PB 级速度，单一数据库操作：走进 Amazon Aurora Limitless Database 的神奇

在数字时代的浪潮中，数据库管理面临着前所未有的挑战和复杂性。对于许多应用程序开发者而言，维护数据库、确保一致性保证、执行升级和备份等日常操作变得越来越复杂。随着应用程序规模的不断扩大，这些任务可能变得琐碎而繁重。传统的数据库管理方式已经不足以满足当今迅速发展的技术环境中的需求。

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一、无服务器服务创新，Amazon Aurora Limitless Database 助力数据管理

在最近召开的亚马逊云科技大会上，亚马逊云科技官方宣布推出 Amazon Aurora Limitless Database ，这是一款旨在解决 PB 级应用程序需求的创新性产品，目前开发者可申请体验预览版。当前，许多组织都在使用 Amazon Aurora，这是一款完全托管的 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的关系数据库，以其卓越的性能和可用性成为商业数据库的首选之一。

某些工作负载，如在线游戏和金融交易处理，需要更高级别的性能和规模，以满足处理数亿全球用户、数百万笔交易以及 PB 级数据存储的挑战。 传统的数据拆分和分片策略在过去被广泛采用，但随之而来的是复杂的管理和监控任务，耗费大量时间和资源来构建和维护这样的架构。

为了解决这一挑战，Amazon Aurora Limitless Database 推出。它以每秒数百万个写入事务的速度为 PB 级应用程序提供支持，同时保持单一数据库的操作简便性。 该创新产品利用自动化实现在多个 Amazon Aurora Serverless 实例之间的数据和查询分配，无需构建复杂的自定义软件来进行跨实例路由请求。不仅如此，它还能够自动增长计算或存储需求，并在无服务器实例内垂直扩展资源，同时在实例之间水平扩展资源，满足各种工作负载需求。这使用户无需花费数月甚至数年来构建和维护庞大的数据库实例集群，轻松应对超出传统数据库限制的挑战。

二、演进中的数据库：解析 Aurora Limitless Database 与 Aurora 的优势对比

Aurora Limitless Database 引领数据库演进，实现每秒数百万次写入事务和 PB 级数据的高效管理，进而提供无服务器端点、分布式查询规划和事务管理等创新功能。 这一新时代数据库轻松扩展关系型工作负载，同时在资源需求低时自动缩减，为用户提供灵活、高性能的解决方案。在相较之下，Aurora Limitless Database 更进一步，拥有一系列独特优势。

1.扩展性： Aurora Limitless Database 允许将 Aurora 集群扩展到每秒数百万次写入事务，管理 PB 级数据。相比之下，传统 Aurora 数据库在单个写入器实例上有一定的限制。这意味着 Aurora Limitless Database 更适用于需要大规模扩展的高流量和大数据工作负载。

2.无服务器架构： Aurora Limitless Database 提供无服务器端点，可在多个 Amazon Aurora Serverless 实例之间自动分配数据和查询。这使得数据库资源的分配更为灵活，根据需求动态调整，而无需手动管理多个实例或创建自定义应用程序逻辑。传统 Aurora 数据库通常需要手动管理数据库实例的数量和规模。

3.自动计算资源调整： Aurora Limitless Database 会根据工作负载的增减，在指定的预算范围内动态调整计算资源。这意味着开发者无需为峰值负载进行过度预置，而是根据实际需求自动缩减或增加计算资源。传统 Aurora 数据库可能需要手动调整实例规模以适应不同的负载。

4.分布式查询规划和事务管理： Aurora Limitless Database 提供了分布式查询规划和事务管理等功能，确保在多个实例之间保持事务一致性。这使得在大规模数据集上执行查询和事务处理变得更为高效。传统 Aurora 数据库可能需要更复杂的配置和管理来实现类似的功能。

从整体来说，Aurora Limitless Database 通过提供更高的扩展性、无服务器架构、自动资源调整和分布式功能，使得处理大规模、高流量的数据库工作负载变得更为灵活和高效。

三、测试体验使用

1.Aurora Limitless Database 操作使用

1.在亚马逊云科技平台登录完成之后，来到个人控制台，在控制台顶部搜索栏搜索 Amazon RDS 服务，进入界面之后，点击创建数据库

2.点击创建之后，可以根据个人需求去配置相关信息

3.在创建完毕之后，等待实例的状态变更为可用，即可以开始使用

4.同时点进我们创建的数据库，可以进行创建自定义端点，配置终端节点以及添加节点成员

5.这时我们可以看到，节点已经创建成功，同时还可以管理和添加 IAM 角色到集群中，同时还可以向其他账户共享数据库集群

6.回到 Amazon RDS 主页，选择 Databases 界面，我们可以选中配有集群的数据库，通过点击 Actions 去添加 Limitless Database 来体验功能

2. 创建 EC2 实例并连接 Mysql 数据库实例

1.首先我们需要去创建 ec2 实例，完成登录之后，来到控制台界面，顶部搜索栏搜索 EC2 服务

2.进入界面之后，选择启动创建实例

3.然后我们进入配置信息界面，选择 Amazon linux 服务，然后实例类型选择 t2.micro 类型，其他信息看开发需求去进行配置

4.配置好相关信息之后，等待片刻便可以看到我们刚才创建好的实例

5.下一步就是创建 MySQL 类型的数据库，进入我们的 Amazon RDS 服务界面，选择创建数据库，数据库类型选择 Mysql ，设置 EC2 连接选择我们刚才创建的 EC2 实例，其他配置信息根据开发需求进行选择

6.创建完数据库之后，我们可以点击进入数据库，查看我们刚才创建数据库的终端节点和端口信息

3. 本地和远程建立连接

1.因为我们是基于 linux 去创建的 EC2 实例，所以首先应该去连接 EC2 实例，使用 SSH 连接到 EC2 实例

sh -i location_of_pem_file ec2-user@ec2-instance-public-dns-name

例如，假设存储 ，则 EC2 实例的公有 IPv4 DNS 为 。您的 SSH 命令将 如下所示，

ssh -i /dir1/ec2-database-connect-key-pair.pem ec2-user@ec2-12-345-678-90.compute-1.amaxxxx.com

2.通过更新 EC2 实例上的软件来获取最新的错误修复和安全更新。 为此，请使用以下命令

sudo dnf update -y

3.要在 Amazon Linux 2023 上从 MariaDB 安装 mysql 命令行客户端，可以运行以下命令：

sudo dnf install mariadb105

4.连接 MySQL 数据库，将数据库实例终端节点 （ DNS 名称）， 并将相关信息替换您的主用户名。提供 提示输入密码时使用的主密码。

mysql -h endpoint -P 3306 -u admin -p

5.之后便可以执行相关的 sql 语句进行操作

例如：SELECT CURRENT_TIMESTAMP;

四、个人体验和总结

Amazon Aurora Limitless Database 代表着数据库技术的巅峰突破，为用户提供了无与伦比的灵活性和性能。 传统分片方法的繁琐性和耗时性得以根本性改变。该创新性解决方案能够轻松应对需要处理数亿全球用户、数百万笔交易以及 PB 级数据的工作负载。通过自动分配数据和查询至多个 Amazon Aurora Serverless 实例，不再需要手动构建复杂的路由软件，使得分片变得简单而直观。

在体验使用 Amazon Aurora Limitless Datase 的过程中，深刻感受到了其卓越的性能和创新的架构设计。 它的产品设计理念是针对高性能工作负载的处理，该数据库的每秒数百万写入事务的支持让我惊叹不已。对于需要处理庞大数据、支持数亿全球用户和数百万交易的场景，传统的拆分和分片策略往往导致繁琐的管理和监控任务，而 Amazon Aurora Limitless Database 以其自动化的数据和查询分配，极大简化了这些挑战。

使用 Amazon Aurora Limitless Database 无需花费数月或数年来构建和维护庞大的数据库实例集群，它通过自动增长计算或存储需求、无服务器实例内的垂直扩展资源、实例间的水平扩展资源，轻松适应各种工作负载需求。 这种灵活性为开发者提供了更多的空间，让我在应对复杂工作负载时感到更加从容。这一创新不仅代表了 Amazon 在云服务领域的技术实力，也为用户提供了更为灵活和可靠的数据库选择。

Amazon Aurora Limitless Database 的技术突破不仅使数据库管理更加高效，更将用户从传统繁琐的分片工作中解放出来。 这一突破性解决方案不仅节省了用户大量的时间和资源，更为业务的快速发展提供了可靠的支持。Amazon Aurora Limitless Database 的引入，不仅是数据库技术的演进，更是对用户需求的深刻理解，为数据库应用带来了新的纪元。

文章来源：https://dev.amazoncloud.cn/column/article/6589a8245d096603bb196c8a?sc_medium=regulartraffic&sc_campaign=crossplatform&sc_channel=InfoQ