當有人問：資料庫分哪幾類？
我們通常的回答是：關係型的和非關係型的。
這個答案沒毛病，但是略顯簡單粗暴。如果深究一下，非關係型資料庫還有很多種型。
有種分類方法，把資料庫分成了8個大類：你沒看錯，是資料庫庫庫庫庫庫庫庫！
為什麼要分這麼細呢？因為時代不同了，現代化應用對數據處理的要求越來越苛刻。
傳統的關係型資料庫，發展了幾十年，遵從ACID原則，強關聯、數據一致性，擅長事務處理。
事務處理這個功能很重要，比如用銀行卡轉帳，必須保證對方帳戶錢增加的同時，而你的帳戶對應滴減少了，中間出了差錯，資料庫就要「回滾」。
多少年來的金融級交易，都離不開關係型資料庫的支撐，而企業大量的ERP、CRM系統，都是靠關係型資料庫扛著的。
可是，隨著社交、電商、IoT等業務和應用蓬勃發展，數據尤其是非結構化數據爆發增長，傳統關係型資料庫有點獨木難支。
於是，資料庫進入了八仙過海，各顯神通的時代，不同的資料庫在各自的崗位上，提供了獨特的價值。
舉個例子，在電商的場景下，用戶的主要身份信息帳號密碼等，一般存在關係型資料庫裡。
但用戶的「購物車」，有人放了1件商品，有的剁手黨可能會放100件商品，用關係型資料庫存儲就很不靈活。
這時候，鍵值資料庫就派上了用場，用「鍵值對」來存儲用戶的購物車信息，水平可以任意擴展。
再比如在交通和製造場景下，數據需要按照時間順序進行存儲，這裡的時間不只是一個度量標準，不是一個欄位，而是一個坐標的主坐標軸。
這時候，就需要時間序列資料庫，有點像我們的常見的股票交易數據，橫軸是時間，縱軸是不同時間下的所有數據。
再比如社交網絡應用，需要快速查找某人與某人的關係。
此時如果使用圖資料庫，可以快速get到結果，但是用關係型資料庫，需要大量的查詢時間，甚至超時。
總之，應用千差萬別，數據豐富多彩，要想應用跑的爽，就要投其所好，選最合適的資料庫。
而且如今，大多數現代應用，都不是單一類型資料庫來支撐，往往眾人拾柴，各幹自己擅長的一部分。
所以，對於架構師來說，根據自家業務，把資料庫選好、規劃好很重要，同時，還要有DBA來配置和管理資料庫。
想想就很頭大！
有沒有供應商，能夠提供一攬子解決方案呢？
還真有，這就是AWS，上面提到的8種類別的資料庫，AWS全部提供！
AWS能提供的資料庫類型和引擎太多，我們就挑幾類來講講吧。
首先還是說關係型資料庫，雖然資料庫分類這麼多，但站C位的還是「關係」，大多數系統的主數據都還是用關係型資料庫。
AWS的託管式RDS服務，提供了多種引擎。
不管開發者習慣用哪種，商用的Oracle、SQL Server，開源的MySQL、MariaDB、PostgreSQL，在AWS上都能找到。
同時，AWS還提供了一套自家特色RDS方案，這就是著名的「極光」資料庫——Amazon Aurora。
Aurora提供MySQL和PG兩種兼容引擎，跨3個AZ最多提供15個讀副本、6份數據拷貝，跨區橫向擴展讀寫，跨區複製。
「極光普照」之下，吞吐量是MySQL的5倍、PG的3倍，成本卻只有傳統商業級資料庫的十分之一。
看到「3AZ」，是不是擔心部署和管理很複雜？沒關係，Aurora是全託管的，所有操作，雲上幫你全簡化。
同時，Aurora跟AWS上的機器學習、BI、分析類的組件可以深度集成，你甚至不需要專業的機器學習知識，用標準的SQL語句就能進行機器學習預測了。
著名的虎牙直播，就採用了Aurora資料庫解決方案，相對靜態的信息，使用Aurora存儲，動態的信息則使用DynamoDB存儲。
除了性能比MySQL好太多以外，故障恢復也是極速的，異常狀態下，10s內就能自動實現故障轉移，終端用戶無感知。
另外，虎牙直播的Nimo TV是出海業務，利用AWS全球資料庫功能，可以就近部署，提升用戶本地體驗。
我們再來說說AWS上的其它非關係型資料庫吧。
當下最流行的緩存資料庫是Redis和Memcached，AWS提供ElastiCache，兼容這兩種引擎，為實時應用提供亞毫秒延遲。
如果談到文檔資料庫，大家肯定會對MongoDB很熟悉，AWS的DocumentDB提供對MongoDB的兼容能力。
不止於兼容，DocumentDB比標準的MongoDB託管服務快兩倍，支持自動故障轉移，並在3個AZ上提供6份數據副本。
AWS上的圖資料庫託管服務叫做Neptune，可存儲數十億的「關係」，查詢起來，延遲是毫秒級別的。
Amazon Neptune被廣泛應用於社交網絡、知識圖譜、生命科學、IT運維等領域。
還有寬表資料庫Amazon Keyspaces，分類帳資料庫Amazon QLDB，以及剛剛上新的時序資料庫Amazon Timestream……
總之，只有想不到的，沒有AWS做不到的。
講到這裡，我想大家對AWS雲上資料庫服務的類型和能力，大概都心中有數了。
這兩年，我也看到越來越多本地部署的資料庫，被雲上資料庫替代和「碾壓」。
那麼，如果你也有了資料庫上雲的想法，如何才能方便、安全、快捷地把本地數據「搬」上雲呢？
AWS提供了一系列DMS服務：從線下到雲上、從庫到庫、庫結構轉換……，數據複製可實現近乎0停機時間，以保障業務不中斷，客戶無感知。
這種遷移服務靠譜不？Amazon自己就是最好的成功案例。
亞馬遜公司100多個業務團隊，各種複雜的、在線的、高並發的業務，電商、廣告、視頻、遊戲、支付，原來總共使用了7500多個甲骨文資料庫，數據多達75PB。
如今，這些資料庫全部被遷移、分流到AWS多種雲資料庫上了。
自己家的雲資料庫到底香不香？遷移後資料庫成本降低60%，管理工作減少了70%，而對於重要的應用，性能提高40%！
這就是活生生的雲資料庫最佳實踐呀！
雲上資料庫庫庫庫庫庫庫庫，八仙過海。
AWS，就是那片雲海！