从传统数据库到云数据库演进（一）

开发者学习笔记【阿里云云数据库助理工程师（ACA）认证：从传统数据库到云数据库演进（一）】

课程地址：https://edu.aliyun.com/course/3112080/lesson/19069

从传统数据库到云数据库演进（一）

内容介绍

一、数据库简介

二、传统数据库与云数据库对比

课程目标：

学习完本课程后，你将能够：

1、了解数据库发展历史

2、了解数据库的基本分类与应用场景

4、掌握云数据库基本特性

4、了解阿里云数据库整体概况

课程目录：

1、数据库简介

1.1数据库发展历史

1.2数据库分类

2、传统数据库与云数据库对比

3、阿里云数据库介绍

一、数据库简介

1.1、数据库发展历史

数据库和计算机的基础设施发展密切相关。在上世纪50年代，主要是大型机，计算机主要应用在国防和科学研究领域，数据库分为层次数据库和网状数据库两种类型，比较典型的产品是 IBM和 IMS ，这个数据库现在比较少见，偶尔出现在一些金融领域。到了70年代，小型机开始全面普及，此时的计算机开始应用在银行、证券这样的大型商业处理场景，关系型数据库开始诞生。比较典型的产品有 IBM的 DB2 , 还有 oracle 以及开源数据库 Ingres 。到了 90 年代， PC 机、 X86 服务器和局域网的技术架构已经全面普及。计算机已经开始应用在企业的信息化各个领域，包括像 ERP/CRM 等，还有个人办公和娱乐的这种场景。数据库除了关系型数据库之外，还诞生了数据仓库以及 PC 单机数据库。比较典型的产品有 SQL server、开源数据库 PostgreSQL 以及数据仓库 Teradata 和单机数据库dBase 。到了2000年左右，互联网开始快速发展，基本渗透在我们生活中各种领域，包括像媒体，搜索、社交、电子商务还有娱乐等等。这个时候开源数据库得到了蓬勃发展，比较典型的产品有 MySQL、 Redis 还有 MongoDB 。到了2015年左右，我们把它称为云+端的计算机时代，这个时候设备非常多，已经远超100亿台。云+端时代的应用场景就非常丰富，包括你能在手机上看到的微信、抖音这样的一些新媒体，还有移动各种移动 APP ，还有云计算已经全面普及,互联网也应用在我们的生活方方面面，包括像物联网、智能家居等，以及在线办公、教育、娱乐得到更全面的发展。在这个时代，云数据库承担一个核心的角色。比较主要的产品像 AWS 的 RDS ，还有它的云原生数据库 Aurora 和云原生数据仓库Redshift, 在阿里云主要有关系型数据库 RDS , 还有原生数据库 PolarDB 和数据仓库AnalyticDB。

1.2、数据库分类（按使用场景）

数据库的基本分类是按使用场景来划分,首先第一类是 OLTP ,称为在线事务处理。大家可以简单的理解为银行交易转账以及 ERP和CRM 账务处理。它的特点是高并发、低延时的数据请求。比较典型的产品有 Oracle、SQL Server、MySQL 、 阿里云 RDS 和 Polar DB , 都是在以上场景里应用。第二类是 OLAP ，主要应用在数据分析场景，像报表的统计分析、数据挖掘等。它的特点是对海量的数据做统计分析。有时候可能在一个分析里面会有上千万条甚至上亿条上百亿条数据。比较典型的产品有比较老牌的数据仓库 Teradata 、最新的云原生数据仓库 Snowflake 、开源处于劣势的数据仓库Clickhouse 、在云厂商里有 AWS Reddhift 、阿里云 AnalyticDB都是数据仓库领域的典型产品。第三类 NoSQL , 被称为新数据模型，应用于缓存数据管理、通常用来描述关联关系的图数据，以及半结构化的文档数据。它的特点通常是非关系型的数据模型，用来处理半结构化或者说非结构化的数据。比较典型的产品有用于缓存的 Redis、图数据库 Neo4j 、文档数据库 MongoDB 以及宽列的海量数据存储 HBase 和多模数据库阿里云 Lindom 等等。

二、传统数据库与云数据库对比

根据当前国际最权威的科技调研机构 Gartne 的报告指出云是数据库最重要的发展方向。报告预计在2022年75%的数据库都会在云上、都会使用云数据库。这意味着云数据库将会在两年之后全面普及。右边的个两个象限图是 Gartner 发布的数据库魔力象限。由此可知， 2013年魔力象限里领导者领域有 Oracle、Microsoft 、 IBM 和 SAP ，以上基本是传统的 IT 巨头。领导者意味着他在市场上的地位，以及他对长远的发展规划都有非常强的影响力。 2020年的魔力象限报告和13年就有非常大的区别，在领导者里面，云厂商有 AWS、Microsoft、Google 和阿里云。这也说明，云数据库在数据库的发展方向上是非常重要的。

传统自建数据库管理的挑战

我们把传统自建数据库分成两类，一类是自建商业数据库，比较典型有 IBM 的 DB2、 Oracle、SQL Server 。它有几个比较大的挑战：第一是软件价格高，第二是运维压力大，这些数据库通常应用在非常核心的系统，由于没有太强的运维的体系，往往都需要 DBA 或系统管理员或专业的服务厂商去构建这个数据库监控运维系统，如果出现任何问题，都可能会影响生产系统的可用性，因此，运维压力是非常大的；第三这些数据库是集中式设计，因为它诞生的比较早，在当时的基础架构以及分布式的理念，或是分布式的技术还不太成熟，所以说它主要还是集中式的设计，扩展性是相对较弱的；第四是商业数据库普遍上技术体系比较封闭，对新的数据模型支持比较弱，因为这些数据库普遍都是关系型数据库，对表格的数据模型支持非常强，但是对于像互联网以及物联网，或者新媒体这类数据模型，它在设计上考虑的比较少。

第二类是自建开源数据库。比较典型的有 MySQL、Redis、MongoDB、Clickhouse 等。这些数据库自己管理也有几个挑战，第一个是运维压力大。因为这些数据库通常都是用在核心系统里面，要保证它的高可用，并且我们用数据库的时候，可能实例会非常多，怎么去规模化管理这些实力，都是有比较大的挑战；第二个是开源数据库普遍缺少商业服务保障，甚至有些开源数据库没有商业的这个公司在支撑，都是个人的组织行为，也有很多数据库在中国没有商业服务公司，所以我们要靠自己的技术人员去来保障；第三个是可靠性和安全性比较难保障，这些开源数据库往往都是提供了引擎，但在系统的高可用以及安全这方面并没有相关的配套，都需要我们自己去构建，有些开源数据库在这个数据安全、权限认证、备份恢复方面，考虑的比较弱，所以要把开源数据库管理好是需要投入非常多的成本。

云数据库核心特征：

数据库基本都是云数据库厂商提供面向云计算架构设计，这是一个基本的设计原则。它有四大核心特征。

第一个我们把它称为简单应用，另外一个解释就是自助服务，开箱即用。你在阿里云或者云厂商的这个网站里可以根据你的业务需求，按照你的硬件的要规格，比如说要多少 CPU ，多少内存可直接选购，一件开通，使用非常方便，不像传统数据库需要操作系统、安装数据库、配置脚本、参数等，云数据库通常是在网站上一键开通，如果要开通多个数据库，可以使用云厂商提供的 API 来批量的管理或运维。

第二个是弹性扩展，这也是云计算里面一个非常重要的特性。我们可以简单的举个例子，比如说一家创业公司，最开始的时候业务非常小，可以选择一个小规格的数据库，像2核4G 以满足业务的发展。当数据越来越多，体量越来越大，这个时候可以在系统里直接扩容，扩大到八核16G 或者16核128G ，通常都是在分钟或者小时级别就可以完成。如此可以在业务的不同阶段选择不同的配置，非常灵活。

第三个是按需计费，这个与弹性扩展是密切相关的。云计算根据选择的配置来计算相应的费用，可以精确到按月甚至按小时的级别来计算费用。就像生活中使用的水电一样，都是根据用户的使用量来计算费用，非常灵活。

第四个是云数据库普遍都提供了服务保障，它能够提供99.9%的高可用 SOA 保障，同时，它也内置了安全保障，包括像备份恢复以及传输链路的加密和数据落盘的加密等等，这是服务保障和安全稳定。

综上，云数据库有几个特征。第一个是自助服务，开箱即用；第二个是可快速弹性扩展；第三个是按需计费；第四个是服务保障，安全稳定。

传统数据库与云数据库对比：

在安全配置诊断优化方面，传统数据库基本上是需要专业的数据库人员操作，而云数据库是可以自助完成，开箱即用，简单高效。在弹性扩展方面，传统数据库比较弱，通常都需要提前规划、硬件网络投入、再加上数据迁移，通常都需要数天甚至数月。而云数据库可以根据业务需求快速扩展，通常在分钟级就可以一键完成。在计费模型方面，传统数据库是用购买 License 加上每年的服务费的方式计费，而云数据库一般是在线购买，可以按需付费或者是包年包月。在保障方面，传统数据库一般是要单独购买服务和安全保障，而云数据库里面内置服务保障，提供了更高的可用性 SLA 。