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Cloud Spanner vs. 传统数据库
Cloud Spanner 和传统数据库代表了数据管理领域中两种截然不同的范式。虽然传统数据库遵循成熟的关系模型，并且通常部署在单节点上，但 Cloud Spanner 提供了一种分布式的、水平可扩展的数据库管理方法。这使得 Cloud Spanner 能够在跨地理分布的数据上实现更高水平的性能、全局可扩展性和强一致性，使其特别适合需要全球覆盖和高并发性的现代云原生应用。
Cloud Spanner 与传统数据库对比
- 让我们来看看 Cloud Spanner 和传统数据库的特性及其差异：
Cloud Spanner
—
水平可扩展
具有全球分布的高性能
强一致性模型
分布式 ACID 事务
数据地理分布式
支持半结构和嵌套数据
按需付费定价模式
全球应用、高并发
迁移工具和 SQL 兼容性
加密、访问控制、审计
自动备份、监控
无服务器计算、多云支持
与 Cloud Spanner 和传统数据库相关的术语
- 数据库： 为高效检索和管理而组织起来的结构化数据集合。
- 表： 数据库内数据按行和列存储的基本组织单位。
- 行： 表中的单个条目或数据点，代表一条记录。
- 列： 定义表中特定类型的数据，代表一个属性。
- 架构： 定义数据库结构的蓝图，包括表、列和关系。
- 主键： 表中每条记录的唯一标识符，确保唯一性和可检索性。
- 索引： 通过提供基于条件的快速访问来增强数据检索速度的数据结构。
- ACID 事务： 确保数据库事务可靠性和完整性的属性（原子性、一致性、隔离性、持久性）。
Cloud Spanner 和传统数据库的可扩展性与性能
- 可扩展性是系统通过增加节点或资源来适应日益增长的工作负载或流量容量的能力。
- 在数据库的上下文中，可扩展性通常是指将数据分布到多个服务器上以处理不断增加的用户负载和数据量的能力。这是使用数据库时的关键特性之一。
- 另一方面，性能与系统响应命令和执行任务的速度有关。它包括吞吐量、响应时间和资源使用等方面。我们可以使用事务吞吐量、延迟和查询执行时间等指标来衡量数据库系统的性能。
- 这在使用数据库时也起着至关重要的作用。
- 为了确保系统能够满足日益增长的工作负载需求，同时保持适当的响应速度和效率，可扩展性和性能是数据库管理的重要组成部分。
Cloud Spanner 和数据库的一致性与事务
以下几点讨论了数据库的一致性和事务：
- 可扩展性是系统通过添加服务器或存储容量等资源来适应增加的需求和工作负载的能力。
- 在数据库的上下文中，可扩展性通常是指将数据分布在多个节点上以适应更大的数据量和更多并发请求的能力。
- 因此，随着工作负载的增加，系统可以继续运行而不会牺牲可用性或响应速度。它可以在处理事务时处理更多的负载并保持一致性。
- 相比之下，性能量化的是系统或应用程序在预定时间内完成其任务——例如处理事务或满足请求——的成功程度。
- 数据库系统中的性能会受到多种变量的影响，包括磁盘 I/O 操作、内存使用和处理速度。性能和可扩展性是相辅相成的，因为可扩展系统的设计目的是即使在面临高需求或负载时也能保持最佳运行状态。