7个最佳云数据库平台
7个顶尖云数据库平台' (7 gè dǐngjiān yún shùjùkù píngtái)
云计算为应用开发和托管打开了新的大门。在云服务成为主流之前，开发人员不得不维护自己昂贵的服务器。现在，像AWS和Azure这样的云平台提供了易于使用的数据库托管服务，而无需高昂的硬件成本。云数据库提供了云的灵活性和便利性，同时提供标准的数据库功能。它们可以是关系数据库、NoSQL数据库或其他任何数据库模型，可以通过API或Web接口访问。
在本篇文章中，我们将探索由专业人士使用的前7个云数据库，用于构建强大的应用程序。这些领先的云数据库平台使开发人员能够高效地存储和管理云中的数据。我们将展示每个平台的关键特点、优点和缺点，以便您确定哪个平台最适合您的应用开发需求。
Azure SQL Database是微软Azure SQL系列中的一个完全托管的关系云数据库。它提供了专为云而构建的数据库即服务解决方案，将多模型数据库的灵活性与自动化管理、扩展和安全性相结合。Azure SQL数据库始终保持最新状态，微软负责处理所有更新、备份和配置。这使开发人员能够专注于构建应用程序，而无需进行数据库管理。
🔑 Azure SQL数据库关键要点
- 无服务器计算和超大规模存储解决方案同时具备灵活性和响应能力
- 完全托管的数据库引擎，自动化更新、配置和备份
- 具备内置的人工智能和高可用性，确保持续的最佳性能和耐久性
✅ 优点
- 用户友好的界面，可创建数据模型
- 简单明了的计费系统
- 完全托管和安全的SQL数据库
- 从本地到云存储的无缝迁移
❌ 缺点
- 作业和任务管理器以不同的方式工作
- 数据库大小有限
- 需要更高效的通知和日志系统来处理数据库错误
- 在没有适当的自动化实施的情况下，缩放上下需要耗费较高的成本
Amazon Redshift是一个完全托管的PB级云数据仓库解决方案，旨在帮助组织高效地存储、管理和分析大量数据。Redshift建立在PostgreSQL开源数据库系统之上，使用列存储技术和大规模并行处理，以实现对海量数据的快速查询性能。其分布式架构允许其弹性扩展存储和处理能力，以适应不断增长的数据量。它与其他AWS服务的紧密集成，也可以实现与S3、EMR、DynamoDB等的无缝数据加载。最终结果是一个性能卓越、具有成本效益且灵活的云数据仓库解决方案，适用于大规模数据分析。
🔑 Amazon Redshift关键要点
- 使用基于列的数据库
- 其体系结构基于大规模并行处理
- 它包括机器学习，以提高性能
- 它具备容错能力
✅ 优点
- 易于设置、部署和管理
- 详细的文档，易于学习
- 与存储在S3中的数据的无缝集成
- 简化的ETL设置
❌ 缺点
- SQL中对JSON的支持有限
- 缺少数组类型列，并自动转换为字符串
- 日志功能几乎不存在
Amazon DynamoDB是一个快速、灵活和可靠的NoSQL数据库服务，帮助开发人员构建可扩展的无服务器应用程序。它支持键值和文档数据模型，并可处理大量的请求。DynamoDB能够自动进行水平扩展，确保可用性、耐久性和容错性，用户无需额外努力。作为面向互联网规模应用的设计，DynamoDB提供无限扩展性和高一致性，可达到99.999%的可用性。
🔑亚马逊 DynamoDB 要点
- 每天处理超过 10 万亿个请求的能力
- 支持 ACID 事务
- 多区域和多主数据库
- NoSQL 数据库
✅ 优点
- 操作快速简单
- 处理动态且不断变化的数据
- 可以快速检索索引数据
- 即使在处理大型应用程序时也表现出色
❌ 缺点
- 如果资源监控不正确，开销可能会很大
- 不支持在不同区域备份
- 对于需要创建多个环境的项目来说可能很昂贵
Google BigQuery 是一个功能强大的完全托管的基于云的数据仓库，帮助企业分析和管理大规模数据集。通过无服务器架构，BigQuery 可以进行快速的 SQL 查询和数据分析，可以在秒级内处理数百万行数据。您可以将数据存储在 Google Cloud Storage 或 BigQuery 的存储中，它与 Data Flow 和 Data Studio 等 GCP 产品无缝集成，是数据分析任务的首选。
🔑 Google BigQuery 要点
- 可扩展到 PB 级，具有高度可扩展性
- 提供快速处理速度，可以实时分析数据
- 可按需和按量付费两种订阅模式
✅ 优点
- 自动优化查询以快速检索数据
- 出色的客户支持
- 数据探索和可视化功能非常有用
- 具有大量本地集成
❌ 缺点
- 使用 Excel 上传数据库需要时间，容易出错
- 连接到其他云基础架构（如 AWS）可能会困难
- 界面对于不熟悉它的人来说可能难以使用
MongoDB Atlas 是一项基于云的完全托管的 MongoDB 服务，允许开发人员只需几次点击即可快速设置、运行和扩展 MongoDB 部署。由构建 MongoDB 数据库的同一工程师开发，Atlas 提供了流行的基于文档的 NoSQL 数据库的所有功能和特性，无需在本地部署时进行繁重的操作。Atlas 通过自动化耗时的管理任务（如基础架构规划、数据库设置、安全加固、备份等）简化了 MongoDB 云操作。
🔑 MongoDB Atlas 要点
- 它是面向文档的数据库
- 分片功能可实现轻松的水平扩展
- MongoDB Atlas 中的数据库触发器功能强大，可以在发生特定事件时执行代码
- 对时间序列数据有用
✅ 优点
- 根据需求轻松调整服务规模
- 提供免费和试用计划，可用于评估或测试，非常宽大
- 上传到 MongoDB Atlas 的任何数据库信息都有备份
- JSON 文档可从任何位置访问
❌ 缺点
- 无法直接下载存储在 MongoDB Atlas 集群中的所有信息
- 缺乏更精细的计费
- 无交叉表连接
Snowflake 是一个功能强大的自我管理的云数据平台。与传统产品不同，Snowflake 结合了全新的 SQL 查询引擎和创新的基于云的架构，为数据存储、处理和分析提供了更快、更易于使用和高度灵活的解决方案。作为真正的自我管理服务，Snowflake 负责硬件和软件管理、升级和维护，用户可以专注于从数据中获取见解。
🔑 雪花鑰點
- 提供查詢和表格優化功能
- 提供安全的數據共享和零拷貝克隆
- 雪花支持半結構化數據
✅ 優勢
- 雪花可以從各種雲平台（如AWS、Azure和GCP）中摄取數據
- 您可以以多種格式存儲數據，包括結構化和非結構化
- 計算機是動態的，這意味著您可以根據成本和性能選擇計算機
- 非常適合管理不同的倉庫
❌ 缺點
- 數據可視化還有待改進
- 文檔可能難以理解
- 雪花缺乏CI/CD集成能力
Databricks SQL（DB SQL）是一款強大的無服務器數據倉庫，可讓您以巨大的規模運行所有SQL和BI應用程序，其價格/性能比傳統解決方案提升了12倍。它提供統一的治理模型、開放的格式和API，並支持您選擇的工具，確保無鎖定。DB SQL支持的工具豐富的生態系統，如Fivetran、dbt、Power BI和Tableau，使您能夠在原地摄取、轉換和查詢所有數據。這使每位分析師能夠更快地訪問最新的數據以進行實時分析，並實現從BI到ML的無縫過渡，充分发揮數據的潛力。
🔑 Databricks SQL關鍵點
- 集中治理
- 開放可靠的數據湖作為基礎
- 與生態系統無縫集成
- 現代化分析
- 輕松摄取、轉換和協調數據
✅ 優勢
- 增強數據科學和數據工程團隊之間的合作
- Spark作業執行引擎高度優化
- 最近新增的分析功能用於構建可視化儀表板
- 與托管的MLflow服務原生集成
- 數據科學代碼可用SQL、R、Python、Pyspark或Scala編寫
❌ 缺點
- 遠程運行MLflow作業復雜，需要簡化
- 所有可運行代碼必須保留在Notebooks中，這對於生產環境不理想
- 會自動重置會話
- Git連接可能不可靠
雲數據庫已經徹底改變了企業存儲、管理和利用數據的方式。正如我們所探討的，Azure SQL數據庫、Amazon Redshift、DynamoDB、Google BigQuery、MongoDB Atlas、Snowflake和Databricks SQL等領先平台都為應用程序開發和數據分析提供了獨特的好處。
選擇合適的雲數據庫時，需要考慮的關鍵因素包括可擴展性需求、管理易用性、集成性能、安全性和成本。最佳平台將與您的基礎架構和工作負載要求相匹配。
****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)****（@1abidaliawan）是一位獲得認證的數據科學家專業人士，熱衷於建立機器學習模型。目前，他專注於內容創作，撰寫有關機器學習和數據科學技術的技術博客。Abid擁有技術管理碩士學位和電信工程學士學位。他的願景是利用圖神經網絡為患有心理疾病的學生構建AI產品。
