SQL数据库的6种技术挑战

定是找到一个我们可以用作YugaByte DB架构灵感的数据库。我们密切关注两个系统，Amazon Aurora和Google Spanner。

Amazon Aurora是一个提供高可用性的SQL数据库。它具有与流行的RDBMS数据库（如MySQL和PostgreSQL）的兼容性，使其易于入门并可运行各种应用程序。Amazon Aurora也是AWS历史上发展最快的服务之一。

Amazon Aurora服务与MySQL和PostgreSQL兼容，是AWS历史上发展最快的服务。

Amazon Aurora具有可扩展的数据存储层，但查询层不是这样。以下是我们发现的Amazon Aurora的一些关键可扩展性限制：

• 写入不是水平可伸缩的。扩展写入吞吐量的唯一方法是垂直扩展处理所有写入的节点（称为主节点）。这种扩展方案只是到目前为止，因此数据库能处理多少写入IOPS存在固有的限制。
• 写入不是全局一致的。许多现代的云原生应用程序本质上是全局性的，需要跨多个区域部署底层数据库。但是，Aurora仅支持多主机部署，在发生冲突时***一个写入程序（具有***时间戳）获胜。这可能导致不一致。
• 通过使用牺牲一致性的从属副本以获得读取的伸缩扩展。为了扩展读取，应用程序需要连接到从属节点才能实现读取。当使用这些从属节点实现读取时，应用程序需要面对降级的一致性语义，以及一个单独的连接端点。这使得应用程序架构非常复杂。

另外，Google Spanner是一个可水平扩展的SQL数据库，专为大规模可扩展和地理分布式应用程序而构建。

Cloud Spanner是唯一为云构建的企业级、全局分布且高度一致的数据库服务，专门用于将关系数据库结构的优势与非关系水平扩展相结合。

这意味着Spanner可以无缝扩展读写，支持需要全局一致性的地理分布式应用程序，并在不牺牲正确性的情况下从多个节点执行读取。

但是，它放弃了RDBMS数据库提供给开发人员期望的许多熟悉功能集。例如，Google Spanner文档中突出显示了不支持外键约束或触发器的事实。

我们决定采用混合方法。

• YugaByte DB的核心存储架构受到Google Spanner的启发，该架构专为水平可扩展性和地理分布式应用程序而构建。
• YugaByte DB保留了与Amazon Aurora类似的PostgreSQL兼容查询层，它可以支持丰富的功能集，并支持最广泛的用例。

2. SQL协议：PostgreSQL还是MySQL？

我们想要对广泛采用的SQL方言进行标准化。我们还希望它是开源的，并且在数据库周围拥有成熟的生态系统。权衡的自然选择是PostgreSQL和MySQL？

我们之所以选择PostgreSQL（而不是MySQL），原因如下：

• PostgreSQL有一个更宽松的许可证，更符合YugaByte DB的开源精神。
• 与任何其他SQL数据库相比，PostgreSQL在过去几年中的流行度一直在飙升，这绝对没有受到影响！

在目前排在DB-Engines排名网站前10位的五个SQL数据库中，自2014年以来，只有PostgreSQL的受欢迎程度越来越高，而其他数据库则趋于平稳或正在失去理智。

此外，对于许多应用程序，PostgreSQL是Oracle的***替代品。组织正在被PostgreSQL所吸引，因为它是开源的，供应商中立（MySQL由Oracle拥有），拥有一个参与的开发者社区，一个繁荣的供应商生态系统，一个强大的功能集，以及一个成熟的代码库，一直在战斗 - 经过20多年的严格使用而坚固。

（编辑：青岛站长网）

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