在上周,SQL Server 2022版本(16.x)正式进入公测状态,大家都可以下载并安装了。当前只支持Windows,被称为CTP 2.0版本(community technology preview ),包含了企业版的所有功能,可以试用180天。于是第一时间下载并进行了体验,一起来看看,新版本有哪些新的功能吧。

全面建立与Azure云的联系

通过Azure Synapse Link for SQL(公测 支持将SQL Server 2022版本与云端Azure Synapse Analytics无缝集成,从而实现分析、BI和ML等数据处理能力:参考。还可以通过Azure S[......]

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在上周的Google I/O大会上,GCP(Google云平台)正式对外发布了数据库AlloyDB(Preview版本)。这里对AlloyDB的架构也做一个较为深入的分析,看看与当前的云原生数据库PolarDB、Aurora有哪些异同。01AlloyDB 整体架构图

AlloyDB是GCP上的一个全托管的云数据库服务,当前完全兼容PostgreSQL 14,提供企业级的性能、扩展性与可用性。声称是标准PostgreSQL性能的4倍,AWS同类服务的两倍(应该是指RDS PostgreSQL和Aurora PostgreSQL),如果是分析查询,则可能有100倍的性能加速。另外,在介绍时,还特别提到,价格非常透明,这应该是针对当前AWS数据库大多数都对IOPS独立并按量计费而说的。

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阿里云RDS Serverless测评

2022-05-16 12:54  |  分类:云数据库技术

在4月底,阿里云RDS Serverless正式公测发布。第一时间申请了公测资格,并进行了测试验证。测试完成后,整体上,还是非常值得期待的,值得开发者们去了解和小范围(例如开发测试环境)尝试。测试中,该Serverless版本的升/降配速度非常快,约10秒完成压力检测与变配,升配时性能表现非常平稳,降配时性能比较平稳。只是目前只支持基础版(单节点实例),应用场景还比较有限,不过对于开发测试环境这类,可用性要求没那么高,且性能峰谷明显的场景,是可以轻松节省超过50%成本的,而且在需要的时候,性能还会非常不错。

整体测试结论概述

  • 在系统压力突增时,阿里云RDS Serverless的响应也非常快,约10秒内就可以完成变配;在之前的Aurora Serverless v2测试中,升配的时间是差不多的,都是10秒以内。
  • 在系统压力下降时,阿里云RDS降配的速度也非常快,在系统压力降低之后,10秒就完成了降配。另外,当前的版本,因为降配非常快,也导致降配后,性能出现了一些波动,持续约10秒,波动幅度从约8毫秒的响应时间增长到30~50毫秒,在两次降配之后,都出现这个小波动。
  • Aurora降配更加“保守”,观测了50秒,之后才开始降配。但这50秒应该是有一些讲究的,在降配之后,Aurora的性能依旧非常平稳,没有任何波动。也就是,降配过程中清除出内存池的数据页都是确确实实不再使用的,这里可能需要深入的观测InnoDB的Buffer Pool收缩时的表现,避免将可能使用数据页清理出内存。
  • 当然,现在阿里云Serverless还是刚刚公测,作为尝鲜和测试使用,甚至在开发测试环境尝试使用,都是非常合适和推荐。而且,在公测阶段,可免费创建2个实例体验,最大8RCU,即约8c16g内存的实例,免费周期3个月:云数据库 RDS Serverless版公测申请 。
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实测Aurora Serverless v2

2022-04-27 08:43  |  分类:云数据库技术

Aurora自2014年发布以来,一直是AWS的最核心数据库产品,而Serverless则是这个产品最重要的功能之一了。在2018年08月,Serverless功能刚刚GA,当时做过一次测试(参考)。在2020年底的re:Invent上,Andy Jassy宣布Aurora发布Serverless v2,时隔一年半,终于GA,一起来看看实际效果怎样吧。

在最近看到该功能的介绍文章中,使用了"几分之一秒内扩展"、" scales instantly and nondisruptively "等描述,对此,我是保持怀疑的,这也要实测一下的原因,从一个用户感受的角度,看看一次升级(scaling)需要多长时间。

测试结果概述

  • 在这次实际测试中,新的Serverless v2,可以将scaling up的时间降低到10秒级别。系统压力上来后,首次升级(scaling up)花了13秒,之后的几次升级分别花了7秒、4秒、10秒等。在这几秒内,Aurora需要完成监控采集、分析与决策,变配动作完成等动作。于用户侧,系统压力突增时,10秒内Aurora就会完成升级,这是非常实用和强大的。
  • 相比4年前GA版本数分钟级别的升级(scaling),新的版本提升非常大。不过,与宣传的亚秒级( in a fraction of a second )还有差距的。当然,一种猜测是,"亚秒内"完成的是变配动作本身,不包括监控、决策与命令下发等过程。
  • Scaling down是逐步阶梯式完成的,每次间隔约1分钟,这是符合预期的。
  • 新的版本与旧版本有非常好的兼容性,可以作为旧版本的replica,然后切换为主节点,也就可以完成平滑的升级。新的版本,支持MySQL 8.0和PostgreSQL 13版本。
  • 该功能的客户价值是非常明显的:在更多的业务场景中,可以帮助用户降低成本,同时也可以帮助应对更多的突发流量。另外,云计算的"使命"之一是通过统一的底层资源调度,提升资源利用率,降低资源使用成本,而该功能,在交易数据库的场景,把这个"使命"的粒度降低到了"秒"级别。用好了该功能,在很多场景中,降低50%的数据库成本应该是容易的。
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去年11月,Amazon RDS推出的新的形态:Multi-AZ Cluster(三可用区三节点)。相比“原来的多AZ”(两个可用区)架构,新的Cluster模式是三节点架构,提供了更低的事务延迟,同时有更好的读扩展能力。国内的云厂商中,阿里云和腾讯云很早就有了三节点形态,一起看看,他们有哪些异同,在实际的业务场景中,哪些情况可以选择这种形态。

AWS RDS三节点(Multi-AZ Cluster)是什么?

这里将其主要特点概括如下:

  • 这是一种3*AZ部署模式,而原来的Multi-AZ是2AZ部署或者单AZ部署。
  • 使用了数据库的逻辑复制,而原来的双AZ使用的是EBS层的复制,这就使得Cluster的副本节点都可以直接提供读能力,有更好的读扩展能力。
  • 使用了类似MySQL半同步的复制技术,事务日志网络到达其中任意一个副本主节点事务就可以提交,所以主节点上的事务延迟会降低,性能会提升(对比基于EBS的两节点)。
  • 支持Graviton 2的规格和NVMe-based SSD存储,可以提供更好的性能。
  • 同时支持MySQL和PostgreSQL两个引擎。

与阿里云、腾讯云数据库三节点的区别

阿里云RDS提供的“三节点企业版”,支持MySQL引擎,通过Paxos协议(或其变种)同步。相比Amazon的方案,其中一个节点使用了日志存储,成本可以更低;三个节点,只有一个节点提供服务。腾讯云MySQL也支持三节点版本,使用了半同步复制,可以选择异步、半同步或者强同步三种模式,也只有一个节点可以提供服务。

相比AWS,阿里云与腾讯云的三节点模式都可以由用户自由选择可用区分布,即可以都在一个可用区,也可以分布在两个或三个可用区,给了客户更强的灵活性。

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云数据库行业动态@2022年3月

2022-03-25 18:39  |  分类:Database

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[......]

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