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）

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

    

  • 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