什么是云数据库?它与传统数据库有什么不同之处?

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
简介: 什么是云数据库?它与传统数据库有什么不同之处?

什么是云数据库?它与传统数据库有什么不同之处?

什么是云数据库?

云数据库是一种将数据库服务部署在云计算平台上的数据库解决方案。它提供了可扩展、高可用、弹性和安全的数据库服务,使用户能够方便地存储、管理和访问数据。

与传统数据库相比,云数据库具有以下不同之处:

  1. 部署方式:传统数据库通常需要在本地或专用服务器上进行部署和配置,而云数据库可以通过云计算平台提供的服务直接部署和配置,无需关心底层基础设施的维护和管理。
  2. 可扩展性:云数据库具有良好的可扩展性,可以根据业务需求自动或手动扩展数据库的存储容量和计算资源,以适应不断增长的数据量和访问量。传统数据库往往需要手动调整硬件设备来实现扩展。
  3. 弹性和高可用性:云数据库通过复制和分布式架构来实现数据的冗余存储和高可用性,即使出现硬件故障或网络中断,数据仍然可用。传统数据库通常需要手动设置备份和冗余来实现高可用性。
  4. 灵活的付费模式:云数据库通常采用按需付费的模式,用户只需根据实际使用情况支付费用,避免了购买昂贵硬件设备和维护成本。传统数据库往往需要一次性购买许可证或硬件设备。

代码案例:使用云数据库和传统数据库存储学生信息

下面是一个使用云数据库和传统数据库存储学生信息的代码案例。我们将使用云数据库服务 MongoDB Atlas 和传统数据库服务 MySQL 来演示它们的不同之处。

首先,让我们来看看使用云数据库 MongoDB Atlas 的代码:

import pymongo
# 连接 MongoDB Atlas
client = pymongo.MongoClient("mongodb+srv://<username>:<password>@<cluster-url>")
# 选择数据库和集合
db = client["mydb"]
collection = db["students"]
# 插入学生信息
data = {"name": "John", "age": 20, "email": "john@example.com"}
result = collection.insert_one(data)
print(result.inserted_id)
# 查询学生信息
query = {"name": "John"}
result = collection.find_one(query)
print(result)

在这个代码案例中,我们使用了 pymongo 库来连接 MongoDB Atlas。首先,我们指定了 MongoDB Atlas 的连接 URL,并创建了一个 MongoClient 对象。

然后,我们选择了名为 mydb 的数据库和名为 students 的集合。如果这些数据库和集合不存在,MongoDB 会自动创建它们。

接下来,我们创建了一个字典 data,其中包含了要插入的学生信息。这里我们插入了一个名为 “John” 的学生,包括了他的年龄和电子邮件。

然后,我们使用 insert_one 方法将学生信息插入到集合中。这个方法返回一个 InsertOneResult 对象,可以用于获取插入操作的结果。

接着,我们使用 find_one 方法查询名为 “John” 的学生信息。这个方法返回一个字典对象,包含了查询结果的第一个匹配学生信息。

最后,我们使用 print 函数打印查询结果。可能的运行结果如下:

60c0a7ee9a7f9a2c3b7a3e7f
{'_id': ObjectId('60c0a7ee9a7f9a2c3b7a3e7f'), 'name': 'John', 'age': 20, 'email': 'john@example.com'}

在这个运行结果中,我们可以看到查询结果包含了一个自动生成的 _id 字段,以及我们插入的学生信息。

接下来,让我们来看看使用传统数据库 MySQL 的代码:

import mysql.connector
# 连接 MySQL
cnx = mysql.connector.connect(user='<username>', password='<password>',
                              host='<host>', database='<database>')
# 创建游标
cursor = cnx.cursor()
# 插入学生信息
query = "INSERT INTO students (name, age, email) VALUES (%s, %s, %s)"
data = ("John", 20, "john@example.com")
cursor.execute(query, data)
cnx.commit()
print(cursor.rowcount, "record inserted.")
# 查询学生信息
query = "SELECT * FROM students WHERE name = 'John'"
cursor.execute(query)
result = cursor.fetchone()
print(result)
# 关闭连接
cursor.close()
cnx.close()

在这个代码案例中,我们使用了 mysql.connector 库来连接 MySQL 数据库。首先,我们指定了 MySQL 的连接参数,并创建了一个 connect 对象。

然后,我们创建了一个游标对象 cursor,用于执行 SQL 查询和操作。

接着,我们使用 SQL 语句插入学生信息到名为 students 的表中。我们使用了参数化查询来防止 SQL 注入攻击,并通过 execute 方法执行查询。

然后,我们使用 commit 方法提交事务,并打印插入记录的数量。

接下来,我们使用 SQL 语句查询名为 “John” 的学生信息,并使用 fetchone 方法获取查询结果的第一条记录。

最后,我们使用 print 函数打印查询结果。可能的运行结果如下:

1 record inserted.
(1, 'John', 20, 'john@example.com')

在这个运行结果中,我们可以看到查询结果包含了学生信息的所有字段。

相关实践学习
MongoDB数据库入门
MongoDB数据库入门实验。
快速掌握 MongoDB 数据库
本课程主要讲解MongoDB数据库的基本知识,包括MongoDB数据库的安装、配置、服务的启动、数据的CRUD操作函数使用、MongoDB索引的使用(唯一索引、地理索引、过期索引、全文索引等)、MapReduce操作实现、用户管理、Java对MongoDB的操作支持(基于2.x驱动与3.x驱动的完全讲解)。 通过学习此课程,读者将具备MongoDB数据库的开发能力,并且能够使用MongoDB进行项目开发。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库 MongoDB版 云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,具备安全审计,时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用。 云数据库MongoDB版(ApsaraDB for MongoDB)完全兼容MongoDB协议,基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎,提供多节点高可用架构、弹性扩容、容灾、备份回滚、性能优化等解决方案。 产品详情: https://www.aliyun.com/product/mongodb
相关文章
|
7月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
2024年阿里云数据库创建_数据库账号密码和连接教程
阿里云数据库怎么使用?阿里云百科整理阿里云数据库从购买到使用全流程,阿里云支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB等数据库引擎,阿里云数据库具有高可用、高容灾特性,阿里云提供数据库备份、恢复、迁移全套解决方案。详细阿里云数据库购买和使用流程方法如下
|
4月前
|
运维 数据库 数据库管理
云数据库问题之阿里云在运营商领域数据库替换的整体解决方案要如何实现
云数据库问题之阿里云在运营商领域数据库替换的整体解决方案要如何实现
|
4月前
|
Oracle 数据管理 关系型数据库
云数据库问题之云计算的普及化对中国数据库厂商的全球化发展有什么影响
云数据库问题之云计算的普及化对中国数据库厂商的全球化发展有什么影响
|
5月前
|
存储 小程序 数据库
【微信小程序-原生开发】实用教程08 - 开通微信云开发,操作云数据库新增数据(含修改数据权限),初始化云服务(含获取微信云环境 id),获取云数据,滚动公告栏
【微信小程序-原生开发】实用教程08 - 开通微信云开发,操作云数据库新增数据(含修改数据权限),初始化云服务(含获取微信云环境 id),获取云数据,滚动公告栏
75 0
|
7月前
|
小程序 前端开发 数据库
【微信小程序4】云数据库:如何把数组一次性写入数据库中
【微信小程序4】云数据库:如何把数组一次性写入数据库中
91 1
|
7月前
|
Java 数据处理 调度
更高效准确的数据库内部任务调度实践,阿里云数据库SelectDB 内核 Apache Doris 内置 Job Scheduler 的实现与应用
Apache Doris 2.1 引入了内置的 Job Scheduler,旨在解决依赖外部调度系统的问题,提供秒级精确的定时任务管理。
|
7月前
|
人工智能 关系型数据库 分布式数据库
AI与云数据库的深度结合:黄铭钧院士点赞PolarDB,引领云数据库2.0时代
最近,阿里云PolarDB开发者大会的举办引起了广泛关注,中国科学院外籍院士、世界级数据库专家黄铭钧在阿里云PolarDB开发者大会上表示,AI与云数据库的深度结合是数据库发展的必然趋势。他点赞以PolarDB为代表的中国数据库正在引领全球云原生数据库的发展。那么本文就来简单聊聊AI与云数据库的深度结合,引领云数据库2.0时代,以及院士点赞国产数据库的意义和数据库产业突破的重要性和前景。
464 2
AI与云数据库的深度结合:黄铭钧院士点赞PolarDB,引领云数据库2.0时代
|
7月前
|
存储 安全 关系型数据库
云数据库和传统数据库之间的迁移和集成有哪些挑战?
云数据库和传统数据库之间的迁移和集成有哪些挑战?
83 0
|
2月前
|
缓存 弹性计算 NoSQL
新一期陪跑班开课啦!阿里云专家手把手带你体验高并发下利用云数据库缓存实现极速响应
新一期陪跑班开课啦!阿里云专家手把手带你体验高并发下利用云数据库缓存实现极速响应
|
5月前
|
NoSQL Cloud Native Redis