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  • ACMUG分享《云数据库(RDS MySQL)性能深度测评与对比》

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    最近，在ACMUG（中国MySQL用户组）的年度活动中，较为详细对之前的云数据库 RDS MySQL性能测试做了分享。如下为分享的PDF，供参考：

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  • 启用TLS传输加密对数据库性能的影响

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    admin

    随着云数据库的普及，数据库的传输加密也会随之被广泛使用。本文，将使用通用测试来看看，开启TLS传输对数据库的性能有什么样的影响。

    1. 原理概述

    开启TLS传输加密之后，分别会在建立连接、数据传输两个阶段对性能造成影响。因为建立连接的过程通常是一次性的，连接会被复用，所以这部分的性能开销通常是可以接受的。在传输阶段，是传输加密对性能影响的重要阶段，这时候通常会使用对称加密算法（例如AES256）对数据进行加密，那么实际的对称加密的性能就是对TLS传输加密性能影响最大的部分。需要注意的是，如果应用使用的是短链接（应该尽量避免使用这种方式），TLS加密的密钥交换阶段也会对每个连接建立的过程都有一定的性能影响。

    2. 云数据库实际测试

    这里选择对RDS MySQL进行测试，云厂商则各自选择国外、国内Top 1的云厂商AWS和阿里云。

    2.1 测试方法说明

    使用sysbench 1.1.0版本，测试类型为oltp_read_write，相关参数如下：

    • –mysql-ssl=REQUIRED 是否使用TLS加密传输
    • –percentile=95 关注95%Query的延迟
    • –histogram=on 可以查看延迟分布情况
    • –time=600 sysbench运行的总时间（秒）
    • –warmup-time=60 开始计算性能前预热时间（秒）
    • –table_size=1000000 单表100万条记录
    • –tables=5 共测试5个表
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  • 数据库故障致美国超一万个航班被取消或延迟

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    事件详情

    在2023年新年的第二周，美国东部时间1月11日上午，6点29分，美国航空监管机构（FAA）发布了一条仅40字的通告，随后不久，很快就宣布停飞全美所有国内航班。通告内容是，FAA正在对NOTAM（Notice to Air Missions）系统进行验证和恢复，在第一条通知之后的50分钟，FAA就宣布停飞所有国内航班。

    这应该是自2001年911袭击以来首次出现如此大规模的禁飞。

    在两个小时之后，也就是8点50分，FAA宣布NOTAM系统已经恢复，并彻底取消了之前的“禁飞令”。

    FAA在当天的晚上18点31分，宣布这次系统宕机是由数据库文件受损导致的，并还将持续跟进并改进。

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  • 云数据库行业动态@2022年3月

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    orczhou

    最近，业余时间都放在《高性能MySQL 第四版》的翻译工作了，以至于这个行业动态已经拖了将近三个月没有更新了。那，今天，我们就一起来看看在2022年的第一个季度，各个厂商的云数据库都有什么新进展吧。

    重点更新

    • Azure Data Studio持续更新，发布了Table Designer、Query Plan Viewer等功能。虽然，SQL Server最权威的管理工具一直是SSMS，不过最近看到MS也在快速更新Azure Data Studio。相比，SSMS，ADS是一个跨平台的产品，可以同时支持Windows、MacOS、Linux，可以看到MS在以云为战略核心之后，开发者、开放、开源都是其核心策略。

    • 火山引擎，自去年12月发布之后，也在快速迭代，最新发布了PostgreSQL的支持，不过，即现在记住火山引擎官网的域名还是有点难度的，不打算改吗？ www.volcengine.com 你们都记得住吗？

    • AWS发布自己的JDBC for MySQL，并推荐客户使用，在全力推Aurora的情况下，又推出自己的JDBC，是在准备随时和Oracle全面脱钩吗？

    • AWS RDS通过类似半同步复制的机制，也推出三节点形态，相比EBS复制，这种逻辑复制可以让Standby有更好的性能，同时可以直接提供读服务：参考

    更新详情

    • [AWS] RDS for PostgreSQL支持了tds_fdw/mysql_fdw
    • [AWS] RDS Multi-AZ Cluster新增更多区域支持 参考
    • [AWS] RDS开始支持 Oracle 21c
    • [AWS] Aurora PostgreSQL支持大版本升级，例如从9.6升级到11.X：参考
    • [AWS] AWS JDBC for MySQL正式GA：参考
    • [AWS] RDS SQL Server 2007标准版支持Always On AG： 参考
    • [AWS] RDS MariaDB开始支持延迟复制：参考
    • [AWS] MemoryDB for Redis开始支持 PrivateLink：参考
    • [AWS] RDS开始支持PostgreSQL 14：参考
    • [MariaDB] 10.9版本发布，将增强JSON支持、异步redo等：参考
    • [Azure] Microsoft Defender支持保护Cosmos DB：参考
    • [Azure] Cosmos DB开始支持MongoDB 4.2 API：参考
    • [Azure] Azure Data Studio发布了Table Designer、Query Plan Viewer：参考
    • [GCP] Memorystore for Redis发布Read Replicas、RDB Snapshots等功能：参考
    • [GCP] Spanner发布了Optimizer v4，提升了二级索引、哈希JOIN等相关功能：参考
    • [GCP] Cloud SQL for MySQL支持了8.0.26，并作为默认版本：参考
    • [GCP] Cloud SQL for SQL Server支持了跨区域的副本：参考；
    • [GCP] Cloud SQL for SQL Server 2019成为默认的SQL Server版本：参考
    • [阿里云] AnalyticDB PostgreSQL发布跨实例数据共享：参考
    • [阿里云] AnalyticDB PostgreSQL发布Serverless实例类型：参考
    • [阿里云] RDS MySQL只读实例支持开启binlog：参考
    • [阿里云] RDS PostgreSQL 14大版本发布：参考
    • [阿里云] Tair（Redis企业版）现已经开放TairTS时序数据结构、TairCpc数据结构：参考
    • [腾讯] TDB for MySQL支持了连接池功能：参考
    • [腾讯] TDB for SQL Server支持了数据库维度多任务并行、备份数据开始商业化计费：参考
    • [腾讯] TDB for PostgreSQL支持了跨可用区容灾、克隆实例、跨可用区创建只读实例等功能
    • [腾讯] TDB for Redis支持了全球复制功能：参考
    • [腾讯] TDSQL-C MySQL 8.0版本增加了只读节点等功能：参考
    • [腾讯] TDSQL PostgreSQL推出Oracle 兼容版的集中式版：参考
    • [腾讯] DTS支持了跨账号实例间数据同步，支持了更多的源/目标的组合：参考
    • [华为云] GaussDB(for Mongo)提供了多种数据迁移方案：参考
    • [华为云] GaussDB(for Redis)包周期（类似于包年包月）实例支持规格变更：参考
    • [华为云] 数据复制服务 DRS 实时同步支持DB2 for LUW 10.5、11.5、PostgreSQL->Kafka等
    • [阿里云] RDS PostgreSQL 支持机器学习MADlib插件：参考
    • [阿里云] 图数据库GDB自动机器学习组件发布：参考
    • [火山引擎] 云数据库 PostgreSQL 版正式发布上线：参考

  • 在Amazon Linux 2上安装PostgreSQL

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    orczhou

    概述

    使用的Amazon Linux 2，相当于是CentOS 7，于是使用了官方的yum repo来进行安装。

    官方文档的参考：Linux downloads (Red Hat family)@postgresql.org

    添加yum仓库

    /etc/yum.repos.d/pgdg.repo
[pgdg13]
name=PostgreSQL 13 for RHEL/CentOS 7 - x86_64
baseurl=https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/13/redhat/rhel-7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=0

    注意，上述文件中的url需要根据实际情况调整，需要根据主机的发行版本和需要安装的PostgreSQL版本，在仓库中找到对应的目录：目录列表。

    更新yum仓库配置信息，并安装postgresql-server

    sudo yum update

    sudo yum install postgresql13-server

    添加执行文件到PATH路径

    export PATH="${PATH}:/usr/pgsql-13/bin"

    准备数据文件（database cluster）

    参考：Creating a Database Cluster

    root# mkdir /usr/local/pgsql
root# adduser postgres
root# chown postgres /usr/local/pgsql
root# su postgres

postgres$ export PATH="${PATH}:/usr/pgsql-13/bin"

postgres$ pg_ctl -D /usr/local/pgsql/data initdb

    启动/关闭postgresql

    pg_ctl start -l logfile -D/usr/local/pgsql/data
pg_ctl stop -D /usr/local/pgsql/data

    修改配置文件

    vim /usr/local/pgsql/data/postgresql.conf  # 例如修改 shared_buffers = 64MB

    连接数据库

    psql

  • AWS RDS Custom实例，与阿里云数据库的MyBase类似吗？

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    orczhou

    最近，Amazon RDS Custom开始支持了SQL Server。RDS Custom形态一方面提供托管数据库的安装、管理、弹性等能力，另一方面又提供类似自建数据库的OS访问与配置、驱动程序安装等能力。

    这种形态与阿里云数据库提供的MyBase有一些类似，那是不是同类产品呢？我们从一下几方面来看看Amazon RDS Custom。

    面向的场景：Amazon RDS Custom主要是面向一些比较封闭、传统的应用系统，需要对数据库控制、配置都有非常高要求的应用系统，让系统人员可以接触、控制RDS所运行的主机OS，从而完成这类“封闭、传统”的应用系统配置工作。所以，从这个逻辑出发，RDS Custom优先支持的是Oracle，现在又支持了SQL Server，而不是当下最流行的MySQL或者PostgreSQL。

    提供的能力：RDS Custom向用户提供了底层OS的访问权限，可以让用户一定程度上配置和管理数据库的运行环境。普通的RDS是一种全托管的数据库，用户不用关心数据库的安装配置，更不用关心底层的OS运行情况；如果基于EC2/ECS等构建数据库，则需要用户对OS、数据库做完整地管理与配置。可以这样理解，RDS Custom是一种介于这两种形态之间的一种中间形态，一方面RDS Custom提供了托管数据库地安装、管理、弹性等能力，另一方面又提供类似自建数据库地OS访问与配置、驱动程序安装等能力。下图，比较好的概括了相关能力，并给出了对比：

    一些常见的场景：

    • 在安装数据库时需要安装特定的数据库和OS补丁
    • 需要对数据库做一些特殊的配置
    • 应用系统和数据库需要通过文件的方式传输、共享数据

    RDS Custom的一些优势：

    • 安装、备份/恢复、监控/告警等，依旧可以全托管自动化完成
    • 可以在主机上运行自己的软件，例如某些第三方应用程序等
    • 可以按需的自己安装数据库补丁和OS补丁
    • 可以作为从本地环境迁移到全托管环境的一个过渡
    • 可以运行自己的系统脚本，例如监控、诊断、调度等

    与MyBase的异同：

    • 都提供了主机级别的权限，一方面向用户提供了更大自由度定制数据库和运行OS环境，另外也可以在主机上运行一些额外的软件（例如监控agent等）
    • MyBase比较重要的一点是，提供在主机级别超卖率的配置，可以让用户根据自己应用的实际情况去配置，这就可以在一些非性能关键的场景下，获得非常高的性价比。同时，MyBase也基本是全托管的（自动化安装、备份、监控等），使用起来依旧很建档，让客户更加专注于自己的业务系统。
    • 整体上，定位是不同的。RDS Custom核心是解决用户的部分传统应用部署时候对数据库有一些特殊要求的场景，所以，支持的数据库也是Oracle和SQL Server；而MyBase是提供给用户一个更加自主可控的环境，另外，MyBase是以主机为单位购买，也向用户提供更加高性价比的实例选择，基于此，希望通过这种产品形态，让用户放下一些“顾忌”，选择云数据库上云。

    所以，RDS Custom和MyBase这两个形态看起来有些像，但是出发点、形态、使用上差异也都非常大。不过有一点是一样的，都是在一些较为垂直的场景上，帮助用户更加便利、平滑的完成数据库上云。

    参考：