于云计算设立的架构体系范围之内，云数据库以及云服务器属于两类具备核心性质然而职能却大不相同的服务。
诸多刚开始接触的研习者，极易把这两者相互混淆，或者在针对架构进行选型之际，不清楚怎样去 combine 使用。
将从技术底层，来深入剖析云数据库，这里特指关系型数据库，像阿里云RDS、腾讯云CDB这样的，去探究其本质，还要结合实际运维场景，探讨它的设计逻辑，以及SQL优化策略与日常管理技巧。
一、云数据库的核心设计：存储与计算的解耦
传统数据库部署在本地服务器上，存储和计算紧密耦合。
而云数据库的本质是服务化。
拿阿里云RDS MySQL来说，它于架构之中达成了计算层跟存储层的分开。
用户所购买的实例，事实上是一个逻辑单元，其后端是由一主多备的计算节点构成的，并且还由分布式存储集群构成，比如说像PolarDB所使用的共享存储那样。
这种设计致使运维层面出现了根本性的变革，具体表现为，弹性升降配的时候，是不需要迁移数据的。
是由于数据被存放于共享分布式存储池中，在当CPU不足或者内存不足之时，仅仅只需对计算节点的规格作出调整，在分钟级就可完成，然而传统的自建数据库却要花费数小时甚至数天来开展数据搬迁。
二、SQL操作与性能优化：基于云特性的实践
于云数据库里开展SQL操作，虽说其语法跟原生数据库是一样的，然而优化策略要依照云平台的特性来结合。
1. 索引设计与监控
云数据库常常会提供十分完善的性能监控面板，比如说阿里云的那个CloudDBA。
在实际开展项目当中，不能够仅仅凭借着经验去建立索引，而是应该充分运用云平台的“慢SQL分析”这一功能才行。
例如，在某电商进行大规模促销活动的那段时期，订单查询的速度变得迟缓起来，借助RDS的慢日志察觉到了一条没有用到索引的语句是什么呢就是SELECT * FROM orders WHERE user_phone like '%1234%'。
从这种左模糊匹配的情况出发，云数据库给出这样的建议，那就是改为冗余列，或者采用搜索引擎，而不是仅仅依靠传统索引来处理。
2. 只读实例与读写分离
在高并发场景下，云数据库的扩展能力是其核心优势。
比如一个社交媒体应用，读请求远大于写请求。
主实例之上，我们能做INSERT/UPDATE/DELETE这类操作，与此同时，多个只读实例可被创建，并且读写分离应当在应用程序里进行配置。
数据库代理（Proxy），由云服务商提供，它会把SELECT流量，自动分发到只读实例，进而极大程度降低主库压力。
这是自建数据库难以低成本实现的高可用架构。
三、运维技巧与故障排查
云数据库的运维工作已从“硬维护”转向“配置与预警”。
1. 备份与恢复策略
切勿依赖默认备份。
应设计符合RPO（恢复点目标）的备份策略。
比如说，最为关键的交易数据库要启动自动快照备份，并且还要联合以日志备份（BINLOG），以此来支撑在任意时间点进行恢复。
有一次进行模拟演练期间，将某用户表数据误删除了，得以借助控制台的“秒级时间点恢复”能力，转瞬之间就克隆出一个临时实例，把数据提取好之后再导回去，整个流程用时不到10分钟，然而传统的方式呢，却是要从全量备份里进行恢复，耗费时间长达数小时。
2. 参数调优与连接数管理
云数据库提供了默认参数模板，但未必适配所有场景。
常见问题是“连接数爆满”。
某次故障中，应用代码未释放连接，导致连接数耗尽。
除了对代码进行优化来作为解决方法之外呢，还能够在云数据库控制台把最大连接数参数（就像是那个code的max_connections）进行临时调整，并且要开启连接池功能哦。
于此同时，进行告警策略的配置：在连接数使用率超出80%之际，发送短信通知，借此达成故障的提前干预，施行相应举措。
四、云数据库与云服务器的协同关系
在返回到用户常常会问到的那个问题：“购买云数据库是不是一定要购买云服务器呢？”上面时，所给出的答案是：于云环境里头，这两者是相互独立的，只不过一般情况下会共同协作。
能够用于进行应用代码部署的计算环境，是由云服务器（ECS）来提供的，而用来作数据存储服务的，则是云数据库（RDS）。
依照内网地址链接数据库的应用，这比起于ECS上自行建立数据库而言，在稳定性方面有着超出一筹的表现（RDS具备自动备份、高可用切换等能力这个事实存在于此），并且在快速运转程度以及免费属性上，内网传输均展现出极为突出的优势。
即便只有云数据库，而不存在云服务器，你照常能够借由公网或者数据库管理工具（像是DMS）径直去操作数据，这适用于仅仅需要数据存储以及进行分析的场景，然而却不能够运行业务逻辑。
所以，针对于典型的Web应用而言，二者一般情况下是搭配着进行购买的，然而它们却是独立的计费单元以及服务单元。
云数据库技术，已越过了单纯这一简单范畴的“托管”概念，它借助计算存储分离，依靠智能诊断，凭借弹性伸缩等诸多能力，极大程度地削减了DBA的重复劳动。
要理解其底层设计逻辑，并且围绕SQL的相关方面对语句等进行优化，围绕高可用架构来构建完善稳定的架构体系，围绕智能运维开展一系列相关的运维工作，这样后续才能够真正发挥云数据库在数字化转型当中所具备的核心价值。
于未来架构选型之际，提议优先考量把数据层托付于专业的云数据库服务之举，以使技术团队能更专心致志于业务逻辑的创新。
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