PolarDB MySQL多场景评测-阿里云开发者社区

初识产品

我是一名产品经理，日常也管理着开发和测试。本次评测将围绕指定场景中的灵活弹性和无感秒切展开，对于自选场景中的安全和DB+AI也进行了简单体验。实际工作中有使用到阿里的数据库产品，比如OceanBase、近期在流媒体项目中考虑使用PolarDB，正好借此机会提前来体验一番。

云原生数据库 PolarDB MySQL 版是阿里云完全自主研发的产品，100%兼容 MySQL。产品具有多主多写、多活容灾、HTAP 等特性，相比开源MySQL，交易性能最高可达6倍提升；在复杂查询场景下，分析性能最高可达开源数据库的400倍；TCO（总拥有成本）低于自建数据库50%；供灵活的计费方式，包括包年包月、按量付费和Serverless动态计费，最高可节省费用70%。

核心能力与性能免费观测

为了让大家更好地入门，本次评测官方友好地提供了针对产品的免费观测体验。有四类，分别是Serverless弹性&价格力观测、列存索引(IMCI)功能体验、弹性并行查询(ePQ)功能体验、无感切换功能体验。

完成体验后，在个人的体验记录中可以查看到结果图。

不得不说，这个免费观测的体验还真的是非常好，首先可以非常直观地看到相较于开源Mysql或者传统SQL，PolarDB MySQL版的核心能力和性能到底如何，此外，这类体验非常适合用户上手，主打一个开箱即用。

开通试用

针对新用户，本次评测根据集群类型提供了两种不同的试用产品，分别是针对Serverless集群的云原生数据库 PolarDB MySQL版 Serverless 5000PCU 100 GB以及企业版集群的云原生数据库 PolarDB MySQL版通用型 2核4GB 50GB。点击前往产品试用中心，可以看到两者的规格差异。

下面将分别阐述如何开通这两个试用产品。

Serverless型

在产品试用中心，找到对应的试用产品，点击“立即试用”。

从开通页面上非常直观地列出了试用产品的规格以及额度和有效期。

1）PolarDB企业版Serverless实例

2）100GB的存储包：用于抵扣实例中数据存储产生的费用，有效期3个月

3）5000PCU*小时的Serverless资源包：用于抵扣Serverless实例中的计算资源的费用，有效期3个月

在开通试用页面，选择好地域和可用区，填写好集群名称，比如我这里的Serverless-mysql，其他参数保持默认。

确认如上参数无误后，点击“立即试用”。

点击“管理试用”，来到我的账户——费用与成本，我的试用中可以看到产品试用开通的情况。

点击前往瑶池数据库管理控制台，可以看到在所在地域运行了一个集群实例。

同样地，在控制台左侧点击资源包——Serverless计算包中可以可到资源的情况。

到这，云原生数据库 PolarDB MySQL版 **Serverless实例已经完成创建，也就是完成了Serverless型产品的试用开通。

通用型

还是在刚才的产品试用中心，这次找到通用型，点击“立即试用”。

创建方式选择“创建主集群”，选择好地域和可用区。

填入一个集群名称，比如我这里的Enterprise-msyql，勾选服务协议。这里需要注意的一点是，是否勾选“到期自动续费”取决于你的业务实际情况，如果你只是为了参加本次评测活动，完成后需要释放实例，那就不要勾选；如果你是想继续用于业务测试验证或其他需求，这里务必勾选好。

同样地，点击“管理试用”，可以在我的试用中看到产品的开通情况。

待实例状态变成运行中后，可以点击“控制台”，进入集群列表页面。

同样地，在数据库管理控制台左侧点击“资源包”，在存储包这里可以看到通用型集群的存储包情况。

到这，云原生数据库 PolarDB MySQL版通用型的实例也完成了创建，表明成功开通产品试用。

有了上述实例后，我们就可以开始有关数据库的基础配置了，比如创建数据库账号、创建数据库等。在云原生数据库中，这些操作均可以通过管理控制台来完成。

点击需要创建账号的集群实例，再点击账号管理——创建账号。

输入账号名称及密码，类型为高权限账号。

创建数据库，同样的可以点击控制台左侧的数据库管理——创建数据库。

输入数据库名称，其他参数保持默认，点击确定。

完成后，点击数据库的操作项——SQL查询，进入DMS控制台。

首次使用DMS控制台，会提示关联角色权限，点击确认即可。

在弹出的登录实例中输入上述创建的数据库账号和密码，先单击测试连接，无误后点击登录。

完成后，我们就能正常通过DMS登录数据库了。

场景体验

指定场景

灵活弹性

传统架构下的Mysql集群会面临在业务波谷时期集群资源会被闲置，导致整体成本偏高；而在业务压力增长阶段，集群资源又应对不足。Serverless数据库的出现可以很好地解决这个问题。它能够使得数据库集群资源随客户业务负载动态弹性扩缩，将客户从复杂的业务资源评估和运维工作中解放出来。

在业务波动较大的场景下，普通集群和Serverless集群资源使用和规格变化情况如下图：

下面就针对PolarDB的Serverless能力通过实验进行验证，在开始实验之前，需要设置Serverless，在基本信息页面的数据库节点区域中，单击右上角的Serverless配置。

根据场景需要，设定好如下参数。

接下来将通过Sysbench脚本压测来验证集群资源随业务负载动态弹降的特性，也就是数据库节点的Serverless能力。Sysbench是一款开源的多线程性能测试工具，可以执行数据库只读、只写、读写混合等类型的性能测试。

在开始压测之前，需要先配置数据库，新增集群白名单，创建数据库并设置账号。点击左侧导航栏的配置与管理——集群白名单，新增IP白名单分组。

单节点纵向扩缩测试（Scale-up）

这次测试主要验证主节点的规格能够根据负载进行节点的性能（CPU和内存的规格）自动伸缩，从而达到Serverless能力。首先在设置Serverless配置参数页面，将单节点资源弹升上限设置为32，单节点弹升资源下限设置为1，只读节点个数扩展上限和只读节点个数扩展下限均设置为0。

点击确定，集群进入配置切换状态，需稍等片刻。

切换完成后，可以直观地看到数据库节点发生了变化。从之前的一主一读变为了只有一个主节点。

下面将通过Sysbench进行压测，首先进行初始化，命令如下：

#该测试选择了128张表，每张表1000000行数据。库名是sbtest
#参数说明
--mysql-host       MySQL服务器的主机名或IP地址
--mysql-port       MySQL服务器的端口号
--mysql-user       MySQL的用户名
--mysql-password   MySQL的登录密码
--mysql-db         MySQL的数据库名
--tables           表的个数
--tables-size      每个表的行数
--report-interval  以间隔时间为秒定期上报中间统计信息
--range_selects    启用/禁用所有范围 SELECT 查询
--db-ps-mode       如果选用的数据库驱动支持预处理语句（Prepared Statement） API，那么sysbench就会在所有查询中尽可能地使用服务端的预处理语句。否则，就会使用客户端（或模拟端）的预处理语句。即使当PS API可用时，这个选项也允许强制使用模拟方式。可选的值有auto、disable（默认值为auto）说白点，就是确保所有的事务SQL以原始SQL语句的方式执行
--rand-type        随机型随机数分布{uniform, gaussian, special, pareto, zipfian}
--threads          工作线程总数
--time             总执行时间限制

sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_write.lua --mysql-host=pc-uf6uuoclu007f0399.rwlb.rds.aliyuncs.com --mysql-port=3306 --mysql-user=less_test --mysql-password=Password123 --mysql-db=sbtest --tables=128 --table-size=1000000 --report-interval=1 --range_selects=1 --db-ps-mode=disable --rand-type=uniform --threads=256 --time=12000 prepare

数据初始化如下：

完成初始化后，开始运行压测。命令如下：

sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_write.lua --mysql-host=pc-uf6uuoclu007f0399.rwlb.rds.aliyuncs.com --mysql-port=3306 --mysql-user=less_test --mysql-password=Password123 --mysql-db=sbtest --tables=128 --table-size=1000000 --report-interval=1 --range_selects=1 --db-ps-mode=disable --rand-type=uniform --threads=256 --time=12000 run

压测运行情况如下：

从压测输出的结果可以直接观察到，随着时间推移，在同样的并发数下，tps逐渐上升，延迟（lat）逐渐下降，最终到达一个稳定值。这说明PolarDB Serverless触发弹性后，性能获得了提升。在性能监控页面可以看到集群页签中展示了Serverless监控指标项。如下：

从监控图可以很直观看到，集群在弹升过程中，CPU的使用率随着资源的扩容而逐步降低。内存使用率曲线中每次弹升会有脉冲形状。这是因为每次PCU增加，内存资源会进行扩容，此时的内存使用率会瞬间降低。之后数据库开始利用扩充的内存资源提高计算能力（比如Buffer Pool），因此内存使用率会逐步增加，最终达到一个稳定状态。

回到ECS控制台，结束压测进程，停止Sysbench压测，稍等一段时间，再调整合适的时间范围，刷新后的监控信息如下：

可以观察到，当压测请求完全停止后，主节点PCU CPU使用率会立即下降，而PCU数量随后也会逐步自动缩小至1 PCU。CPU使用率瞬间降为接近0。

多节点横向扩缩测试（Scale-out）

PolarDB借助SCC技术实现了全局一致性（高性能模式），可以实现跨节点无损读扩展。Serverless集群会在所有弹出只读节点上默认开启SCC。传统的MySQL主备一写多读集群的只读节点存在Binlog复制延迟问题，一般不转发TP业务的读操作，仅服务报表这类对全局一致性不敏感的业务。同时，由于Binlog复制只会同步已提交事务的日志，只读节点无法处理事务中的写后读。

在设置Serverless配置参数页面，将单节点资源弹升上限设置为32，单节点弹升资源下限设置为1，只读节点个数扩展上限设置为7，只读节点个数扩展下限设置为0。

完成调整后，在ECS中执行压测，压测命令如下：

sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_write.lua --mysql-host=pc-uf6uuoclu007f0399.rwlb.rds.aliyuncs.com --mysql-port=3306 --mysql-user=less_test --mysql-password=Password123 --mysql-db=sbtest --tables=128 --table-size=1000000 --report-interval=1 --range_selects=1 --db-ps-mode=disable --rand-type=uniform --threads=256 --time=12000 run

压测运行情况如下：

从监控可以看出，PolarDB收到读写混合请求后，主节点会首先迅速弹升到最大的32 PCU，之后监控逐步出现两个只读节点。当只读节点分摊主节点的读请求后，主节点CPU使用率逐步下降，规格最终稳定在24 PCU。

从图上可以看到，在压力执行一段时间后，集群中现有的只读节点的CPU使用率高于自定义阈值或内存使用率高于90%，系统开始自动创建只读节点。第一个只读节点创建后，也会立刻弹升到32 PCU。此时系统会尝试继续创建只读节点，分摊读请求。因此当第二个只读节点创建后，第一个只读节点负载降低，规格自动弹降。

一段时间后进入稳定状态，系统不再继续创建只读节点。由于目前2个只读节点都没有到最大规格32 PCU，系统判断目前Serverless规格已经满足实际负载，不会再继续增加新的只读节点。

查看Serverless监控信息，会看到存在多个只读节点的曲线。且当新的只读节点弹出后，先前的节点就会逐步降低负载，最终达到一个大致的均衡，这说明Proxy成功将负载均衡到新弹出的只读节点中。
运行一段时间后，停止Sysbench，PolarDB的计算节点首先会自动缩容，大约1~2分钟会逐步降至1 PCU。压力停止之后，只读节点的CPU使用率会立刻降低，而主节点还需要执行purge undo操作，CPU消耗会持续一小段时间，最终降到1 PCU。

等待较长一段时间后，当单节点的CPU使用率低于50%且内存使用率低于80%时，会触发本节点资源收缩，新增的只读节点也会逐步回收。为了避免只读节点频繁的弹性震荡，Serverless没有选择立即回收无负载的只读节点。最终PolarDB会缩容到只有一个主节点的状态。

综上，PolarDB MySQL Serverless基于PolarDB共享存储的一写多读架构，提供了CPU、内存、存储、网络资源的实时弹性能力，提供跟随系统业务负载的动态弹性扩缩容能力，集群各节点可实现秒级纵向弹性以及横向只读节点扩展能力。不仅提供网络资源、命名空间、存储空间的垂直资源隔离能力，还提供计算存储资源按需计费的能力，具有资源用量低、简单易用、弹性灵活和价格低廉等优点，在面向业务峰谷时对计算、存储能力进行快速且独立的扩缩要求的时候，能做到快速响应业务变化的同时，合理优化使用成本，进一步助力企业降本增效。

无感秒切

PolarDB的无感秒切（热备切换）特性可以在主备切换的过程中实现快速切换和事务保持。它主要解决的是传统主备模式的高可用采用Binlog复制，存在复制延迟问题，如DDL和大事务。为了最大化的提升小版本升级、扩缩容以及故障容灾等场景的实用价值，推出了热备无感秒切的技术。

PolarDB的无感秒切技术从故障探测、切换速度和切换体验三个方面对切换场景进行了优化，包括计划内的切换，如集群升降配和小版本升级，以及计划外的容灾切换。主要引入了如下三个核心技术：

故障探测：引入全新的高可用模块Voting Disk（简称VDS），该模块基于共享存储架构，实现自治的集群节点管理，大幅降低故障检测和集群选主耗时；

切换速度：新增支持全局预热系统的热备节点，通过对存储引擎内部的多个模块提前预热，优化升主的执行耗时。

切换体验：结合数据库代理（PolarProxy），支持连接保持和事务保持功能。在集群升降配或小版本升级过程中，开启连接保持和事务保持功能后，系统会尽可能地保证用户的连接和事务不中断，实现基本无感知的主动运维。

目前不是所有PolarDB MySQL版本都支持无感秒切，只有如下版本和内核的才支持：
PolarDB MySQL版5.6版本，且内核小版本需为5.6.1.0.35及以上。
PolarDB MySQL版5.7版本，且内核小版本需为5.7.1.0.24及以上。
PolarDB MySQL版8.0.1版本，且内核小版本需为8.0.1.1.29及以上。
PolarDB MySQL版8.0.2版本，且内核小版本需为8.0.2.2.12及以上。

进行无感秒切前需要注意的一点是只读节点需要开启热备切换，否则将影响整体切换性能。当只读节点未开启热备时，主备切换过程中可能会出现20~30秒左右的闪断，因此切换前请务必确保应用具备重连机制；当只读节点开启了热备功能时，主备切换将在3~10秒内完成。

计划内切换

下面先开启一个压测任务，命令如下：

sysbench /usr/share/sysbench/oltp_write_only.lua --mysql-host=pc-bp10gx0e0xy8khh77.mysql.polardb.rds.aliyuncs.com --mysql-port=3306 --mysql-user=less_test --mysql-password=Aliyun@123 --mysql-db=sbtest --tables=16 --table-size=1000000 --report-interval=1 --range_selects=1 --db-ps-mode=disable --rand-type=uniform --threads=16 --time=180 run

在未开启节点热备前，我们模拟计划内的任务，比如小版本升级、漏洞修复、主动运维等，需要切换节点。

此时通过监控图可以非常直观地看到，连接中断了，TPS跌零20多秒。

从压测运行窗口也可以看到，出现了连接中断。

下面演示开启节点热备后运行情况。在数据库节点区域，定位到需要设置热备功能的只读节点，单击操作列的开启热备。

这里要一点需要注意，第一次开启热备功能时，集群中的所有节点会依次重启，后续开启或关闭热备功能时，节点无需再进行重启。所以等集群完成重启后，我们再开启压测任务，命令如下：

sysbench /usr/share/sysbench/oltp_write_only.lua --mysql-host=pc-bp10gx0e0xy8khh77.mysql.polardb.rds.aliyuncs.com --mysql-port=3306 --mysql-user=less_test --mysql-password=Aliyun@123 --mysql-db=sbtest --tables=16 --table-size=1000000 --report-interval=1 --range_selects=1 --db-ps-mode=disable --rand-type=uniform --threads=128 --time=9000 run

待任务开启后，我们再次模拟主动运维，切换主节点到只读节点上。

从监控图可以非常明显看到，当节点发生切换时，TPS跌零仅2秒，且此时的连接并未中断。

综上，在发生主动运维时，开启热备的只读节点与未开启相比，业务中断时间更短，并且可以实现连接和事务不中断。

计划外切换

还是上述的环境，我们演示当节点发生宕机灾难时，运行情况如何。为了模拟故障，我们操作节点重启。

此刻通过压测运行窗口可以看到，在节点热备的情况下，连接未中断，TPS跌零8秒。

接下来，我们关闭只读节点的热备，再看下运行情况如何。

再次模拟主节点故障，可以发现此时连接中断，TPS跌零18秒。

综上，当节点发生故障容灾时，开启热备的只读节点相比未开启的情况，业务中断时间更短，并且可以实现连接和事务不中断，业务客户端报错量显著降低。

开放场景

安全

在集群安全访问方面，PolarDB MySQL版有集群白名单机制，只有已添加到白名单中的IP地址或安全组中的ECS实例才能访问该集群，可以让集群得到高级别的访问安全保护。比如上述我们压测时开启了白名单。此外，还可以单独设置ali_dms_group（DMS产品IP地址白名单分组）、hdm_security_ips（DAS产品IP地址白名单分组）、dtspolardb（DTS产品IP地址白名单分组）。

在链路安全性方面，PolarDB MySQL版可以开启SSL加密，并安装SSL CA证书到需要的应用服务。配置也非常方便，在左侧菜单栏中单击\配置与管理\ > *安全管理**。在SSL配置页签，单击SSL状态右侧滑块，开启SSL加密。

在设置SSL对话框中，选择需要开通SSL加密的链路，单击确定。

待SSL状态变为已开通后，即可单击下载证书*。

下载的文件是个压缩包，包含如下三个文件：

.p7b格式文件：用于Windows系统中导入CA证书。

.pem格式文件：用于其他系统或应用中导入CA证书。

.jks格式文件：Java中的truststore证书存储文件，密码统一为apsaradb，用于Java程序中导入CA证书链。
在数据写入安全方面，PolarDB MySQL版可以设置透明数据加密TDE，对数据文件执行实时I/O加密和解密，数据在写入磁盘之前进行加密，从磁盘读入内存时进行解密。且TDE不会增加数据文件的大小，开发人员无需更改任何应用程序，即可使用TDE功能。

在左侧导航栏单击\配置与管理\ > *安全管理**。在TDE配置页签，打开TDE状态开关。

在设置TDE对话框中，选择使用服务密钥（阿里云自动生成）、并开启高级选项*功能。该功能开启后，所有新建的表将自动加密。

综上，PolarDB MySQL版在安全方面通过访问安全、数据传输安全、数据安全、数据脱敏和安全审计等多重措施，为用户提供了全方位的数据安全保障。这些特性和措施共同构成了PolarDB MySQL版强大的安全体系，为用户的数据安全保驾护航。

DB+AI

PolarDB for AI是基于PolarDB MySQL版的一个数据库内的分布式机器学习组件，也就是实现自然语言到数据库查询语言转义（Nature Language To SQL，简称NL2SQL）AI 模型。基于云原生的体系架构，无缝兼容MySQL语句，可将自然语言自动转换成所需的 SQL，从而更方便用户从数据库中取数分析以及挖掘数据价值。通过一系列MLOps和内置的模型解决了数据、特征和模型的割裂状态，实现了基于数据库的数据智能的一站式服务。

当前支持AI的版本需满足如下条件：

产品版本为企业版，系列为集群版。
内核引擎版本需为8.0.1及以上。
数据库代理版本（Proxy）需为2.7.5及以上。

下面简单看下架构图：

接入层：负责处理SQL语句，包括SQL解析、SQL校验、代价估算和生成执行计划等，并优化为可执行的SQL语句节点树。
特征层：负责处理从数据转换为特征的工作，包括数据接入、特征生成、数据同步和特征更新。
模型层：负责处理模型相关的MLOps能力，包括模型创建、模型训练、模型评估、模型推理和模型管理。

PolarDB for AI 推荐的三大场景：

一：Models built upon data (从数据到模型到应用）从数据->算法->模型->使用
二：Models imported（从自定义模型到应用）从模型-＞使用
三：Out-of-the-box solution(从内置方案到应用）从方案-＞使用

那这么好的功能要如何开通呢，在左侧导航栏，单击配置与管理>PolarDB for AI。在PolarDB for AI页面，单击免费试用（90天）。

开通后，我们就可以使用AI SQL了，例句如下：

/*polar4ai*/create feature test_graph_1 with (feature_class='graph') as (select ip, user_id from small_sample limit 30);

如想了解更多有关DB+AI知识的话，可以点击链接前往。

此外，为了更直观方便地体验该特性，官方提供了免费的观测体验。该体验将通过构建「BI服务+NL2SQL => NL2BI」方案，以可视化图表的形式返回业务洞察结果，降低取数用数的使用门槛，丰富取数用数的交互形式和应用场景。

进入瑶池控制台，在解决方案中找到NL2BI。也可以直接点击链接前往。如下：

但貌似当前体验不了，在免费体验中其实并没有找到这个模块，而通过固定连接是可以访问的，但并没有数据支撑，导致最后无法呈现效果。如下：

综上，PolarDB for AI会将用户输入的自然语言（中文或英文）自动转化成所需要的SQL语句，用户只需要执行生成的SQL语句，即可完成一系列查询操作，降低数据查询的使用门槛。

体验总结

产品亮点

通过如上场景体验，其实是明显可以感知到作为阿里云完全自主研发的产品（云原生数据库PolarDB MySQL版），具有多方面的显著优势。以下是其主要优势的概要归纳：

高兼容性与灵活性

100%兼容MySQL：PolarDB MySQL版全面兼容MySQL 5.6、5.7和8.0等多个版本，用户可以在不修改应用程序代码和配置的情况下，轻松将MySQL数据库迁移到PolarDB MySQL版。
灵活扩展：支持分钟级弹性升配能力，可快速扩展到16个计算节点，满足业务快速增长的需求。同时，支持存储容量自动在线扩容，无需中断业务。

高性能与低延迟

高性能：交易性能相比开源MySQL最高可达6倍提升，分析性能最高可达400倍提升。这得益于其分布式架构、高效IO操作以及智能优化算法。
低延迟：主从节点之间采用物理复制方式，实现毫秒级低延迟。同时，支持原生并行查询，大幅提升复杂查询场景下的性能。

高可用性与高可靠性

高可用架构：采用分布式集群架构，一个集群包含一个主节点和最多15个只读节点，支持Active-Active的Failover方式，确保主节点故障后秒级切换，保障业务连续性。
数据可靠性：数据文件和物理日志均实时写入共享存储，采用多副本形式确保数据可靠性。同时，支持秒级备份和快速恢复功能，保障数据安全。

成本效益

高性价比：硬件压缩盘（Smart-SSD）实现高压缩比，降低存储成本。多个计算节点共享存储，新增只读节点时只需支付计算节点费用，降低扩容成本。
按需计费：支持包年包月、按量付费和Serverless等多种计费方式，用户可根据实际需求选择最合适的计费模式，进一步降低成本。

丰富的企业级特性

安全性：提供黑白名单设置访问权限、SSL加密、透明数据加密（TDE）等安全功能，确保数据传输和存储的安全性。同时，支持数据脱敏和安全审计等功能，保护敏感数据安全。
智能运维：提供智能监控管理系统，实时监测系统的运行状态和性能指标，及时发现并解决问题。同时，支持自动化运维技术，降低运维成本和人力投入。

云原生架构优势

计算存储分离：采用计算与存储分离的设计理念，满足公共云计算环境下根据业务发展弹性扩展集群的刚性需求。
全球多活数据库（GDN）：支持异地多活容灾，地域级故障可继续提供服务，确保全球业务的连续性和稳定性。

产品控制台操作体验总结

PolarDB MySQL的控制台界面设计简洁明了，色彩搭配舒适，菜单结构逻辑清晰，用户可以迅速找到所需的功能模块。控制台采用了现代化的UI设计，使得操作过程更加直观易懂。
在体验过程中，无论是创建数据库实例、调整配置参数、执行备份恢复操作，还是进行扩容缩容等常见任务，控制台都展现出了良好的响应速度和流畅的操作体验。用户几乎可以实时看到操作结果，无需长时间等待。
PolarDB MySQL的控制台提供了详尽的操作指引和错误提示，帮助用户快速上手并减少误操作。同时，控制台还集成了在线帮助文档链接，用户可以随时查阅相关文档以获取更多信息。

产品文档阅读体验总结

PolarDB MySQL的文档内容全面且详细，覆盖了产品介绍、快速入门、详细配置、常见问题解答、最佳实践等多个方面。用户可以通过阅读文档快速了解产品的各项功能和操作方法。
文档内容条理清晰，步骤明确，易于理解。同时，文档中还包含了大量的示例和截图，帮助用户更好地理解和掌握相关知识。
PolarDB MySQL的文档更新频率有待提高，在体验过程中发现DB+AI免费观测实际上是下线了，但文档中依旧有连接可以访问，就是没数据可展示。保持有效的更新频率能够及时反映产品的最新变化和功能升级。这确保了用户能够获取到最新、最准确的信息。
文档网站提供了强大的搜索功能和清晰的目录结构，用户可以通过关键词搜索或浏览目录快速定位所需信息。

产品API使用体验总结

PolarDB MySQL提供了丰富的API接口，涵盖了数据库管理的各个方面，如实例管理、数据库管理、用户权限管理等。这些API接口能够满足用户自动化部署、监控、管理等需求。
API的调用方式简单明了，参数设置合理，用户可以通过阅读API文档快速上手。同时，API还提供了详细的错误处理机制，帮助用户快速定位和解决问题。
通过实际调用API进行测试，我们发现PolarDB MySQL的API接口响应速度快、并发处理能力强且稳定性高。这为用户提供了良好的使用体验。

产品监控体验总结

控制台监控页面能够实时展示数据库的各项性能指标，如CPU使用率、内存占用、IOPS、网络流量等。用户可以通过监控页面实时了解数据库的运行状态。
控制台支持自定义监控阈值，并能在达到阈值时发送报警通知。这些通知可以通过邮件、短信等多种方式发送给用户，帮助用户及时发现并处理潜在问题。
控制台还提供了历史数据查询功能，用户可以通过查询历史数据来分析数据库的性能趋势并进行故障排查。同时，部分高级功能还支持趋势预测，帮助用户更好地规划资源使用。
监控数据的可视化效果良好，采用了图表、仪表盘等多种形式展示数据。这些可视化元素使得数据更加直观易懂，提高了用户的使用体验。

在生态周边方面，PolarDB MySQL与云服务商的其他服务（如云存储、云网络、云安全等）实现了良好的集成。同时，它还保持了与传统MySQL应用的兼容性，使得用户可以无缝迁移现有应用到PolarDB MySQL上。此外，拥有活跃的开发者社区和专业的技术支持团队。用户可以在社区中交流经验、提出问题并获得解答。同时，技术支持团队也能够及时响应用户的需求和问题，提供有效的解决方案。