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阿里云分布式关系型数据库服务DRDS基本介绍

阿里云分布式关系型数据库服务(Distributed Relational Database Service,简称 DRDS)。是一种专注于解决单机关系型数据库扩展性问题,具备轻量(无状态)、灵活、稳定、高效等特性的中间件产品。DRDS 兼容 MySQL 协议和语法,支持分库分表、平滑扩容、服务升降配、透明读写分离和分布式事务等特性,具备分布式数据库全生命周期的运维管控能力。

DRDS 主要应用场景在大规模在线数据操作上,通过贴合业务的拆分方式,将操作效率提升到极致,有效满足用户在线业务对关系性数据库要求。其主要解决了以下问题:

单机数据库容量瓶颈: 随着数据量和访问量的增长,单机数据库会遇到很大的挑战,依赖硬件升级并不能完全解决问题。

单机数据库扩展困难:传统数据库容量扩展往往意味着服务中断,很难做到业务无感知或者少感知。

传统数据库使用成本高: 当业务数据和访问量增加到一定量时,传统数据库需要依赖特定的高端存储和小型机设备,成本曲线快速上升。

功能特性:

  • 分库分表
    支持 RDS/MySQL 的分库分表,在创建分布式数据库后,只需选择拆分键,DRDS 就可以按照拆分键生成拆分规则,实现数据水平拆分。
  • 透明读写分离
    通过使用 RDS 只读实例或者 MySQL 备机实现读写分离,帮助应用解决事务、只读实例或者备机挂掉、指定主备访问等细节问题,对应用无侵入,在 DRDS 控制台即可完成读写分离相关操作。
  • 数据存储平滑扩容
    当出现数据存储容量和访问量瓶颈时,DRDS 支持在线存储容量扩展,扩容无需应用改造,扩容进度支持可视化跟踪。
  • 服务升降配
    DRDS 实例可以通过改变资源数量实现服务能力的弹性扩展。
  • 分布式运维指令集
    DRDS 提供独有分布式数据库运维指令集,如 SHOW SLOW、TRACE、SHOW NODE 等指令,帮助您快速发现和定位问题。
  • 全局唯一数字序列
    DRDS 支持分布式全局唯一且有序递增的数字序列。满足业务在使用分布式数据库下对主键或者唯一键以及特定场景的需求。
  • 数据库账号权限体系
    DRDS 支持类单机 MySQL 账号和权限体系,确保不同角色使用的账号操作安全。
  • 分布式事务
    DRDS 结合分布式事务套件 GTS,可以支持分布式事务,保证分布式数据库数据一致性。
  • 监控报警
    DRDS 支持对核心资源指标和数据库实例指标的实时监控和报警,如实例 CPU、网络 IO、活跃线程等,帮助您实时发现资源和性能瓶颈。

典型应用场景:

  • 高并发实时交易场景
    面向客户端的电商、金融、O2O、零售等行业普遍存在用户基数大、营销活动频繁、核心交易系统数据库响应日益变慢的问题,制约业务发展。 DRDS 提供线性水平扩展能力,能够实时提升数据库处理能力,提高访问效率,峰值 TPS 达150万+,轻松应对高并发的实时交易场景。
  • 海量数据存储访问场景
    企业客户随着业务的快速发展,业务数据增长迅猛,会产生超过单机数据库存储能力极限的数据,造成数据库容量瓶颈,限制业务发展。DRDS 可以线性扩展存储空间,目前可以支持 200+ MySQL 实例的单数据库集群,提供 PB 级存储能力。可广泛应用于工业制造、智能家居、车联网等超大规模数据存储访问场景。
  • 高性价比数据库解决方案
    政务机构、大型企业、银行等行业为了支持大规模数据存储和高并发数据库访问,传统方案需要强依赖小型机和高端存储等高成本的商业解决方案,以达到服务能力扩展的目的。DRDS 能够利用普通服务器提供阿里巴巴双十一同等处理能力的高性价比国产化数据库解决方案。
  • 低运维成本数据库
    初创型企业初期发展阶段技术积累相对比较薄弱,资金投入有限,业务发展快,数据库的稳定性风险高。DRDS 继承了阿里巴巴多年的分布式数据库技术积累,能够提供简单易用的数据库运维系统,降低企业的技术运维成本,赋予企业强大的数据库支撑能力,为企业发展保驾护航。
  • 数据备份
    企业可以利用 DRDS 将自建数据库数据备份到云上,实现云上的数据备份容灾。

实际应用场景一:大规模在线数据操作

在线实时业务数据库标准:交易、零售、游戏等互联网业务需要大规模OLTP操作,DRDS提供大容量在线数据操作能力和事务支持,满足业务诉求。

能够解决:

  • 事务支持:单分库严格事务支持,跨分库配合GTS支持分布式事务
  • MySQL兼容性:兼容MySQL交互协议和大部分SQL,让业务使用更加平滑
  • 大规模:通过分库分表,提供可扩展的服务容量和存储容量

实际应用场景二:数据高效分片

多种分片方式支持:提供按数字、字符串、时间单独或者混合分片,让操作100亿数据如同操作100万数据高效

能够解决:

  • 大数据高效访问:通过分库分表,让操作聚焦少量数据,提升操作效率
  • 拆分效率:时间拆分,单/双字段拆分,hash算法优化让数据更加均衡
  • 跨分片数据聚合:跨分片聚合函数、order by/group by/limit m,n、join/子查询等支持

实际应用场景三:在线离线数据中转

大容量数据驻留,类MySQL在线操作:当业务收集云下或者端的数据到云上进行数据分析和智能报表,需要一个在存储容量和写入容量都可以扩展的类关系型数据库存在,DRDS通过MySQL兼容、弹性扩展很好地适应了这个诉求。

能够解决

  • 大容量:满足大容量数据存储和数据实时大量写入的诉求
  • 在线操作:解决数据采集端到数据分析端中途数据停留和在线操作变更的诉求

产品链接:阿里云分布式关系型数据库服务DRDS

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