认识达内从这里开始

我们在上文中给大家简单分析了云数据库的技术要求等内容，而接下来我们再了解一下云数据库架构的类型。希望通过对本文的阅读，大家对于云数据库有更多的了解。

1、存储-SQL分离

针对云数据库的需求和架构方向，一种新的数据库架构也在渐渐成为主流，也就是数据库的“存储-SQL分离”架构。

存储-SQL分离架构，即指数据库的存储引擎和SQL引擎两部分互相松耦合独立工作的架构。通常这一架构，分为存储、SQL和元数据三个部分。

存储层：即数据库的存储引擎，存储引擎负责处理数据的存储管理。同时包含路由及事务控制，保障数据的ACID特性。此外，存储层还应还具备索引、查询条件过滤、排序等一系列功能。

SQL层：SQL层主要负责处理SQL请求，上层直接面对应用程序，将应用程序的访问请求分发给存储层，并且接受存储层返回的数据结果。

2、多模Multi-Model

企业使用云数据库对接的应用越来越多，需求多种多样，传统的做法是在dbPaaS里面提供十几个不同的数据库产品分别应对各种需求，这样的方法在系统增加后，整体维护性和数据一致性管理成本很高，会影响到整个系统的使用。

为了实现业务数据的统一管理和数据融合，新型数据库需要具备多模式(Multi-Model)数据管理和存储的能力。数据库多模Multi-Model是指同一个数据库支持多个存储引擎，可以同时满足应用程序对于结构化、半结构化、非结构化数据的统一管理需求。

通常来说，结构化数据特指表单类型的数据存储结构，典型应用包括银行核心交易等传统业务;而半结构化数据则在用户画像、物联网设备日志采集、应用点击流分析等场景中得到大规模使用;非结构化数据则对应着海量的的图片、视频、和文档处理等业务，在金融科技的发展下增长迅速。

多模式数据管理能力，使得金融级数据库能够进行跨部门、跨业务的数据统一存储与管理，实现多业务数据融合，支撑多样化的金融服务。

3、云数据库架构优势

在技术驱动的需求下，云数据库架构具备了几项主要的业务价值：

无需分库分表：此前，一种数据库分布式改造的方向是关系型数据库往分布式架构改造，MySQL分库分表就是其中一种方案。如今，存储-SQL分离的架构，在数据存储层已经实现原生分步实施，就避免了复杂冗长的“分库分表”方案。

灵活支撑业务需求：存储和SQL层都可以实现服务、存储的弹性调整，灵活地支撑业务的需求。

多存储引擎兼容：由于SQL和存储层的分离，在保持SQL接口不变的情况下，底层存储引擎可以支撑多个不同引擎，实现多种数据引擎的同时兼容。

完全兼容已有应用：由于SQL层更多使用已有的标准SQL解析器，因此对于原有应用在SQL上可以实现完全的兼容，没有任何应用改造的投入。

数据安全可用：分布式的存储和松耦合的架构，数据拥有安全的多副本，松耦合则大大增强了整个系统的容错性。相比传统单点架构，可以很好的实现数据双活甚至多活的架构，满足“两地三中心”“三地五中心”的合规监管安全要求。

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