云數據庫是什么,與傳統數據庫有什么區別?那么什么是數據庫呢?傳統數據庫是依照某種數據模型組織起來并存放二級存儲器中的數據集合。這種數據集合具有如下特點：盡可能不重復，以最優方式為某個特定組織的多種應用服務，其數據結構獨立于使用它的應用程序，對數據的增、刪、改、查由統一軟件進行管理和控制。

接下來，我們將對云數據庫RDS與自建傳統數據庫進行簡單的性能對比：

1. 服務可用性：

在服務可用性方面，云數據庫RDS是99.95%可用的;而在自購服務器搭建的傳統數據庫服務中，需自行保障, 自行搭建主從復制，自建RAID等。

2. 數據可靠性：

對數據的可靠性來說，阿里云提供的云數據庫RDS是保證99.9999%可靠的;而在自購服務器搭建的傳統數據庫服務中，需自行保障, 自行搭建主從復制，自建RAID等。

3. 系統安全性：

阿里云提供的云數據庫RDS可防DDoS攻擊，流量清洗，能及時有效地修復各種數據庫安全漏洞，而在自購服務器搭建的傳統數據庫，則需自行部署，價格高昂，同時也需自行修復數據庫安全漏洞。

4. 數據庫備份：

云數據庫RDS可自動為數據庫進行備份，而自購服務器搭建的傳統數據庫需自行實現，同時需要尋找備份存放空間以及定期驗證備份是否可恢復。

5. 軟硬件投入

阿里云提供的云數據庫RDS無軟硬件投入，并按需付費;而自購服務器搭建的傳統數據庫服務器成本相對較高，對于SQL Server需支付許可證費用。

6. 系統托管

阿里云提供的云數據庫RDS無需托管費用，而自購服務器搭建的傳統數據庫每臺2U服務器每年超過5000元(如果需要主從，兩臺服務器需超過10000元/年)。

7. 維護成本

阿里云提供的云數據庫RDS無需運維，而自購服務器搭建的傳統數據庫需招聘專職DBA來維護，花費大量人力成本。

8. 部署擴容

阿里云提供的云數據庫RDS即時開通，快速部署，彈性擴容，按需開通，而自購服務器搭建的傳統數據庫需硬件采購、機房托管、部署機器等工作，周期較長。

9. 資源利用率

云數據庫RDS按實際結算，100%利用率，而自購服務器搭建的傳統數據庫需考慮峰值，資源利用率很低。

通過上述比較可以看出，阿里云提供的云數據庫RDS產品是高性能、高安全、高可靠、便宜易用的數據庫服務系統，并且可以有效地減輕用戶的運維壓力，為用戶帶來安全可靠的全新體驗。

云數據庫RDS功能

1. 3層安全防護體系，通過十項安全合規認證，能抵御90%以上的網絡攻擊

2. 3重高可用(容災)架構，提供99.95%的業務可用性保障

3. 彈性擴展，實現100%資源利用率

4. 內網外網同時連接，方便本地化管理

5. 自動備份，兩年內數據恢復，解決90%以上的系統故障

6. 自動監控預警，定期性能巡檢，可以分擔60%以上的運維工作

云數據庫RDS典型應用場景

場景一 數據異地容災場景

通過數據傳輸服務，用戶可以將自建機房的數據庫實時同步到公有云上任一地域的RDS實例里面。即使發生機房損毀的災難，數據永遠在阿里云有一個備份。

場景二 讀寫分離場景

應用讀取請求較高，或是需要應對短期內讀取流量高峰，可在RDS for MySQL實例下掛載只讀實例，每個只讀實例擁有獨立的鏈接地址，由應用端自行實現讀取壓力分配。

場景三 多結構數據存儲

在數據類型多樣的應用中，可將高熱存取數據存儲于緩存產品，如云數據庫Memcached版 、云數據庫Redis版，將圖片等非結構化資源存儲于對象存儲 OSS，而將鏈接等結構化數據存儲于RDS，實現對業務數據高效存取，并相應降低成本投入。

場景四 搜索引擎場景

針對應用數據量較大，且有較多復雜關鍵詞搜索場景，可搭配使用開放搜索，對億級別數據實現百毫秒內搜索。

場景五 大數據計算

云數據庫RDS搭配E-MapReduce，運行Hadoop、Spark分析RDS中數據，滿足如日志分析、數據倉庫、商業智能、機器學習、科學模擬等業務需求。

當前標題：云數據庫是什么,與傳統數據庫有什么區別？
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