云数据库——云数据库产品

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阿里云云计算全系列产品介绍

阿里云云计算全系列产品介绍
阿里云产品体系介绍
阿里云产品架构
完整的云计算服务产品线
弹性计算
存储和数据库 大规模计算 安全与管理 应用服务
ECS
SLB
RDS
OSS
OTS
OCS
CDN
ODPS
云盾
云监控
ACE
ECS:云服务器 SLB:负载均衡 ESS : 弹性伸缩服务
VPC : 专有网络
RDS:关系数据库服务 OSS:存储服务 OTS:结构化数据服务 OCS:缓存服务 CDN:内容分发网络 OAS : 开发归档服务
ODPS:大规模 数据处理服务
云盾:安全体检、 安全管家
ACE:弹性计算引擎
云监控:8种站
点可用性监控、 14种服务器监控
云计算服务产品体系
阿里云产品体系
ECS: 云服务器 SLB: 负载均衡 弹性计算 ESS : 弹性伸缩服务 VPC : 专有网络 RDS: 关系数据库服务 OSS: 存储服务 OTS: 结构化数据服务 OCS:缓存服务 云服务器ecs产品简介 云服务器ecs购买指导 负载均衡SLB 产品介绍 ess入门 vpc产品介绍 SLB常见问题 ess用户手册 vpc使用入门 云服务器ecs操作指南 SLB控制台操作手册 ess示意图 vpc操作指南 云服务器ecs api文档 api接口文档 essAPI手册 vpc常见问题 vpc_api 云服务器adk手册 计量计费 最佳实践
ess用户手册
ess示意图
essAPI手册
云盾高防ip介绍
Thank
云数据库rds产品简介 云数据库rds操作指南 开放存储服务oss文档 控制台快速使用 OTS产品简介 OTS计费说明
云数据库rds高级功能 APi OTS周边工具

阿里云-云数据库RDS产品简介

阿里云-云数据库RDS产品简介

高可用服务
系统架构
数据链路服务
阿里云数据库提供全数据链路服务,包括 DNS、SLB、Proxy 等。因为 RDS 使用原生的 DB Engine,对数据 库的操作高度类似,基本没有学习成本。另外,阿里云数据库提供 DMS 服务,极大的方便了用户访问使用数 据库。
DNS
DNS 模块提供域名到 IP 的动态解析功能,以便屏蔽 RDS 实例 IP 地址变化带来的影响。 例如,某 RDS 实例的域名为 ,这个域名对应的 IP 地址为 10.10.10.1。某程序连接池中设 置为 或 10.10.10.1 都可以正常访问 RDS 实例。如果该 RDS 实例发生了可用区迁移或者 版本升级后,IP 地址就可能变为 10.10.10.2。如果程序连接池中设置的是 ,仍然可以正常 访问 RDS 实例,但是如果程序连接池中设置的是 10.10.10.1,就无法访问 RDS 实例了。
阿里云数据库 MySQL 版
MySQL 是全球最受欢迎的开源数据库,作为开源软件组合 LAMP(Linux + Apache + MySQL + Perl/PHP/Python)中的重要一环,广泛应用于各类应用。Web2.0 时代,风靡全网的社区论坛软件系统 Discuz 和博客平台 Wordpress 均基于 MySQL 实现底层架构。Web3.0 时代,阿里巴巴、Facebook、 Google 等大型互联网公司都采用更为灵活的 MySQL 构建了成熟的大规模数据库集群。阿里云数据库 MySQL 版基于 Alibaba 的 MySQL 源码分支,经过双 11 高并发、大数据量的考验,拥有优良的性能和吞吐量。除此 之外,阿里云数据库 MySQL 版还拥有经过优化的读写分离、数据压缩、智能调优等高级功能。

数据库新技术及发展趋势

数据库新技术及发展趋势

数据库新技术及发展趋势随着信息时代的到来,数据库技术也在不断发展和创新。

新技术的应用不仅提升了数据库的性能和容量,还改变了数据库的管理和使用方式。

本文将介绍一些当前数据库领域的新技术,并探讨其发展趋势。

一、云计算与数据库云计算是近年来快速发展的技术,其将计算资源和存储资源通过互联网提供给用户使用。

数据库作为云计算的重要组成部分,也在不断发展。

1.1 云数据库云数据库是基于云计算平台的数据库服务,用户无需购买和维护硬件设备,只需通过网络访问云上的数据库。

云数据库具有高可用性、弹性扩展和灵活性等特点,成为企业数据管理的新选择。

1.2 数据库即服务(DBaaS)数据库即服务是云计算的一种模式,用户无需关注数据库的底层技术和运维工作,只需通过简单的接口就能快速创建和管理数据库。

DBaaS提供了灵活的数据库服务,使用户能够专注于业务逻辑的开发。

二、大数据与数据库大数据的快速发展对数据库提出了新的挑战和需求。

为了应对大数据的存储和处理需求,数据库技术也在不断创新和改进。

2.1 分布式数据库分布式数据库将数据分布在多个节点上进行存储和处理,提高了数据库的可伸缩性和容灾性。

分布式数据库能够处理大规模数据,并支持并行查询和分布式事务。

2.2 列式数据库传统的关系型数据库以行为单位存储数据,而列式数据库以列为单位存储数据。

列式数据库适用于大数据场景,能够提高查询性能和压缩比率。

列式数据库在大数据分析和数据仓库等领域有广泛的应用。

三、人工智能与数据库人工智能技术的发展也对数据库提出了新的要求和挑战。

数据库需要支持大规模数据的存储和处理,并能够处理复杂的查询和分析需求。

3.1 图数据库图数据库以图的形式存储数据,并提供了高效的图查询和分析功能。

图数据库适用于处理复杂的关系和图结构数据,广泛应用于社交网络分析、推荐系统和欺诈检测等领域。

3.2 内存数据库内存数据库将数据存储在内存中,提供了低延迟和高并发的数据访问能力。

内存数据库适用于实时数据处理和高性能应用场景,如金融交易系统和实时监控系统。

云计算产品及解决方案介绍

云计算产品及解决方案介绍

云计算产品及解决方案介绍云计算是一种基于互联网的计算模式,通过将计算资源、存储资源和应用程序提供给用户,以便随时随地通过互联网进行访问和使用。

云计算产品和解决方案是为了满足企业和个人对于云计算功能的需求而开发的。

以下是一些常见的云计算产品及解决方案的介绍。

1.云服务器云服务器是云计算的核心产品之一,它提供了一种虚拟的服务器环境,用户可以通过该服务器进行各种计算任务和应用部署。

云服务器可以根据用户需求进行弹性扩容和缩容,灵活调整计算资源,同时还具备高可用和容灾备份的功能。

2.云存储3.云数据库云数据库是一种基于云计算的数据库服务,它提供了一种高可用、分布式、可扩展的数据库解决方案。

用户可以通过云数据库存储和管理大量的数据,并且可以通过互联网进行数据的访问和操作。

云数据库通常提供了自动备份和数据恢复功能,以保证数据的安全性和可靠性。

4.云网络云网络是一种基于云计算的网络解决方案,它可以为用户提供灵活、可扩展的网络环境。

用户可以通过云网络构建自己的网络拓扑结构,并通过互联网连接各个网络节点。

云网络通常提供了虚拟私有网络、云路由器和负载均衡等功能,以提供安全、稳定的网络服务。

5.云安全云安全是一种基于云计算的安全解决方案,它可以为用户提供安全管理和防护服务。

云安全可以对用户的云计算资源进行安全监控和防护,以防止恶意攻击和数据泄露。

云安全通常提供了防火墙、入侵检测和数据加密等功能,以提供全面的安全保护。

6.云监控云监控是一种基于云计算的监控解决方案,它可以对用户的云计算资源进行实时监控和管理。

云监控可以监控用户的服务器、网络、存储和数据库等资源,以及应用程序的性能和可用性。

用户可以通过云监控实时了解自己的资源使用情况,并进行合理的资源调度和优化。

以上仅是云计算产品及解决方案的一些常见介绍,随着技术的不断发展和创新,越来越多的云计算产品和解决方案将会出现,满足用户不断变化的需求。

在选择云计算产品和解决方案时,用户需要根据自身的需求和预算进行评估和选择,以获得最适合自己的云计算解决方案。

云数据是什么意思

云数据是什么意思

云数据是什么意思1. 什么是云数据云数据(Cloud Data)是指存储在云平台上的、可从任何地点访问和共享的数据。

它们可以是各种类型的数据,包括文件、数据库、应用程序数据等。

云数据存储在云服务器上,可以通过网络连接进行访问和管理。

云数据通过云计算技术来实现,云计算提供了一种基于网络的计算模型,能够按需提供计算资源和存储空间。

通过云计算,用户可以通过互联网连接到云平台,将数据存储在云服务器上,并通过云服务提供商提供的接口进行数据的访问和管理。

2. 云数据的特点2.1 高可扩展性云数据存储使用了分布式系统和集群技术,能够扩展到数百甚至数千个服务器节点上。

这种高可扩展性使得云数据能够存储大量的数据,并提供高效的数据访问和处理能力。

2.2 高可靠性云数据采用了冗余和备份技术,可以在数据出现故障或损坏的情况下进行恢复。

云数据存储提供商通常会在多个地理位置建立数据中心,并将数据复制到多个服务器上,以确保数据的安全性和持久性。

2.3 高可用性云数据存储通过多节点架构和负载均衡技术,能够在服务器节点故障时自动切换到其他节点,从而保证数据的持续访问。

这种高可用性使得用户在任何时间、任何地点都能够访问并操作云数据。

2.4 弹性计费云数据存储通常采用了按需付费的模式,用户只需要根据实际使用情况支付费用,可以根据需要灵活调整存储容量和计算资源。

这种弹性计费模式使得用户可以根据业务需求来管理和控制成本。

3. 云数据的应用3.1 数据备份与恢复云数据存储可以作为数据备份和恢复的解决方案。

用户可以将重要数据备份到云平台上,以防止数据丢失或损坏。

当数据需要恢复时,用户可以从云数据存储中获取备份数据,并进行恢复操作。

3.2 数据共享与协作云数据存储可以实现数据共享和协作。

用户可以将数据存储在云平台上,并授权其他用户访问和编辑这些数据。

这样可以方便地进行团队合作、信息共享和版本管理。

3.3 数据分析与挖掘云数据存储可以用于数据分析和挖掘。

云数据库的使用流程是什么

云数据库的使用流程是什么

云数据库的使用流程是什么1. 什么是云数据库云数据库是一种在云计算环境中提供的数据库服务,将数据库的管理和维护工作交给云服务提供商,用户通过互联网访问和使用数据库。

2. 选择合适的云数据库在开始使用云数据库之前,首先需要根据需求选择合适的云数据库。

根据数据存储量、并发访问量、读写频率等需求来选择适合的数据库类型,如关系型数据库、NoSQL数据库等。

3. 注册云服务账号在选择好云数据库后,需要注册一个云服务账号。

根据云服务提供商的要求,提供所需的个人信息进行注册,并设置好登录密码。

4. 创建数据库实例登录云服务平台后,在控制台中选择云数据库服务。

根据提供商的指引,选择创建数据库实例的选项,填写数据库的名称、容量、所在地区等参数,创建数据库实例。

5. 配置数据库在创建好数据库实例之后,需要进行一些配置工作。

首先是设置数据库的访问权限,设置合适的用户名和密码以保证数据库的安全。

然后根据需求配置数据库的参数,如字符编码、最大连接数等。

6. 导入数据如果已经有现有的数据库,可以通过数据导入工具将数据导入到云数据库中。

根据导入工具提供的指引,选择合适的导入方式,将数据导入到云数据库中。

7. 数据库管理和维护一旦数据库创建好并导入数据,就可以开始使用云数据库了。

在使用过程中,需要进行一些数据库的管理和维护工作。

如备份数据库、优化查询、监控数据库性能等。

云服务提供商通常会提供相应的工具和服务来辅助这些工作。

8. 数据安全和备份数据安全是云数据库使用过程中需要重点关注的问题之一。

云服务提供商通常会提供数据加密、访问控制等安全机制来保护用户的数据。

此外,定期备份数据库也是保障数据安全的重要措施之一。

9. 监控和优化对云数据库进行持续的监控和优化是保证数据库性能的关键步骤。

通过监控数据库的负载、响应时间、并发连接数等指标,及时发现并解决问题。

优化数据库的查询语句、索引等,提升数据库的性能和响应速度。

10. 扩展和升级随着业务的发展,数据库的容量和性能需求可能会增加。

云数据库的创建流程

云数据库的创建流程

云数据库的创建流程
云数据库的创建流程因不同的云服务提供商而异,但通常都包括以下几个基本步骤:
1. 选择云服务提供商:首先,您需要选择一个云服务提供商,例如阿里云、亚马逊AWS、谷歌云等。

每个提供商都有自己的数据库服务,且具体的创建步骤可能略有不同。

2. 注册和登录:按照所选云服务提供商的指引完成注册和登录。

3. 创建数据库实例:在云服务提供商的控制台中,找到并点击“数据库”或类似的选项。

然后选择您想要创建的数据库类型(例如,关系型数据库如MySQL、PostgreSQL,非关系型数据库如MongoDB、Redis等)。

按照指引配置实例参数,如实例名称、存储空间、内存大小等。

4. 配置网络和安全设置:根据需要配置网络访问控制、安全组规则等,以确保数据库的安全性。

5. 设置访问凭证:创建或生成数据库的用户名和密码,或使用其他身份验证方法。

6. 连接和使用数据库:一旦完成上述步骤,您就可以使用您选择的客户端工具(例如,命令行客户端、图形界面工具等)连接到数据库,并开始使用和管理数据库了。

7. 管理和监控:使用云服务提供商提供的工具进行数据库的管理和监控,确保数据库的性能和可用性。

请注意,以上流程只是一个大致的指导,具体步骤可能会因云服务提供商和所选择的数据库类型而有所不同。

在开始之前,建议您详细阅读所选云服务提供商的官方文档,以获取最准确和最新的信息。

关系型云数据库应用

关系型云数据库应用

关系型云数据库应用前言数据库管理软件承载着信息系统中的关键数据,是IT系统的核心组件。

其中关系型数据库是发展历程最长、应用最广泛的一类数据库管理软件,金融、电信等关键行业的核心业务系统均由关系型数据库支撑。

当前信息系统云化的步伐不断加快,关系型数据库技术也适应云计算的发展,逐步适配底层云架构和弹性管理模式。

各数据库服务商和云服务商纷纷推出关系型云数据库产品。

用户在使用关系型云数据库的时候,还需要做好技术选型、应用评估、迁移方案等工作。

本白皮书紧密围绕关系型云数据库应用过程中的关键问题,梳理了关系型云数据库的发展状况与技术体系,分析了关系型云数据库选型方法、业务影响评估、实施路径,并提出了相关建议。

关系型云数据库技术概述云计算的快速发展,带动各类基础软件开始云化转型之路。

关系型数据库作为重要的基础软件,在云化大潮下,逐渐发展出关系型云数据库技术路线。

本章主要介绍关系型云数据库发展背景、技术特点以及主要类别。

(一)云计算发展带动数据库云化趋势面对数据规模的爆炸式增长,以及数据应用模式的不断丰富,企业使用传统关系型数据库支撑新业务时,开始频繁出现新旧业务资源分配不合理,软硬件结构配置欠优化等问题,这促进了云计算和虚拟化技术的快速发展,开始利用虚拟化技术屏蔽硬件的物理隔离性,以服务模式代替独立部署模式,将可配置的资源(网络,服务器,存储,依赖系统等)形成共享资源池,实现弹性和高效的资源利用。

随着云计算技术的大规模应用,传统各类软件产品都开始由独自部署模式向云服务模式转变。

其中关系型数据库作为信息系统核心软件,逐渐被数据库企业附加云化能力,形成关系型云数据库,以服务或产品形式对外提供技术支撑。

根据分析机构Gartner预测,2012至2016年公有云数据库的年复合增长率将高达86%,而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。

未来五年,数据库即服务(DBaaS)将成为平台即服务(PaaS)中增长最快的领域。

云数据库-课题研究-课题报告

云数据库-课题研究-课题报告

云数据库----云数据库相关知识及相关产品在我们的课题研究中,多次听到云计算概念的提及。

每个老师对云计算或相关技术的研究方向都是不同的,在此我们回顾下云计算。

云计算(Cloud Computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

云计算是在分布式处理、并行处理和网格计算等技术基础之上发展起来的,是一种新兴的共享基础架构的方法。

它可以自我维护和管理庞大的虚拟计算资源(包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等),从而提供各种IT服务。

用户在使用云计算提供的服务时按需付费,这不仅降低了使用门槛,也极大地节省了开销。

由于云计算存在着巨大的潜在市场,Google,IBM,Microsoft,Sun,Oracle百度,腾讯,等国际知名大公司都已经涉足云计算领域。

随着云计算技术的不断升温,它对各个技术领域的影响开始显现,其中比较典型的就包括数据库领域。

截止到2014年6月,传统的数据库厂商,比如Oracle,IBM,Microsoft等,都已经推出了基于云计算环境的相关数据库产品;原来没有从事数据库产品开发的知名大公司,比如Amazon和Google等,也发布了SimpleDB和BigTable等云数据库产品。

迅速发展的云数据库市场极大地影响着数据库技术的未来发展方向,甚至出现了关系数据库是否已经没落的争议。

与此同时,许多云数据库的相关问题开始被关注,比如云数据库的体系架构、数据模型、事务一致性、数据安全和性能优化等等。

由于云数据库是一个比较新的研究领域,目前还没有相关研究对这个领域进行全面详尽的的介绍。

因此,本文将结合大量网络信息数据,对云数据库及其相关研究进行综合阐述1 云数据库概述云数据库是在SaaS(software-as-a-service:软件即服务)成为应用趋势的大背景下发展起来的云计算技术的应用,它极大地增强了数据库的存储能力,消除了人员、硬件、软件的重复配置,让软、硬件升级变得更加容易,同时也虚拟化了许多后端功能。

云数据库[优质ppt]

云数据库[优质ppt]

CodeFutures
Tokutek ScaleBase
NimbusDB
Continuent
VoltDB Translattice
8
6.2 云数据库产品
6.2.1 云数据库厂商概述 6.2.2 Amazon的云数据库产品 6.2.3 Google的云数据库产品 6.2.4 Microsoft的云数据库产品 6.2.5 其他云数据库产品
从数据模型的角度来说,云数据库并非 一种全新的数据库技术,而只是以服务的 方式提供数据库功能
云数据库并没有专属于自己的数据模型 ,云数据库所采用的数据模型可以是关系 数据库所使用的关系模型(微软的SQL Azure云数据库、阿里云RDS都采用了关 系模型),也可以是NoSQL数据库所使 用的非关系模型(Amazon Dynamo云数 据库采用的是“键/值”存储)
到底选择自建数据库还是选择云数据库,取决于企业自身的具体需求 •对于一些大型企业,目前通常采用自建数据库 •对于一些财力有限的中小企业而言,IT预算比较有限,云数据库这种 前期零投入、后期免维护的数据库服务,可以很好满足它们的需求
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
7
6.1.5 云数据库与其他数据库的关系
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
9
6.2.1 云数据库厂商概述
企业
云数据库产品 产品
Amazon Dynamo、SimpleDB、RDS
Google
Google Cloud SQL
Microsoft Microsoft SQL Azure
Oracle
Oracle Cloud
Yahoo!
PNUTS
Riak
Redis 列式数据库 SimpleDB

云数据库综述

云数据库综述

一、云数据库概念云数据库是在 SaaS(software-as-a-service:软件即服务)成为应用趋势的大背景下发展起来的云计算技术,它极大地增强了数据库的存储能力,消除了人员、硬件、软件的重复配置,让软、硬件升级变得更加容易,同时也虚拟化了许多后端功能。

云数据库具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点。

可以说,云数据库是数据库技术的未来发展方向。

目前,对于云数据库的概念界定不尽相同,主要有:云数据库即CloudDB,或者简称为“云库”。

它把各种关系型数据库看成一系列简单的二维表,并基于简化版本的SQL或访问对象进行操作。

[1] 云数据库定义是:云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。

[2]云数据库解决了数据集中与共享的问题,剩下的是前端设计、应用逻辑和各种应用层开发资源的问题。

使用云数据库的用户不能控制运行着原始数据库的机器,也不必了解它身在何处。

如图1 所示,在云数据库应用中,客户端不需要了解云数据库的底层细节,所有的底层硬件都已经被虚拟化,对客户端而言是透明的。

它就像在使用一个运行在单一服务器上的数据库一样,非常方便、容易,同时又可以获得理论上近乎无限的存储和处理能力。

二、云数据库的特性云数据库具有以下特性:[3](1) 动态可扩展:理论上,云数据库具有无限可扩展性,可以满足不断增加的数据存储需求。

在面对不断变化的条件时,云数据库可以表现出很好的弹性。

例如,对于一个从事产品零售的电子商务公司,会存在季节性或突发性的产品需求变化;或者对于类似Animoto 的网络社区站点,可能会经历一个指数级的增长阶段。

这时,就可以分配额外的数据库存储资源来处理增加的需求,这个过程只需要几分钟。

一旦需求过去以后,就可以立即释放这些资源。

(2) 高可用性:不存在单点失效问题。

如果一个节点失效了,剩余的节点就会接管未完成的事务。

而且在云数据库中,数据通常是复制的,在地理上也是分布的。

云数据库方案设计

云数据库方案设计

云数据库方案设计随着数据技术的不断发展和普及,越来越多的企业需要处理大规模的复杂数据,这种需要数据存储、处理和查找的实践也带来了云数据库方案设计的需求。

云数据库方案的设计可以为企业提供强大的数据处理和查询能力,并且可以在需求发生变化时进行灵活调整,以满足不断变化的业务需求。

1.云数据库的概念和意义云数据库是指通过云计算服务提供商提供的数据库服务。

与传统自建数据库不同,云数据库的优势在于大规模的数据存储和处理能力、可靠性和扩展性。

云数据库方案设计的重点是如何利用云计算和虚拟化技术来提高数据库服务的高可用性、高伸缩性和高灵活性。

2.云数据库方案设计云数据库方案设计的基本思路是在云环境下创建弹性、高可用和可扩展性的数据库服务,尽可能地采用云原生技术和服务来实现,以保证更高的可靠性和更低的成本。

2.1 弹性弹性是指云数据库可以根据业务需求进行动态调整,例如增加或减少计算资源和存储容量等。

弹性需要综合考虑伸缩性、容错性、灾备性和备份恢复性等方面,以保证数据库服务在任何情况下都能够正常运行。

2.2 高可用高可用是指在数据库服务遇到故障或停机的情况下,可以迅速切换到备用节点上,以避免用户感知的服务中断。

高可用还需要考虑故障转移、数据冗余和自动恢复等方面。

2.3 可扩展性可扩展性是指数据库能够以线性方式扩展到更大的规模,以适应不断增长的业务需求。

可扩展性需要考虑分片、负载均衡和分布式事务管理等方面。

3.云数据库方案设计实现为了实现弹性、高可用和可扩展性,云数据库方案设计可以采用以下技术:3.1 云原生技术云原生技术是一种云计算架构模式,强调容器化、微服务和自动化,可以提高应用程序的可扩展性、弹性和可靠性。

在云数据库方案设计中,可以采用云原生技术来实现数据库服务的弹性伸缩和容器化运行,例如使用Kubernetes进行容器编排和管理,以及使用ETCD作为分布式键值存储服务。

3.2 数据库中间件数据库中间件是一种在应用程序和底层数据库之间提供服务的软件层,用于提供透明的数据库操作和数据访问接口。

Oracle数据库云服务器Exadata介绍

Oracle数据库云服务器Exadata介绍

Oracle数据库云服务器Exadata介绍杨建鑫Principal Sales Consultant内容•Exadata简介•Exadata技术发展与硬件架构•Exadata技术优势及软件架构•Exadata客户案例Oracle数据库云服务器Exadata运行Oracle数据库的最佳平台适合与下面场景的架构•数据仓库(Data Warehousing)•交易系统(OLTP)•数据库整合Exadata是为所有Oracle数据库应用设计的战略数据库平台Exadata 发展•Exadata Introduced•X2-2 CPU Refresh •40 Gb InfiniBand •PCI Flash Cards•X2-2 CPU Refresh •X2-8 64-core Servers•Sparc SuperCluster •3TB Disks•Smart Flash Cache •Storage Index •Columnar Compression•Smart Scan •InfiniBand Scaleout•Smart Memory Scan •Parallel Memory Affinity •Enterprise Manager 12c•Hardware DB Encryption•Automatic Service Request•Data Mining Offload •Storage Expansion Rack•X2-8 CPU Refresh •2TB DRAM per node•Solaris x86 •Reverse Offload •Smart Flash Logging将Oracle 的最佳实践与快速发展的硬件相结合独特的软件特性Future Optimizations•In-Memory OptimizedCompression•Memory-to-MemoryInfiniBand Messaging •Flash Cache for Writes20082009 2010 2011 2012数以千计的全球成功案例Rapid adoption in all geographies and industriesSpectacular Customer Results“Softbank created a warehouse up to8x faster while reducing costs 50%”—Keiichiro Shimizu, Softbank“Turkcell’s largest 250 TB DB is nowonly 27 TB with Exadata Compression”—Ferhat Sengonul, Turkcell“Performance improved17x with no changes toour application”—Jim Duffy, BNP ParibasExadata Growth“Exadata is the fastest growing product in Oracle’s history”-Oracle CEO, Larry EllisonExadata技术发展与硬件架构Exadata架构完整的系统 : 计算资源, 存储资源, 网络资源•数据库集群–基于Intel芯片架构的数据库服务器–Oracle Linux or Solaris 11–Oracle Database 11g–10 Gig Ethernet (to data center)•存储网格–基于Intel芯片架构存储服务器–504TB裸容量– 5.3TB Flash storage–Exadata Storage Server Software•InfiniBand网络–内部网络互联 ( 40 Gb/sec )Exadata 硬件架构Exadata 智能存储网格•14 x 高性能低成本存储服务器(2U)•高性能, 低成本, 冗余, 线性扩展•100 TB 高性能SAS 磁盘, 或 504 TB 高容量SAS 磁盘 •168 Intel cores in storage •5.3 TB PCI 闪存•跨存储服务器的数据镜像保护•超级性能 &开箱即用满配最大功耗14KW, 平均 9.8KW. 而通常一个高端的SMP 小机(不包含存储和交换机)就需要超过20KW 的功耗数据库网格InfiniBand 网络•冗余 40Gb/s 交换机 •服务器与存储的统一网络• 8台数据库服务器(X2-2)✓96 CPU cores (12 Cores per server,2x Six-CoreIntel X5675 Processors (3.06 GHz)✓768 GB memory (可扩展到912GB )• 或2台数据库服务器(X2-8)✓160 CPU cores (80 Cores per server) ✓4 TB (2 TB per server)Exadata 低功耗Exadata 架构概述Exadata CellInfiniBand 交换网络单节点数据库RAC 数据库Exadata CellExadata Cell智能存储层数据库处理层 超高速并发网络层传统主机+存储的数据库架构的IO瓶颈问题•存储层:1)数据量不断增加,带来的IO瓶颈;2)随着数据长时间运行带来的数据分布不均匀,存在IO热点•网络层:传输带宽不足,无法快速传输大量数据到服务器•服务器层:接收过多数据进行处理,内存优势无法发挥Exadata–数据处理架构的革命打破数据带宽瓶颈•Exadata 提供更多的并发带宽-模块化存储单元CELL,高度并行的存储网格-带宽与容量成正比•Exadata 采用更高的单路带宽-InfiniBand提供40G bits/S的带宽,比高端阵列的光纤通道技术快5+倍•智能的存储、Exadata 传送更少的数据-数据查询过程被下移到智能存储层,传送到服务器中的数据只包括最相关的结果数据,显著的减少了发送到服务器的数据,减轻了服务器CPUs负荷。

云数据库Spanner产品介绍说明书

云数据库Spanner产品介绍说明书

DBMSCloud Spanner(Sophia Hu)ACID SQL RDBMS++99.999% SLA RPO = 0, RTO = 0Cloud Spanner010203Cloud Spanner90%Processing Unit ()● 1 node = 1,000PU● 1 100PU● 1 1100PU●1/10●1/10CMEKBigQueryPoint-in-time-recoveryAccess ApprovalCloud SpannerKey VisualizerIDE(DBeaver, Visual Studio)Schema and Resource Management(Liquibase and Terraform)GAGAGA GAGAGAGAGACloud SpannerHarbourBridgeMySQL PostgreSQLDatastreamCloud Spanner CDC:MySQL, OracleAppStep 1MySQLStep 3Step 2GCS BucketGCS BucketStep 5DataflowCloud SpannerStep 4(HarbourBridge)Step 6DatastreamCloud Spanner01HarbourBridge02Datastream + Dataflow CDC03Striim DBHarbourBridge 01https:///cloudspannerecosystem/harbourbridge ●(<= 100GB) PostgreSQL MySQL○pg_dump mysqldump○SQL●Spanner●Spanner●●HarbourBridgeCloud SpannerMySQLPostgreSQLxxx.schema.txtxxx.session.json xxx.report.txt xxx.dropped.txt●mysqldump/pg_dump ●DBDBHarbourBridgeCloudSpanner MySQLPostgreSQLxxx.schema.txtxxx.session.jsonxxx.report.txtxxx.dropped.txt●Cloud Spanner ●Cloud SpannerHarbourBridgeCloud SpannerMySQLPostgreSQLxxx.schema.txtxxx.session.json xxx.report.txt xxx.dropped.txtHarbourBridge●schema.txtSpanner PostgreSQL / MySQL●session.json)JSON●report.txt○Cloud Spanner○Cloud Spanner)○●dropped.txt/cloudspannerecosystem/harbourbridge HarbourBridgeQuick-start guide●Set up: Google Cloud Cloud Spanner API Cloud SpannerAPI●InstallGO111MODULE=on go get /cloudspannerecosystem/harbourbridge●Runmysqldump mydb | $GOPATH/bin/harbourbridge -driver=mysqldumporpg_dump mydb | $GOPATH/bin/harbourbridge -driver=pg_dump: mysqldump e.g.mysqldump mydb -h … -P … -u … | $GOPATH/bin/harbourbridge -driver=mysqldumpHarbourBridge% mysqldump -h 127.0.0.1 -p -P 5431 -u myuser mydb | $GOPATH/bin/harbourbridge -driver=mysqldumpEnter password: ******Using driver (source DB): mysqldumpUsing Google Cloud project: my-cloud-projectUsing Cloud Spanner instance: my-spanner-instanceWARNING: Please check that permissions for this Spanner instance areappropriate. Spanner manages access control at the database level, and thedatabase created by HarbourBridge will inherit default permissions from thisinstance. All data written to Spanner will be visible to anyone who canaccess the created database. Note that mysqldump table-level and row-levelACLs are dropped during conversion since they are not supported by Spanner.Generating schema: 100%Wrote schema to file 'mysqldump_2021-07-20_4023-0f13.schema.txt'.Creating new database mysqldump_2021-07-20_4023-0f13 in instance my-spanner-instance with default permissions ... done. Writing data to Spanner: 100%Processed 697139 bytes of mysqldump data (80 statements, 13869 rows of data, 0 errors, 0 unexpected conditions). Schema conversion: GOOD (most columns mapped cleanly, but some missing primary keys).Data conversion: EXCELLENT (all 13869 rows written to Spanner).--------------------------------------------------------Note that mysqldump table-level and row-levelACLs are dropped during conversion since they are not supported by Spanner.--------------------------------------------------------Schema conversion: GOOD(most columns mapped cleanly, but some missing primary keys). Data conversion: EXCELLENT (all 13869 rows written to Spanner).--------------------------------------------------------Analysis of statements in mysqldump output, broken down by statement type.schema: statements successfully processed for Spanner schema information.data:statements successfully processed for data.skip: statements not relevant for Spanner schema or data.error: statements that could not be processed.--------------------------------------schema data skip error statement--------------------------------------0 0 54 0AlterTableStmt0 0 1 0CreateDatabaseStmt27 0 0 0CreateTableStmt0 0 1 0DropDatabaseStmt0 0 27 0DropTableStmt0 13869 0 0InsertStmt0 0 1 0UseStmtHarbourBridge●●●●○○○NEW02Datastream + DataflowCDCDatastreamDatastream real-time CDC serviceChangeData Capture CDC(99.99%)Unmatched flexibility with data integration solutionsDataflow DataFusion ReplicationBigQueryCloud SQLCloud SpannerComprehensive breadth of connectivityOracle SQL Server MySQL CloudSQL MySQLAWS AuroraMySQLPostgres MongoDB DB2CDCDatastreamNow!Change StreamsNow!IntegrationsNow!Materialized ViewsNow!Now!Now!Now!DatabricksOracleSQL Server●CDC●○Avro JSON Parquet○○○1()●DDL●Datastream + Dataflow Cloud SpannerCDCCloud SpannerCloud StorageDataflowDatastreamOracleMySQLDB ●IP ●SSH ●(VPC)Oracle●LogMiner CDC ●Oracle 11g + (incl. RDS)●GoldenGateDataflowLogMinerbinlogHarbourBridge + DataStreamHarbourBridgeMySQL PostgreSQLDatastreamCloud Spanner CDC:MySQL, OracleAppStep 1MySQLStep 3Step 2GCS BucketGCS BucketStep 5DataflowCloud SpannerStep 4(HarbourBridge)Step 6Datastream03StriimDB●●CDC ●●●/StriimCloud SpannerStriimMySQLOracle SQL ServerPostgreSQLCloud SpannerCloudSQL for PostgreSQLCloudSQL for MySQL CloudSQL for SQL ServerGCPUI DB ●●SQL●●Cloud SpannerStriim (on GCE)DatabaseStriim●MarketplaceStriim ●GCE●●Cloud Spanner DB●Striim ●GUI●GUI CDCGCP Marketplace StriimStriim GCEUI Striim●● 5●●01HarbourBridge02Datastream + Dataflow CDC 03Striim DB。

阿里云专有云飞天企业版云数据库MongoDB版运维指南说明书

阿里云专有云飞天企业版云数据库MongoDB版运维指南说明书

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2024年tencent的Mysql云数据库产品认证答案

2024年tencent的Mysql云数据库产品认证答案

2024年80分tencent的Mysql云数据库产品认证答案1.自建的MySQL数据库在向腾讯云MySQL迁移时,自建MySQL需要开启?A开启慢日志B.开启二进制日志c.开启中继日志D开启审计日志2.关于腾讯云TXSQL内核大表添加新列的描述错误的是?A通过instant算法来避免数据拷贝B使用方式如下:ALTERTABLEt1ADD COLUMN c1int,algorithm=instantC可有效减少加列时的磁盘I/0D.只支持5.7版本3.下列关于腾讯云MySQL数据库的特点描述错误的是?A高可扩展性B高可用性c支持克隆实例D.一日选择实例版本,不支持版本升级4.关于腾讯云数据MySQL高可用和管理方面描述错误的是?A云数据库MySQL支持同城多可用区灾备和跨地域灾备B支持DBbrain进行实例诊断C支持数据库审计策略制定D采用TXSQL内核,兼容innodb引擎性能更优5.关于腾讯云MySQL的描述错误的是?A可以在几分钟内启动并连接到一个可以立即投入生产的MYSQLB云数据库MSQL支持强同步和半同步的数据复制方式C基于原生的MySQL内核进行深度定制开发D.不兼容原生MySQL6下面是腾讯云MySQL默认事务隔离级别?A . READ UNCOMMITTEDB.READ COMMITTEDC.CREPEATABLE READD.DSERIALIZABLE7.关于腾讯云TXSQL的特性,下列描述错误的是?A支持并行复制B支持数据加密C支持异步删除大表D不支持数据审计8在腾讯云MySQL管理中下列属于会话管理模块功能的是?A创建表B按条件kil会话C.不支持会话统计D.不支持定位会话访问来源9.在进行DTS腾讯云MySQL之间的迁移过程中,下列描述错误的是?A在进行迁移时,源端可以使用root账广B迁移过程中使用普通用户时,需要对用户进行授权C.DTS平台迁移不支持增量同步D支持其他厂商云上MySQL到腾讯云MySQL的迁移10.关于SQL优化建议,下列说法不准的是?A创建表时,建议带有主键约束B.join的性能比较差时,改造成子查询性能一定会得到提升C多表联接查询时,关联字段创建适合的索引D避免SELECT*FROM操作,尽量列出检索列11.查看MySQL的当前会话连接情况,可以在数据库管理平台那个模块中查看会话状态? A库管理模块B实例监控模块C.实例会话模块D.SQL窗口12在腾讯云MySQL迁移时,对于DTS迁移平台能力描述不正确的是?A支持源端到多个目标端的迁移B仅支持源端到目标端一对一的迁移任务C支持云主机中自建MySQL到公有云MySQL的迁移D支持公有云MySQL之间的迁移。

云计算知名厂商及其产品

云计算知名厂商及其产品

云计算知名厂商及其产品.云计算知名厂商及其产品一、亚马逊(Amazon)1.亚马逊弹性计算云(EC2):提供可扩展的虚拟服务器,适用于各种应用程序的部署和扩展。

2.亚马逊简单存储服务(S3):提供可靠的对象存储服务,用于存储和检索大量数据。

3.亚马逊云端数据库服务(RDS):提供关系数据库管理系统(RDBMS)的托管服务,支持多种数据库引擎。

二、微软(Microsoft)1.微软Azure:为企业提供一系列云服务,包括虚拟机、存储、数据库、等,支持混合云和多云部署。

2.微软Office 365:基于云平台的办公软件套件,包括Word、Excel、PowerPoint等常用工具,支持团队协作。

3.微软Azure SQL数据库:基于SQL Server技术的托管关系数据库服务,提供高可用性、可扩展性和安全性。

三、谷歌(Google)1.谷歌云计算引擎(GCE):提供可扩展的虚拟机实例,支持自定义配置和自动负载均衡,适用于大规模计算任务。

2.谷歌云存储(GCS):提供可靠的对象存储服务,具有低延迟和高吞吐量,适用于多媒体内容和大数据分析。

3.谷歌Cloud Spanner:全球分布式关系数据库服务,具有ACID事务和水平可扩展性,适用于全球化应用程序。

四、阿里云(Alibaba)1.阿里云ECS:提供弹性计算服务,包括虚拟机实例和容器实例,支持按需扩展和自动伸缩。

2.阿里云OSS:提供安全、稳定的对象存储服务,适用于各种数据类型和访问模式。

3.阿里云RDS:提供稳定可靠的关系数据库管理系统,支持主从复制和自动备份,适用于线上业务。

附件:2.云计算安全指南:介绍云计算安全的基本原理和策略,帮助用户保护数据和系统的安全性。

法律名词及注释:1.服务级别协议(SLA):是云计算服务提供商与客户之间达成的协议,规定了服务的可用性、性能和支持等方面的要求。

2.隐私政策:是云计算服务提供商的政策,说明了如何处理客户的个人信息和数据,并保护客户的隐私。

第4章 云数据库及其应用

第4章 云数据库及其应用

NoSQL数据模型及分类
•NoSQL运动两个核心理论基础:
NoSQL数据模型及分类
•分类方法:
•参见《NoSQL Data Modeling Techniques》
NoSQL数据模型及分类
•分类方法:参见《NoSQL Data Modeliቤተ መጻሕፍቲ ባይዱg Techniques》
•Key-Value 存储: Oracle Coherence, Redis, Tokyo Cabinet •类BigTable存储: Apache HBase, Apache Cassandra •文档数据库: MongoDB, CouchDB •全文索引: Apache Lucene, Apache Solr •图数据库: neo4j, FlockDB
NoSQL的优势
•易扩展
NoSQL数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的 关系型特性。数据之间无关系,这样就非常容易扩展。也无形之间,在架 构的层面上带来了可扩展的能力。甚至有多种NoSQL之间的整合。
•灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数 据格式。而在关系数据库里,增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非 常大数据量的表,增加字段简直就是一个噩梦。
背景-传统关系数据库的瓶颈
解决方案的问题
• 1.分库分表缺点: (1)受业务规则影响,需求变动导致分库分表的维护复杂 (2)系统数据访问层代码需要修改 • 2. Master-Slave缺点 (1)Slave实时性的保障,对于实时性很高的场合可能需要 做一些处理 (2)高可用性问题,Master就是那个致命点,容易产生单点 故障
几种主流NoSQL数据库——BigTable
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6 2.2 Google的云数据库产品
• Google Cloud SQL是谷歌公司推出的基于MySQL的云数据库 • 使用Cloud SQL,所有的事务都在云中,并由谷歌管理,用户不需要配置或者排查错误 • 谷歌还提供导入或导出服务,方便用户将数据库带进或带出云 • 谷歌使用用户非常熟悉的MySQL,带有JDBC支持(适用于基于Java的App Engine应用)和DB-API
4 2. 云数据库产品
5 2.1 Amazon的云数据库产品
• Amazon是云数据库市场的先行者。Amazon除了提供著名的S3存储服务和EC2计算服务 以外,还提供基于云的数据库服务:
• Amazon RDS:云中的关系数据库 • Amazon SimpleDB:云中的键值数据库 • Amazon DynamoDB:云中的NoSQL数据库 • Amazon Redshift:云中的数据仓库 • Amazon ElastiCache:云中的分布式内存缓存
云数据库——
云数据库产品
2 1. 云数据库厂商概述
• 传统的数据库厂商:
• Teradata、 Oracle、 IBM DB2和Microsoft SQL Server
• 涉足数据库市场的云供应商:
• Amazon、 Google和Yahoo
• 新兴小公司:
• Vertica、 LongJump和EnterpriseDB
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云 数 据 库 产 品
1. 云数据库厂商概述
企业 Amazon Google Microsoft Oracle Yahoo! Vertica EnepleDB、RDS Google Cloud SQL Microsoft SQL Azure Oracle Cloud PNUTS Analytic Database v3.0 for the Cloud Postgres Plus in the Cloud HBase、 Hypertable EnerpriseDB、 FathomDB、 ScaleDB、 Objectivit Azure具有以下特性: • 属于关系型数据库:支持使用TSQL(Transact Structured Query Language)来管理、创建和 操作云数据库 • 支持存储过程:它的数据类型、存储过程和传统的SQL Server具有很大的相似性,因此,应用 可以在本地进行开发,然后部署到云平台上 • 支持大量数据类型:包含了几乎所有典型的SQL Server 2008的数据类型 • 支持云中的事务:支持局部事务,但是不支持分布式事务
支持适用于基于Python的App Engine应用)的传统MySQL数据库环境,因此,多数应用程序不 需过多调试即可运行,数据格式对于大多数开发者和管理员来说也是非常熟悉的 • Google Cloud SQL还有一个好处就是与Google App Engine集成
7 2.3 Microsoft的云数据库产品
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