云资料库详细资料大全

云资料库是指被最佳化或部署到一个虚拟计算环境中的资料库，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。根据资料库类型一般分为关系型资料库和非关系型资料库（NoSQL资料库）。

云资料库的特性有：实例创建快速、支持唯读实例、读写分离、故障自动切换、数据备份、Binlog备份、SQL审计、访问白名单、监控与讯息通知等。

基本介绍 中文名 ：云资料库 外文名 ：CloudDB 简称 ：云库 简介 ：基于SQL或访问对象进行 *** 作 分类 ：关系型资料库非关系型资料库（NoSQL资料库） 服务,优势,特性,套用场景,主流云资料库—关系型资料库,阿里云关系型资料库,亚马逊Redshift,亚马逊关系型资料库服务,主流云资料库—非关系型资料库（NOSQL）,云资料库MongoDB版,亚马逊DynamoDB, 将一个现有的资料库最佳化到云环境有以下好处： ·可以使用户按照存储容量和频宽的需求付费 ·可以将资料库从一个地方移到另一个地方（云的可移植性） ·可实现按需扩展 ·高可用性（HA） 将资料库部署到云可以通过简化可用信息通过Web网路连线的业务进程，支持和确保云中的业务应用程式作为软体即服务（SaaS）部署的一部分。另外，将企业资料库部署到云还可以实现存储整合。比如，一个有多个部门的大公司肯定也有多个资料库，可以把这些资料库在云环境中整合成一个资料库管理系统（DBMS）。 服务 云资料库是专业、高性能、高可靠的云资料库服务。云资料库不仅提供WEB界面进行配置、运算元据库实例，还提供可靠的数据备份和恢复、完备的安全管理、完善的监控、轻松扩展等功能支持。相对于用户自建资料库，云资料库具有更经济、更专业、更高效、更可靠、简单易用等特点，使您能更专注于核心业务。 优势 轻松部署 用户能够在RDS控制台轻松的完成资料库申请和创建，RDS实例在几分钟内就可以准备就绪并投入使用。用户通过RDS提供的功能完善的控制台，对所有实例进行统一管理。 高可靠 云资料库具有故障自动单点切换、资料库自动备份等功能，保证实例高可用和数据安全。免费提供7天数据备份，可恢复或回滚至7天内任意备份点。 低成本 RDS支付的费用远低于自建资料库所需的成本，用户可以根据自己的需求选择不同套餐，使用很低的价格得到一整套专业的资料库支持服务。 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最佳化配置参数，短短几分钟一个可以使用的资料库实例就创建好了。 支持唯读实例 RDS唯读实例面向对资料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唯读实例，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：硬体故障）时，RDS将自动切换该实例下的主库实例，恢复时间一般<5min。 数据备份 RDS默认自动开启备份，实现资料库实例的定时备份。自动备份保留期为七天。 在自动定时备份的基础上，RDS也支持用户手动的资料库实例备份（即数据快照），可以随时从数据快照恢复数据库实例。 Binlog 备份 RDS会自动备份Binlog日志，并长期保存Binlog日志的备份。 RDS备份的Binlog日志也提供用户下载，方便用户对Binlog进行二次分析处理。 访问白名单 RDS支持通过设定IP白名单的方式来控制RDS实例的访问许可权。 监控与讯息通知 通过RDS控制台可以详细了解资料库运行状态。并且可以通过控制台定制需要的监控策略，当监控项达到监控策略阀值时，RDS将通过简讯方式进行提醒和通知。 RDS服务的相关变更也会通过电子邮件或简讯通知功能及时告知。 套用场景 Web 网站 LAMP是常见的网站开发架构，有了RDS用户不用再为资料库的最佳化、管理劳神费力。RDS优异的性能为网站的发展壮大，提供强有力的保证。 数据分析

随着大数据时代的到来，RDS将成为用户在大数据时代把握时代数据脉搏、进行高效数据分析的得力助手。 数据管理

RDS做为云上的关系型资料库服务通过控制台进行简单、方便的数据管理，并通过高可靠的架构确保您的数据安全。 学习研究

RDS使用简单、容易上手，无论是用于资料库套用教学，还是做相关研究都是不错的选择。 主流云资料库—关系型资料库 阿里云关系型资料库 阿里云关系型资料库（Relational Database Service，简称RDS）是一种稳定可靠、可d性伸缩的线上资料库服务。基于阿里云分散式档案系统和SSD糟高性能存储，RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS（Postgre Plus Advanced Server，高度兼容Oracle资料库）和MariaDB TX引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，彻底解决资料库运维的烦恼。 亚马逊Redshift Redshift跨一个主节点和多个工作节点实施分散式资料库。通过使用AW管理控制台，管理员能够在集群内增加或删除节点，以及 按实际需要调整资料库规模。所有的数据都存储在集群节点或机器实例中。 Redshift集群的实施可通过两种类型的虚拟机：密集存储型和密集计算型 。密集存储型虚拟机是专为大数据仓库套用而进行最佳化的，而密集计算型为计算密集型分析套用提供了更多的CPU。 亚马逊关系型资料库服务 亚马逊关系型资料库服务（RDS）是专为使用SQL资料库的事务处理套用而设计的。规模缩放和基本管理任务都可使用AWS管理控制台来实现自动化。AWS可以执行很多常见的资料库管理任务，例如备份。 主流云资料库—非关系型资料库（NOSQL） 云资料库MongoDB版 云资料库 MongoDB 版基于飞天分散式系统和高可靠存储引擎，采用高可用架构。提供容灾切换、故障迁移透明化、资料库线上扩容、备份回滚、性能最佳化等功能。 云资料库MongoDB支持灵活的部署架构，针对不同的业务场景提供不同的实例架构，包括单节点实例、副本集实例及分片集群实例。 亚马逊DynamoDB DynamoDB是亚马逊公司的NoSQL资料库产品。其资料库还可与亚马逊Lambda集成以帮助管理人员对数据和套用的触发器进行设定。 DynamoDB特别适用于具有大容量读写 *** 作的移动套用。用户可创建存储JavaScript对象符号（JSON）文档的表格，而用户可指定键值对 其进行分区。与定义如何分割数据不同，这里无需定义一个正式的架构。

需要注意的是：

1、 想好迁移上云后想达到的效果

即通过使用云数据库希望达到的目的，比如降低成本，更高的灵活性，更大的可扩展性，还是更高的可靠性。用户需要根据迁移目的来选择合适的服务类型。如果只是简单的随大流将服务迁移到云上，很可能导致未来的问题。

2、 选择有完善服务支持的云服务商

包括服务商的 SLA 承诺和数据安全承诺。很多情况下，将应用迁移到云数据库涉及数据迁移，应用适配等，云服务商有完善的支持服务，可以在遇到困难时起到事半功倍的效果。如果云服务商具备足够的经验，通常可以给出场景性的完整方案，对于提高迁移的成功率有直接的帮助。

3、 充分的迁移规划

1）维护和数据管理计划。IT人员提前了解公司所需的数据需求，选择合适的数据库引擎类型、付费方式；熟悉云数据库引擎提供的管理工具，基于预期的云数据管理需求，做好主动解决问题的准备。

2）账户控制计划。云数据库服务商一般都会提供丰富的账户控制能力，包括授权和再授权、审计，基于预先确定的安全设置，授权访问设置，审计计划，然后会发现云数据库服务真的是一个非常高效简洁的工具。

3）迁移和回退计划。一般来说，一个完备的迁移计划和演练， 有助于在事先发现迁移过程中可能遇到的问题， 制定有针对性的计划；万一迁移失败，回退计划可以保证业务在本地继续执行，从而减少迁移过程的压力，并保证业务的完整性。

4、 从容易的服务开始

云计算的环境和本地数据库存在一定的差异，考虑到业务的连续性，初次使用公有云数据库时，可以从简单的服务开始，如测试验证数据库、辅组性的资源索引数据库、新开发业务数据库等，通过这些服务先熟悉云数据库的基本特征和特性，评估其性能和可用性相关内容，管理工具的成熟度。比如，有些服务商的云数据库存在不同时段的性能波动，则可能不是好的选择。

阿里云云数据库的每日读取上限是有区别的，不同类型的数据库实例读取上限也不同。下面是一些常见的阿里云云数据库类型的每日读取上限：

- MySQL 的标准版和高可用版：每日读取上限为 100 万次

- SQL Server 标准版：每日读取上限为 130 万次

- PostgreSQL 的云版和专业版：每日读取上限为 200 万次

- MongoDB 副本集实例和分片实例：每日读取上限为 300 万次

需要注意的是，上述数字属于默认配置，在购买阿里云云数据库时，您可以根据自己的需求和实际情况，修改每日读取上限。因此，不同用户的每日读取上限可能会存在差异。

如果您需要了解自己所购买的阿里云云数据库类型的每日读取上限，可以在阿里云数据库管理控制台中查看该实例的相关信息，或者联系阿里云客服进行咨询。

那得先说说云是什么。在互联网中各种网络计算机设备，如各种服务器、路油服务器……以及连接在互联网最末端的个人电脑。它们都具有各自的CPU、内存、硬盘。它们作为计算机的硬件资源直接影响着该设备的性能，但是这些计算机并不是每时每刻都运行在最高性能状态下，也就是它们的CPU、内存、硬盘在相当长的时间里（用相当高的时间比例或为准确，但不 好理解），处于行等待、闲置状态。不信你可以打开自己电脑任务管理器，看下性能里面的CPU使用率，大部分时间里CPU使用率都不足50%。对于实物的计算机来说这是一种无可奈何的浪费。所以就有人想：如果能把互联网中的数以亿计的计算机中的闲置资源通过网络整合起来并加以利用，将获得超级计算机规模的CPU处理能力和内存空间，还有海量的数据的存储空间，而且可能还不需要什么资金投入，这将是多么合理全法地占全世界便宜的大好事啊。越想越美，所以世界上的爱占便宜的计算机，网络天才们为这个梦想一直不停努力，如今这项技术已经瓜熟蒂落。而这个梦想就是云技术的最初由来。

如果理解了什么是云技术。那么就很好理解云主机，云存储与云数据库了。

云主机就是用云cpu、云内存、云硬盘为你组装的一台电脑，只不过这台电脑是不存在实物，它是由互联网中成千上万台电脑提供资源虚拟而成的。

云存储，是用云硬盘资源，为你提供的一个网络硬盘。云存储应该人们最熟悉的一种云服务了，比如手机中的云备份、云相册、云盘相信人们都用过，它们都是云存储实际应用。

RDS云数据库、就是具备数据库服务器能力（装了数据库软件）的云主机。

优势：

1、极小投入获得高性能计算机甚至是超级计算机的处理能力。它的CPU的核数可以以万计的，内存以T计，硬盘可以近似理解为无限。

2、高可伸缩性的系统性能，最好的例子就是12306系统了，该系统硬件要满足春运期间短期骤增的问量访，而平时该系统访问量骤减，花巨次打造的富裕的硬件性能在那里睡大觉。浪费啊。从12306实际的运行，花了大钱就有好结果吗？没有，大家还记得前几年12306刚投入使用时，被巨大的访问量所瘫痪的新闻吧。因为那样巨大的系统调试顺畅也是要时间，要人力，要人才的。之后由于该系统转移到了云端，就没听说类似的问题了。因为云系统的处理能力是可以通过租用不同规模的云资源随时对系统进行扩容或缩容。而且可以分分钟搞定。看云的高可伸缩性很好的为铁道部解决短时高性能需求与长期闲置浪费之间的矛盾，即省了钱也办好了事，而且就那么简单——交钱，提供服务。

3、至于高可靠性、通用性我就不多说了。

企业需求：

那要看是什么企业，有的企业可能只需要其中的一种，有的则需要它们的不组合。要看企事业具体业务了。但我认为云之所以被越来越多的企业认可并使用是由于上述优势中的1、2两点。

云数据库是构建在SSD盘上，完全兼容MySQL，SQLServer协议的关系型数据库服务（RelationalDatabaseService，简称RDS）。采取主从双机热备架构，具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系，并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案，使您能专注于应用开发和业务发展。

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