阿里云表示，PolarDB 实现了 AWS Aurora 性能的 1.2 倍
三年前，AWS 宣布推出关系型数据库亚马逊极光（Amazon Aurora）。
“那时候，我们 Amazon Aurora 觉得简直是世界巅峰。”阿里云数据库总负责人余峰在接受 36 氪专访的时候感叹。不过在昨天的发布会上，他们发布的新产品毫不客气地在跑分上超过了 Amazon Aurora。
9 月 21 日的发布会上，阿里云正式梳理了他们整套云数据库家族，包括主流的关系型、NoSQL 非关系型数据库（适用于内容缓存和 Web 应用等场景，包括键值型、文档型等）、面向大数据和 AI 的混合分析数据库、对面搜索和物联网等场景的搜索和时序数据库。为了方便用户将数据库上云，阿里云还有配套的迁移管理服务和工具。
不过，发布会现场的重点，还是上面提到的跑分超过了 Amazon Aurora 的新产品——阿里云自研的商用关系型数据库 PolarDB。据阿里云方面介绍，该数据库采用第三代分布式共享存储架构，实现计算节点和存储节点分离，使计算引擎和存储引擎均拥有快速扩展能力，一个数据库即可满足多类数据库的混合使用效果。目前，该产品已经开始公测。
POLARDB 第三代分布式共享存储架构
数据库的无处不在和软硬一体
“每一个公司都需要一个数据库。”在信息技术的世界里，数据库几乎无处不在，小到一台计算器、蓝牙音箱，大到一台电脑，只要涉及到通讯或者数据的存储与计算，都离不开数据库。我们可以拿平时用的电脑来理解，每一次命令，都需要用到数据库。
那么，如何衡量数据库的好坏？性能、数据的可靠性和安全性，是三个最基本的维度。
余峰解释，数据库最重要的就是存东西，并且在需要的时候把它取出来，因此存的效率怎么样，取的时候又怎么样（性能）非常重要。比如，淘宝系统，有着数以亿计的账户名和密码，同时有三十万人登录很正常，如何同时读取三十万个，完全不会变慢，高并发读写是数据库非常重要的能力之一。
他又打了一个比方，“你的钱在银行系统里，可能就是一行代码，一旦这个信息丢了，就不得了。”这就像数据的可靠性。至于，数据谁能改、谁不能改，这就是安全性。
影响数据库表现的因素又有什么？
“数据库是一个软硬一体化的东西，涉及到方方面面。”
一方面是硬件。数据需要存储，涉及磁盘等存储介质；但又不能全都放在硬盘里，否则很慢，因此内存必不可少；取出来之后需要计算，所以对 CPU 的要求也很高；算完之后怎么给到用户，涉及到网络。
另一方面是算法。算法牵涉的东西更为复杂，余峰并无细讲，同样是举了几个例子。
首先，数据库很重要的是要支持高并发，一旦用的人多了，就很容易相互受影响，如果做好隔离，保证效率。
再者是事务能够正常运行和回滚的能力。比如，转账作为一个事务，其实涉及到三个动作：先查一下A的钱够不够、然后从A那儿扣钱、最后加到B那儿去，如果任何一步无法继续，这个事务就不能完成，数据要保证一旦出错，能够回滚到事务的初始状态，不能有中间状态。
另外，异地灾备的情况下如何保证事务的一致性，假设同步三节点中，如果有一条线路传输出现问题，要如何处理。
上述这些，都涉及都算法。
阿里云的 PolarBD 跑分超过 AWS Aurora？
就算你不知道什么是数据库，但说起数据库，你肯定想到这个领域的巨头 Oracle（甲骨文）。这家公司甚至已经成为了数据库的代名词。
正如余峰所言，数据库需要软硬件一体化。Oracle 的缺点是，不仅软件极贵，如果要把的数据库的性能发挥到极致，需要维持“Oracle 数据库 +IBM 小型机 +EMC 存储”这个组合，后续开支庞大，对管理员的能力极高。
后来，彼时互联网巨头雅虎开始使用开源的 MySQL 数据库，MySQL 本身拥有灵活和性价比高等优势，加上雅虎的示范，MySQL 数据库成为了不少互联网公司的选择。随着云计算的发展，云数据库开始出现，后者使用门槛低、便于快速扩展。2015 年的 AWS re：Invent 大会上，亚马逊宣布了 Amazon Aurora。Aurora 是一个关系型数据库，可以跨 3 个可用区域复制 6 份数据，其设计目标是提供高性能和高可用性（99.99%）。
阿里云昨天推出的 PolarDB，明显对标的就是 Amazon Aurora，它跟后者采用了相同的设计理念，底层同样基于 MySQL 作出大量改进。
在昨天的发布会上，阿里云又来了一次现场跑分，表示在标准场景下，PolarDB 性能是 MySQL 的 6 倍，单实例实现 100T 级存储容量；而在云数据库厂商中，阿里云 PolarDB 则实现了 AWS Aurora 性能的 1.2 倍。余峰解释，这算是阿里云的后发优势，Polar 用了最新的 RDMA 网卡，同时对数据库的细节做了优化。
据余峰介绍，整套 PolarBD 的解决方案大体可以分成三部分：兼容 MySQL 的数据库软件、新一代的计算机节点、阿里云的第三代分布式共享存储方案。
新一代的计算节点的 CPU 和网卡，以及存储的 SSD 磁盘与 FPGA 卡，都是单独为数据库定制的。这些可以说都是数据库服务中硬件部分的体现。
在算法部分，阿里云这次重点介绍的，是 PolarDB 的第三代分布式共享存储方案。
余峰介绍，整个国内外云厂商的数据库服务，在存储部分经过了三代的发展。
第一代传统数据库跑在单机上，计算（CPU）和存储绑定，用的是本地盘，意味着每一个计算节点，都要挂一个盘，它的问题是每一个节点的存储空间是有限的。
第二代的集中式存储，计算与储存分离，把存储集中起来管理，解决了存储扩展的问题。因为每份计算都有一份数据，在这个体系下有很多的数据副本，导致成本非常高。此外，不同的节点之间数据可能出现不同步，数据一致性很难解决。“EMC 做储存很厉害，但是为什么做数据库没有火，就是因为延迟特别大。Amazon 和阿里的优势就在于延迟非常小。”
第三代数据库与第二代的不同，是计算节点之间的通讯效率非常高。这相当于所有的计算节点是一个集群，节点可以无限增加，储存都在一个盘阵里。阿里云介绍，产品架构上，PolarDB 采用了节点间共享存储架构，让数据库实现极速扩展，通过重新设计的文件系统 PolarStore，实现相同数据更新操作减少了 50% 的磁盘写入量，并缩短了写数据的路径，使写性能显著提高，对读事务实现了优化。
上面介绍的数据库系统，昨天刚启动公测，究竟用起来效果怎么样，还需要拭目以待。不过，余峰表示，一般的企业忽然换数据库的动力不太，除非是原来的数据库服务太贵、对数据可靠性和对性能的要求有更大的要求，或者是新业务在新数据库服务上跑得不错，会考虑更换。
为了方便客户数据库上云，阿里还推出“IaaS 的价格，PaaS 的服务”的基础办云服务器，意味着你买一个包含了云服务器的数据库服务，跟只买云服务器价格一样。同时为了怂恿客户用 PolarDB，阿里云表示，原来在用阿里云的 MySOL 数据库服务的客户，直接迁移到 PolarDB 上，收费甚至比较前者更便宜。
这不就是传说中的补贴吗？很好，这模式很滴滴……
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