阿里云分布式数据库，阿里云非关系型数据库

阿里云分布式关系型数据库（DRDS）

Distribute Relational Database Service（DRDS）是分布式关系型数据库，它主要是一种水平拆分、可平滑扩容、读写分离的在线分布式数据库服务。

DRDS在使用的过程中存在于我们的应用和数据库之间，当单台的RDS没有办法满足我们大型业务的需要和支撑的时候，利用DRDS可以去增加更多RDS的服务的节点。DRDS在中间起到了一个转发的效果，所以DRDS本身是不存数据的，数据还是存在于RDS中。DRDS对于应用层是透明的，用户在使用DRDS的时候和直接使用RDS没有感观上的差别。

DRDS 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。

DRDS的主要功能：

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?将数据按照某一个字段值（字符串为hash值）mod进行分库。

?如同单个RDS的体验，兼容90%MySql的SQL。

2、读写分离

?配合RDS 只读实例，让读权重配比动态化，从而实现读流量的准实时调整。

3、自主运维

?分布式数据库从接入到运维（DDL,DML）如同单个数据库体验。

4、平滑扩容

?可逐个添加RDS实例完成分布式数据库扩容（需要手动配置）。

5、全局唯一ID

?保持全局唯一但不递增，高可用。

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200万+，轻松应对高并发的实时交易场景。

案例：

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。广泛应用于互联网、金融、工业制造等超大规模数据存储访问场景。

案例：

超大数据规模在线实时分析场景

在线业务实时分析可使用DRDS分析型只读实例，对海量数据规模下的多表关联、聚合、排序、子查询操作可秒级返回处理结果。通过物理资源隔离的方式，降低业务架构的链路复杂度，无需进行额外的数据同步操作，节省运维及预算成本。

在、离线数据中转场景

当业务收集云下或端的数据至云上进行数据分析和智能报表时，DRDS 提供存储容量与并发吞吐均可线性扩展的能力，以帮助业务完成数据中转或分析结果存储的诉求。

数据高效多维分片场景

企业客户根据自身多种应用系统的不同特点选择对应的拆分方式进行数据分片。DRDS 支持多种分片方式，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。

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。

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