阿里云nosql叶翔,阿里云nosql数据库

阿里云能解析磁力吗

好像可以，之前我在B站可以直接保存有下载权限的视频到云盘。

云盘是阿里云为云服务器ECS提供的数据块级别的块存储产品，具有低时延、高性能、持久性、高可靠等特点。云盘采用分布式三副本机制，为ECS实例提供99.9999999%的数据可靠性保证。支持在可用区内自动复制您的数据，防止意外硬件故障导致的数据不可用，保护您的业务免于组件故障的威胁。

根据性能分类，云盘包含以下几类产品：

ESSD云盘：基于新一代分布式块存储架构的超高性能云盘产品，结合25GE网络和RDMA技术，单盘可提供高达100万的随机读写能力和更低的单路时延能力。更多详情，请参见ESSD云盘。

建议在大型OLTP数据库、NoSQL数据库和ELK分布式日志等场景中使用。

SSD云盘：具备稳定的高随机读写性能、高可靠性的高性能云盘产品。

建议在I/O密集型应用、中小型关系数据库和NoSQL数据库等场景中使用。

高效云盘：具备高性价比、中等随机读写性能、高可靠性的云盘产品。

建议在开发与测试业务和系统盘等场景中使用。

普通云盘：属于上一代云盘产品，已经逐步停止售卖。

阿里云分布式数据库服务DRDS？谁使用过 简单讲讲！

淘宝开源的TDDL和cobar的结合，放到了阿里云上就是DRDS，是商品，服务，可以购买使用的。可以在阿里云官网上注册免费试用。

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随着互联网时代的到来，计算机要管理的数据量呈指数级别地飞速上涨，而我们却完全无法对用户数做出准确预估。我们的系统所需要支持的用户数，很可能在短短的一个月内突然爆发式地增长几千倍，数据也很可能快速地从原来的几百GB飞速上涨到了几百个TB。如果在这爆发的关键时刻，系统不稳定或无法访问，那么对于业务将会是毁灭性的打击。

伴随着这种对于系统性能、成本以及扩展性的新需要，以HBase、MongoDB为代表的NoSQL数据库和以阿里DRDS、VoltDB、ScaleBase为代表的分布式NewSQL数据库如雨后春笋般不断涌现出来。

本文将会介绍阿里DRDS的技术理念、发展历程、技术特性等内容。

DRDS设计理念

从20世纪70年代关系数据库创立开始，其实大家在数据库上的追求就从未发生过变化：更快的存取数据，可以按需扩缩以承载更大的访问量和更大的数据量，开发容易，硬件成本低，我们可以把这叫做数据库领域的圣杯。

为了支撑更大的访问量和数据量，我们必然需要分布式数据库系统，然而分布式系统又必然会面对强一致性所带来的延迟提高的问题，因为网络通信本身比单机内通信代价高很多，这种通信的代价就会直接增加系统单次提交的延迟。延迟提高会导致数据库锁持有时间变长，使得高冲突条件下分布式事务的性能不升反降（这个具体可以了解一下Amdahl定律），甚至性能距离单机数据库都还有明显的差距。

从上面的说明，我们可以发现，问题的关键并不是分布式事务做不出来，而是做出来了却因为性能太差而没有什么卵用。数据库领域的高手们努力了40年，但至今仍然没有人能够很好地解决这个问题，Google Spanner的开发负责人就经常在他的Blog上谈论延迟的问题，相信也是饱受这个问题的困扰。

面对这个难题，传统的关系数据库选择了放弃分布式的方案，因为在20世纪70~80年代，我们的数据库主要被用来处理企业内的各类数据，面对的用户不过几千人，而数据量最多也就是TB级别。用单台机器来处理事务，用个磁盘阵列处理一下磁盘容量不够的问题，基本上就能解决一切问题了。

然而，信息化和互联网的浪潮改变了这一切，我们突然发现，我们服务的对象发生了根本性变化，从原来的几千人，变成了现在的几亿人，数据量也从TB级别到了PB级别甚至更多。存在单点的单机系统无论如何努力，都会面对系统处理能力的天花板。原来的这条路，看起来是走不下去了，我们必须想办法换一条路来走。

可是，分布式数据库所面对的强一致性难题却像一座高山，人们努力了无数个日日夜夜，但能翻越这座山的日子看来仍然遥遥无期。

于是，有一群人认为，强一致性这件事看来不怎么靠谱，那彻底绕开这个问题是不是个更好的选择？他们发现确实有那么一些场景是不需要强一致事务的，甚至连SQL都可以不要，最典型的就是日志流水的记录与分析这类场景。而去掉了事务和SQL，接口简单了，性能就更容易得到提升，扩展性也更容易实现，这就是NoSQL系统的起源。

虽然NoSQL解决了性能和扩展性问题，但这种绕开问题的方法给用户带来了很多困扰，系统的开发成本也大大提升。这时候就有另外一群人，他们觉得用户需要SQL，觉得用户也需要事务，问题的关键在于我们要努力地往圣杯的方向不断前进。在保持系统的扩展性和性能的前提下，付出尽可能小的代价来满足业务对数据库的需要。这就是NewSQL这个理念的由来。

DRDS也是一个NewSQL的系统，它与ScaleBase、VoltDB等系统类似，都希望能够找到一条既能保持系统的高扩展性和高性能，又能尽可能保持传统数据库的ACID事务和SQL特性的分布式数据库系统。

DRDS发展历程

在一开始，TDDL的主要功能就是做数据库切分，一个或一组SQL请求提交到TDDL，TDDL进行规则运算后得知SQL应该被分发到哪个机器，直接将SQL转发到对应机器即可（如图1）。

图1 TDDL数据库切分

开始的时候，这种简单的路由策略能够满足用户的需要，我们开始的那些应用，就是通过这样非常简单的方式完成了他所有的应用请求。我们也认为，这种方案简单可靠，已经足够好用了。

然而，当我们服务的应用从十几个增长到几百个的时候，大量的中小应用加入，大家纷纷表示，原来的方案限制太大，很多应用其实只是希望做个读写分离，希望能有更好的SQL兼容性。

于是，我们做了第一次重大升级，在这次升级里，我们提出了一个重要的概念就是三层架构，Matrix对应数据库切分场景，对SQL有一定限制，Group对应读写分离和高可用场景，对SQL几乎没有限制。如图2所示。

图2 数据库升级为三层架构

这种做法立刻得到了大家的认可，TDDL所提供的读写分离、分库分表等核心功能，也成为了阿里集团内数据库领域的标配组件，在阿里的几乎所有应用上都有应用。最为难得的是，这些功能从上线后，到现在已经经历了多年双11的严酷考验，从未出现过严重故障（p0、p1级别故障属于严重故障）。数据库体系作为整个应用系统的重中之重，能做到这件事，真是非常不容易。

随着核心功能的稳定，自2010年开始，我们集中全部精力开始关注TDDL后端运维系统的完善与改进性工作。在DBA团队的给力配合下，围绕着TDDL，我们成功做到了在线数据动态扩缩、异步索引等关键特征，同时也比较成功地构建了一整套分布式数据库服务管控体系，用户基本上可以完全自助地完成整套数据库环境的搭建与初始化工作。

大概是2012年，我们在阿里云团队的支持下，开始尝试将TDDL这套体系输出到阿里云上，也有了个新的名字：阿里分布式数据库服务（DRDS），希望能够用我们的技术服务好更多的人。

不过当我们满怀自信地把自己的软件拿到云上的时候，却发现我们的软件距离用户的要求差距很大。在内部因为有DBA的同学们帮助进行SQL review，所以SQL的复杂度都是可控的。然而到了云上，看了各种渠道提过来的兼容性需求，我们经常是不自觉地发出这样的感叹：“啊？原来这种语法MySQL也是可以支持的？”

于是，我们又进行了架构升级，这次是以兼容性为核心目标的系统升级工作，希望能够在分布式场景下支持各类复杂的SQL，同时也将阿里这么多年来在分布式事务上的积累都带到了DRDS里面。

这次架构升级，我们的投入史无前例，用了三年多才将整个系统落地完成。我们先在内部以我们自己的业务作为首批用户上线，经过了内部几百个应用的严酷考验以后，我们才敢拿到云上，给到我们的最终用户使用。

目前，我们正在将TDDL中更多的积累输出到云上，同时也努力优化我们的用户界面。PS：其实用户界面优化对我们这种专注于高性能后端技术的团队来说，才是最大的技术挑战，连我也去学了AngularJS，参与了用户UI编。

DRDS主要功能介绍

发展历史看完了，下面就由我来介绍一下目前我们已经输出到云上的主要功能。

【分布式SQL执行引擎】

分布式SQL引擎主要的目的，就是实现与单机数据库SQL引擎的完全兼容。目前我们的SQL引擎能够做到与MySQL的SQL引擎全兼容，包括各类join和各类复杂函数等。他主要包含SQL解析、优化、执行和合并四个流程，如图3中绿色部分。

图3 SQL引擎实现的主要流程

虽然SQL是兼容的，但是分布式SQL执行算法与单机SQL的执行算法却完全不同，原因也很简单，网络通信的延迟比单机内通信的延迟大得多。举个例子说明一下，我们有份文件要从一张纸A上誊写到另外一张纸B上，单机系统就好比两张纸都在同一个办公室里，而分布式数据库则就像是一张纸在北京，一张纸在杭州。

自然地，如果两张纸在同一个办公室，因为传输距离近，逐行誊写的效率是可以接受的。而如果距离是北京到杭州，用逐行誊写的方式，就立刻显得代价太高了，我们总不能看一行，就打个“飞的”去杭州写下来吧。在这种情况下，还是把纸A上的信息拍个照片，【一整批的】带到杭州去处理，明显更简单一些。这就是分布式数据库特别强调吞吐调优的原因，只要是涉及到跨机的所有查询，都必须尽可能的积攒一批后一起发送，以减少系统延迟提高带来的不良影响。

【按需数据库集群平滑扩缩】

DRDS允许应用按需将新的单机存储加入或移出集群，DRDS则能够保证应用在迁移流程中实现不停机扩容缩容。

图4 DRDS按需进行平滑扩缩

在内部的数据库使用实践中，这个功能的一个最重要应用场景就是双11了。在双11之前，我们会将大批的机器加入到我们的数据库集群中，抗过了双11，这批机器就会下线。

当DRDS来到云上，我们发现双11其实不仅仅只影响阿里内部的系统。在下游的各类电商辅助性系统其实也面对巨大压力。在双11前5天，网聚宝的熊总就找到我说，担心撑不过双11的流量，怕系统挂。于是我们就给他介绍了这个自动扩容的功能怎么用，他买了一个月的数据库，挂接在DRDS上。数据库能力立刻翻倍，轻松抗过了双11，也算是我印象比较深刻的一个案例了。

因为我们完全无法预测在什么时间点系统会有爆发性的增长，而如果在这时候系统因为技术原因不能使用，就会给整个业务带来毁灭性的影响，风口一旦错过，就追悔莫及了。我想这就是云计算特别强调可扩展能力的原因吧。

【小表广播】

小表广播也是我们在分布式数据库领域内最常用的工具之一，他的核心目的其实都是一个——尽可能让查询只发生在单机。

让我们用一个例子来说明，小表广播的一般使用场景。

图5 小表广播场景

图5中，如果我想知道买家id等于0的用户在商城里面买了哪些商品，我们一般会先将这两个表join起来，然后再用where平台名=”商城” and buyerID = 0找到符合要求的数据。然而这种join的方式，会导致大量的针对左表的网络I/O。如果要取出的数据量比较大，系统延迟会明显上升。

这时候，为了提升性能，我们就必须要减少跨机join的网络代价。我们比较推荐应用做如下处理，将左表复制到右表的每一个库上。这样，join操作就由分布式join一下变回到本地join，系统的性能就有很大的提升了，如图6所示。

图6

【分布式事务套件】

在阿里巴巴的业务体系中存在非常多需要事务类的场景，下单减库存，账务，都是事务场景最集中的部分。

而我们处理事务的方法却和传统应用处理事务的方案不大一样，我们非常强调事务的最终一致性和异步化。利用这种方式，能够极大地降低分布式系统中锁持有的时间，从而极大地提升系统性能。

图7 DRDS分布式事务解决套件

这种处理机制，是我们分布式事务能够以极低成本大量运行的最核心法门。在DRDS平台内，我们将这些方案产品化，为了DRDS的分布式事务解决套件。

利用他们，能够让你以比较低的成本，实现低延迟，高吞吐的分布式事务场景。

DRDS的未来

阿里分布式数据库服务DRDS上线至今，大家对这款产品的热情超出了我们的预期，短短半年内已经有几千个申请。

尽管还在公测期，但是大家就已经把关系到身家性命的宝贵在线数据业务放到了DRDS上，我能够感受到这份沉甸甸的信赖，也不想辜负这份信赖。

经过阿里内部几千个应用的不断历练，DRDS已经积累出一套强大的分布式SQL执行引擎和和一整套分布式事务套件。

我也相信，这些积累能够让用户在基本保持单机数据库的使用习惯的前提下，享受到分布式数据库高性能可扩展的好处。

在平时的DRDS支持过程中，我面对最多的问题就是，DRDS能不能够在不改变任何原有业务逻辑和代码的前提下，实现可自由伸缩和扩展呢？十分可惜的是，关系数据库发展至今，还没有找到既能保留传统数据库一切特性，又能实现高性能可扩展数据库的方法。

然而，虽不能至，吾心向往之！我们会以“可扩展，高性能”为产品核心，坚定地走在追寻圣杯的路上，并坚信最终我们一定能够找寻到它神圣的所在。

作者简介：王晶昱，花名沈询，阿里巴巴资深技术专家。目前主要负责阿里的分布式数据库DRDS（TDDL）和阿里的分布式消息服务ONS（RocketMQ/Notify）两个系统。

阿里云的主要产品

阿里云的产品致力于提升运维效率，降低IT成本，令使用者更专注于核心业务发展。

云服务器ECS

一种简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务。助您快速构建更稳定、安全的应用。提升运维效率，降低IT成本，使您更专注于核心业务创新。

云引擎ACE

一种弹性、分布式的应用托管环境，支持Java、PHP、Python、Node.js等多种语言环境。帮助开发者快速开发和部署服务端应用程序，并简化系统维护工作。搭载了丰富的分布式扩展服务，为应用程序提供强大助力。

弹性伸缩

根据用户的业务需求和策略，自动调整其弹性计算资源的管理服务。其能够在业务增长时自动增加ECS实例，并在业务下降时自动减少ECS实例。　

一种即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于飞天分布式系统和高性能存储，RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和PPAS（高度兼容Oracle)引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案。

开放结构化数据服务OTS

构建在阿里云飞天分布式系统之上的 NoSQL数据库服务，提供海量结构化数据的存储和实时访问。OTS 以实例和表的形式组织数据，通过数据分片和负载均衡技术，实现规模上的无缝扩展。应用通过调用 OTS API / SDK 或者操作管理控制台来使用 OTS 服务。

开放缓存服务OCS

在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应。

键值存储KVStore for Redis

兼容开源Redis协议的Key-Value类型在线存储服务。KVStore支持字符串、链表、集合、有序集合、哈希表等多种数据类型，及事务（Transactions）、消息订阅与发布（Pub/Sub）等高级功能。通过内存+硬盘的存储方式，KVStore在提供高速数据读写能力的同时满足数据持久化需求。

数据传输

支持以数据库为核心的结构化存储产品之间的数据传输。 它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。 数据传输的底层数据流基础设施为阿里双11异地双活基础架构， 为数千下游应用提供实时数据流，已在线上稳定运行3年之久。

对象存储OSS

阿里云对外提供的海量、安全和高可靠的云存储服务。RESTFul API的平台无关性，容量和处理能力的弹性扩展，按实际容量付费真正使您专注于核心业务。

归档存储

作为阿里云数据存储产品体系的重要组成部分，致力于提供低成本、高可靠的数据归档服务，适合于海量数据的长期归档、备份。

消息服务

一种高效、可靠、安全、便捷、可弹性扩展的分布式消息与通知服务。消息服务能够帮助应用开发者在他们应用的分布式组件上自由的传递数据，构建松耦合系统。

CDN

内容分发网络将源站内容分发至全国所有的节点，缩短用户查看对象的延迟，提高用户访问网站的响应速度与网站的可用性，解决网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题。 负载均衡

对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务。负载均衡可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。

专有网络VPC

帮助基于阿里云构建出一个隔离的网络环境。可以完全掌控自己的虚拟网络，包括选择自有 IP 地址范围、划分网段、配置路由表和网关等。也可以通过专线/VPN等连接方式将VPC与传统数据中心组成一个按需定制的网络环境，实现应用的平滑迁移上云。

开放数据处理服务ODPS

由阿里云自主研发，提供针对TB/PB级数据、实时性要求不高的分布式处理能力，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。阿里巴巴的离线数据业务都运行在ODPS上。

采云间DPC

基于开放数据处理服务（ODPS）的DW/BI的工具解决方案。DPC提供全链路的易于上手的数据处理工具，包括ODPS IDE、任务调度、数据分析、报表制作和元数据管理等，可以大大降低用户在数据仓库和商业智能上的实施成本，加快实施进度。天弘基金、高德地图的数据团队基于DPC完成他们的大数据处理需求。

批量计算

一种适用于大规模并行批处理作业的分布式云服务。批量计算可支持海量作业并发规模，系统自动完成资源管理，作业调度和数据加载，并按实际使用量计费。批量计算广泛应用于电影动画渲染，生物数据分析，多媒体转码，金融保险分析等领域。

数据集成

阿里集团对外提供的稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，为阿里云大数据计算引擎(包括ODPS、分析型数据库、OSPS)提供离线(批量)、实时(流式)的数据进出通道。

DDoS防护服务

针对阿里云服务器在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠。免费为阿里云上客户提供最高5G的DDoS防护能力。

安骑士

阿里云推出的一款免费云服务器安全管理软件，主要提供木马文件查杀、防密码暴力破解、高危漏洞修复等安全防护功能。

阿里绿网

基于深度学习技术及阿里巴巴多年的海量数据支撑， 提供多样化的内容识别服务，能有效帮助用户降低违规风险。

安全网络

一款集安全、加速和个性化负载均衡为一体的网络接入产品。用户通过接入安全网络，可以缓解业务被各种网络攻击造成的影响，提供就近访问的动态加速功能。

DDoS高防IP

针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠。

网络安全专家服务

在云盾DDoS高防IP服务的基础上，推出的安全代维托管服务。该服务由阿里云云盾的DDoS专家团队，为企业客户提供私家定制的DDoS防护策略优化、重大活动保障、人工值守等服务，让企业客户在日益严重的DDoS攻击下高枕无忧。

服务器安全托管

为云服务器提供定制化的安全防护策略、木马文件检测和高危漏洞检测与修复工作。当发生安全事件时，阿里云安全团队提供安全事件分析、响应，并进行系统防护策略的优化。

渗透测试服务

针对用户的网站或业务系统，通过模拟黑客攻击的方式，进行专业性的入侵尝试，评估出重大安全漏洞或隐患的增值服务。

态势感知

专为企业安全运维团队打造，结合云主机和全网的威胁情报，利用机器学习，进行安全大数据分析的威胁检测平台。可让客户全面、快速、准确地感知过去、现在、未来的安全威胁。

云监控

一个开放性的监控平台，可实时监控您的站点和服务器，并提供多种告警方式（短信，旺旺，邮件）以保证及时预警，为您的站点和服务器的正常运行保驾护航。

访问控制

一个稳定可靠的集中式访问控制服务。您可以通过访问控制将阿里云资源的访问及管理权限分配给您的企业成员或合作伙伴。 日志服务

针对日志收集、存储、查询和分析的服务。日志服务可收集云服务和应用程序生成的日志数据并编制索引，提供实时查询海量日志的能力。

开放搜索

解决用户结构化数据搜索需求的托管服务，支持数据结构、搜索排序、数据处理自由定制。 开放搜索为您的网站或应用程序提供简单、低成本、稳定、高效的搜索解决方案。

媒体转码

为多媒体数据提供的转码计算服务。它以经济、弹性和高可扩展的音视频转换方法，将多媒体数据转码成适合在PC、TV以及移动终端上播放的格式。

性能测试

全球领先的SaaS性能测试平台，具有强大的分布式压测能力，可模拟海量用户真实的业务场景，让应用性能问题无所遁形。性能测试包含两个版本，Lite版适合于业务场景简单的系统，免费使用；企业版适合于承受大规模压力的系统，同时每月提供免费额度，可以满足大部分企业客户。

移动数据分析

一款移动App数据统计分析产品，提供通用的多维度用户行为分析，支持日志自主分析，助力移动开发者实现基于大数据技术的精细化运营、提升产品质量和体验、增强用户黏性。 阿里云旗下万网域名，连续19年蝉联域名市场NO.1，近1000万个域名在万网注册！除域名外，提供云服务器、云虚拟主机、企业邮箱、建站市场、云解析等服务。2015年7月，阿里云官网与万网网站合二为一，万网旗下的域名、云虚拟主机、企业邮箱和建站市场等业务深度整合到阿里云官网，用户可以网站上完成网络创业的第一步。

阿里云的mysql数据库 购买注意什么

按照你的需求来购买，比如 ： 数据库选型（mysql，nosql） 内存多大 磁盘多大 等等

知乎上有哪些比较活跃的数据库领域大牛

阿里云数据库团队比较熟，随手梳理了以下

丁奇：MySQL社区核心成员。专注于数据存储系统、MySQL 源码研究和改进、MySQL 性能优化和功能改进。

子嘉：Redis中国用户会发起人，Redis技术大学校长

叶翔：MongoDB江浙地区用户会主席

在此之前也是淘宝Tair分布式KV系统的技术负责人，负责过阿里云Memcache，Redis服务等，在阿里集团工作8年，一直在做NoSQL相关的技术。

德歌：阿里云 PostgreSQL技术负责人，PostgreSQL中国技术大学校长、GreenPlum源码深度研究者

彭立勋：参与了ACMUG（MySQL中国用户组）的发起和组建，担任副主席和杭州地区的组织者。MariaDB基金会唯一的中国成员

萧少聪：PostgreSQL 中国社区主席