數(shù)據(jù)庫(kù)概念

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

• 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供了一個(gè)通用接口杉女，使用戶可以使用使用 編寫(xiě)的命令或查詢從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取和寫(xiě)入數(shù)據(jù)贰剥。
• 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)由一個(gè)或多個(gè)表格組成倾剿，表格由與電子表格相似的列和行組成。
  • 以行列形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)蚌成，行包含一個(gè)條目的所有信息前痘，列是分離不同數(shù)據(jù)點(diǎn)的屬性
  • 架構(gòu)固定，輸入數(shù)據(jù)前要先鎖定列
  • 查詢方式是SQL語(yǔ)句
  • 支持垂直擴(kuò)展屬性
  • 每一張表都有主鍵担忧， 通過(guò)引用記錄的主鍵芹缔，表中的一條記錄可以與另一個(gè)表中的記錄相關(guān)。這個(gè)指針或引用被稱為外鍵瓶盛。
• 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)可以分為聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP 和 聯(lián)機(jī)分析處理OLAP最欠，具體取決于表的組織方式以及應(yīng)用程序如何使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。
  • OLTP - 經(jīng)常編寫(xiě)和更改數(shù)據(jù)(例如數(shù)據(jù)輸入和 電子商務(wù))的面向事務(wù)的應(yīng)用程序惩猫，OLTP事務(wù)頻繁發(fā)生但相對(duì)簡(jiǎn)單
  • OLAP - 應(yīng)用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的領(lǐng)域芝硬，指的是報(bào)告或分析大型數(shù)據(jù)集。OLAP事務(wù) 的發(fā)生頻率要低得多轧房，但要復(fù)雜得多
  • 大型應(yīng)用程序經(jīng)嘲枰酰混合使用OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)。一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)作為其OLTP事務(wù)的主生產(chǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)奶镶，另一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)作為他們的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為OLAP迟赃。
• 數(shù)據(jù)庫(kù)包括： MySQL，PostgreSQL实辑，Microsoft SQL Server和Oracle
• SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的默認(rèn)端口
  • Oracle： 1521
  • MS SQL ： 1433
  • MySQL ： 3306
  • DB2： 5000

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

• 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為可以來(lái)自一個(gè)或多個(gè)源的數(shù)據(jù)的中央儲(chǔ)存庫(kù)捺氢。
• 此數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)通常是專用類型的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，可用于通過(guò)OLAP進(jìn)行報(bào)告和分析剪撬，組織通常使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)編譯報(bào)告并使用高度復(fù)雜 的查詢搜索數(shù)據(jù)庫(kù)摄乒。

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

• 相比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，NoSQL更加簡(jiǎn)單易用残黑，更加靈活馍佑，

• 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在單臺(tái)服務(wù)器外擴(kuò)展成本極高，而NoSQL可以在商用硬件上實(shí)現(xiàn)水平伸縮性

• 使用眾多模型（如鍵值對(duì)梨水、文檔和圖表）中的一種來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)

• 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

  • 集合 Collection ： 相當(dāng)于表
  • 文檔 Document： 相當(dāng)于行
  • 鍵值 Key Value Pairs： 相當(dāng)于列

• 動(dòng)態(tài)的架構(gòu)拭荤，行無(wú)需包含與每個(gè)列對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)

• 查詢更關(guān)注文檔集合

• 支持水平擴(kuò)展屬性

• NoSQL的其他特性

  • 對(duì)于某些應(yīng)用程序可以替代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
  • 支持以高可用性處理大量數(shù)據(jù)
  • 可以形成一個(gè)包含不同實(shí)施方案和數(shù)據(jù)模型的大類別
  • 具備分布式容錯(cuò)的能力
  • NoSQL 可以提高靈活性、可用性疫诽、擴(kuò)展性和高性能

• 主要的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)包括

  • EC2： Cassandra舅世、Hbase旦委、Redis、MongoDB雏亚、Couchbase缨硝、Riak
  • AWS托管：DynamoDB、ElastiCache(Redis)罢低、Elastic Map Reduce（HBase）

• NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)常用端口

  • MongoDB：27017
  • Redis：6379
  • Memcached：11211

• 采用NoSQL主要考慮幾個(gè)限制

  • 應(yīng)用程序的事務(wù)支持
  • ACID合規(guī)（ACID=原子性查辩、一致性、隔離性和持久性）
  • 聯(lián)接需求
  • SQL需求

• 常見(jiàn)場(chǎng)景：

  • 排行榜网持、快速導(dǎo)入點(diǎn)擊流或日志數(shù)據(jù)宜岛、購(gòu)物車(chē)臨時(shí)數(shù)據(jù)需求、熱表功舀、元數(shù)據(jù)或查找表萍倡、會(huì)話數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)庫(kù)選擇

• 將非關(guān)系型數(shù)據(jù)放在NoSQL中（如DynamoDB）
• 將技術(shù)與工作負(fù)載匹配，從各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)辟汰， NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)遣铝，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和其他針對(duì)搜索優(yōu)化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中選擇。
• 數(shù)據(jù)庫(kù)選擇要考慮的事項(xiàng)：
  • 讀取和寫(xiě)入要求
  • 總存儲(chǔ)容量
  • 典型對(duì)象大小及其訪問(wèn)特性
  • 持久性需求
  • 延遲要求
  • 同時(shí)支持的最大用戶量
  • 查詢特性
  • 所需完整性控制強(qiáng)度

Amazon RDS存儲(chǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)

RDS綜述

• RDS是一個(gè)全托管的數(shù)據(jù)庫(kù)

  
  
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• 開(kāi)發(fā)人員可以專注于查詢結(jié)構(gòu)和查詢優(yōu)化
• 減輕運(yùn)維負(fù)擔(dān)包括數(shù)據(jù)庫(kù)遷移莉擒、備份和恢復(fù)、修補(bǔ)瘫絮、軟件升級(jí)涨冀、存儲(chǔ)升級(jí)、頻繁服務(wù)器升級(jí)麦萤、硬件故障處理
• RDS可以通過(guò)公用的客戶端軟件連接并執(zhí)行SQL操作鹿鳖，包括使用相同的工具來(lái)查詢，分析壮莹，修改和管理數(shù)據(jù)庫(kù)翅帜。例如，當(dāng)前的提取命满，轉(zhuǎn)換涝滴， 加載(ETL)工具和報(bào)告工具

RDS 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例

• 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例是云上專用網(wǎng)段中部署的隔離的數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境
• 每個(gè)實(shí)例運(yùn)行了一個(gè)商業(yè)或者開(kāi)源的數(shù)據(jù)庫(kù)引擎，包括MySQL胶台，PostgreSQL歼疮，MS SQL，Oracle诈唬，MariaDB以及AWS Aurora 六種韩脏。
• 可以通過(guò)API創(chuàng)建和管理RDS實(shí)例
• 可以利用AWS工具或者數(shù)據(jù)庫(kù)引擎本身的工具將數(shù)據(jù)從本地遷移到AWS上
• 每個(gè)用戶默認(rèn)最多托管40個(gè)RDS數(shù)據(jù)庫(kù)
• 每個(gè)實(shí)例上只能運(yùn)行1個(gè)Oracle和30個(gè)MS SQL數(shù)據(jù)庫(kù)，其余沒(méi)有限制
• RDS支持預(yù)留實(shí)例铸磅，且只支持區(qū)域預(yù)留赡矢，可用于多可用區(qū)部署和只讀副本
• 使用Parameter Group 對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置

存儲(chǔ)選項(xiàng)

• RDS構(gòu)建在EBS上
• 通過(guò)預(yù)配置支持最大16TB （MSSQL） - 32TB杭朱，32000 IOPS - 40000 IOPS
• 支持HDD，通用SSD和預(yù)配置IOPS SSD 三種類型

備份與恢復(fù)

• 自動(dòng)備份
  • 備份存儲(chǔ)在S3中
  • RDS備份整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例弧械，為它創(chuàng)建存儲(chǔ)卷快照
  • 自動(dòng)備份建期間IO會(huì)掛起3-5秒鐘，但對(duì)高可用部署的數(shù)據(jù)庫(kù)不受影響
  • 自動(dòng)備份默認(rèn)開(kāi)啟且保留1天（API或CLI創(chuàng)建）或者7天（控制臺(tái)創(chuàng)建）送浊，最大可保留35天唁桩，自動(dòng)刪除
  • 自動(dòng)備份支持時(shí)間點(diǎn)恢復(fù)功能，最小間隔為5分鐘
  • 刪除實(shí)例時(shí)所有自動(dòng)備份都會(huì)被刪除
  • 可以禁用自動(dòng)備份，但是非常不建議米奸。 禁用自動(dòng)備份后逐工，即使再重新啟用棕硫，被禁用的期間將不可恢復(fù)。
• 手動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)快照
  • 快照存儲(chǔ)在S3中
  • 隨時(shí)手工對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行快照
  • 默認(rèn)永久保留除非手工明確刪除
  • 使用多可用區(qū)部署可以最小化快照的影響，因?yàn)榭煺湛梢詮膫溆脭?shù)據(jù)庫(kù)發(fā)起签则，只是RPO會(huì)有一定影響
• 恢復(fù)
  • 所有RDS數(shù)據(jù)庫(kù)恢復(fù)都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例
  • 還原時(shí)只會(huì)關(guān)聯(lián)默認(rèn)的數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)和安全組參數(shù)被關(guān)聯(lián)膝捞，需要重新手工設(shè)置
  • 不支持將VPC內(nèi)的數(shù)據(jù)恢復(fù)到VPC外部

多可用區(qū)的高可用

• 高可用是傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)部署的難點(diǎn)
• 利用RDS可以輕松實(shí)現(xiàn)林艘，實(shí)現(xiàn)最短幾分鐘的RPO和RTO要求
• 開(kāi)啟多可用區(qū)部署后逛万，自動(dòng)在不同可用區(qū)創(chuàng)建備用RDS實(shí)例忙上，并利用數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例URL endpoint來(lái)實(shí)現(xiàn)DNS尋址
• RDS 數(shù)據(jù)會(huì)同步復(fù)制到從數(shù)據(jù)庫(kù)，復(fù)制本身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傳輸不收費(fèi)
• 支持故障自動(dòng)切換和手動(dòng)轉(zhuǎn)移岁诉，轉(zhuǎn)移時(shí)間為1-2分鐘
• 跨可用區(qū)部署后由于數(shù)據(jù)同步復(fù)制足陨，會(huì)有一定的性能影響讯蒲，備份是也會(huì)有更長(zhǎng)的延遲

• 從數(shù)據(jù)庫(kù)不能用作只讀副本提升IO

  
  
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規(guī)模擴(kuò)大或縮小

• RDS支持垂直擴(kuò)展
• 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的資源大小可以隨需求決定，支持1-32 vCPU肄扎，1-244GB Memory墨林，用戶可以更改實(shí)例大小，RDS會(huì)自動(dòng)完成數(shù)據(jù)遷移
• RDS采用數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)選項(xiàng)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例進(jìn)行配置犯祠，每次更改都需要重啟實(shí)例
• SQL Server不支持存儲(chǔ)擴(kuò)展
• 可以通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)分片技術(shù)實(shí)現(xiàn)有限度的水平擴(kuò)展
• RDS 支持實(shí)時(shí)配置更多的存儲(chǔ)而無(wú)需停機(jī)
• RDS IOPS（除SQL Server）還可以擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的吞吐量旭等，1000 到 30000 IOPS分別對(duì)應(yīng)100GB 到 6TB的存儲(chǔ)空間

• 可以在RDS前端的EC2選擇放置Redis 緩存服務(wù)，EC2 首選自我管理型緩存解決方案

  
  
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只讀副本擴(kuò)展

• RDS允許從主數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)只讀副本來(lái)分流讀取事務(wù)
  • 讀取繁重的任務(wù)
  • 當(dāng)主數(shù)據(jù)庫(kù)不可用時(shí)處理讀取操作
  • 離線數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景
• MySQL衡载、PostgreSQL辆雾、MariaDB和Aurora支持只讀副本
• 要使用只讀副本，需要先開(kāi)啟自動(dòng)備份功能
• 只讀副本是異步的
• 可以為只讀副本創(chuàng)建只讀副本月劈，每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)最多創(chuàng)建5個(gè)只讀副本，Aurora最多15個(gè)
• 可以在多可用區(qū)部署只讀副本藤乙，每個(gè)只讀副本都有自己的URL Endpoint
• 只讀副本可以被提升為獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫(kù)猜揪，但是不能用來(lái)做災(zāi)備

RDS安全性

• IAM權(quán)限管理
  • 采用IAM用戶來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作
  • AMI可以控制每一個(gè)單獨(dú)的用戶對(duì)RDS操作的權(quán)限
  • RDS初次創(chuàng)建時(shí)會(huì)基于AWS開(kāi)發(fā)人員賬戶創(chuàng)建一個(gè)有主用賬戶并成為數(shù)據(jù)庫(kù)根管理員權(quán)限，他可以單獨(dú)分配給不同數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的主用戶名和密碼
  • 可以使用主用戶憑證連接數(shù)據(jù)庫(kù)
  • 接收RDS重要事件通知
• 網(wǎng)絡(luò)隔離
  • RDS實(shí)例需要?jiǎng)?chuàng)建在VPC的私有子網(wǎng)中
  • 可以使用IPSec VPN網(wǎng)關(guān)將RDS連接到現(xiàn)有的企業(yè)內(nèi)部的IT基礎(chǔ)架構(gòu)中
  • 在多可用區(qū)部署時(shí)坛梁，可以創(chuàng)建全局子網(wǎng)組而姐，這樣在創(chuàng)建RDS時(shí)只需要制定可用區(qū)即可從全局子網(wǎng)組中分配響應(yīng)的子網(wǎng)和IP地址
  • 所有從VPC外部的EC2或者Internet對(duì)RDS的訪問(wèn)，都必須經(jīng)過(guò)VPN或堡壘機(jī)實(shí)現(xiàn)划咐，并且堡壘機(jī)需要充當(dāng)SSH Bastion的角色
• 自動(dòng)補(bǔ)丁
  • RDS軟件始終與最新的補(bǔ)丁保持同步
  • 默認(rèn)首周需要30分鐘進(jìn)行維護(hù)
  • 建議每一周需要計(jì)劃30分鐘的維護(hù)時(shí)間以完成補(bǔ)丁操作
  • 一般僅有規(guī)模計(jì)算相關(guān)的補(bǔ)丁需要脫機(jī)執(zhí)行拴念，通常每幾個(gè)月發(fā)生一次
• RDS增強(qiáng)型監(jiān)控
  • 增強(qiáng)型監(jiān)控能夠捕獲 RDS 實(shí)例的系統(tǒng)級(jí)指標(biāo)钧萍，如 CPU、內(nèi)存政鼠、文件系統(tǒng)和磁盤(pán) I/O 等
  • 最多可以查看所有指標(biāo)在 1 個(gè)小時(shí)之前的性能值风瘦，粒度最高為 1 秒
  • RDS 增強(qiáng)型監(jiān)控提供了一系列將以 JSON 有效負(fù)載形式發(fā)送到您的 CloudWatch Logs 賬戶的指標(biāo)。JSON 有效負(fù)載會(huì)按照上次為 RDS 實(shí)例配置的粒度進(jìn)行發(fā)送公般。
  • 增強(qiáng)型監(jiān)控在 CloudWatch Logs 中配置的默認(rèn)保留期是 30 天万搔。
• RDS采用四層安全模型
  • RDS安全組
    • 用于控制傳入和傳出數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的流量，默認(rèn)情況下不能進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)官帘，但可以通過(guò)ACL設(shè)置允許特定IP端口進(jìn)行訪問(wèn)瞬雹。
  • 數(shù)據(jù)庫(kù)安全組
    • 控制對(duì)VPC外部數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的訪問(wèn)
    • 默認(rèn)情況下RDS必須在VPC內(nèi)才能啟動(dòng)，但是仍然存在VPC外部托管RDS的情況
    • 數(shù)據(jù)庫(kù)安全組僅適用于入站流量刽虹，目前不允許數(shù)據(jù)庫(kù)安全組有出站流量酗捌。
    • 可以使用RDS API 或 AWS 控制臺(tái)的 RDS部分創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)安全組
    • 安全組來(lái)控制對(duì)RDS的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例訪問(wèn)， 類似于EC2安全組涌哲，但不可以互換
    • 默認(rèn)拒絕所有訪問(wèn)胖缤，所有允許權(quán)限都需要顯式聲明
    • 可以授權(quán)IP或安全組訪問(wèn)
    • 僅允許訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器端口
    • 數(shù)據(jù)庫(kù)安全組無(wú)需指定目標(biāo)端口，默認(rèn)由實(shí)例自動(dòng)定義
    • 可以在不重啟數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的情況下對(duì)安全組策略進(jìn)行更新
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  • VPC安全組 - 控制對(duì)VPC內(nèi)數(shù)據(jù)實(shí)例的訪問(wèn)
    • 允許一個(gè)特定的來(lái)源(組）訪問(wèn)VPC中與該VPC安全組關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例, 可以是地址范圍也可以是VPC安全組
    • 必須使用EC2 API或VPC控制臺(tái)的Security Group選項(xiàng)才能創(chuàng)建VPC安全組
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  • EC2安全組
    • 控制對(duì)EC2實(shí)例的訪問(wèn)
• RDS 數(shù)據(jù)加密
  • RDS加密適用于所有數(shù)據(jù)庫(kù)膛虫，除了 MS SQL Express版
  • RDS 加密僅適用于部分實(shí)例類型
  • 可以對(duì)靜態(tài)RDS數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例和快照進(jìn)行加密草姻，而后自動(dòng)備份、只讀副本和快照均通過(guò)AES-256加密
  • 使用SSL\TLS對(duì)應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例之間連接進(jìn)行加密
  • 加密僅能在創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)指定稍刀，不能事后對(duì)其加密撩独，但是可以通過(guò)恢復(fù)數(shù)據(jù)庫(kù)快照時(shí)加密這個(gè)復(fù)制版本
  • 加密RDS連接
    • 預(yù)置RDS實(shí)例時(shí)，會(huì)創(chuàng)建SSL證書(shū)并在數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例上安裝該證書(shū)
    • 負(fù)責(zé)加密傳輸中的數(shù)據(jù)
    • 使用SSL/TLS加密應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例之間的連接账月，但不應(yīng)依賴于數(shù)據(jù)庫(kù)本身的身份驗(yàn)證
    • 將數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例配置為僅接受加密連接
  • 加密RDS資源
    • 啟用RDS數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例加密選項(xiàng)综膀，可以加密靜態(tài)RDS實(shí)例和快照，自動(dòng)備份和只讀副本
    • 利用KMS管理RDS資源的密鑰
    • 采用AES-256加密算法進(jìn)行加密局齿，RDS以透明方式進(jìn)行訪問(wèn)驗(yàn)證和解密以降低性能影響
    • RDS將特定于Oracle 或 MySQL這些數(shù)據(jù)庫(kù)包加密數(shù)據(jù)剧劝，稱為透明數(shù)據(jù)加密（TDE），TDE使用在數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序中創(chuàng)建的密匙保護(hù)數(shù)據(jù)抓歼。

AWS Redshift

概念

• 完全托管的PB級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)
• 基于SQL-based 設(shè)計(jì)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
• 基于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的PostgreSQL讥此，因此大多數(shù)現(xiàn)有的SQL客戶端應(yīng)用程序只能進(jìn)行極少的更改。
• 針對(duì)OLAP設(shè)計(jì)的高性能數(shù)據(jù)分析和報(bào)告
• Redshift使您可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL命令快速查詢結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的功能谣妻，以支持在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn) 行交互式查詢萄喳。
• 使用柱狀存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)壓縮和區(qū)域映射等技術(shù)減少查詢所需的IO量蹋半。
• 通過(guò)ODBC或JDBC連接與各種數(shù)據(jù)加載他巨，報(bào)告，數(shù)據(jù)挖掘和分 析工具集成。
• Redshift負(fù)責(zé)管理設(shè)置染突，操作和擴(kuò)展數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所需的工作捻爷，從設(shè)置基礎(chǔ)架構(gòu)容量到自動(dòng)執(zhí) 行備份和修補(bǔ)等持續(xù)管理任務(wù)。
• Redshift會(huì)自動(dòng)監(jiān)控您的節(jié)點(diǎn)和驅(qū)動(dòng)器份企，以幫助從故障中恢復(fù)也榄。

集群

• 集群由一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者節(jié)點(diǎn)和多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)組成
• 支持從160GB - 1PB甚至更大的
• 最多支持128個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)
• Redshift集群不能使用競(jìng)價(jià)實(shí)例
• 僅能在一個(gè)可用區(qū)部署
• 客戶端只與領(lǐng)導(dǎo)者節(jié)點(diǎn)交互，計(jì)算節(jié)點(diǎn)對(duì)外部是完全透明的
• Redshift目前支持6種節(jié)點(diǎn)類型薪棒，分為兩大類
  • 密集計(jì)算型 - 最大支持SSD 326TB
  • 密集存儲(chǔ)型 - 最大支持HDD 2PB
• 每個(gè)集群都包含一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)手蝎，并且分布在各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)都是同步的
• 計(jì)算節(jié)點(diǎn)的磁盤(pán)存儲(chǔ)會(huì)分片俐芯，切片通常在2-16之間棵介，所有節(jié)點(diǎn)都會(huì)參與并行查詢。
• 通常計(jì)算節(jié)點(diǎn)越多吧史，查詢性能越強(qiáng)
• 可以隨時(shí)調(diào)整節(jié)點(diǎn)大小和類型邮辽，調(diào)整后都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的集群并將數(shù)據(jù)遷移過(guò)去，調(diào)整期間數(shù)據(jù)庫(kù)只讀贸营。
• image.png

表設(shè)計(jì)

• 每個(gè)Redshift表都可以指定表名稱吨述、列及其數(shù)據(jù)類型等。
• 數(shù)據(jù)類型：
  • 常見(jiàn)數(shù)據(jù)類型包括： INTEGER钞脂，DECIMAL和 DOUBLE揣云，文本數(shù)據(jù)類型(如CHAR和VARCHAR)以及日期數(shù)據(jù)類型(如DATE和TIMESTAMP)
• 壓縮編碼
  • 首次將數(shù)據(jù)加載入新表時(shí)，自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣并且為每列選擇最佳壓縮方案
• 分發(fā)策略
  • 創(chuàng)建表格時(shí)指定如何在集群的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行切片進(jìn)行分發(fā)冰啃，以及使用哪種查詢模式
  • 分發(fā)風(fēng)格對(duì)查詢性能邓夕，存儲(chǔ)要求，數(shù)據(jù)加載和維護(hù)影響很大
    • EVEN 分發(fā)： 默認(rèn)阎毅，對(duì)數(shù)據(jù)以統(tǒng)一方式進(jìn)行切片和分發(fā)
    • Key 分發(fā)：基于某一列的值進(jìn)行分發(fā)焚刚，匹配的值會(huì)存儲(chǔ)在一起
    • All 分發(fā)： 將整個(gè)表完整的分發(fā)到每個(gè)節(jié)點(diǎn)
• 排序Key
  • 在創(chuàng)建表時(shí)指定一個(gè)或多個(gè)列作為排序key，這樣在處理一定范圍的查詢時(shí)可以跳過(guò)大量的塊
  • 表格的排序Key可以復(fù)合和交錯(cuò)扇调，查詢使用前綴可以讓復(fù)合排序的查詢更加高效

數(shù)據(jù)加載

• 使用標(biāo)準(zhǔn)的SQL Intert/update進(jìn)行表的創(chuàng)建和修改記錄
• 在Redshift中使用COPY命令是一個(gè)更高效的方式矿咕，如從S3或者DynamoDB中進(jìn)行批量數(shù)據(jù)加載
• 大量數(shù)據(jù)加載完成后，建議使用VACUUM命令重新組織數(shù)據(jù)并用ANALYZE來(lái)統(tǒng)計(jì)更新表格統(tǒng)計(jì)信息
• UPLOUD命令可以從Redshift中導(dǎo)出數(shù)據(jù)

查詢數(shù)據(jù)

• 也是用標(biāo)準(zhǔn)的SQL Select命令進(jìn)行查詢
• 對(duì)于多用戶的大型Redshift狼钮，可以使用WLM工作負(fù)載管理對(duì)查詢進(jìn)行排隊(duì)碳柱，WLM可以對(duì)每個(gè)隊(duì)列設(shè)置并發(fā)級(jí)別。
• 使用Redshift Spectrum
  • 可以對(duì) Amazon S3 中 EB 級(jí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)運(yùn)行查詢熬芜，而無(wú)需進(jìn)行加載或 ETL 操作莲镣。
  • 當(dāng)您發(fā)布查詢時(shí)，查詢會(huì)進(jìn)入 Amazon Redshift SQL 終端節(jié)點(diǎn)猛蔽，該終端節(jié)點(diǎn)會(huì)生成查詢方案并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。
  • Amazon Redshift 會(huì)確定哪些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地以及哪些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 Amazon S3 中，然后生成一種方案來(lái)盡可能減少需要讀取的 Amazon S3 數(shù)據(jù)量曼库，從共享資源池中請(qǐng)求 Redshift Spectrum 工作線程來(lái)讀取和處理 Amazon S3 中的數(shù)據(jù)区岗。
  • Redshift Spectrum 可根據(jù)需要擴(kuò)展到數(shù)千個(gè)實(shí)例

備份快照

• 自動(dòng)快照到期后會(huì)自動(dòng)刪除，設(shè)置時(shí)間為1-35天
• 支持跨區(qū)域快照毁枯，手工快照可跨區(qū)域甚至跨賬戶存儲(chǔ)慈缔，需要手工明確刪除
• Redshift快照和備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在S3中
• 免費(fèi)的快照存儲(chǔ)空間與當(dāng)前節(jié)點(diǎn)容量相當(dāng)，所以需要及時(shí)清除不需要的快照文件

安全

• 安全級(jí)別
  • 基礎(chǔ)架構(gòu)級(jí)別安全种玛，使用IAM來(lái)限制用戶的可執(zhí)行操作及生命周期
  • 網(wǎng)絡(luò)級(jí)別安全藐鹤， 將Redshift部署到私有的VPC中（必須），并利用ACL和安全組限制細(xì)粒度網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)
  • 數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)別安全赂韵，可以通過(guò)Redshift的主用戶名和密碼創(chuàng)建更多的用戶并給他們相應(yīng)授權(quán)
• 數(shù)據(jù)加密存儲(chǔ)
  • 數(shù)據(jù)加密是可選項(xiàng)娱节，利用硬件隨機(jī)生成的AES256密鑰對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行加密，但加密影響性能
  • 多種靜態(tài)加密技術(shù)祭示，符合HIPAA和PCI DSS合規(guī)要求
    • KMS
    • HSM
• Redshift Enhanced VPC Routing
  • 強(qiáng)制將所有的COPY和UNLOAD流量指定走AWS VPC 內(nèi)部
  • 若不開(kāi)啟肄满，則所有流量默認(rèn)走Internet，包括從AWS內(nèi)部讀取
• 數(shù)據(jù)加密傳輸
  • 采用硬件加速的SSL連接與S3或者DynamoDB進(jìn)行通信
  • 可以在客戶端上安裝SSL證書(shū)pem公鑰文件實(shí)現(xiàn)對(duì)Redshift 服務(wù)器的連接和管理
  • 支持橢圓曲線HCDHE協(xié)議提供更強(qiáng)大的密碼套件確保SSL的私密性
  • 同時(shí)也可以啟用Perfect Forward Secrecy使用短暫會(huì)話密鑰防止密鑰泄露
• 記錄所有的SQL操作信息用于監(jiān)控和審計(jì)质涛，包括連接嘗試稠歉、查詢和對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的更改等操作
• 在維護(hù)窗口中進(jìn)行自動(dòng)補(bǔ)丁更新

例外

• 不適用于大規(guī)模對(duì)少數(shù)對(duì)象的讀寫(xiě)操作，這種場(chǎng)景需要考慮Aurora 或者RDS

DynamoDB

主要特性

• 是NoSQL的的托管版本
  • 低延遲 - 基于SSD汇陆，延遲小于10ms
  • 大規(guī)模無(wú)縫可擴(kuò)展 - 無(wú)表大小和吞吐限制怒炸、可針對(duì)存儲(chǔ)和吞吐量進(jìn)行實(shí)時(shí)重新分區(qū)
  • 性能可預(yù)測(cè) - 預(yù)配置吞吐量模型
  • 持久性和可用性 - 自動(dòng)執(zhí)行區(qū)域內(nèi)三向復(fù)制，確保一致性毡代、僅限磁盤(pán)寫(xiě)入
  • 安全性- 成熟的加密方案對(duì)用戶身份進(jìn)行驗(yàn)證
  • 零管理- 完全托管的NoSQL服務(wù)
• 同時(shí)連接和訪問(wèn)多個(gè)NoSQL存儲(chǔ)（如RDS阅羹、S3、MongoDB月趟、Hbase等）灯蝴，對(duì)組合數(shù)據(jù)集進(jìn)行復(fù)雜分析
• 通過(guò)在多個(gè)分區(qū)上自動(dòng)分配表的數(shù)據(jù)和流量提供一致的性能級(jí)別，其性能是以讀寫(xiě)容量的吞吐量級(jí)衡量的
• 根據(jù)實(shí)際需求可以隨時(shí)調(diào)整讀取和寫(xiě)入容量孝宗，DynamoDB會(huì)自動(dòng)添加或刪除基礎(chǔ)架構(gòu)或調(diào)整內(nèi)部分區(qū)穷躁，默認(rèn)最大支持20000個(gè)讀取和20000個(gè)寫(xiě)入容量
• DynamoDB 按照存儲(chǔ)數(shù)據(jù)大小和讀寫(xiě)能力進(jìn)行收費(fèi)
• 應(yīng)用場(chǎng)景
  • 支持與Amazon EMR集成
  • 支持即插即用的Hadoop分析
  • 支持儲(chǔ)存會(huì)話數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)模型

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• 沒(méi)有架構(gòu)，一個(gè)表有多個(gè)項(xiàng)目因妇，項(xiàng)目具有可變屬性
• 數(shù)據(jù)類型
  • 對(duì)每一個(gè)主鍵及其屬性都必須指定一個(gè)數(shù)據(jù)類型
    • Scalar數(shù)據(jù)類型 - 表示某一個(gè)值的類型问潭， 包括字符串、數(shù)值婚被、二進(jìn)制狡忙、布爾值、空
    • Set數(shù)據(jù)類型 - 表示某一個(gè)list的類型址芯，包括 字符串set灾茁，數(shù)值set和二進(jìn)制set
    • Document 數(shù)據(jù)類型- 表示多個(gè)嵌套的屬性窜觉，類似于JSON文件結(jié)構(gòu)，包括List和Map兩種文檔類型
    • List - 用于儲(chǔ)存不同數(shù)據(jù)類型的屬性的有序列表
    • Map - 每個(gè)可用于Key/Value的無(wú)序列表北专，可以用來(lái)表示任何JSON對(duì)象結(jié)構(gòu)
• 主鍵
  • 主鍵是每個(gè)項(xiàng)目的唯一標(biāo)識(shí)也是唯一強(qiáng)制屬性禀挫，DB通過(guò)它來(lái)進(jìn)行GET/PUT
  • 每個(gè)主鍵屬性必須是字符串、數(shù)字或二進(jìn)制拓颓。
  • 兩種類型的主鍵
    • 分區(qū)鍵 - 一個(gè)屬性一個(gè)分區(qū)哈希值組成语婴，用于構(gòu)建無(wú)序散列索引
    • 分區(qū)+排序鍵 - 兩個(gè)屬性組成，由分區(qū)和排序組合起來(lái)作為唯一標(biāo)識(shí)
• DynamoDB 調(diào)用包頭類型
  • host
  • x-amz-date
  • x-amz-target
  • content-type
• 預(yù)置容量
  • DynamoDB需要調(diào)配一定數(shù)量的讀寫(xiě)容量來(lái)處理預(yù)期工作負(fù)載
  • 選擇適宜的容量已持續(xù)的提供低延遲的響應(yīng)時(shí)間驶睦，可以通過(guò)Updatetable指令縮放砰左。
  • 讀操作每4K為一個(gè)單位容量，寫(xiě)操作每1K為一個(gè)單位容量场航。
    • 最終一致性 - 1個(gè)單位容量可以讀寫(xiě)兩次
    • 強(qiáng)一致性 - 1個(gè)單位容量可以讀寫(xiě)一次
    • 事務(wù)一致性 - 2個(gè)單位容量才能讀寫(xiě)一次
  • 可以CloudWatch 監(jiān)控DynamoDB容量并制定擴(kuò)展決策缠导。
• 二級(jí)索引
  • 只有使用分區(qū)+排序主鍵時(shí)，可以定義一個(gè)或多個(gè)二級(jí)索引
  • 支持全局二級(jí)索引和本地二級(jí)索引等靈活方法來(lái)查詢非主鍵值
    • 全局二級(jí)索引索引整個(gè)分區(qū)+排序鍵的值
    • 本地二級(jí)索引索引相同分區(qū)鍵但不同排序鍵的值
  • 主鍵分為單屬性分區(qū)或復(fù)合屬性分區(qū)
    • 單分區(qū)以UserID為唯一標(biāo)識(shí)
    • 復(fù)合分區(qū)以UserID（分區(qū)鍵）和TimeStamp（排序鍵）進(jìn)行組合標(biāo)識(shí)一對(duì)一關(guān)聯(lián)關(guān)系旗闽，支持交叉檢索功能
  • 當(dāng)數(shù)據(jù)集大小和預(yù)配置容量增加時(shí)會(huì)發(fā)生自動(dòng)分區(qū)
  • 只支持一個(gè)本地二級(jí)索引酬核，但可以創(chuàng)建多個(gè)全局二級(jí)索引

  • 項(xiàng)目大小不能超過(guò)400KB，必須包含屬性名稱和屬性值長(zhǎng)度兩個(gè)二進(jìn)制長(zhǎng)度

    
    
    image.png

DynamoDB屬性

• 一致性
  • AWS同一區(qū)域內(nèi)的多個(gè)可用區(qū)之間自動(dòng)復(fù)制每個(gè)DynamoDB表
  • 讀取一致性：通過(guò)控制成功寫(xiě)入或更新的讀取操作的方式和時(shí)間适室，指定最終一致性或強(qiáng)一致性讀取嫡意，默認(rèn)是最終一致性讀取
  • 最終一次性讀取： 數(shù)據(jù)副本的一致性能夠需要1秒實(shí)現(xiàn)捣辆，僅驗(yàn)證數(shù)據(jù)一致而不會(huì)驗(yàn)證寫(xiě)入完成蔬螟，所以可能讀取的是舊數(shù)據(jù)
  • 強(qiáng)一致性讀取：讀取時(shí)驗(yàn)證寫(xiě)入成功完成汽畴，并且確保數(shù)據(jù)讀取的一致性旧巾，在網(wǎng)絡(luò)延遲或者中斷的情況下可能不可用。
• 批量操作
  • 可以通過(guò)單個(gè)操作執(zhí)行最多25個(gè)項(xiàng)目的創(chuàng)建或更新
• 項(xiàng)目搜索
  • 查詢 - 用于僅限主鍵屬性的查找和索引操作忍些，用排序鍵值可以優(yōu)化搜索結(jié)果鲁猩，結(jié)果會(huì)按主鍵排序，
  • 掃描- 會(huì)返回每個(gè)項(xiàng)目的所有屬性罢坝，返回限制1MB
  • 每個(gè)查詢或掃描結(jié)果返回最多1MB廓握，若超過(guò)則需要對(duì)增量結(jié)果進(jìn)行翻頁(yè)
• 縮放和分區(qū)
  • DynamoDB可以無(wú)限數(shù)量的擴(kuò)展并且提供一致的低延遲性能
  • 通過(guò)分區(qū)來(lái)進(jìn)行水平擴(kuò)展
  • 好的程序設(shè)計(jì)需要考慮表的分區(qū)結(jié)構(gòu)，以平均分配讀寫(xiě)事務(wù)嘁酿，實(shí)現(xiàn)低延遲處理
  • 隨著表中項(xiàng)目的增加隙券，可以不斷拆分現(xiàn)有分區(qū)來(lái)添加額外分區(qū)
  • 預(yù)置吞吐量將在個(gè)分區(qū)之間平均分配，且不可跨區(qū)共享
  • 一個(gè)分區(qū)可容納10GB數(shù)據(jù)和最多3000個(gè)讀取容量以及1000個(gè)寫(xiě)入容量闹司，對(duì)于未充分利用的容量分區(qū)娱仔，可以用于處理突發(fā)流量
• AWS DynamoDB Stream
  • 獲取DynamoDB最近24小時(shí)內(nèi)的項(xiàng)目修改列表用于分析和審計(jì)。
  • 通過(guò)Stream中讀取的活動(dòng)修改日志游桩，可以在不修改原始應(yīng)用程序的情況下擴(kuò)展和構(gòu)建新的功能牲迫。
• 自動(dòng)備份
  • 需要通過(guò)AWS Data Pipeline的專用配置模板耐朴，將DynamoDB完整或增量備份到同一地區(qū)或不同地區(qū)進(jìn)行備份
• DAX
  • DynamoDB 數(shù)據(jù)庫(kù)性能加速
• DynamoDB 自動(dòng)擴(kuò)展
  • DynamoDB在創(chuàng)建時(shí)，可以指定讀取和寫(xiě)入流量以及每個(gè)大小的平均大小來(lái)配置所需的請(qǐng)求容量
  • 可以通過(guò)第三方工具（如 CloudFormation模板）啟用 Dynamic DynamoDB 配置自動(dòng)擴(kuò)展和縮減表格
  • 支持將擴(kuò)展活動(dòng)限制在一定時(shí)間段盹憎，使用上下限預(yù)置單獨(dú)擴(kuò)展讀取和寫(xiě)入吞吐量
  • 支持?jǐn)嗦菲鞲艄浚_保每次擴(kuò)展和縮減活動(dòng)之前檢查應(yīng)用程序是否正常以避免當(dāng)應(yīng)用程序發(fā)生問(wèn)題而觸發(fā)的虛假縮減活動(dòng)

安全

• DynamoDB 需要與IAM服務(wù)集成，用策略最大限度控制權(quán)限脚乡。
• 所有操作都必須通過(guò)身份驗(yàn)證，建議使用EC2實(shí)例配置文件或角色來(lái)管理密鑰
• 在數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)別可以創(chuàng)建權(quán)限滨达，以細(xì)粒度的允許或拒絕對(duì)項(xiàng)目和屬性的訪問(wèn)
• 對(duì)DynamoDB的服務(wù)請(qǐng)求都必須包含HMAC-SHA-256的簽名
• 移動(dòng)端的最佳做法是使用Web身份聯(lián)合與AWS安全令牌服務(wù)提供臨時(shí)密鑰
• DynamoDB本身不提供服務(wù)器端加密存儲(chǔ)數(shù)據(jù)奶稠，需要存儲(chǔ)前使用客戶端或KMS加密

DynamoDB最佳實(shí)踐

• 保持較小的項(xiàng)目大小
• 將元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在DynamoDB中，將大型BLOB存儲(chǔ)在S3中
• 按日捡遍、周锌订、月進(jìn)行Hash計(jì)算使用表來(lái)存儲(chǔ)實(shí)踐序列數(shù)據(jù)用于強(qiáng)制分區(qū)
• 使用有條件更新或者開(kāi)放式并發(fā)控制更新（OCC）
• OCC是假定多個(gè)事務(wù)可以頻繁完成且相互不會(huì)干擾
• 獲取資源時(shí)無(wú)需提前鎖定，提交時(shí)需要確認(rèn)沒(méi)有沖突的修改画株，若有則回滾
• 僅適用于低爭(zhēng)用環(huán)境辆飘，從而提高吞吐量，否則反而會(huì)大大降低性能
• 避免熱鍵和熱分區(qū)
• 更加適合于無(wú)狀態(tài)的服務(wù)設(shè)計(jì)
• 支持JSON對(duì)象的存儲(chǔ)

Amazon Aurora

概述

• 是一種面向服務(wù)的架構(gòu)交付的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)谓传，是mySQL的托管版本蜈项，還兼容PostgreSQL
• 速度是MySQL的5倍，成本是其他商用數(shù)據(jù)庫(kù)的1/10
• 容量支持10GB - 64TB续挟；每10GB一增量紧卒，僅為使用的容量付費(fèi)。
• 支持Schema Changes
• 利用S3實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展和高可用性诗祸，默認(rèn)支持6個(gè)副本,
  • 復(fù)制到3個(gè)可用區(qū)跑芳，每個(gè)可用區(qū)2個(gè)副本
  • 2個(gè)以下副本丟失，不影響寫(xiě)入
  • 3個(gè)以下副本丟失直颅，不影響讀取
• 與MySQL 5.6簡(jiǎn)易兼容 - 現(xiàn)有程序可正常運(yùn)行博个，可輕松遷移，可直接導(dǎo)入數(shù)據(jù)文件

其他特性

• 擴(kuò)展性能
  • 與S3集成功偿，可實(shí)現(xiàn)最多三個(gè)可用區(qū)之間6個(gè)副本的持續(xù)備份
  • 將日志記錄和存儲(chǔ)層轉(zhuǎn)移到可擴(kuò)展的多租戶服務(wù)層
  • MySQL支持跨區(qū)域副本（最多5個(gè)區(qū)域）建立全球數(shù)據(jù)庫(kù)盆佣，使用Read Replicate 技術(shù)， PostgreSQL不支持脖含，跨區(qū)域DR需要手工完成
• 彈性設(shè)計(jì)
  • 最多15個(gè)副本罪塔，約10ms副本滯后
  • 99.99%可用
  • 即時(shí)崩潰恢復(fù)（60s），故障轉(zhuǎn)移30s內(nèi)
  • 與單一線程重放所有日志的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相當(dāng)
  • 在磁盤(pán)讀取時(shí)重放重做記錄
  • 自動(dòng)備份养葵，且不會(huì)影響數(shù)據(jù)庫(kù)性能
  • 支持快照征堪，并且可以跨賬戶共享快照，也可以跨區(qū)域共享关拒，但是不能同時(shí) 跨賬戶和區(qū)域共享
  • 平行的分布式異步恢復(fù)
  • 緩存層可在數(shù)據(jù)庫(kù)重啟時(shí)繼續(xù)使用佃蚜，從而改善讀取響應(yīng)
  • 支持KMS加密庸娱，但必須在創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)即開(kāi)啟加密選項(xiàng)
  • 主數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)故障時(shí)，只讀副本可以實(shí)現(xiàn)即時(shí)提升為主數(shù)據(jù)庫(kù)
• 支持Aurora Serverless
  • 適用于 Amazon Aurora 的 MySQL 兼容版的按需 autoscaling 配置谐算。
  • Aurora Serverless 數(shù)據(jù)庫(kù)集群會(huì)根據(jù)您應(yīng)用程序的需求自動(dòng)啟動(dòng)熟尉、關(guān)閉以及擴(kuò)展或縮減容量。
  • Aurora Serverless 是簡(jiǎn)單且更具成本效益的選擇洲脂，適用于不頻發(fā)的斤儿、間歇性的或不可預(yù)測(cè)的工作負(fù)載。
• Parallel Query
  • Amazon Aurora Parallel Query 是一項(xiàng)功能恐锦，能夠?qū)蝹€(gè)查詢的計(jì)算負(fù)載下移并分布到 Aurora 存儲(chǔ)層中的數(shù)千個(gè) CPU往果。如果不使用 Parallel Query，則對(duì) Amazon Aurora 數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)出的查詢將全部在數(shù)據(jù)庫(kù)集群的一個(gè)實(shí)例中執(zhí)行一铅；這與大多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)作方式類似陕贮。
  • Parallel Query 非常適合需要新數(shù)據(jù)和良好查詢性能的分析工作負(fù)載，即使在大型表上也是如此潘飘。這種類型的工作負(fù)載在本質(zhì)上通常是可操作的肮之。

好處：

• 速度更快：Parallel Query 可將分析查詢的運(yùn)行速度提高多達(dá) 2 個(gè)數(shù)量級(jí)。
• 操作簡(jiǎn)易性和數(shù)據(jù)新鮮度：您可以直接對(duì) Aurora 集群中的當(dāng)前事務(wù)數(shù)據(jù)發(fā)出查詢卜录。
• 同一數(shù)據(jù)庫(kù)上的事務(wù)工作負(fù)載和分析工作負(fù)載：借助 Parallel Query 功能戈擒，Aurora 可以在處理并行分析查詢的同時(shí)保持較高的事務(wù)吞吐量。

數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)示例

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考AWS SAA的知識(shí)點(diǎn) 花兩天看這個(gè)就夠了
柳隨風(fēng) AWS SAA 簡(jiǎn)書(shū)專題