1、使用冗余，每个人的好友信息都在数据库中有存储，就是你说的记录一对一关系
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2、数据缓存到内存，数据访问很快
3、状态信息修改异步，比如一个人登陆了，他的好友不是马上就知道，中间间隔几秒也没有关系
4、数据可能不放在关系数据库中，可能使用nosql数据库，比如mongodb,bigtable,cassandra等
特点：
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。
没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。
Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。
优点：
易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。
高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
主要应用：
Apache HBase
这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。
Apache Storm
用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。
Apache Spark
该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。
Apache Drill
你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。
Apache Sqoop
也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapReduce一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。
Gephi
它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。
MongoDB
这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。
十大顶尖公司：
Amazon Web Services
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Reduce），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。
Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。
Cloudera
Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。
IBM
当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”
Intel
和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。
Microsoft
微软在开源软件问题上一直很低调，但在大数据形势下，它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop，它还积极投入到开源项目中，以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版，而且是为Azure量身定制的。
微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说：“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格（包括PowerPivot）、协作和开发工具市场上有很大优势，而且微软拥有庞大的用户群，但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版，为此，Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具，包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术，Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止，Pivotal的用户还不到100个，而且大多是中小型客户。
Teradata
对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。
AMPLab
通过将数据转变为信息，我们才可以理解世界，而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域，努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代，而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案，以应对越来越复杂的各种难题。
1970 年，关系型数据库之父 E.F.Codd 发表《用于大型共享数据库的关系数据模型》论文，正式拉开数据库技术发展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 为代表的三大商业数据库产品独占鳌头，随后涌现出 MySQL、PostgreSQL 等为代表的开源数据库 ，和以 Amazon RDS 等为代表的云数据库，拉开百花齐放的数据库新序幕。
我们知道，云计算十年为产业转型升级提供了 历史 性契机，但变革仍在进行，随着云计算的普及，数据库市场发生根本性改变，云厂商打破传统商业数据库的堡垒，成为数据库领域全新力量。其中以连续六年入选 Gartner 领导者象限的亚马逊云 科技 为代表，我们一起探讨：为什么亚马逊云 科技 能始终保持其创新性？纵观云原生时代下，亚马逊云 科技 数据库未来还有哪些更多的可能性？
01 面对四大数据库发展趋势，亚马逊云 科技 打造五大数据库理念
后疫情时代下，加速了不少行业的业务在线化和数字化运营，企业对数据价值挖掘的需求越发强烈，亚马逊云 科技 大中华区产品部总经理顾凡详细介绍其中四大趋势：
一是伴随互联网、移动互联网的发展，电商、视频、社交、出行等新应用场景的兴起，不仅数据量大，对数据实时性要求极高，传统关系型数据库无法满足需求，因此驱动云原生数据库的出现。
二是开源数据库的广泛应用。
三是应用程序现代化对数据库提出更高要求，期待数据库拥有更高的性能、可扩展性、可用性以及降低成本，让开发人员专注于核心业务的应用开发，不用关注和核心业务无关的代码。
四是软件架构历经 PC、互联网、移动互联网，再到如今的万物互联时代，其中的迭代和转型正在驱动数据库选型的变化。
在此四大趋势下，伴随企业的业务量越来越大、越来越复杂，对数据库的要求越来越高。亚马逊云 科技 洞察客户需求，在打造云上数据库产品时提出五大理念：
一是专库专用，极致性能；二是无服务器，敏捷创新；第三是全球架构，一键部署；第四是平滑迁移，加速上云；第五是 AI 赋能，深度集成。
02 历经真实锤炼，五大数据库理念，持续赋能企业数智转型
顾凡表示，随着数据爆炸式增长，微服务架构与 DevOps 愈发流行的今天，一个数据库打天下的时代已然过去。我们需要在不同的应用场景下，针对不同的数据类型和不同的数据访问特点，为开发者和企业提供专门构建的工具。
所以亚马逊云 科技 提出 第一个核心数据库理念：专库专用 。在此理念下，推出针对关系数据、键值数据、文档数据、内存数据、图数据、时许数据、分类账数据、宽列等专门构建数据库的产品家族。
这些数据库产品均经历过亚马逊内部核心业务的真实锤炼，成绩斐然：
亚马逊电商当年是 Oracle 的客户之一，随着亚马逊电商的应用重构和业务体量发展，亚马逊电商决定将业务迁移到亚马逊云 科技 里。100 多个团队参与这庞大的迁移工作中，将亚马逊电商采购、目录管理、订单执行、广告、财务系统、钱包、视频流等关键系统全部从 Oracle 迁出来。2019 年，亚马逊将存储近 7500 个Oracle 数据库中的 75 PB 内部数据迁移到多项亚马逊云 科技 的数据库服务中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，于是亚马逊电商成为亚马逊云 科技 在全球的“第一大客户”。
从 Oracle 切换到亚马逊云 科技 后，亚马逊电商节省了 60% 成本，面向消费者端的应用程序延迟降低 40%，数据库管理支出减少 70%。
以被誉为“亚马逊云 科技 历史 上用户数量增速最快的云服务”Amazon Aurora 为例，其拥有科媲美高端商业数据库的速度和可用性，还拥有开源数据库的简单性与成本效益，Amazon Aurora 让客户满足“鱼和熊掌兼得”需求。
据顾凡介绍，Amazon Aurora 可提供 5 倍于标准 MySQL 性能，3 倍于 PostgreSQL 吞吐量。同时提供高可用，可用区（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨区域灾备。可扩展到 15 个只读副本，成本只有商业数据库的 1/10。
医药企业九州通为药厂、供应商，搭建药厂、供应商、消费者提供供应链链条。其 B2B 系统的业务特点是读多写少，受促销活动、工作时间等影响，经常会出现波峰波谷落差较大的情况，读写比例在 7：2 或者 8：3。九州通采用 Amazon Aurora 后实现读写分离和按需扩展，整体数据库性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。实现了跨可用区部署、负载均衡、自动故障转移、精细监控、按需自动伸缩等。
据权威机构预测，到 2022 年，75% 数据库将被部署或迁移至云平台。在这个过程中，亚马逊云 科技 是如何通过技术来帮助客户加速应用上云的？这离不开除了上述的“专库专用”外，以下四大理念：
第二个理念是无服务器、敏捷创新。 亚马逊云 科技 大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野表示，企业业务总有波峰波谷之时，如何按照企业 80-90% 的业务峰值来规划数据库的存储容量和计算资源的话，将给应用带来一定的业务连续性的妥协和挑战。因此大多数企业都是按照峰值留有余地来选择数据库的计算资源，这将造成成本上的浪费。而 Serverless 数据库服务可完成无差别的繁复工作和自动化扩展。
Amazon DynamoDB 是亚马逊云 科技 自研 Serverless 数据库，其诞生最早可追溯到 2004 年，当时亚马逊电商作为 Oracle 的客户，尽管对于关系型数据库在零售场景的需求并不频繁，70% 均是键值类操作，此时倒逼亚马逊电商思考：为什么要把关系型数据库这么重得使用？我们可以设计一款支持读写、可横向扩展的分布式数据库吗？后来的故事大家都知道了，这款数据库就是 Amazon DynamoDB，并在 2007 年发表论文，掀起业界 NoSQL 分布式数据库技术创新大潮。
Amazon DynamoDB 可为大规模应用提供支持，支撑亚马逊自身多个高流量网站和系统，如亚马逊电商网站、亚马逊全球 442 个物流中心等。在亚马逊电商一年一度 Prime Day，光是针对DynamoDB API 的调用达到数万亿次，最高峰值请求达到每秒 8920 万次。由此可见，DynamoDB 拥有高吞吐、扩展性、一致性、可预测响应延迟、高可用等优势。
智能可穿戴设备厂商华米 科技 ，在全球 70 多个国家拥有近 1 亿用户。仅 2020 年上半年，其手表出货量超 174 万台，截止到 2021 年 2 月，华米 科技 的可穿戴设备累计记录步数是 151 万步，累计记录的睡眠时间是 128 亿个夜晚，记录心率总时长达 1208 亿个小时。如此庞大的数据同时必须保证极高的安全性和低延迟相应，如何保证稳定性是巨大的挑战。
DynamoDB 帮助华米 科技 在任何规模下都能提供延迟不超过 10 毫秒的一致响应时间。华米 科技 健康 云的 P0 和 P1 级别故障减少了约 30%，总体服务可用性提升了 0.25%，系统可用性指标达到 99.99%，为华为 科技 全球化扩展提供了有力的支撑。
最新无服务数据库产品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬间扩展能力，真正把扩展能力发挥到极致，在不到一秒的时间内，将几百个事务扩展到数十万的级别。同时在扩展时每一次调整的增量都是非常精细化的去管理，如果按照峰值来规划数据库资源，可实现大概90%的成本节省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球实现预览。
第三个理念是全球架构、一键部署。 在全球化的今天，如何支撑全球客户的业务扩展连续性、一致性、以最低延迟带给到终端客户上，对数据库提出新的挑战。
亚马逊云 科技 提供 Amazon Aurora 关系型数据库Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 内存数据库、Amazon DocumentDB 文档数据库都能利用亚马逊云 科技 的骨干网络提供比互联网更稳定的网络支撑，以一键部署的方式，帮助客户实现几千公里跨区域数据库灾备，故障恢复大概能在一分钟之内完成，同时跨区域的数据复制延迟通常小于一秒。
第四个理念是平滑迁移、加速上云。 目前，450000+ 数据库通过亚马逊云 科技 数据库迁移服务迁移到亚马逊云 科技 中，这个数字每年都在不断增长。亚马逊云 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具让开发者和企业进行自助式云迁移。另外，对于迁移过程中可能会需要的支持，可通过专业服务团队和合作伙伴网络成员，为客户提供专业支持，还通过 Database Freedom 项目帮助客户降低他们的顾虑。
今年 11 月，最新产品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中国两个区域正式可用，可加速企业上云的迁移，实现让企业可以利用原有的技术栈、原有的 SQL Server T-SQL的人员可以利用到云数据库进行创新。
第五个理念是 AI赋能，深度集成。 我们观察到，ML 技术赋能数据库开发者，开发者无需具备机器学习专业知识，就可进行机器学习操作。在此潮流下，亚马逊云 科技 推出 Amazon Neptune，借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驱动图神经网络。
今年 8 月，Neptune ML 在中国正式可用，允许数据工程师不需要掌握机器学习的技能直接从图数据库里导出数据、转换格式、训练模型并发布，用 gremlin 语句调用训练成的模型在数据库里实现推理，进行欺诈检测，推荐物品。
目前，亚马逊云 科技 加速在中国区域服务落地，2021年至今新发布 60 多个数据库服务与功能。亚马逊云 科技 正是通过上述五大数据库理念，打造丰富的数据库产品家族，在全球智能化发展趋势下，为企业提供更快更好的数智服务，释放数据价值，并连续六年入选 Gartner 领导者象限，得到业界和客户的深度认可。
每年的Gartner全球数据库魔力象限都会对未来三年的市场进行预测，而2020年的预测相比于2019年的预测出现一个显著的变化，那就是全球75%数据库将被部署或迁移到云平台的时间表提前了一年——从2023年提前到了2022年。进入2020年底，我们将迎来数据库行业的世纪之战，企业数据上云与治理面临着重大抉择：本地数据库与云数据库的PK。特别是受2020全球疫情的影响，越来越多的企业正加速数字化转型，云数据库以及云上数据治理的时代将很快到来。
2020年12月12日双十二之际，华为云打出了云数据库2折起的大幅折扣，包括：MySQL等热门云数据库 2折起、迁移上云再加送6个月；GaussDB系列、数据管理服务DAS企业版等热销产品低至5折；数据加速与治理产品中也有Redis 4折的惊喜优惠。2020年又是华为云推出全场景数据库云服务GaussDB的第一年，而在2020年底打出云数据库2折起的大力度促销，彰显了华为云开打2021企业数据上云之战的决心。
2020年的一场疫情，让很多企业都将数字化转型提速，特别是让本来需要几年才能下的数字化转型决心和决定缩短到几个月；而新基建的推出，更刺激了基于数字技术的融合基础设施的大规模建设。无论是加速的数字化转型、急于上线的各种在线和互联网业务，还是筹建中的融合基础设施新基建，都为CIO们带来了头痛的问题：数据库的选型。
那么CIO怎么解决云数据库的选型难题呢？华为云数据库业务总裁苏光牛认为，CIO选型数据库，最常见的其实没有变化，就是稳定性和性能，以及云技术出现之后的扩展性和灰度等能力。但对于很多企业，特别是有 历史 遗留系统的，都涉及一个古老但无法回避的问题就是：生态。也就是如果招聘的DBA多是搞PostgreSQL，那么企业怎么能选择MySQL？反之亦然。或者当熟悉某个数据库的DBA干了几十年，又怎么转向另外一种数据库？
转型是必然的。数字化智能化升级，必然要求数据库跟上，苏光牛认为生态必须是开放的，否则就从一个火坑跳入另外一个火坑。选型之后，CIO都普遍担心，迁移的工作量有多大？CIO都需要有能自动化转换或者评估的工具，能把非确定的工作量转化为确定性的计划。然后就需要考虑迁移是否会中断或者中断多久，业务切换需要多久，对于在线迁移来说还要可控制的切换时间；随之，要考虑数据是否会丢失，因为从一个系统迁移到另一个系统，不可能100%覆盖所有的功能测试，没有覆盖到数据是否就丢失了，当然还要考虑数据安全等问题。
最后，必然要考虑成本以及让数据“活”起来。苏光牛认为，控制成本的最好方式是存储的融合，计算和存储分离的架构；而让数据活起来，就是要让存储的数据在不同系统之间流动起来，通过大的存储资源池解决数据孤岛问题，当然更好的数据迁移工具也能配合解决问题。
2020年11月，在Gartner发布的2020全球云数据库魔力象限中，华为云凭借GaussDB系列产品首次晋级全球顶级云数据库行列。Gartner对华为云的评价是：华为云专注于提供全面的混合堆栈，构建了全面、稳健的产品组合，能够满足跨云和本地环境的全方位数据管理用例，其许多产品与云基础架构紧密集成，以提供增强的性能和可靠性。Gartner还认为，华为在全球电信和网络行业有很强的影响力，很多为管理华为全球行业业务而构建的数据管理能力，面向政企行业普遍可用。
2020年下半年，华为云宣布GaussDB数据库战略升级为华为云数据库全场景服务，以及发布GaussDB云数据库服务GaussDB（for MySQL）、GaussDB（openGauss）以及GaussDB NoSQL，而GaussDB NoSQL非关系型数据库则支持MongoDB、Cassandra、时序InfluxDB、KV数据库Redis等，具有多模式数据管理能力。
就GaussDB来说，通过计算和存储分离实现分布式处理，在一套架构下，可以对接MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Cassandra等多种开源数据库引擎，实现这些开源数据库的良好商用性能。GaussDB以华为云为底座，保证了良好可扩展性、弹性、安全可靠等性能要求，特别是通过底层统一的智能化DFV分布式存储架构，满足企业上云对于云数据库的各种需求。
在数据迁移方面，华为云推出的数据库和应用迁移 UGO，是一款专注于异构数据库对象迁移和应用迁移的专业化工具，而华为云数据复制服务DRS，支持更大数据量、更长时间等多种复杂迁移场景，支持数据库上云和云上业务数据实时回传至云外的混合云架构。UGO+DRS形成了完整的迁移产品形态。
GaussDB是为政企打造的数据库一站式上云解决方案，提供全场景数据管理业务、全开放生态和安全可信，彻底解决政企以及互联网行业在数据库选型方面的痛点，真正做到数据库选型安心、迁移放心、管理省心。
苏光牛表示：“华为将持续战略投入数据库，布局全球7大区域囊括1000+数据库专家与人才。此次战略升级是华为云数据库积极构建高安全、高可靠、高性能的全场景云服务，拥抱开源生态的具体举措，华为云GaussDB数据库会持续打造多元生态服务，全方位满足客户的需求，加速政企客户数字化创新发展。”
正如Gartner所观察到的，如今华为云数据库业务在亚太地区，尤其是中国市场实现规模化部署，其中超过一半的客户来自公共管理、电信、金融保险等行业。华为云数据库，特别是GaussDB能够被广大政企用户认可，这首先来自于经历了华为内部的千锤百炼。从2007年开始，就因为华为的无线、网络、交换机等产品而发展起来了GaussDB，从2009年开始基于存算分离的架构而考虑分布式数据库的设计，2015年起基于广泛认知的生态如MySQL或者PostgreSQL等以及NoSQL数据库，逐步推出了分布式的数据库，同时还打造华为自己的openGauss生态。
2020年，华为云数据库品牌更加清晰，GaussDB是华为自有数据库品牌，既兼容MySQL、PostgreSQL等广泛认知的生态，又有自有的生态openGauss，openGauss于2020年6月正式对外开源。苏光牛强调，华为公司将长期投入GaussDB的开发，基于混合云和公有云的方式，联合ISV等伙伴一起，全方位服务好客户。
总结下来，GaussDB有四大特色：第一，开放的生态，拥抱开源生态的同时，打造华为自有生态。华为云认为未来一定是开放的生态，开放的生态才能保护客户投资，避免从一个封闭体系走向另外一个封闭体系。
第二，存算分离的架构，数据库的稳定性是第一位的，特别是交易型数据库，华为云数据库最核心的特色是存储的稳定性。华为云GaussDB基于与企业存储相同的分布式存储架构，经过千行百业的磨炼而不仅仅是单一的某种交易流量，另外各种存储能力如重删、压缩、跨AZ等特性让快速备份恢复、性价比都具备非常好的优势。
第三，安全合规，GaussDB经过了ICSL的安全认证，以及很多白盒的代码层面的认证。特别是随着欧洲GDPR等标准的实施，以及政企对数据安全性要求的增加，华为云GaussDB的代码级、架构级别安全设计，以及多年来在电信级高标准行业的锤炼，经历了很多实际客户的严苛考验，让政企在使用数据库的时候更加放心。
第四，软硬件全栈协同。华为云具备软硬件全栈研发的实力，无论存储底座和RDMA高速网络，还是虚拟化和容器之上的性能调优，以及GuestOS上的协议栈优化，特别是基于云技术之后的全栈优化和云服务能力，更加是华为云的优势。
当然，更为重要的是，云数据库采用云的模式实现了数据库运维管理的集中化，极大简化了数据库的安装、部署、配置、迁移和优化，大幅提升运维管理效率，让政企可以投入更多精力聚焦在核心业务创新上。
总结而言： 企业数据上云和云上数据治理将成为2021年政企数字化转型的重中之重，各大技术厂商都在争夺云数据库市场份额。以华为云全场景数据库GaussDB为代表的新一代云数据库，将满足政企数字化转型的全面需求。特别是以华为云和华为云Stack为底座，GaussDB可以跨公有云以及企业本地部署，其技术符合云及企业本地的要求，同时具有华为云的高性能、高可用、高安全等保证，可以说政企数字化转型的全场景保障！（文/宁川）
云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和衍生发展出来的一个新的概念。[1] 云计算是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经计算分析之后将处理结果回传给用户。通过云计算技术，网络服务提供者可以在数秒之内，处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和”超级计算机”同样强大的网络服务。
NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
一：降低企业技术开发成本
企业上云能够降低企业的技术开发成本，大多数中小企业并没有庞大的IT预算开支，处理技术采购方面问题的精力也相当有限。我们需要将有限的资金用到真正需要的方面。这也中小企业的共同点。使用云计算服务比购买一般的物理硬件要便宜得多，那么中小企业就可以摆脱很多不必要的开支。
二：丰富的产品线一站式上云
云计算提供的不仅仅是云服务器的计算服务，还有更多的周边云产品。以阿里云为例，ECS云服务器是企业上云的基本单元，如果想用户的应用场景需要更高的容灾能力，您可以将ECS部署在不同的可用区；如果想要将数据库分离出去，您可以选择云数据库，云数据库从RDS到NoSQL云数据库版本丰富；您可以使用对象存储OSS，搭配阿里云CDN，提高网络速度；如果您被同行或他人攻击，您还可以接入云盾安全类产品等等。新手站长网就不多赘述，有问题可以参考阿里云官方文档
三：企业云计算的灵活性
“云”带给了更大的灵活性和移动性，使用云，可以让企业在一台机器上开始工作并且在另外一台机器上完成它。在实际的传统企业中，我们经常会遇到，公司的数据只能在公司获取，回到家以后，就链接不到公司的服务器。当然这其中有安全的因素在，从另一方面讲，传统的IT服务，的确存在它的不灵活弊端。
四：升级方便
随着企业的发展，企业可能会增加企业软硬件产品的更换升级，这无疑会成为一笔不小的开支，但是企业上云后，企业可以根据自身的发展情况弹性的选择升级自己的云计算套餐。另外，企业也无需烦恼硬件的更新换代，这些事情是阿里云等云计算厂商要操心的小站。
五：企业上云减少运维开支：
传统企业的数据服务中心需要有专人进行运营与维护，云服务可以在管理方面为企业提供高效计划，企业上云可以减少运营开支，并且获取到最大的安全与便捷
