如何玩轉(zhuǎn)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

何玩轉(zhuǎn) NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)作者：IT專家中國(guó) Weather公司CIO Bryson Koehler整理MongoDBRiakCassandra等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)特性指其重要特性NoSQL限制住 Weather公司致力于氣報(bào)告氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)其并缺乏數(shù)據(jù)缺乏數(shù)據(jù)管理工具需要三種同NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù) 近我向Weather 公司CIO Bryson Koehler提疑問除公司CIO,Bryson Koehler其業(yè)務(wù)單元孵化者,包括Weather ChannelWeatherFXWeather UndergroundIntellicast等Weather公司每獲取處理著約二0萬(wàn)億字節(jié)數(shù)據(jù)外提供前全球氣狀況并航空公司緊中國(guó)服務(wù)貨運(yùn)商公用事業(yè)保險(xiǎn)及線氣中國(guó)站氣應(yīng)用程序用戶提供氣預(yù)報(bào)服務(wù)每需求增加數(shù)十億氣數(shù)據(jù)請(qǐng)求并且預(yù)期響應(yīng)間要一0毫秒左右 RiakWeather 公司臺(tái)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)于公司事務(wù)性存儲(chǔ)公用中國(guó)絡(luò)(SUN)數(shù)據(jù)獲取平臺(tái)運(yùn)行亞馬遜中國(guó)絡(luò)服務(wù)(AWS)用區(qū)域并每一5頻率捕獲超二0億氣象數(shù)據(jù)信息所Riak具明確處理規(guī)模該公司使用Cassandra及新近添加MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)Weather中國(guó) IOSAndroid移應(yīng)用程序服務(wù) Weather 公司使用同產(chǎn)品Koehler解釋說同工具同優(yōu)勢(shì) Cassandra服務(wù)于Weather 公司及全球消費(fèi)者使用第三氣應(yīng)用API數(shù)據(jù)：我數(shù)據(jù)發(fā)平臺(tái)每秒處理數(shù)十萬(wàn)事務(wù)我發(fā)現(xiàn)Cassandra用于全球發(fā)數(shù)據(jù)棒解決案并且[數(shù)據(jù)庫(kù)]讀取面體現(xiàn)高用性 本質(zhì)全球各消費(fèi)者所使用數(shù)據(jù)服務(wù)包括Weather 公司第三氣應(yīng)用程序 MongoDB提供Weather中國(guó)中國(guó)站移應(yīng)用程序間層緩存功能：離我核API我沒全部Weather中國(guó)內(nèi)容所MongoDB容器發(fā)站W(wǎng)eather中國(guó)及AndroidiOS移應(yīng)用程序服務(wù)Mongo處些處基于其內(nèi)建JSON格式及靈性 Riak用于消費(fèi)氣象數(shù)據(jù)觀測(cè)包括自世界各圖片視頻等：我喜Riak其優(yōu)秀數(shù)據(jù)攝取能力且種全球布式式實(shí)現(xiàn)于全球布式平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)入站式數(shù)據(jù)庫(kù)真靠選擇 我曾聽說DatastaxBashoCouchbase高管貶低MongoDB擴(kuò)展性MongoDB指向規(guī)模部署Facebook超二00萬(wàn)臺(tái)移設(shè)備應(yīng)用程序提供支持eHarmony公司MongDB每處理著數(shù)十億潛比賽預(yù)約據(jù)Koehle所述MongoDBWeather中國(guó)Weather中國(guó)移應(yīng)用程序處理著每十億交易毫疑問通配置部署Mongo處理批量交易數(shù)據(jù) 盡管Koehler承認(rèn)樂于看MongoDB繼續(xù)使全球集群位置[功能]更加縫化且易于使用 些屬于全球性布式集群復(fù)制負(fù)載平衡CassandraRiak眾所周知功能 規(guī)模討論角度看少公司達(dá)Weather公司經(jīng)營(yíng)規(guī)模易于發(fā)架構(gòu)靈性JSON數(shù)據(jù)處理使MongoDB世界流行NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)微軟IBM都進(jìn)行MongoDB模仿微軟Azure DocumentDBIBM CloudantCassandraRiak Weather公司三NoSQL標(biāo)準(zhǔn)降低至兩程鞏固Koehler說公司沒準(zhǔn)備做 由于我構(gòu)造由許同數(shù)據(jù)解決案組中國(guó)狀結(jié)構(gòu)我目前環(huán)境已于復(fù)雜說我希望給團(tuán)隊(duì)些自由空間讓我解所選擇利弊看些整合 候遷移件難事關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)重要事情困其 Koehler說架構(gòu)編碼確數(shù)據(jù)庫(kù)遷移另并難隨著模式自由及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存技術(shù)發(fā)展論前者key-value存儲(chǔ)或其形式轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)都十容易 特定產(chǎn)品進(jìn)程自定義編碼復(fù)雜存儲(chǔ)程已經(jīng)復(fù)返Koehler說關(guān)于結(jié)構(gòu)化編碼確需要考慮?做避免特殊供應(yīng)商提供工具功能能讓身陷其舉亞馬遜中國(guó)絡(luò)服務(wù)(AWS)消息服務(wù)例 必讓服務(wù)云運(yùn)行解釋說部署自RabbitMQ環(huán)境陷于其所原先部署AWS 應(yīng)用程序轉(zhuǎn)部署谷歌計(jì)算云服務(wù)論數(shù)據(jù)平臺(tái)存儲(chǔ)環(huán)境或云計(jì)算環(huán)境都要?jiǎng)e讓自局限僅由供應(yīng)商提供范圍空間內(nèi) 轉(zhuǎn)

創(chuàng)新互聯(lián)公司是專業(yè)的隆安網(wǎng)站建設(shè)公司，隆安接單;提供網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作、成都網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì),網(wǎng)站設(shè)計(jì),建網(wǎng)站,PHP網(wǎng)站建設(shè)等專業(yè)做網(wǎng)站服務(wù);采用PHP框架,可快速的進(jìn)行隆安網(wǎng)站開發(fā)網(wǎng)頁(yè)制作和功能擴(kuò)展;專業(yè)做搜索引擎喜愛的網(wǎng)站,專業(yè)的做網(wǎng)站團(tuán)隊(duì),希望更多企業(yè)前來(lái)合作!

想問下亞馬遜云科技有哪些功能是永久免費(fèi)的？

很多啊，比如Amazon DynamoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，提供快速靈活的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，它可以在任何規(guī)模下實(shí)現(xiàn)個(gè)位數(shù)毫秒級(jí)的性能，提供內(nèi)置安全性、連續(xù)備份、自動(dòng)多區(qū)域復(fù)制、內(nèi)存緩存和數(shù)據(jù)導(dǎo)出等功能。它有25GB的儲(chǔ)存空間，和每月最多2億次讀寫請(qǐng)求。還有AWS Lambda計(jì)算服務(wù)，它可以運(yùn)行幾乎任何類型的應(yīng)用程序和后端服務(wù)代碼。還有很多永久免費(fèi)的功能可以使用，都會(huì)無(wú)限期供應(yīng)給亞馬遜云科技的用戶。

亞馬遜云科技推云數(shù)智一體服務(wù)，這是個(gè)什么樣的服務(wù)？

亞馬遜云科技在北京舉辦大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)新聞媒體溝通交流會(huì)，公布發(fā)布“云、數(shù)、智三位一體”的大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合服務(wù)項(xiàng)目組成。亞馬遜云科技還聯(lián)合樂我無(wú)盡（Joyme）、上海欣兆陽(yáng)（Convertlab）等合作方共享了亞馬遜云科技在推動(dòng)公司數(shù)智結(jié)合領(lǐng)域的有關(guān)實(shí)例。

亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部經(jīng)理陳曉建談道，亞馬遜云科技有兩個(gè)數(shù)智結(jié)合領(lǐng)域的關(guān)鍵核心理念：一是在云中完成數(shù)據(jù)與智能化的大結(jié)合將變?yōu)楣炯涌熳灾鲃?chuàng)新的模塊，二是公司應(yīng)在云中打造出統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基本基座，完成大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的“雙劍和一”，為公司發(fā)展提供新引擎。

亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部技術(shù)專家團(tuán)隊(duì)主管王曉野詳盡分析了亞馬遜云科技的“智能化湖倉(cāng)”構(gòu)架向著深層智能化大方向的多種更新成效。

大數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用怎樣結(jié)合？亞馬遜云科技在這方面開展過什么科學(xué)研究和探討？大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)結(jié)合后，又能給公司用戶產(chǎn)生什么更改？文中對(duì)那些問題開展了深入分析。

陳曉建說，伴隨著公司的數(shù)據(jù)愈來(lái)愈多，機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)體模型愈來(lái)愈優(yōu)秀，許多公司期待根據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)性和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合，進(jìn)一步推動(dòng)公司的工作自主創(chuàng)新，提高公司產(chǎn)出率。

可是，公司通常會(huì)遭遇如此一個(gè)窘境：有著很多的數(shù)據(jù)和剖析測(cè)算，試著了多種多樣領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)體模型，但是難以有具體的業(yè)務(wù)流程產(chǎn)出率。從技術(shù)性發(fā)展看來(lái)，大數(shù)據(jù)技術(shù)性和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)走的是不一樣線路，大數(shù)據(jù)注重?cái)?shù)據(jù)自身的收集、提升，而機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)性注重優(yōu)化算法自身的提升、調(diào)參。

陳曉建談道，從總體上公司的機(jī)器學(xué)習(xí)生產(chǎn)制造化遭遇三層面的挑戰(zhàn)。一是大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)分而治之，這兩一部分通常是不一樣精英團(tuán)隊(duì)承擔(dān)，非常容易發(fā)生數(shù)據(jù)荒島、技術(shù)性荒島，牽制有關(guān)運(yùn)用的迅速梯度下降法。二是數(shù)據(jù)解決的能力不足，無(wú)法解決大量的業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)，這牽制著機(jī)器學(xué)習(xí)由試驗(yàn)轉(zhuǎn)為實(shí)踐活動(dòng)。三是數(shù)據(jù)剖析工作人員的關(guān)注度低，產(chǎn)品研發(fā)產(chǎn)品測(cè)試表現(xiàn)不錯(cuò)的計(jì)算方法實(shí)體模型，很有可能在具體應(yīng)用中形成的作用不太理想化，由于真正自然環(huán)境的復(fù)雜性更高一些一些。

因此，亞馬遜云科技發(fā)布了“云、數(shù)、智三位一體”的服務(wù)項(xiàng)目組成。最先是要搭建云中統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整治基座，擺脫數(shù)據(jù)與專業(yè)技能荒島。

亞馬遜云科技通過幫助用戶構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整治基座，完成用戶常用的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)用的數(shù)據(jù)共享資源、數(shù)據(jù)管理權(quán)限的統(tǒng)一監(jiān)管，及其二者統(tǒng)一的開發(fā)設(shè)計(jì)和步驟編輯。為機(jī)器學(xué)習(xí)提供生產(chǎn)制造等級(jí)的數(shù)據(jù)解決工作能力，助推機(jī)器學(xué)習(xí)由試驗(yàn)變?yōu)閷?shí)踐活動(dòng)。

亞馬遜云科技能提供多種多樣靈便可拓展、專業(yè)搭建的大數(shù)據(jù)服務(wù)項(xiàng)目，助推用戶開展比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)生產(chǎn)加工級(jí)解決，來(lái)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)規(guī)模的變化規(guī)律、提升數(shù)據(jù)品質(zhì)。

讓數(shù)據(jù)剖析智能化系統(tǒng)，顛覆式創(chuàng)新公司業(yè)務(wù)員探尋自主創(chuàng)新。亞馬遜云科技為用戶提供更自動(dòng)化的數(shù)據(jù)剖析服務(wù)項(xiàng)目，讓業(yè)務(wù)員就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、實(shí)體模型實(shí)際效果認(rèn)證及其獨(dú)立式自主創(chuàng)新。陳曉建說全世界數(shù)十萬(wàn)用戶都是在應(yīng)用亞馬遜云科技的大數(shù)據(jù)及機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)項(xiàng)目。

上年亞馬遜云科技發(fā)布了“智能化湖倉(cāng)”構(gòu)架，為用戶提供有關(guān)的數(shù)智化服務(wù)項(xiàng)目。王曉野共享了從公布到現(xiàn)在一年至今，亞馬遜云科技的“智能化湖倉(cāng)”構(gòu)架擁有什么新的轉(zhuǎn)變。

云中統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整治基座層面，亞馬遜云科技的AmazonSageMakerStudio可以一站式地進(jìn)行數(shù)據(jù)開發(fā)設(shè)計(jì)、實(shí)體模型及相應(yīng)的制造每日任務(wù)，為大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)提供統(tǒng)一的軟件開發(fā)平臺(tái)。

亞馬遜云科技還能提供AmazonLakeFormation，該運(yùn)用新增加了眾多作用，可以協(xié)助用戶完成數(shù)據(jù)網(wǎng)格圖部門協(xié)作的數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)共享資源，及其根據(jù)工作表的最粗粒度的權(quán)限管理體制。

為機(jī)器學(xué)習(xí)提供生產(chǎn)制造等級(jí)的數(shù)據(jù)解決功能層面，亞馬遜云科技有可以適用多種多樣開源框架的大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)AmazonAthena。AmazonAthena可以對(duì)AmazonEMR、性能卓越關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)AmazonAurora、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)項(xiàng)目AmazonDynamoDB、AmazonRedshift等數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)開展聯(lián)邦政府查看，從而迅速進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)生產(chǎn)加工。

亞馬遜云科技還構(gòu)建了無(wú)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器邏輯思維能力，包含AmazonRedshift、Amazon ManagedStreaming for Apache Kafka（AmazonMSK）和AmazonEMR等運(yùn)用。這種可以讓用戶不用配備、拓展或是管理方法最底層的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)就能解決一切經(jīng)營(yíng)規(guī)模的數(shù)據(jù)，為用戶的機(jī)器學(xué)習(xí)新項(xiàng)目提供兼顧特性和成本效益的特點(diǎn)數(shù)據(jù)提前準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)剖析智能化系統(tǒng)層面，亞馬遜云科技在日常分析工具中集成化了機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)工作能力，還提供如可視性數(shù)據(jù)提前準(zhǔn)備專用工具AmazonGlueDatabrew、零編碼化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型工具AmazonSageMakerCanvas等服務(wù)項(xiàng)目，讓業(yè)務(wù)員探尋機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

亞馬遜云科技此次還邀約了樂我無(wú)盡和上海欣兆陽(yáng)這二位合作方的所屬單位來(lái)共享其與亞馬遜云科技協(xié)作的環(huán)境、全過程和成果。

樂我無(wú)限數(shù)據(jù)研發(fā)中心主管楊飛說，樂我無(wú)盡經(jīng)營(yíng)的經(jīng)濟(jì)全球化網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)LiveMe上邊有來(lái)源于200很多個(gè)國(guó)家或區(qū)域的用戶，數(shù)據(jù)量特別大，并且還要保證合規(guī)管理經(jīng)營(yíng)等。

樂我無(wú)盡根據(jù)亞馬遜云科技的解決方法構(gòu)建了直播內(nèi)容識(shí)別技術(shù)、詐騙買賣識(shí)別技術(shù)。直播內(nèi)容識(shí)別系統(tǒng)協(xié)助樂我無(wú)盡提高了用戶感受，減少了內(nèi)容管理系統(tǒng)的工作成本費(fèi)。樂我無(wú)盡根據(jù)詐騙買賣識(shí)別技術(shù)降低詐騙、不付類買賣，從而每一年降低財(cái)產(chǎn)損失可以達(dá)數(shù)百萬(wàn)美元。

上海欣兆陽(yáng)創(chuàng)始人兼CTO李征談道，上海欣兆陽(yáng)和亞馬遜云科技在營(yíng)銷推廣企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型層面開展了協(xié)作。上海欣兆陽(yáng)是一家營(yíng)銷云生產(chǎn)商，能提供一體化營(yíng)銷云商品。

根據(jù)數(shù)據(jù)智能化的營(yíng)銷推廣會(huì)給公司用戶產(chǎn)生大量機(jī)遇。人工智能技術(shù)讓以用戶為核心的營(yíng)銷推廣可以實(shí)現(xiàn)定向推廣信息內(nèi)容的正確引導(dǎo)。但數(shù)據(jù)智能營(yíng)銷解決方法還面臨著多種多樣云端挑戰(zhàn)。一是數(shù)據(jù)整治與機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程弱關(guān)系，二是數(shù)據(jù)的加工處理與研究必須消耗大量的時(shí)間精力，三是實(shí)體模型梯度下降法、維護(hù)保養(yǎng)等管理方法方面的效果較低。

上海欣兆陽(yáng)根據(jù)亞馬遜云科技的統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基本基座，上海欣兆陽(yáng)構(gòu)建了一體化數(shù)據(jù)智能湖倉(cāng)架構(gòu)DataHub和一體化高效率機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)平臺(tái)AIHub。這兩項(xiàng)運(yùn)用能將數(shù)據(jù)運(yùn)轉(zhuǎn)的及時(shí)性提高了32%，實(shí)體模型發(fā)布高效率提高了30%。

亞馬遜云科技依據(jù)自己的操作及其對(duì)制造行業(yè)的觀查，打造了一套“云、數(shù)、智三位一體”服務(wù)項(xiàng)目組成，為用戶提供結(jié)合人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)的解決方法。

不僅人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)性在顛覆式創(chuàng)新公司企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，更高效率發(fā)展趨勢(shì)，也有如物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、數(shù)字孿生這些智能化科技一起推動(dòng)公司更快發(fā)展趨勢(shì)。

什么是 Amazon DynamoDB

DynamoDB 是Amazon(亞馬遜)最新發(fā)布的 NoSQL (指的是非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。)。DynamoDB是一個(gè)性能好、可靠高且具有可擴(kuò)展性的 NoSQL 云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，DynamoDB集15年分布式非關(guān)系性數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)之精粹，又通過內(nèi)部使用考驗(yàn)，是AWS團(tuán)隊(duì)精心打造的產(chǎn)品。

五大數(shù)據(jù)庫(kù)理念，讀懂亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)庫(kù)布局

1970 年，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)之父 E.F.Codd 發(fā)表《用于大型共享數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系數(shù)據(jù)模型》論文，正式拉開數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 為代表的三大商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品獨(dú)占鰲頭，隨后涌現(xiàn)出 MySQL、PostgreSQL 等為代表的開源數(shù)據(jù)庫(kù) ，和以 Amazon RDS 等為代表的云數(shù)據(jù)庫(kù)，拉開百花齊放的數(shù)據(jù)庫(kù)新序幕。

我們知道，云計(jì)算十年為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了 歷史 性契機(jī)，但變革仍在進(jìn)行，隨著云計(jì)算的普及，數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)發(fā)生根本性改變，云廠商打破傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的堡壘，成為數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域全新力量。其中以連續(xù)六年入選 Gartner 領(lǐng)導(dǎo)者象限的亞馬遜云 科技 為代表，我們一起探討：為什么亞馬遜云 科技 能始終保持其創(chuàng)新性？縱觀云原生時(shí)代下，亞馬遜云 科技 數(shù)據(jù)庫(kù)未來(lái)還有哪些更多的可能性？

01 面對(duì)四大數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展趨勢(shì)，亞馬遜云 科技 打造五大數(shù)據(jù)庫(kù)理念

后疫情時(shí)代下，加速了不少行業(yè)的業(yè)務(wù)在線化和數(shù)字化運(yùn)營(yíng)，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的需求越發(fā)強(qiáng)烈，亞馬遜云 科技 大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理顧凡詳細(xì)介紹其中四大趨勢(shì)：

一是伴隨互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，電商、視頻、社交、出行等新應(yīng)用場(chǎng)景的興起，不僅數(shù)據(jù)量大，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求極高，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法滿足需求，因此驅(qū)動(dòng)云原生數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)。

二是開源數(shù)據(jù)庫(kù)的廣泛應(yīng)用。

三是應(yīng)用程序現(xiàn)代化對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)提出更高要求，期待數(shù)據(jù)庫(kù)擁有更高的性能、可擴(kuò)展性、可用性以及降低成本，讓開發(fā)人員專注于核心業(yè)務(wù)的應(yīng)用開發(fā)，不用關(guān)注和核心業(yè)務(wù)無(wú)關(guān)的代碼。

四是軟件架構(gòu)歷經(jīng) PC、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，再到如今的萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代，其中的迭代和轉(zhuǎn)型正在驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)選型的變化。

在此四大趨勢(shì)下，伴隨企業(yè)的業(yè)務(wù)量越來(lái)越大、越來(lái)越復(fù)雜，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的要求越來(lái)越高。亞馬遜云 科技 洞察客戶需求，在打造云上數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品時(shí)提出五大理念：

一是專庫(kù)專用，極致性能；二是無(wú)服務(wù)器，敏捷創(chuàng)新；第三是全球架構(gòu)，一鍵部署；第四是平滑遷移，加速上云；第五是 AI 賦能，深度集成。

02 歷經(jīng)真實(shí)錘煉，五大數(shù)據(jù)庫(kù)理念，持續(xù)賦能企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型

顧凡表示，隨著數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，微服務(wù)架構(gòu)與 DevOps 愈發(fā)流行的今天，一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)打天下的時(shí)代已然過去。我們需要在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下，針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型和不同的數(shù)據(jù)訪問特點(diǎn)，為開發(fā)者和企業(yè)提供專門構(gòu)建的工具。

所以亞馬遜云 科技 提出 第一個(gè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)理念：專庫(kù)專用 。在此理念下，推出針對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)、鍵值數(shù)據(jù)、文檔數(shù)據(jù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)、時(shí)許數(shù)據(jù)、分類賬數(shù)據(jù)、寬列等專門構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)品家族。

這些數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品均經(jīng)歷過亞馬遜內(nèi)部核心業(yè)務(wù)的真實(shí)錘煉，成績(jī)斐然：

亞馬遜電商當(dāng)年是 Oracle 的客戶之一，隨著亞馬遜電商的應(yīng)用重構(gòu)和業(yè)務(wù)體量發(fā)展，亞馬遜電商決定將業(yè)務(wù)遷移到亞馬遜云 科技 里。100 多個(gè)團(tuán)隊(duì)參與這龐大的遷移工作中，將亞馬遜電商采購(gòu)、目錄管理、訂單執(zhí)行、廣告、財(cái)務(wù)系統(tǒng)、錢包、視頻流等關(guān)鍵系統(tǒng)全部從 Oracle 遷出來(lái)。2019 年，亞馬遜將存儲(chǔ)近 7500 個(gè)Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)中的 75 PB 內(nèi)部數(shù)據(jù)遷移到多項(xiàng)亞馬遜云 科技 的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，于是亞馬遜電商成為亞馬遜云 科技 在全球的“第一大客戶”。

從 Oracle 切換到亞馬遜云 科技 后，亞馬遜電商節(jié)省了 60% 成本，面向消費(fèi)者端的應(yīng)用程序延遲降低 40%，數(shù)據(jù)庫(kù)管理支出減少 70%。

以被譽(yù)為“亞馬遜云 科技 歷史 上用戶數(shù)量增速最快的云服務(wù)”Amazon Aurora 為例，其擁有科媲美高端商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的速度和可用性，還擁有開源數(shù)據(jù)庫(kù)的簡(jiǎn)單性與成本效益，Amazon Aurora 讓客戶滿足“魚和熊掌兼得”需求。

據(jù)顧凡介紹，Amazon Aurora 可提供 5 倍于標(biāo)準(zhǔn) MySQL 性能，3 倍于 PostgreSQL 吞吐量。同時(shí)提供高可用，可用區(qū)（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨區(qū)域?yàn)?zāi)備。可擴(kuò)展到 15 個(gè)只讀副本，成本只有商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的 1/10。

醫(yī)藥企業(yè)九州通為藥廠、供應(yīng)商，搭建藥廠、供應(yīng)商、消費(fèi)者提供供應(yīng)鏈鏈條。其 B2B 系統(tǒng)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)是讀多寫少，受促銷活動(dòng)、工作時(shí)間等影響，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)波峰波谷落差較大的情況，讀寫比例在 7：2 或者 8：3。九州通采用 Amazon Aurora 后實(shí)現(xiàn)讀寫分離和按需擴(kuò)展，整體數(shù)據(jù)庫(kù)性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。實(shí)現(xiàn)了跨可用區(qū)部署、負(fù)載均衡、自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移、精細(xì)監(jiān)控、按需自動(dòng)伸縮等。

據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，到 2022 年，75% 數(shù)據(jù)庫(kù)將被部署或遷移至云平臺(tái)。在這個(gè)過程中，亞馬遜云 科技 是如何通過技術(shù)來(lái)幫助客戶加速應(yīng)用上云的？這離不開除了上述的“專庫(kù)專用”外，以下四大理念：

第二個(gè)理念是無(wú)服務(wù)器、敏捷創(chuàng)新。 亞馬遜云 科技 大中華區(qū)產(chǎn)品部數(shù)據(jù)類產(chǎn)品高級(jí)經(jīng)理王曉野表示，企業(yè)業(yè)務(wù)總有波峰波谷之時(shí)，如何按照企業(yè) 80-90% 的業(yè)務(wù)峰值來(lái)規(guī)劃數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)容量和計(jì)算資源的話，將給應(yīng)用帶來(lái)一定的業(yè)務(wù)連續(xù)性的妥協(xié)和挑戰(zhàn)。因此大多數(shù)企業(yè)都是按照峰值留有余地來(lái)選擇數(shù)據(jù)庫(kù)的計(jì)算資源，這將造成成本上的浪費(fèi)。而 Serverless 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)可完成無(wú)差別的繁復(fù)工作和自動(dòng)化擴(kuò)展。

Amazon DynamoDB 是亞馬遜云 科技 自研 Serverless 數(shù)據(jù)庫(kù)，其誕生最早可追溯到 2004 年，當(dāng)時(shí)亞馬遜電商作為 Oracle 的客戶，盡管對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在零售場(chǎng)景的需求并不頻繁，70% 均是鍵值類操作，此時(shí)倒逼亞馬遜電商思考：為什么要把關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)這么重得使用？我們可以設(shè)計(jì)一款支持讀寫、可橫向擴(kuò)展的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)嗎？后來(lái)的故事大家都知道了，這款數(shù)據(jù)庫(kù)就是 Amazon DynamoDB，并在 2007 年發(fā)表論文，掀起業(yè)界 NoSQL 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)創(chuàng)新大潮。

Amazon DynamoDB 可為大規(guī)模應(yīng)用提供支持，支撐亞馬遜自身多個(gè)高流量網(wǎng)站和系統(tǒng)，如亞馬遜電商網(wǎng)站、亞馬遜全球 442 個(gè)物流中心等。在亞馬遜電商一年一度 Prime Day，光是針對(duì)DynamoDB API 的調(diào)用達(dá)到數(shù)萬(wàn)億次，最高峰值請(qǐng)求達(dá)到每秒 8920 萬(wàn)次。由此可見，DynamoDB 擁有高吞吐、擴(kuò)展性、一致性、可預(yù)測(cè)響應(yīng)延遲、高可用等優(yōu)勢(shì)。

智能可穿戴設(shè)備廠商華米 科技 ，在全球 70 多個(gè)國(guó)家擁有近 1 億用戶。僅 2020 年上半年，其手表出貨量超 174 萬(wàn)臺(tái)，截止到 2021 年 2 月，華米 科技 的可穿戴設(shè)備累計(jì)記錄步數(shù)是 151 萬(wàn)步，累計(jì)記錄的睡眠時(shí)間是 128 億個(gè)夜晚，記錄心率總時(shí)長(zhǎng)達(dá) 1208 億個(gè)小時(shí)。如此龐大的數(shù)據(jù)同時(shí)必須保證極高的安全性和低延遲相應(yīng)，如何保證穩(wěn)定性是巨大的挑戰(zhàn)。

DynamoDB 幫助華米 科技 在任何規(guī)模下都能提供延遲不超過 10 毫秒的一致響應(yīng)時(shí)間。華米 科技 健康 云的 P0 和 P1 級(jí)別故障減少了約 30%，總體服務(wù)可用性提升了 0.25%，系統(tǒng)可用性指標(biāo)達(dá)到 99.99%，為華為 科技 全球化擴(kuò)展提供了有力的支撐。

最新無(wú)服務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬間擴(kuò)展能力，真正把擴(kuò)展能力發(fā)揮到極致，在不到一秒的時(shí)間內(nèi)，將幾百個(gè)事務(wù)擴(kuò)展到數(shù)十萬(wàn)的級(jí)別。同時(shí)在擴(kuò)展時(shí)每一次調(diào)整的增量都是非常精細(xì)化的去管理，如果按照峰值來(lái)規(guī)劃數(shù)據(jù)庫(kù)資源，可實(shí)現(xiàn)大概90%的成本節(jié)省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球?qū)崿F(xiàn)預(yù)覽。

第三個(gè)理念是全球架構(gòu)、一鍵部署。 在全球化的今天，如何支撐全球客戶的業(yè)務(wù)擴(kuò)展連續(xù)性、一致性、以最低延遲帶給到終端客戶上，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)提出新的挑戰(zhàn)。

亞馬遜云 科技 提供 Amazon Aurora 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)、Amazon DocumentDB 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)都能利用亞馬遜云 科技 的骨干網(wǎng)絡(luò)提供比互聯(lián)網(wǎng)更穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)支撐，以一鍵部署的方式，幫助客戶實(shí)現(xiàn)幾千公里跨區(qū)域數(shù)據(jù)庫(kù)災(zāi)備，故障恢復(fù)大概能在一分鐘之內(nèi)完成，同時(shí)跨區(qū)域的數(shù)據(jù)復(fù)制延遲通常小于一秒。

第四個(gè)理念是平滑遷移、加速上云。 目前，450000+ 數(shù)據(jù)庫(kù)通過亞馬遜云 科技 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移服務(wù)遷移到亞馬遜云 科技 中，這個(gè)數(shù)字每年都在不斷增長(zhǎng)。亞馬遜云 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具讓開發(fā)者和企業(yè)進(jìn)行自助式云遷移。另外，對(duì)于遷移過程中可能會(huì)需要的支持，可通過專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)和合作伙伴網(wǎng)絡(luò)成員，為客戶提供專業(yè)支持，還通過 Database Freedom 項(xiàng)目幫助客戶降低他們的顧慮。

今年 11 月，最新產(chǎn)品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中國(guó)兩個(gè)區(qū)域正式可用，可加速企業(yè)上云的遷移，實(shí)現(xiàn)讓企業(yè)可以利用原有的技術(shù)棧、原有的 SQL Server T-SQL的人員可以利用到云數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行創(chuàng)新。

第五個(gè)理念是 AI賦能，深度集成。 我們觀察到，ML 技術(shù)賦能數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)者，開發(fā)者無(wú)需具備機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)，就可進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)操作。在此潮流下，亞馬遜云 科技 推出 Amazon Neptune，借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驅(qū)動(dòng)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

今年 8 月，Neptune ML 在中國(guó)正式可用，允許數(shù)據(jù)工程師不需要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的技能直接從圖數(shù)據(jù)庫(kù)里導(dǎo)出數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換格式、訓(xùn)練模型并發(fā)布，用 gremlin 語(yǔ)句調(diào)用訓(xùn)練成的模型在數(shù)據(jù)庫(kù)里實(shí)現(xiàn)推理，進(jìn)行欺詐檢測(cè)，推薦物品。

目前，亞馬遜云 科技 加速在中國(guó)區(qū)域服務(wù)落地，2021年至今新發(fā)布 60 多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)與功能。亞馬遜云 科技 正是通過上述五大數(shù)據(jù)庫(kù)理念，打造豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品家族，在全球智能化發(fā)展趨勢(shì)下，為企業(yè)提供更快更好的數(shù)智服務(wù)，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，并連續(xù)六年入選 Gartner 領(lǐng)導(dǎo)者象限，得到業(yè)界和客戶的深度認(rèn)可。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)：何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)因其功能性、易于開發(fā)性和可擴(kuò)展性而廣受認(rèn)可，它們?cè)絹?lái)越多地用于大數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí) Web 應(yīng)用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)具有靈活的模式，可用于構(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負(fù)載的現(xiàn)代應(yīng)用程序。

“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的，盡管自 1960 年代后期以來(lái)就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫(kù)。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。

在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時(shí)間都會(huì)變慢。為了解決這個(gè)問題，我們可以通過升級(jí)現(xiàn)有硬件來(lái)“擴(kuò)大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴(kuò)展并且更具成本效益。

NoSQL 對(duì)于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對(duì)象（例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)包括：

隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對(duì)象來(lái)更好地捕獲這些信息。

傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言）語(yǔ)法來(lái)存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)包含廣泛的功能，可以存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。

有時(shí)，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強(qiáng)調(diào)它可能支持類似 SQL 的語(yǔ)言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個(gè)區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)使用 JOIN 子句來(lái)組合來(lái)自兩個(gè)或多個(gè)表的行，因?yàn)?NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)本質(zhì)上不是表格的，所以這個(gè)功能并不總是可行或相關(guān)的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)傾向于以不同的方式解決類似的問題。

一般來(lái)說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：

許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴(kuò)展性，下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的一些企業(yè)用例。

內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲(chǔ)多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個(gè)月內(nèi)就構(gòu)建了一個(gè)基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng)，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數(shù)據(jù)是指太大而無(wú)法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，實(shí)時(shí)存儲(chǔ)和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時(shí)使用流處理來(lái)攝取新數(shù)據(jù)，這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進(jìn)行擴(kuò)展，即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò)的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無(wú)需人工干預(yù)的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺(tái)設(shè)備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)為 IoT 服務(wù)提供商提供了可擴(kuò)展性和更靈活的架構(gòu)。

Freshub就是這樣的一項(xiàng)服務(wù)，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動(dòng)態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。

擁有數(shù)十億智能手機(jī)用戶，可擴(kuò)展性正成為在移動(dòng)設(shè)備上提供服務(wù)的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫(kù)每分鐘處理數(shù)百萬(wàn)個(gè)請(qǐng)求，同時(shí)還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。

新聞名稱：nosql亞馬遜,oracle nosql
新聞來(lái)源：http://chinadenli.net/article0/dsidcio.html

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