。

22 挑战二：如何选择合适的扩容时机和扩容方式？

对于应急扩容时机，选择的好坏与紧急情况的判断准确与否密切相关。“紧急”告警发出过于频繁，会导致实例频繁的高规格扩容，产生不必要的费用支出；“紧急”告警发出稍晚，业务受到突发情况影响的时间就会相对较长，对业务会产生影响，甚至引发业务故障。在实时监控的场景下，当我们面临一个突发的异常点时，很难预判下一时刻是否还会异常。因此，是否需要应急告警变得比较难以决断。

对于扩容方式，通常有两种方式，分别是通过增加只读节点的水平扩容，以及通过改变实例自身规格的垂直扩容。

其中，水平扩容适用于读流量较多，而写流量较少的场景，但传统数据库需要搬迁数据来搭建只读节点，而搬迁过程中主节点新产生的数据还存在增量同步更新的问题，会导致创建新节点比较慢。

垂直扩容则是在现有规格基础上进行升级，其一般流程为先对备库做升级，然后主备切换，再对新备库做规格升级，通过这样的流程来降低对业务的影响，但是备库升级后切换主库时依然存在数据同步和数据延迟的问题。因此，在什么条件下选择哪种扩容方式也需要依据当前实例的具体流量来进行确定。

23 挑战三：如何选择合适的计算规格？

在数据库场景下，实例变更一次规格涉及多项管控运维 *** 作。以物理机部署的数据库变更规格为例，一次规格变更 *** 作通常会涉及数据文件搬迁、cgroup隔离重新分配、流量代理节点切换、主备节点切换等 *** 作步骤；而基于Docker部署的数据库规格变更则更为复杂，会额外增加Docker镜像生成、Ecs机器选择、规格库存等微服务相关的流程。因此，选择合适的规格可有效地避免规格变更的次数，为业务节省宝贵的时间。

当CPU已经是100%的时候，升配一个规格将会面临两种情况：第一种是升配之后，计算资源负载下降并且业务流量平稳；第二种是升配之后，CPU依然是100%，并且流量因为规格提升后计算能力增强而提升。

第一种情况，是比较理想的情况，也是预期扩容后应该出现的效果，但是第二种情况也是非常常见的情形，由于升配之后的规格依然不能承载当前的业务流量容量，而导致资源依然不足，并且仍在影响业务。如何利用数据库运行时的信息选择一个合适的高配规格是将直接影响升配的有效性。

03解决方案

针对上述提到的三项技术挑战，下面从DAS AutoScale服务的产品能力、解决方案、核心技术这三个方面进行解读，其中涉及RDS和PolarDB两种数据库服务，以及存储自动扩容和规格自动变更两个功能，最后以一个案例进一步具体说明。

31 能力介绍

在产品能力上，目前DAS AutoScale服务针对阿里云RDS数据库和PolarDB数据提供存储自动扩容服务和规格自动变配服务。

其中，针对即将达到用户已购买规格上限的实例，DAS存储自动扩容服务可以进行磁盘空间预扩容，避免出现因数据库磁盘满而影响用户业务的发生。在该服务中，用户可自主配置扩容的阈值比例，也可以采用DAS服务预先提供的90%规格上界的阈值配置，当触发磁盘空间自动扩容事件后，DAS会对该实例的磁盘进行扩容；

针对需要变更实例规格的数据库实例，DAS规格自动变配服务可进行计算资源的调整，用更符合用户业务负载的计算资源来处理应用请求，在该服务中，用户可自主配置业务负载流量的突发程度和持续时间，并可以指定规格变配的最大配置以及变配之后是否回缩到原始规格。

在用户交互层面，DAS AutoScale主要采用消息通知的方式展示具体的进度以及任务状态，其中主要包括异常触发事件、规格建议和管控任务状态三部分。异常触发事件用于通知用户触发变配任务，规格建议将针对存储扩容和规格变配的原始规格和目标值进行说明，而管控任务状态则将反馈AutoScale任务的具体进展和执行状态。

32 方案介绍

为了实现上面介绍的具体能力，DAS AutoScale实现了一套完整的数据闭环，如图1：

图1 DAS AutoScale数据闭环

在该闭环中，包含性能采集模块、决策中心、算法模型、规格建议模块、管控执行模块和任务跟踪模块，各模块的具体功能如下：

性能采集模块负责对实例进行实时性能数据采集，涉及数据库的多项性能指标信息、规格配置信息、实例运行会话信息等；

决策中心模块则会根据当前性能数据、实例会话列表数据等信息进行全局判断，以解决挑战一的问题。例如可通过SQL限流来解决当前计算资源不足的问题则会采取限流处理；若确实为突增的业务流量，则会继续进行AutoScale服务流程；

算法模型是整个DAS AutoScale服务的核心模块，负责对数据库实例的业务负载异常检测和容量规格模型推荐进行计算，进而解决挑战二和挑战三的具体问题；

规格建议校验模块将产出具体建议，并针对数据库实例的部署类型和实际运行环境进行适配，并与当前区域的可售卖规格进行二次校验，确保的建议能够顺利在管控侧进行执行；

管控模块负责按照产出的规格建议进行分发执行；

状态跟踪模块则用于衡量和跟踪规格变更前后数据库实例上的性能变化情况；

接下来，将分别针对DAS AutoScale支持的存储扩容和规格变配两个业务场景进行展开介绍。

!图2 存储扩容方案](>

一、冷库建筑的特点

冷库，一般是指用各种设备制冷、可人为控制和保持稳定低温的设施。它的基本组成部分是：制冷系统；电控装置；有一定隔热性能的库房；附属性建筑物等。

冷库主要用于食品的冷冻加工及冷藏，它通过人工制冷，使室内保持一定的低温。冷库的墙壁、地板及平顶都敷设有一定厚度的隔热保温材料，以减少外界传热。为减少吸收太阳辐射能，冷库外墙表面一般涂成白色或浅颜色因而冷库建筑与一般工业民用建筑不同，有它独特的结构。

冷库建筑要防止水蒸气的扩散和空气的渗透。室外空气侵入时增加冷库耗冷量，还带入水分，水分凝结引起隔热结构受潮冻结损坏，所以要设置防潮隔热层使冷库具有良好密封性和防潮隔汽性。

冷库的地基受低温的影响，土壤中的水分易被冻结。因土壤冻结后体积膨胀，会引起地面破裂及整个建筑结构变形。为此，低温冷库地坪除要有有效的隔热层外，隔热层下还必须进行处理，以防止土壤冻结。

冷库的楼板要堆放大量的货物，又要通行各种装卸运输机械设备，平顶上还设有制冷设备或管道。因此，它的结构应具有较大的承载力。

低温环境中，特别是在周期性冻结和融解循环过程中，建筑结构易受破坏。因此，冷库的建筑材料和冷库的各部分构造要有足够的抗冻性能。

总的来说，冷库建筑是以其严格的隔热性、密封性、防潮隔汽性、坚固性和抗冻性来保证建筑物的质量。

二、冷库的分类

（1）按结构形式分，冷库可分为：

土建冷库：这是目前建造较多的一种冷库，可建成单层或多层这类冷库的主体结构和地下荷重结构都用钢筋凝土，其维护结构的墙体都采用砖砌而成。

装配式冷库（活动冷库）：这类冷库的主体结构（柱、梁、屋顶）都采用轻钢结构，其围护结构的墙体使用预制的复合隔热板组而成。隔热材料采用硬质聚氨酯泡塑料和硬质聚苯乙烯泡沫塑料等。此类冷库还可称为组合式冷库、组合冷库、拼装式冷库、装配式活动冷库。此类还细分为：玻璃钢装配式冷库、玻璃钢活动冷库、不锈钢活动冷库、彩钢装配式活动冷库等。

（2）按使用性质分，冷库可分为：

生产性冷库：它们主要建在食品产地附近、货源较集中的地区和渔业基地，通常是作为鱼类加工厂、内类加工厂、禽蛋加工厂、蔬菜加工厂，各类食品加工厂等企业的一个重要组成部分。这尖冷库配有相应的屠宰车间、理鱼间、整理间，设有较大的冷却、冻结能力和一定的冷藏容量，食品在此进行冷加工后经过短期储存即运往销售地区，直接出口或运至分配性冷藏库作长期的储藏。

分配性冷库：它们主要建在大中城市、人口较多的工矿区和水陆交通枢纽，专门储藏经过冷加工的食品，以供调节淡旺季节、提供外贸出口和作长期储备之用。它的特点是冷藏容量大并考虑多品种食品的储藏，其冻结能力较小，仅用开长距离调入冻结食品在运输过程中软化部分的再冻及当地小批量生鲜食品的冻结。

零售性冷库：这类冷库一般建在工矿企业或城市大型副食品店、菜场内，供临时储存零售食品之用，其特点是库容量小、储存期短，其库温则随使用要求不同而异。在库体结构上，大多采用装配式组合冷库。

（3）按规模大小分，冷库可分为：

大型冷库：此类冷库冷藏容量在10 000t以上，生产性冷库的冻结能力在120~160t/d范围内，分配性冷库的冻结能力在40~80t/d范围内。

中型冷库：此类冷库冷藏容量在10 000~1 000t范围内，生产性冷库的冻结能力在40~120t/d范围内，分配性冷库的冻结能力在20~60t/d范围内。

小型冷库（小冷库）：此类冷库的冻结能力在1 000t以下，生产性冷库的冻结能力在20~40t/d范围内，分配性冷库的冻结能力在20t/d以

（4）按冷库制冷设备选用工质分，冷库可分为：

氨冷库：此类冷库制冷系统使用氨作为制冷剂。

氟利昂冷库：此类冷库制冷系统使用氟利昂作为制冷剂。

（5）按使用库温要求分，冷库可分为：

高温冷库：L级＋5℃－－5℃，主要用来储藏果蔬、蛋类、药材、木材保鲜、干燥等。又称冷却库，库温一般控制在不低于食品汁液的冻结温度。冷却库或冷却间的保持温度通常在0°C左右，并以冷风机进行吹风冷却。

中温冷库：D级－10℃－－18℃，主要用来储藏肉类、水产品及适合该温度范围的产品。

低温冷库：J级－23℃－－28℃。又称冻结库、冷冻冷库，一般库温在-20°C~-30°C左右，通过冷风机或专用冻结装置来实现对食品的冻结。

超低温冷库：≤－30℃，主要用来速冻食品及工业试验、医疗等特殊用途

冷藏冷库：即冷却或冻结后食品的储藏库。它把不同温度的冷却食品和冻结食品在不同温度的冷藏间和冻结间内作短期或长期的储存，通常冷却食品的冷藏间保持库温4°C~2°C,主要用于储存果、蔬和乳、蛋等食品；冻结食品的冷藏间的保持库温为-18°C~-25°C,用于储存内、鱼及家禽肉等。

速冻冷库：又叫隧道冷库、速冻隧道冷库。用于食品快速冻结。

（6）按使用结构材料及档次分，冷库可分为：

高档冷库、低档冷库、玻璃钢冷库、彩钢冷库、不锈钢冷库。

（7）按使用储藏特点分，冷库可分为：

超市冷库：超市用来储藏零售食品的小型冷库。

恒温冷库：对储藏物品的温度湿度有精确要求的冷库。包括恒温恒湿冷库。

气调冷库：气调保鲜库是目前国内外较为先进的果蔬保鲜冷库。它既能调节库内的温度、湿度，又能控制库内的氧气、二氧化碳等气体的含量，使库内果蔬处于休眠状态，出库后仍保持原有品质。所谓气调保鲜就是通过气体调节方法，达到保鲜的效果。气体调节就是将空气中的氧气浓度由21％降到3％。5％，即保鲜库是在高温冷库的基础上，加上一套气调系统，利用温度和控制氧含量两个方面的共同作用，以达到抑制果蔬采后呼吸状态。包括气调保鲜冷库、气调冷库。

（8）按储藏物品分，冷库可分为：药品冷库、食品冷库、水果冷库、蔬菜冷库、茶叶冷库等。

以上八种分类方式，若有不足之处请提出宝贵意见。

1、DB2

IBM公司研制的一种关系型数据库系统。DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于OS/2Windows等平台下。DB2提供了高层次的数据利用性、完整性、安全性、可恢复性，以及小规模到大规模应用程序的执行能力，具有与平台无关的基本功能和SQL命令。

2、Oracle

Oracle针对不同规模和应用需求的用户推出了不同功能组合的版本，而且所支持的 *** 作系统也可说是全面覆盖，UNIX、Linux和Windows都可以，所以Oracle数据库不仅适用大公司选择，可以满足各种不同规模的企业用户选择。

3、SQL

SQL的 *** 作系统环境是微软的Windows。SQLSever数据库管理系统具有功能全面、效率高，可以作为大中型企业和单位的数据库管理系统，它是由微软公司推出，继承了微软产品的界面友好、易学易用的特点。

4、Sybase

Sybase是美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统，是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。Sybase提供了一套应用程序编程接口，可以与非Sybase数据源及服务器集成，允许在多个数据库之间复制数据，适于创建多层应用。

5、MySQL

MySQL是一个小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQLAB公司。MySQL的资源占用非常小，更加易于安装、使用和管理。

MySQL可以在windows环境下使用，不过其最经典的组合是ApachePHPMysql。

冷库温度降不下及下降缓慢是较为常见的现象。肯德制冷现对制冷冷库库温下降缓慢的原因作简要分析。

制冷冷库由于隔热或密封性能差，导致冷量损耗大，隔热性能差是由于管道、库房隔热墙等的保温层厚度不够，隔热和保温效果不良，它主要是设计时保温层厚度选择不当或施工时保温材料质量差所导致的。

另外，在施工使用过程中，保温材料的保温防潮性能有可能被破坏导致保温层受潮、变形，甚至糜烂，其隔热保温能力下降，库房冷量损耗随之增大，制冷冷库库温下降明显减缓。导致冷损耗大的另一重要原因是库房密封性能差，有较多的热空气从漏气处侵入库房。

每年的Gartner全球数据库魔力象限都会对未来三年的市场进行预测，而2020年的预测相比于2019年的预测出现一个显著的变化，那就是全球75%数据库将被部署或迁移到云平台的时间表提前了一年——从2023年提前到了2022年。进入2020年底，我们将迎来数据库行业的世纪之战，企业数据上云与治理面临着重大抉择：本地数据库与云数据库的PK。特别是受2020全球疫情的影响，越来越多的企业正加速数字化转型，云数据库以及云上数据治理的时代将很快到来。

2020年12月12日双十二之际，华为云打出了云数据库2折起的大幅折扣，包括：MySQL等热门云数据库 2折起、迁移上云再加送6个月；GaussDB系列、数据管理服务DAS企业版等热销产品低至5折；数据加速与治理产品中也有Redis 4折的惊喜优惠。2020年又是华为云推出全场景数据库云服务GaussDB的第一年，而在2020年底打出云数据库2折起的大力度促销，彰显了华为云开打2021企业数据上云之战的决心。

2020年的一场疫情，让很多企业都将数字化转型提速，特别是让本来需要几年才能下的数字化转型决心和决定缩短到几个月；而新基建的推出，更刺激了基于数字技术的融合基础设施的大规模建设。无论是加速的数字化转型、急于上线的各种在线和互联网业务，还是筹建中的融合基础设施新基建，都为CIO们带来了头痛的问题：数据库的选型。

那么CIO怎么解决云数据库的选型难题呢？华为云数据库业务总裁苏光牛认为，CIO选型数据库，最常见的其实没有变化，就是稳定性和性能，以及云技术出现之后的扩展性和灰度等能力。但对于很多企业，特别是有 历史 遗留系统的，都涉及一个古老但无法回避的问题就是：生态。也就是如果招聘的DBA多是搞PostgreSQL，那么企业怎么能选择MySQL？反之亦然。或者当熟悉某个数据库的DBA干了几十年，又怎么转向另外一种数据库？

转型是必然的。数字化智能化升级，必然要求数据库跟上，苏光牛认为生态必须是开放的，否则就从一个火坑跳入另外一个火坑。选型之后，CIO都普遍担心，迁移的工作量有多大？CIO都需要有能自动化转换或者评估的工具，能把非确定的工作量转化为确定性的计划。然后就需要考虑迁移是否会中断或者中断多久，业务切换需要多久，对于在线迁移来说还要可控制的切换时间；随之，要考虑数据是否会丢失，因为从一个系统迁移到另一个系统，不可能100%覆盖所有的功能测试，没有覆盖到数据是否就丢失了，当然还要考虑数据安全等问题。

最后，必然要考虑成本以及让数据“活”起来。苏光牛认为，控制成本的最好方式是存储的融合，计算和存储分离的架构；而让数据活起来，就是要让存储的数据在不同系统之间流动起来，通过大的存储资源池解决数据孤岛问题，当然更好的数据迁移工具也能配合解决问题。

2020年11月，在Gartner发布的2020全球云数据库魔力象限中，华为云凭借GaussDB系列产品首次晋级全球顶级云数据库行列。Gartner对华为云的评价是：华为云专注于提供全面的混合堆栈，构建了全面、稳健的产品组合，能够满足跨云和本地环境的全方位数据管理用例，其许多产品与云基础架构紧密集成，以提供增强的性能和可靠性。Gartner还认为，华为在全球电信和网络行业有很强的影响力，很多为管理华为全球行业业务而构建的数据管理能力，面向政企行业普遍可用。

2020年下半年，华为云宣布GaussDB数据库战略升级为华为云数据库全场景服务，以及发布GaussDB云数据库服务GaussDB（for MySQL）、GaussDB（openGauss）以及GaussDB NoSQL，而GaussDB NoSQL非关系型数据库则支持MongoDB、Cassandra、时序InfluxDB、KV数据库Redis等，具有多模式数据管理能力。

就GaussDB来说，通过计算和存储分离实现分布式处理，在一套架构下，可以对接MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Cassandra等多种开源数据库引擎，实现这些开源数据库的良好商用性能。GaussDB以华为云为底座，保证了良好可扩展性、d性、安全可靠等性能要求，特别是通过底层统一的智能化DFV分布式存储架构，满足企业上云对于云数据库的各种需求。

在数据迁移方面，华为云推出的数据库和应用迁移 UGO，是一款专注于异构数据库对象迁移和应用迁移的专业化工具，而华为云数据复制服务DRS，支持更大数据量、更长时间等多种复杂迁移场景，支持数据库上云和云上业务数据实时回传至云外的混合云架构。UGO+DRS形成了完整的迁移产品形态。

GaussDB是为政企打造的数据库一站式上云解决方案，提供全场景数据管理业务、全开放生态和安全可信，彻底解决政企以及互联网行业在数据库选型方面的痛点，真正做到数据库选型安心、迁移放心、管理省心。

苏光牛表示：“华为将持续战略投入数据库，布局全球7大区域囊括1000+数据库专家与人才。此次战略升级是华为云数据库积极构建高安全、高可靠、高性能的全场景云服务，拥抱开源生态的具体举措，华为云GaussDB数据库会持续打造多元生态服务，全方位满足客户的需求，加速政企客户数字化创新发展。”

正如Gartner所观察到的，如今华为云数据库业务在亚太地区，尤其是中国市场实现规模化部署，其中超过一半的客户来自公共管理、电信、金融保险等行业。华为云数据库，特别是GaussDB能够被广大政企用户认可，这首先来自于经历了华为内部的千锤百炼。从2007年开始，就因为华为的无线、网络、交换机等产品而发展起来了GaussDB，从2009年开始基于存算分离的架构而考虑分布式数据库的设计，2015年起基于广泛认知的生态如MySQL或者PostgreSQL等以及NoSQL数据库，逐步推出了分布式的数据库，同时还打造华为自己的openGauss生态。

2020年，华为云数据库品牌更加清晰，GaussDB是华为自有数据库品牌，既兼容MySQL、PostgreSQL等广泛认知的生态，又有自有的生态openGauss，openGauss于2020年6月正式对外开源。苏光牛强调，华为公司将长期投入GaussDB的开发，基于混合云和公有云的方式，联合ISV等伙伴一起，全方位服务好客户。

总结下来，GaussDB有四大特色：第一，开放的生态，拥抱开源生态的同时，打造华为自有生态。华为云认为未来一定是开放的生态，开放的生态才能保护客户投资，避免从一个封闭体系走向另外一个封闭体系。

第二，存算分离的架构，数据库的稳定性是第一位的，特别是交易型数据库，华为云数据库最核心的特色是存储的稳定性。华为云GaussDB基于与企业存储相同的分布式存储架构，经过千行百业的磨炼而不仅仅是单一的某种交易流量，另外各种存储能力如重删、压缩、跨AZ等特性让快速备份恢复、性价比都具备非常好的优势。

第三，安全合规，GaussDB经过了ICSL的安全认证，以及很多白盒的代码层面的认证。特别是随着欧洲GDPR等标准的实施，以及政企对数据安全性要求的增加，华为云GaussDB的代码级、架构级别安全设计，以及多年来在电信级高标准行业的锤炼，经历了很多实际客户的严苛考验，让政企在使用数据库的时候更加放心。

第四，软硬件全栈协同。华为云具备软硬件全栈研发的实力，无论存储底座和RDMA高速网络，还是虚拟化和容器之上的性能调优，以及GuestOS上的协议栈优化，特别是基于云技术之后的全栈优化和云服务能力，更加是华为云的优势。

当然，更为重要的是，云数据库采用云的模式实现了数据库运维管理的集中化，极大简化了数据库的安装、部署、配置、迁移和优化，大幅提升运维管理效率，让政企可以投入更多精力聚焦在核心业务创新上。

总结而言： 企业数据上云和云上数据治理将成为2021年政企数字化转型的重中之重，各大技术厂商都在争夺云数据库市场份额。以华为云全场景数据库GaussDB为代表的新一代云数据库，将满足政企数字化转型的全面需求。特别是以华为云和华为云Stack为底座，GaussDB可以跨公有云以及企业本地部署，其技术符合云及企业本地的要求，同时具有华为云的高性能、高可用、高安全等保证，可以说政企数字化转型的全场景保障！（文/宁川）

1、在要备份的数据库上鼠标右键单击，选择备份，见下图：

2、在下图中删除默认的备份设备（一定要做这一步，否则SQL将创建媒体集，还原数据库会失败的。）

3、单击添加按钮，选择备份路径，和备份文件名后单击确定即可

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