# 数据库服务

- 数据库解决方案
- 关系型数据典型代表（Amazon RDS）
- 非关系型数据库(Amazon DynamoDB)
- 数据库缓存
- 数据库迁移工具

## 数据库服务
- SQL和NoSQL
- OLTP（事务类数据库），OLAT（分析性数据库，大批量的数据分析）
- SQL（SQL语句查询方便，数据格式较为固定）
  - RDS
  - Aurora
  - ReadShift（数据仓库）
- NoSQL(大吞吐，低延迟，灵活性，不限于表结构，水平扩展)
  - MongoDB（DocumentDB）
  - DynamoDB（键值对数据库，高性能，低延迟，大吞吐）
  - 缓存数据库（ElastiCache，基于键值对的，托管的Redis，MemCached解决方案）
  - 基于Redis的持久化数据库（MemoryDB）
  - 高吞吐的水平扩展的（KeySpace，兼容开源的Apache Cassandra，非关系型数据）
  - TimeStream（时序类的数据库，IoT物联网，传感器，监控设备上的数据）
  - Neptune（图形数据库，graph database，social network，recommendations，关系分析）
  - 区块链底层的数据库（不可删除和修改，Quantum Ledger）

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![1732946925040](./figures/sql_nosql.png)

## Amazon RDS
- 提供六种常用的数据库引擎供您选择，包括 
  - Amazon Aurora
    - （兼容MySQL和PostgreSQL）
    - serverless方案
      - 底层用什么实例，多大容量自行调整
      - 最小实例切换到最大实例毫秒级
      - 无感知的使用数据库
      - 无服务器的方式按实际使用量收费
    - 数据库集群方案,吞吐量比mysql和PostgreSQL高  
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    ```
    
  - PostgreSQL
  - MySQL
  - MariaDB
  - Oracle Database
  - Microsoft SQL Server
- 扩展读的场景
  - 水平扩展，建立更多的数据库，创建只读副本，将主数据异步复制到副数据库（主从时间差，replica lag）
- 数据库安全
  - 静态数据加密
  - 安全的密钥管理器（KMS，根密钥，嵌套加密） 

## Amazon DynamoDB
- 可扩展的NoSQL数据库，键值对数据库
- 超大的吞吐，超低的延迟，水平扩展（数据分区，按key进行分区，分区键，复合主键，排序键可选，其他属性可有可无，没有不用存储，可以和json格式进行类比）
- 无服务器的服务，不需要创建数据库实例，按需扩展（费用比较高），流量模型有清晰的了解（预置的方式，采用弹性伸缩的方式进行调整）
- 可以通过API创建数据
- primary key，attributes
- 最终一致性，保证立刻复制到其他副本（0.5个读取容量单位）
- 强一致性，RCU (Read Capacity Unit):1 RCU = 每秒支持 1 个强一致性读取 或 2 个最终一致性读取，对于 4 KB 大小的数据。
- 全局表，全球不同的区域创建某一张表的副本，读取和写入，全球多副本

## 数据库缓存
- 两种方式
  - 延迟加载
  - 更新数据库同时写到缓存里，缓存存储过多的数据，成本较高
  - 性能优先还是成本优先
- 管理缓存
  - TTL，变更频繁的数据TTL短一点

### Amazon ElastiCache
- MemCached
- Redis