2-数据库与云原生

2.1 数据库在云时代的发展

云计算为计算问题提供了一个解决方案，即把信息化需要的基础设施作为一种服务来提供（Infrastructure as a Service，IaaS），就像生活领域的水电煤气服务一样，企业或家庭用户无须为获取这些资源而进行基础设施建设，比如自己挖井或自己用发电机发电，只要接入政府提供的生活服务网络，根据需要随时取用即可。

有了IaaS层作为基础，云计算服务提供商在此之上建立了更加丰富的层次，如平台即为服务（Platform as a Service，PaaS）和软件即为服务（Software as a Service，SaaS），为各种应用场景在云上找到了合适的舞台。

云托管：云托管是最接近传统数据库系统的部署模式。本质上，云托管是将原本部署于IDC机房内物理服务器（也可能是虚拟出来的服务器）上的传统数据库软件部署在了云主机上。

云服务：用户可以直接使用云服务厂商提供的数据库服务，而不用关心数据库管理软件具体的部署方式。在通常情况下，云服务厂商会提供多种传统的数据库服务，例如MySQL、SQL Server和PostgreSQL，等等。用户可以直接使用云数据库服务的链接地址，采用JDBC或ODBC接口直接访问数据库。

云原生：从云场景出发，设计的具有新架构能够充分发挥云计算下：资源按需使用、快速弹性扩展、高性能、高可用等特点的数据库系统。

2.2 数据库在云原生时代面临的挑战

1. 如何实现弹性及高可用，即实现按需按量使用，让资源高效利用。
2. 云数据库在分布式事务的协调、分布式查询的优化和强ACID特性的保证等方面，具有非常大的挑战。
3. 多服务器安装部署、自动化扩容带来的运维挑战。
4. 复杂云环境下的实时监控、节点故障和性能问题的安全审计挑
   战。
5. 多种数据库系统与其业务系统的管理挑战。
6. 海量数据数据迁移的挑战。

2.3 云原生数据库的主要特点

2.3.1 分层架构

云原生数据库在架构设计上最显著的特点，即将原本一体运行的数据库进行拆解。分层架构的处理流程分为计算服务层、存储服务层和共享存储层。其中，计算服务层负责解析SQL请求，并转化为物理执行计划。存储服务层负责数据缓存管理与事务处理，保证数据更新和读取符合事务的ACID语义，在实现中不一定是物理分离的，可能一部分集成在计算服务层，一部分集成在共享存储层。共享存储层负责数据的持久化存储，利用分布式一致性协议保证数据的一致性与可靠性。

2.3.2 资源解耦与池化

三层池化：计算池、内存池、存储池

2.3.3 弹性伸缩能力

云原生的架构，在本质上，下层是分布式共享存储，上层是分布式共享计算池，中间层用于计算存储解耦，这样可以非常好地提供弹性高可用能力，做到分布式技术集中式部署，从而对应用透明。

2.3.4 高可用与数据一致性

2.3.5 多租户与资源隔离

2.3.6 智能化运维