云数据库RDS MySQL 版技术解决方案_最佳实践列表页_第3页_技术解决方案

随着企业信息化程度越来越高，核心业务数据存储在传统关系型数据库中不可避免地会遇到一个问题：单表记录不断增多，数据检索速度会变慢，尤其是对中文的模糊查询（建立普通索引完全不起作用）。虽然数据库自身在不断完善，但效果有限且没办法灵活扩展，复杂场景无法应对。本方案基于阿里云Elasticsearch作为二级索引库，数据集成产品提供Binlog实时订阅，实时解析、增量数据实时更新及二级索引库之间进行数据实时同步，为数据库提供“能力增益”，不仅能从根本解决主库抗压问题，提升稳定性；同时支持高效率、高性能、高弹性、低成本、多复杂场景的检索加速服务。解决问题 1. 单表容量瓶颈查询压力大，主库稳定性风险高； 2. 数据库查询并发性弱 3. 数据库横向扩展能力弱 4. 复杂查询无法满足（全文、模糊查询、聚合查询、多维过滤等复杂场景）；方案优势简单易用：开箱即用，使用门槛低，数据自动备份、多种安全认证、字段级别权限管控。性能优越：PB级数据准实时搜索引擎，查询结果毫秒级返回。功能强大：支持多种数据结构的复杂查询及字段级的全文匹配、模糊匹配、同时集成了阿里达摩院NLP分词器等多种分词插件，性能效果双保障。高弹性低成本：集群一键平滑弹性扩缩容，灵活应对流量峰谷。 API方式可平滑无缝对接用户业务系统。

专有网络 VPC

云服务器ECS

云数据库RDS MySQL 版

DataWorks

Elasticsearch

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Serverless

Function Compute构建高弹性大数据采集系统

当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉

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容器与K8S

ACK集群神龙资源错峰利用

对ACK集群中的神龙资源按需移出和重加入，配合神龙镜像重置功能错峰利用资源。

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数据库

可视化部署云数据库RDS

通过云速搭设计一个应用和数据库的通用架构，数据库产品种类较多，本次最佳实践选择的数据库包括MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、PolarDB，可以根据不同的数据库类型选择不同的架构。

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云上运维

自建云管平台快速接入阿里云产品

大型企业普遍存在多云管理场景，考虑对云资源的统一纳管和运维，企业往往会采用一套云管理平台，通过对接云产品的API，构建资源的全生命周期管理能力，并结合企业内部的工单系统，实现从资源申请到释放的全流程管理。这样做的好处在于可以很好地收敛云管理权限，便于企业内部对云成本的管控。但与此同时也带来了一定的挑战：1、需要持续跟进厂商API的更新，持续投入成本高。2、各种云产品之间并无统一创建接口，逐个对接需要花费很长时间。3、PaaS类云产品更新迭代较快，且相关规格参数相较于IaaS资源更为复杂，对接难度高。基于以上挑战，为了方便自建云管平台快速对接阿里云上百款云产品，在几个关键的资源管理环节上，可以通过CADT API 提供的统一接口来屏蔽云产品之间的差异，结合CADT的模板，只需实现一套流程，即可快速完成100+云产品的对接。

专有网络 VPC

云数据库RDS MySQL 版

云速搭CADT

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数据分析

迁云