近两年，随着云环境的成熟，很多企业的业务都在向云端迁移。于是，“云数据库”成为最时髦词汇之一，被AWS、微软、阿里、华为等大厂推崇。那么，对于用户来说，他们如何看待云数据库的发展现状，到底哪些因素才是他们选型的关键点？老王的经历，或许能从一定程度上说明中国云数据库发展现状。

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老王的心路历程

A网站，是国内大型社交媒体之一，老王是这家网站的DBA。像很多人说的一样，好的架构从来都不是设计出来的，而是演进出来的，数据库也是如此。从商业数据库到开源数据库，再到云数据库，老王是数据库变革的最直接见证者和推动者。

起初，A网站日活跃用户达到1.5个亿。用户注册时，需要给每一个用户分配独立的ID，并保存用户名、密码、出生日期、单位等信息。另外，登录后要对消息、关注、查找、评论、转发等进行管理。这家网站的数据库采用的是标准结构，按照读写分离设计，主库承担写，从库承担访问，如果访问压力过大，就通过扩容从库的数量获得扩展能力。并且，所有业务按照用户、内容和关系进行垂直划分，使用单独的数据库。

之后，随着移动互联网的快速发展，A网站注册用户数也跟着疯涨，原有的数据库呈现前所未有的压力。为了支持业务高速发展需求，只能采购性能更好的硬件设备，对各功能模块分别独立存储，并对海量业务数据进行二次拆分。由于没有时间进行架构改造，只能通过购买硬件设备来支撑核心业务。那时，feed系统重度依赖MySQL，最高并发的时候，MySQL写入QPS飚到过4W。由于数据库性能问题，直接导致网站瘫痪，用户流失，当时的场景，老王至今记忆犹新。为了保障查询的性能指标，老王及其团队成员对索引和内容进行了拆分，各自分了很多端口，每个端口分出了很多的DB。

经过改造后的数据库，已经逐步趋于稳定，但是当峰值出现的时候，MySQL依然有查询慢的问题。并且，对于运维人员来说，运营维护不够自动化。为了解决这些问题，老王开始研究云端迁移的问题。

自建云端MySQL，还是选择成熟的云数据库？

为了保持数据的一致性，老王最开始考虑的是在云服务器上自建MySQL数据库。

毕竟MySQL是一个有着20多年历史的开源数据库，也是最流行的互联网开源数据库。尤其是MySQL升级到MySQL 8.0后，已经做了很多优化，有很多新特征。比如：支持了json的数据类型，实现了json数据类型的读取和访问，支持NOSQL接口等。

自建云端MySQL，便拥有了云的特征，包括：高可用，可弹性扩展，可简化运维等。但是，自建云端MySQL的弊端也非常明显：首先，云服务器成本太高，需要做软、硬件的配置。其次，自建数据库需要DBA自己来维护，安全性很难保证。尤其是由硬件故障导致的安全隐患，很难控制。还有，DBA的水平问题，也决定了数据库的稳定性。其三，部署周期太长，需要采购硬件，找机房托管，重新部署。对于老王来说，他们没有更多的人力、物力来解决这些问题。自建云端MySQL，无异于在给自己“挖坑”。

所以，老王决定还是直接选用成熟的解决方案。于是，“云数据库”跳入他的眼帘。

放眼望去，市场上可选的“云数据库”有很多。包括：AWS的Amazon Aurora，阿里的PolarDB、华为的云数据库MySQL等。如何去选型?

老王综合评估了下，认为有几点很重要：

第一，必须选择大品牌。A网站是大型社交网站，数据库就是企业的全部价值，老王不能拿网站的命运和自己的职业生涯做赌注。所以，云数据库产品必须位列前三。而AWS是全世界第一大云计算提供商，占据了大部分市场份额。

第二，必须选择成熟的解决方案。选择把数据库迁移到云端，就是为了获得更好的性能，但是更高的性能要是以可靠性为代价，老王宁愿保持现状。况且，云数据库在中国毕竟是一个新概念，如果没有成熟的案例，老王不能去当这个“小白鼠”。从这点考虑， Amazon Aurora无疑最占优势。Amazon Aurora发布于2015年，经过三年的验证，已经得到了Autodesk、TIBCO、亚利桑那州立大学、通用电气、BMC、每日新闻等诸多客户的肯定。

第三，要在具备更高性能的基础上，兼容MySQL。Aurora的性能，毋庸置疑，作为云数据库领域的顶级代表作，其吞吐能力无人能及。很多数据库产品都把Aurora当做标杆，参考Aurora的架构去做。另外，做数据库最大的挑战就是兼容性。如果兼容性差，会让迁移成本高出很多倍，这也是为什么说中间件和分库分表是反人类方案的根本原因。Aurora恰好具备兼容性特点，完全可以覆盖MySQL和PostgreSQL。

第四，可托管。老王希望使用云数据库以后，可以减轻数据库维护压力。无需担心硬件、软件补丁、设置、配置或备份等数据库管理任务。并且，云数据库解决方案能提供自动监控功能，能够自动持续监控并将其备份到存储服务中，可以实现更精细的时间点恢复。在这一点上，Amazon Aurora也完胜同类解决方案。

第五，在数据库迁移过程中，不能影响业务运行。Amazon Aurora能快速启动，可直接连接到源数据库和目标数据库，能把停机时间缩到最短。用户可通过AWS DMS 创建表、加载数据并使其保持同步，随时将应用程序切换到目标。

如何迁移?

从本地MySQL到云Amazon Aurora，老王是如何迁移的呢?

从Amazon官网的迁移手册来看，Amazon Aurora有多种不同的迁移方法。A网站选择的是Percona XtraBackup备份工具，能支持全备及增量备份等。对比MySQLdump，XtraBackup 备份的是数据库的二进制数据及日志，并且文件可压缩得更小。这样，无论是备份和还原，速度都更快。

安装完备份工具后，再备份MySQL数据库，然后将备份 MySQL 文件上传到 Amazon S3。最后，在 Aurora Console 中还原备份文件到 Amazon Aurora。

数据库实例和实例监控

    为了进一步优化成本并满足多个应用程序的额外要求，A网站执行了以下步骤：

1，根据 CPU 利用率自动调整 Aurora 副本的数量。不再持续运行多个副本，仅在需要时增加副本。

2，为所有集群部署Aurora快照工具，从而自动复制快照并实施30天的快照保留规则。使用控制台操作快照注入，Binlog复制的只读副本，DMS也可以访问数据库，并设置为源或者目标。

3，采用全量MySQLdump加增量Replication方式。但是，在 MySQLdump 导出数据并复制到目标数据库这段时间内，主库要设置为只读，避免新数据写入。

4，启用 CloudWatch Logs，创建 CloudWatch 指标和警报，从而持续监控 Aurora 数据库集群中的活动。

5，在决定迁移前，要做兼容性测试。我们可以定义Aurora的Master节点容量大小，临时测试环境可以使用t系列的机型，生产环境可以使用r系列的机型。可根据生产的压力选择合适大小的机型。

最终，A网站非常成功地把MySQL上的数据迁移到了Amazon Aurora。综合来看，在性能上高于原来的5倍，的确不只是传说。Amazon Aurora大大提高了原有数据库的性能和可扩展性，并且优化了成本。在峰值期间，系统能收到高于原来至少10倍的请求。

性能表现

    自此，老王终于可以松一口气了。未来，他想把更多的关注点放在更有价值的业务上，而不是每天被各种纷繁复杂的琐事，忙得焦头烂额。

写在最后：

Amazon Aurora，一个最有魅力的极光女神，创造了全球云数据库之最。对于中国用户来说，很多人可能不怀疑他的技术能力，但是对于本地服务是否给力，心存疑虑。其实，AWS早已在布局中国市场，由光环新网运营的AWS中国(北京)区域和西云数据运营的中国(宁夏)区域提供与全球各地的其他 AWS 区域相似的技术服务平台。开发人员可以在中国境内轻松、高效地部署基于云的应用程序，使用相同的 API、协议和与 AWS 全球客户无差别的操作标准。

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