自建业务数据库正在面临的挑战
1. 有活动上线，压力突增，数据库却来不及扩容了；
2. 采用读写分离，刚更新的数据，却查询不到了；
3. 数据的主从复制经常中断；
4. 多台应用服务器用同一台数据库，高并发下性能出现问题了；
5. 数据库数据量持续增长（TB级别），业务发展速度快，没有时间和资源做分库/分表改造；
6. 库备份会锁表，需要和业务错峰进行；
云数据库的优势
阿里云数据库全面超越自建数据库，众多顶尖专家，业内名流加持，开源数据库内核优化，拥有业界领先的数据库自研能力，客户场景覆盖最全面。
云上业务数据库选型及迁移方案
MySQL生态的痛点问题及迁移方案
痛点问题
库备份会锁表，需要和业务错峰进行；
数据量持续增长（TB级别），业务发展速度快，没有时间做分库/分表改造；
采用读写分离，刚更新的数据，却查询不到；
压⼒突增，数据库来不及扩容；
多台应用服务器同一台数据库，高并发下性能出问题；
主从复制经常中断
云数据库RDS（MySQL版本）
a) 使用范围：
适用数据量在2T以下
按线下版本，选择RDS对应的MySQL版本（5.5，5.6，5.7或8.0）
b) 迁移工具：
使用DTS工具的数据迁移、数据实时同步功能；完成数据的全量和增量同步，同时支持数据回流到线下mysql源库。
c) 优势：
99.95%的服务可用性；
99.9999%的数据可靠性；
系统安全性：防DDoS攻击，云上自动的及时修复各种数据库安全漏洞；
数据库备份：自动备份；
部署扩容：快速部署，弹性扩容，极低人工运维
监控与报警：CloudDBA提供了自动的对磁盘、IOPS、CPU、网络流量等关键指标的监控和告警机制。
云数据库PolarDB for MySQL（并发读优化）
a) 适用范围：
数据量即将超过2T；
利用只读实例做读写分离，但是数据同步的延迟高，
大规模数据量的升级等场景，花费时间过长，影响业务连续性
目前支持mysql 5.6 版本
b) 迁移工具：
使用DTS工具的数据迁移、数据实时同步功能，完成数据的全量和增量同步
c) 优势：
弹性：自动扩容，无需规划，对于具有周期性，波峰波谷明显的业务有明显受益；
全局读一致性：读写分离，刚被更新的数据实时能查询到；
集群存储按需付费：高可用节点能用来作只读节点，多副本下存储成本控制；
零开发成本迁移：数据库迁移SQL无需重新设计、适配和联调等工作。
高可用性：Active-Active架构，可读写的主节点与只读节点间可以做failover
分布式数据库DRDS+RDS（MySQL版本）（并发写优化）
a) 适用范围：
云下使用了读写分离，但当面临高并发写入的时候，仍然无法很好支撑，需要更好的性能。
b) 迁移工具：
无直接工具使用，需要客户（伙伴）进行一定的改造。
c) 优势：
水平拆分：贴合业务的拆分方案，让操作聚焦少量数据，利用分布式特性，提升操作效率；
扩展性：分库分表本身是增加可读写的实例，因为读写性能都会提升；
分布式事务：可以根据场景要求设置事务的策略级别，以达到AP或者CP的效果
弹性：通过增减节点，让数据服务容量得到线性增加
全局唯一数字ID：为满足高性能写入，设置全局递增ID
安全性：SQL审计功能
Oracle生态的痛点问题及迁移方案
痛点问题
集中式架构，海量数据（1T，1亿条）后效率急剧下降
对于数据的升级硬件需要迁移数据，升级周期长，无法从容应对突如其来的业务高峰；
RAC集群架构看起来很美好，但是在多节点（>8个）以后性能无法按节点数线性提升；
灾备系统DG，会浪费一整套同样的硬件完全无法承担负载，Active DG需要另外购买一整套企业版+ADG license，远超硬件投资
云数据库RDS（PPAS版本）
a) 适用范围：
高度兼容Oracle语法；兼容范围涵盖：PL/SQL、数据类型、高级函数、表分区等；
涉及到存储过程触发器等功能需要PLSQL到Jave的转换改造；
b) 迁移工具：
评估和迁移工具ADAM
c) 优势：
对Oracle的高度兼容：兼容Oracle数据类型、PL/SQL，比其他迁移方案降低90%工作量；
同城容灾：HA企业级架构全双冗余保障，同城双中心；
存储的低成本：基于OSS云存储实现外部表处理，原理上用户空间无限扩展；满足数据冷热生命周期的管理需求；
高性能表分区：提供高性能表分区实现，兼容Oracle语法；
云数据库PolarDB-O
a) 适用范围：
自建Oracle数据库的版本为9i、10g、11g或12c版本；
兼容Oracle引擎，存储容量最高可达100TB，单库最多可扩展到16个节点，适用于企业多样化的数据库应用场景；
b) 迁移工具：
使用ADAM将自建Oracle数据库的结构迁移至PolarDB-O集群，然后使用DTS进行数据迁移；
c) 优势：
良好的兼容性：100+函数及数据库包、PL/SQL语法、表分区语法、Hint优化标记、类AWR性能分析报告、DUAL表、序列；
使用习惯的连续性：后续业务开发依然可以用Oracle语法；
云数据库RDS（MySQL版本）
a) 适用范围：
数据量小于100G；并且没有使用Oracle的高级功能；
涉及数据模型重构等改造工作；
b) 迁移工具：
评估和迁移工具ADAM；
c) 优势：
更低的成本；
更开放的社区和技术生态；
分布式数据库DRDS+RDS（MySQL版本）
a) 适用范围：
拥抱开源生态，能接受数据库类型的转换；
高并发写的需求，读写分离的需求，希望具有比Oracle更好的扩展性，更低的扩展成本；
涉及语法修改，数据模型重构等改造工作；
b) 迁移工具：
评估和迁移工具ADAM；
c) 优势：
分库分表：贴合业务的拆分方案，让操作聚焦少量数据，利用分布式特性，提升操作效率；
扩展性：分库分表本身是增加可读写的实例，因为读写性能都会提升；
分布式事务：可以根据场景要求设置事务的策略级别，以达到AP或者CP的效果
弹性：通过增减节点，让数据服务容量得到线性增加
全局唯一数字ID：为满足高性能写入，设置全局递增ID
安全性：SQL审计功能
SQL Server生态的痛点问题及迁移方案
痛点问题
运维成本的增加，license费用的持续增高；
需要读写分离的方案，满足高并发读的需求；
需要主备架构，满足容灾的需求
云数据库RDS（SQL Server版本）
a) 适用范围：
支持2012标准版，2012企业版，2016标准版，2016企业版，2012web版本、2017企业集群版。
线下购买独立实例成本昂贵的问题；
需要更快速便捷的数据库备份、迁移等功能；
b) 迁移工具：
1. 基于全量备份和增量备份的上云路径（业务中断时间控制在分钟级别）：
使用SSMS备份本地数据库；
上传备份到OSS（openAPI或者OSSbrowser）；
从OSS备份恢复数据库；
2. 基于DTS的迁移（业务不停服务的情况下，数据库迁移上云）：
使用DTS的表结构迁移、全量数据迁移以及增量数据迁移；
c) 优势：
高可用：拥有秒级主备库切换能力，且还支持跨机房容灾切换。主备库数据都是三份拷贝，数据可靠性比9个9更高；
分布式事务：实现100%支持分布式事务和Linked Server，在同一个VPC内，可以自由创建Linked Server，实现跨库查询和分布式事务；
备份数据上云：支持将原生SQL Server备份文件上传到同地域OSS上，然后利用一键恢复至云数据库，引擎层面实现100%兼容；
云数据库RDS（SQL Server 2017集群版）
a) 适用范围：
严格高可用性需求，例如金融行业等
读写分离的需求；
迁移到RDS for SQL Sever 2017的集群版本
b) 迁移工具：
评估工具Database Assessment Tool
迁移工具：DTS
c) 优势：
高可用、读写分离，最大支持一主一备高可用架构和七个只读实例，支持横向扩展集群读能力；
适用场景：
利用只读实例分担流量高峰读请求；
独立隔离分析任务到只读实例。
PG生态的痛点问题及迁移方案
痛点问题
扩容的挑战，扩容花费的时间长；
数据库并发性问题： pg采用抢占资源的方式；
分布式集群技术不成熟；
数据同步的挑战： 某个实例有问题，若尝试在线恢复，时间很长；
云数据库RDS（Postgre SQL版本）
a) 适用范围：
数据量在6T以下，适用云盘30T以下；
按线下版本，选择RDS对应的PG版本（9.4、10或者11），推荐使用11版本；
b) 迁移工具：
使用DTS工具的数据迁移、数据实时同步功能，完成数据的全量和增量同步；
支持业务无停迁移；
c) 优势：
时空信息的处理能力：支持PostGIS，自研Ganos时空引擎，基于GeoSQL处理多维几何对象、移动对象轨迹等各类空间/时空信息；
多种数据模型的支持：JSON、XML、KV等；
全文检索能力：无需额外文本搜索的引擎；
低存储成本：基于OSS的云存储扩展，原理上支持2TB以上存储空间无限扩展；
安全稳定：白名单，审计等功能
云数据库PolarDB for PG
a) 适用范围：
数据量在6T以上；
读一致性、毫秒级延迟（物理复制）或者无锁备份等诉求；
b) 迁移工具：
使用pg_dumpall,pg_restore等工具完成自建PostgreSQL的全量数据迁移；
c) 优势：
计算节点和存储分离，快速弹性，应对不确定的业务增长，无锁备份；
性能：集群包含一个主节点和最多15个只读节点，满足高并发场景对性能的要求，尤其适用于读多写少的场景；
海量存储：支持上百TB级别数据，存储空间无需手动配置，根据数据量自动伸缩，您只需为实际使用的数据库容量付费。
“零”停机平滑数据迁移
同构数据源间数据迁移：
支持MySQL->MySQL、SQL Server-> SQL Server、PostgreSQL-> PostgreSQL、MongoDB-> MongoDB、Redis-> Redis、Oracle-> Oracle等多种数据源到RDS的上云迁移
异构数据源间数据迁移：
支持Oracle->MySQL、MySQL->DRDS、MySQL->OceanBase、DB2->MySQL等异构数据源间的数据迁移。
热迁移：
支持数据的结构迁移、全量迁移、增量迁移，通过结构、全量、增量迁移可帮助用户将数据实时同步到目标端，实现“零停机”的上云迁移。
多种数据源间的数据实时同步
轻松支持异地灾备、异地多活及数据实时分析等应用场景
丰富的同步场景：
支持RDS->RDS、RDS->NewSQL、NoSQL->NoSQL等多个场景的同步。如支持MySQL->MySQL、MySQL->AnalyticDB for MySQL、Redis->Redis等多个场景的数据同步，打通各种数据库生态，支持用户多样的业务场景。
双向同步：
支持MySQL <—>MySQL双向实时同步，帮助用户构建高效、安全、稳定的“双活”数据中心。
【云技术在线】提供数据库迁移上云方案的咨询和实施服务。