了解 AWS 上可用的主要数据库类型。

你是否曾好奇过亚马逊、奈飞和爱彼迎等市场巨头是如何实时处理数百万个数据点的？答案在于选择合适的数据库。.

数据来自 2024年11月27日，阅读需时19分钟。作者：Skyone

你是否曾好奇过亚马逊、Netflix 和 Airbnb 等市场巨头是如何 实时处理数百万个数据点的？答案在于选择合适的数据库。

随着数字化转型， 云数据库 正逐渐成为一种更高效、更具可扩展性的解决方案。而 AWS（亚马逊网络服务）背景下应运而生，它提供一系列广泛的服务，使企业 能够摆脱本地物理基础设施的束缚 ， 专注于应用程序的开发。

AWS成立于2006年，简化了云计算的访问方式，如今已成为需要快速、安全地扩展业务的企业的标杆。在全球云计算市场（ 2024年第二季度市场规模达782亿美元）中， AWS目前以32%的市场份额领先，为各种规模的企业提供高可用性、安全性和自动扩展能力的保障。

由于可供选择的选项众多， 选择理想的 AWS 服务似乎是一项挑战。为了简化您的选择，本文将探讨 AWS 上可用的主要数据库类型，解释 它们的使用方法和时机、 优缺点以及 实际示例。

祝您阅读愉快！

AWS 数据库概述

AWS 提供多种数据库，满足不同用途——从用于结构化事务的 SQL 数据库到用于非结构化和实时数据的 NoSQL 解决方案。 其最大的优势之一是所有选项均由 AWS 完全托管，无需复杂的维护工作。

为什么这么多公司选择AWS解决方案进行数据管理？让我们在下文中进一步探讨这个问题。.

AWS在数据管理中的重要性。

AWS 在数据管理方面提供安全性、可靠性和灵活性。其数据库配置了高可用性，具备自动复制和灾难恢复功能，从而消除了停机（系统、服务或应用程序不可用）的风险，避免对关键业务运营造成损害。此外，AWS 符合GDPR 等全球法规，为受监管行业提供必要的合规性保障。

2024年， 云计算需求增长了19%，其中许多公司将投资重点转向人工智能解决方案和高级分析。AWS之所以能够取得成功，是因为它通过提供支持海量数据和与人工智能应用集成的服务来满足这一需求。

AWS数据库服务的灵活性和可扩展性。

AWS 数据库解决方案还提供横向和纵向扩展能力。这意味着企业可以根据需求自动增加或减少资源。此外，按需付费模式允许企业仅为实际使用的资源付费，从而优化成本。

另一个关键优势是 全球复制，这意味着数据可以分布在多个区域，从而确保快速访问和持续可用性。

类型 1：关系型数据库（SQL）

关系型数据库与管理和操作它们的标准语言 SQL（结构化查询语言）相关联。

这些数据库广泛应用于需要准确且一致交易的系统中。它们将数据组织成相互连接的表格，从而支持复杂的查询，并确保数据的完整性和安全性 。这类数据库非常适合财务、ERP 和 CRM 系统，因为在这些系统中，错误或不一致是不可接受的。

在AWS上，这类数据库领域有两个突出的服务： Amazon RDS 和 Amazon Aurora。请查看以下更多详情。

亚马逊 RDS

Amazon RDS （关系数据库服务）是一项托管服务，可简化传统数据库的使用。它旨在自动执行备份、更新和崩溃恢复等复杂任务，使团队能够专注于应用程序的开发。

适用场景：适用于需要安全交易和持续可靠数据的财务系统、ERP、CRM 和 电子商务平台。
主要优势（优点）：支持多种数据库引擎，包括 MySQL、 PostgreSQL、 Oracle 和 SQL Server；备份，故障时可快速恢复；垂直扩展能力，可应对高峰需求。
主要挑战（缺点）：大规模应用成本高，持续负载高；不适用于非结构化数据（如照片和视频）或需要横向扩展的项目。.

亚马逊极光

Amazon Aurora是专为提供卓越性能和持续可用性而设计的优化版本。它与MySQL 和PostgreSQL兼容，但在相同成本下可提供高达五倍的性能，并支持跨多个 AWS 区域的自动复制。

适用场景：它非常适合需要高速和持续稳定性的数字银行、订阅平台和在线学习系统。.
主要优势：性能比 MySQL ；跨多个 AWS 区域复制，实现高可用性；自动扩展，无需停机，确保业务连续性。
主要挑战（缺点）：高级应用程序可能需要复杂的配置；与传统的 SQL 数据库相比成本更高。.

类型二：非关系型（NoSQL）数据库

“NoSQL”一词代表“ 不仅仅是 SQL ，表明这些数据库除了关系表之外，还可以支持不同形式的数据组织。

NoSQL 数据库旨在 处理大量不遵循固定模式的非结构化数据（例如用户配置文件、应用程序日志或物联网传感器数据）。与将数据组织成表的 SQL 数据库不同，NoSQL 数据库允许 数据结构更加灵活，支持 JSON 文档和分布式集合等格式。

在 AWS 上， DynamoDB 和 DocumentDB 是最流行的 NoSQL 解决方案。它们各自适用于特定的使用场景，我们将在下文中进行探讨。

Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB 针对 高可用性和低延迟，广泛应用于需要快速操作和自动扩展的应用程序，例如 电子商务、在线游戏和物联网平台。凭借内置的全局复制功能，DynamoDB 可确保数据始终可用， 不受用户地理位置的限制。

适用场景：它非常适合物联网、电子商务平台和游戏，因为在这些领域，低延迟和高全球可用性至关重要。
主要优势：自动可扩展性和集成的全球复制；最低延迟，确保实时响应； 无服务器 （当服务不需要直接服务器管理时），可根据需要进行扩展。
主要挑战（缺点）：数据量大、操作频繁时，成本会迅速增加；它无法像关系数据库那样高效地支持复杂的交易。.

Amazon DocumentDB

Amazon DocumentDB是一种与 MongoDB兼容的解决方案（一种 NoSQL 数据库），旨在存储和查询 JSON 文档。它非常适合处理动态数据 且需要灵活的 记录结构的应用程序（例如，社交媒体平台和内容管理系统）。

适用场景：适用于需要以灵活可扩展的格式存储数百万用户个人资料和帖子的社交网络；CMS（内容管理系统）和处理动态 JSON 文档的平台。
主要优势：与 MongoDB，便于迁移和与现有系统集成；灵活的可扩展性和备份；非常适合需要半结构化数据的应用程序。

主要挑战（缺点）：与自托管版 MongoDB；复杂事务查询存在局限性。

类型 3：内存数据库

内存数据库旨在将信息直接存储在 RAM 中，从而实现即时响应和极低的延迟。它们广泛应用于对性能要求极高的应用，例如多人游戏、流媒体 平台和支付系统，在这些应用中，每一毫秒都至关重要，直接关系到用户体验的流畅度。在 AWS 上， Amazon ElastiCache是领先的内存数据库解决方案，支持 Redis 和 Memcached 这两种主流的缓存引擎。Redis 更适合处理列表和队列等复杂操作，而Memcached 则 提供了一种更轻量级的快速缓存方案。继续阅读了解更多详情。

Amazon ElastiCache

Amazon ElastiCache是一款完全托管的内存数据库解决方案，旨在减轻主数据库的负载并确保实时性能。它适用于会话缓存、消息队列和游戏排名系统。

适用场景：它非常适合在线多人游戏，在这些游戏中，成千上万的玩家同时互动，每个操作都需要在毫秒内处理，以确保流畅的体验；流媒体 平台和金融系统，这些平台和系统需要实时响应才能提供令人满意的体验。
主要优点：近乎零延迟，数据直接存储在内存中；支持 Redis 和 Memcached引擎；水平可扩展性，允许支持大量并发连接。
主要挑战（缺点）：发生故障时存在数据丢失的风险（如果配置不正确）；不建议用于持久存储，因为数据易失。.

类型 4：用于存储图的数据库

图数据库旨在 存储和分析 不同类型数据之间复杂的关联关系，这些关联关系也需要通过它们之间的连接进行分析。其 基于图的结构便于导航和执行 涉及多个节点和关系的查询，而这在传统的关系数据库中是难以实现的。

在AWS上， Amazon Neptune 是此类数据库的领先解决方案。它专为 高性能图查询，并且兼容 Gremlin 和 SPARQL广泛用于图查询的语言。

亚马逊海王星

Amazon Neptune 非常适合需要分析数据之间复杂连接和关系的应用程序。它支持属性图和RDF （资源描述框架）图，为需要在大型互连数据集之间 快速导航的场景提供了强大的解决方案。

适用场景：它非常适合社交网络、需要进行关系分析的知识平台，以及需要根据登录用户的互动和偏好推荐内容的流媒体平台推荐系统。
主要优点：兼容Gremlin 和SPARQL图形语言，便于实现；高性能，可用于导航和查询互连数据；自动管理，具有持续备份和恢复功能。
主要挑战（缺点）：使用图语言的学习曲线陡峭；配置和优化特定查询可能很复杂。.

类型五： 数据仓库

数据仓库旨在存储和处理大量历史数据，从而实现快速而复杂的分析。与针对实时事务查询优化的操作型数据库不同，数据仓库 侧重于分析处理，并广泛用于生成报告和 战略洞察。

在 AWS 上， Amazon Redshift 是满足此类需求的领先服务，它整合不同的数据源，提供快速而深入的洞察。了解更多：

Amazon Redshift

Amazon Redshift是一个完全托管的云数据仓库，旨在高效处理复杂的分析查询。它允许企业集成来自多个来源的数据，并 近乎实时地执行高级分析。

何时使用：它适用于需要整合大量历史数据以进行战略报告和分析的公司，例如商业智能)、财务和营销。

主要优势：对大量数据具有高处理能力，查询速度快；可轻松与其他 AWS 工具和 BI 平台（如 Tableau 和 Power BI）；可自动扩展，根据需求调整资源。
主要挑战（缺点）：数据量大的项目中成本可能会迅速上升；需要进行查询优化以确保最佳性能。.

类型#6：账簿数据库

账本是一种不可变的数据库， 可确保交易的可审计和安全跟踪，这对于合规性和可追溯性至关重要。

在 AWS 上， Amazon QLDB 是此类应用的领先解决方案，可让您准确验证数据库中的所有更改和事务。了解更多信息，请参见下文：

亚马逊 QLDB

Amazon QLDB （量子账本数据库）提供对数据所做的每一次更改的完整且不可篡改的历史记录，并带有用于验证的加密路径。它适用于需要可靠且永久的交易记录，但又不需要复杂区块链基础设施的应用。

何时使用：它非常适合需要维护完整且不可篡改的交易记录以进行审计和监管合规的金融机构和系统，确保数据信任和安全；监管合规和供应链，在这些领域，确保所有交易的可靠和可验证的追踪至关重要。.

主要优势（优点）：保证不可篡改性，完整记录所有更改；无需 区块链，便于实施；
加密可验证性，确保记录数据的完整性。

主要挑战（缺点）：与其他类型的数据库相比，复杂查询的性能较差；随着时间的推移，存储的大量不可变数据会增加成本。.

类型 7：时间序列数据库

时间序列数据库旨在存储和分析随时间变化的数据，例如传感器读数、性能指标和物联网数据。这些数据库支持按时间戳组织数据，并可进行快速准确的查询，因此非常适合持续监控和预测分析。

在 AWS 上， Amazon Timestream 是领先的解决方案，非常适合处理高频累积的大量数据。

亚马逊时间流

Amazon Timestream 旨在 高效地存储和查询时间序列数据。 它按时间顺序组织数据，并允许企业执行实时分析，该系统还能自动压缩和归档数据，从而降低成本。

适用场景：适用于工厂中物联网传感器的监控，需要实时跟踪温度、湿度和振动等指标，以防止故障并确保运行效率；也适用于基础设施和分析应用的监控，需要实时分析数据并按周期进行整理。.

主要优势：针对大量时间数据进行了优化，查询速度快；自动分层存储，可降低与历史数据相关的成本；与 AWS IoT Core 和 Amazon CloudWatch，便于进行实时数据分析。
主要挑战（缺点）：对于更复杂的查询，可能需要复杂的配置；如果数据没有得到妥善归档或优化，成本可能会增加。.

如何选择理想的AWS数据库？

选择合适的数据库看似具有挑战性，但其实并不复杂。. 秘诀在于理解项目的性质。 并将其与 AWS 上可用的选项进行匹配。下面，我们提供一些示例。 关键因素 在选择理想服务之前，请考虑以下几点。.

要存储什么类型的数据？
这是出发点。如果您处理的是结构化数据（适合存储在表格中且需要高度一致性），那么关系型 SQL 数据库（例如 Amazon RDS 或 Amazon Aurora） 是理想之选。另一方面，非结构化或半结构化数据则更适合使用 NoSQL 数据库（例如 Amazon DynamoDB 或 Amazon DocumentDB）。
应用程序需要多快的速度？
对于需要快速响应的应用程序来说，实时性能至关重要。内存数据库（例如 Amazon ElastiCache）直接将信息存储在 RAM 中，从而确保最低延迟。
数据量会有多大？它将如何增长？
请考虑数据量以及可扩展性需求。积累大量历史数据的项目需要能够支持高级分析和战略报告的解决方案。 Amazon Redshift支持复杂的分析，并可与 BI 工具直接集成。另一方面，如果项目涉及随时间变化的数据， Amazon Timestream 是组织和查询时序数据的有效选择。
如何满足完全可追溯性和透明度的需求？需要可追溯性和安全性的应用，例如金融系统和供应链，需要不可篡改的记录。Amazon QLDB 正好满足这一需求：它提供所有操作的可审计记录，并具备加密安全性，而无需复杂的区块链基础设施。
对复杂联系和关系的需求是什么？

复杂的连接和关系需要图数据库来处理。如果您的应用程序需要分析动态关系， Amazon Neptune 是理想的解决方案。它能够浏览和查询图中的互连数据，从而确保高性能和灵活性。

这些解决方案预计需要多少投资？

成本和维护始终是需要考虑的因素。所有 AWS 数据库均由 AWS 托管，无需手动维护。但是，成本会根据服务类型和数据量而有所不同。Amazon DynamoDB遵循 无服务器可以自动扩展，无需人工干预，但监控其使用情况以避免意外情况至关重要。

整合和选择合适的数据库可能充满挑战，尤其是在选项和变量如此之多的情况下。而战略性的方法正是解决这一问题的关键所在。.

在 Skyone，我们帮助企业应对这种复杂性，并通过量身定制的解决方案充分发挥 AWS 的潜力。我们专注于简化数据管理，提供持续支持，并实施满足每位客户特定需求的方案。

凭借 在云计算和自动化领域的专业知识，我们确保每个组织都能获得最佳技术，而无需浪费时间或增加运营复杂性。无论是扩展数字化业务还是集成企业系统，我们都随时准备 指导您的公司完成数字化转型的每一步。

结论

在 AWS 上使用哪种数据库，不仅是技术问题，更是战略问题。正如我们所见，每项服务都针对特定需求： SQL 和 NoSQL 适用于不同类型的数据；内存数据库用于即时响应； 数据仓库 用于深度分析；以及其他面向更特定应用的格式，例如图数据库和时间序列数据库。

了解各种方案固然重要，但更重要的 是理解哪些方案对您的项目当前和未来发展真正有意义。最强大的解决方案并不总是最佳选择。关键在于 将技术与需求相匹配， 以确保敏捷高效的运营，并具备扩展能力。

下面，我们对讨论过的每种数据库类型及其特点进行简要概述：

数据库	AWS 服务	何时使用	好处	挑战
关系型（SQL）	Amazon RDS、Amazon Aurora	财务系统、ERP系统、CRM系统	高度一致性和交易支持。	大批量生产成本高昂
非关系型数据库（NoSQL）	Amazon DynamoDB、Amazon DocumentDB	物联网、电子商务、社交网络	自动可扩展性和低延迟	使用强度越大，成本越高。
铭记	Amazon ElastiCache	游戏、流媒体、金融系统	最低延迟、横向可扩展性，以及与 Redis 和 Memcached 的集成。	配置不当可能导致数据丢失。
图存储	亚马逊海王星	社交平台、推荐系统	快速浏览互联数据。	陡峭的学习曲线
数据仓库	Amazon Redshift	商业智能、财务报告和市场营销。	与商业智能系统集成，并具备强大的处理能力。	需要进行优化以实现高性能。
账簿（不可更改的记录）	亚马逊 QLDB	监管合规与审计	密码学的不可篡改性和可验证性	处理复杂查询时性能有限。
时间序列	亚马逊时间流	传感器监控、物联网	针对时序数据和与 AWS IoT 的集成进行了优化。	复杂配置，用于高级查询。