云原生数据库小白指南：看完这篇你就懂了！

天武

众所周知，互联网公司大部分业务都是数据密集型应用，说白了后端开发核心就是处理操作数据，这也是为什么后端程序员都自嘲 CRUD。
当前不少互联网公司数据存储还是使用的关系型数据库 MySQL、PostgreSQL等，还有就是近些年火热的 NoSQL 数据库。
但是由于 MySQL 这类传统单机数据库在面对互联网海量数据和高并发时，会有遇到吞吐量瓶颈，常见的方式无非就是：加！拆！
“加” 就是升级数据库服务器的 CPU、内存、磁盘等，提高单台机器的性能和吞吐量，但是单机容量始终有上限的。
所以往往还会“拆”， 就是读写分离，或者是分库分表。
但是这两种方式要么对成本不友好，要么就是给运维、开发增加额外的负担，也不适应互联网业务的快速扩展。
而近年来随着云计算的兴起，云数据库打破了数据库市场的原有格局。
这类 PaaS 服务的朴素思想就是，将数据库服务搬到云上，让用户更方便轻松地使用、管理和维护数据库。
关系型数据库的应用是最广泛的，也是云数据库首先进入的领域。
这里的先行者是亚马逊云，它们早在 2009 年就发布了 RDS，后来其它的厂商也纷纷开始跟进。
这类云数据库基本完全兼容 MySQL 等语法，所以应用程序几乎可以无缝迁移到云数据库上。
但是这样借助 IaaS 直接将传统数据库搬到云上的方案，不能充分的发挥云的特点和优势，存在资源利用率较低，维护成本等问题。
于是，云厂商们又把目光转向了云原生（Cloud Native）。
Cloud 表示数据库程序运行在云上，Native 表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境，为云原生而设计，能够充分利用和发挥云平台的弹性 + 分布式优势。
说到云原生一定离不开 Kubernetes 和 Docker 等容器化技术，应用层一般是无状态的，所以非常适合容器化部署，但是对于存储层，DB 应该怎么存储数据并确保状态呢？
于是，云厂商们重新设计完全云原生的数据库，并为 Kubernetes 引入了有状态集和持久卷，使得可以在 Kubernete 上方便的运行有状态服务。
这样云原生数据库就可以在云原生技术上运行（比如Kubernetes，各类公有云），以提供灵活、可扩展的数据存储和查询能力。
那么，云原生数据库有什么优势和特点呢？
1. 更强的可扩展性和弹性
比如电商类业务，每次双十一等大促的时候，都需要提前扩容数据库，并且传统关系型数据库扩容过程也很漫长，而大促一过，有需要缩容，往往会造成极大的资源浪费，机器的利用率很低。
相比之下，云原生数据库利用虚拟化技术将 CPU、存储等资源池化，计算和存储分离，利用云可以快速地实现水平扩展，提升数据库的处理能力，突破了传统关系数据库服务的单机单库限制。
2. 更高的可靠性和可用性
和传统的数据库不同，云原生数据库往往基于多副本、分布式一致性等技术实现高可用和容灾。
比如 Amazon Aurora 的数据存储就分布在至少 3 个可用地域的 6 个副本，得益于底层原生的数据同步机制，可以方便的在全球进行跨区域复制副本，就近为世界用户提供接入，降低延时：


3. Serverless，运维自动化
即无需服务器，就能使用数据库，比如 Amazon Aurora Serverless，只需要创建数据库节点，选择所需的数据库容量范围，然后通过官方 Data API 进行连接数据库读写，几乎和传统关系型数据库一样易用性。
它会自动响应负载变化进行自动扩缩容，真正实现按需付费，相比传统的商业数据库成本大大降低！
云原生数据库有很多适合不同场景的类型，比如关系型、键-值、文档型、时间序列、图数据库等，可以根据自己的业务需求进行选择，这里从 Amazon 官网截取了一些云数据库服务:


Amazon Aurora 是关系型的云原生数据库，适合对 ACID 强要求的业务，比如金融、支付行业。
有篇论文《Amazon Aurora - Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases》 对 Aurora 设计、架构做了整体介绍。
Amazon DynamoDB 则是起源自 Amazon 在 2007 年发表的 《Dynamo: Amazon's Highly Available Key-value Store》，这篇论文也被认为是 NoSQL 开篇之作（推荐去看下）。（2022年又新发了一篇，TiDB，阿里云也都有对应的解读，学习的速度还是很快的）
DynamoDB 支持键-值和文档型数据模型，属于 NoSQL 云原生数据库代表。
利用云原生数据库，可以无需服务器，也不需要安装和维护，只需要创建一个表，就可以快速开发开发实现应用，所以现在越来越多公司的数据库都在上云。
记得芬兰有一家非常“小”的社交游戏公司，该公司仅有 200 名左右员工，却开发出几款火爆的游戏：《卡通农场》、《部落冲突》和《海岛奇兵》。
而平均每款游戏只有二三十人负责开发运维，看过他们 CEO 埃卡·潘纳宁 的采访才发现，除了游戏高度的模块化之外，整个应用都跑在 Amazon EC2 上，并且数据库也是用的 Amazon DynamoDB，这样可以直接省掉一个数据库运维团队(国内很多互联网大厂往往每个业务就有数据库运维团队)，并且对于这样的全球化游戏厂商，数据存储跨不同地域非常重要，而云原生数据库天生适合这样的场景。
可以说，云原生数据库现在已经进入了比较成熟的阶段，大多数业务场景应该都不需要自己去买服务器，然后安装系统、自建数据库，尤其是一些数据量大、性能要求高的，将时间花在应用程序开发上，而不是本地配置和管理数据库等繁重的事上。
更为重要的是，像亚马逊云科技这样的云厂商，提供了非常多的能力，比如数据仓库、大数据分析、机器学习、AI、物联网、EC2云服务器 等，联动这些云上能力，应用可以快速实现需求。
比如作为一家游戏公司，肯定需要分析用户的行为，那么就可以将 Aurora、DynamoDB 等实时数据库中存储的信息导出到 Amazon S3 中，然后使用 Amazon Athena 交互式查询服务，使用标准 SQL 就能分析 Amazon S3 中的数据，而这些只需要在控制台配置就好了，无需执行复杂的 ETL 来做数据分析。
总之，未来数据库上云一定是趋势，知名咨询公司 Gartner 指出，到 2023 年，世界上 3/4 的数据库都会跑在云上 ，推荐开发者们都去体验尝试下云原生数据库。
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麦田里的老鼠

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