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云计算的飞速发展，促使各行各业放慢数字化转型的步调。数据库作为信息系统外围服务，在云化的浪潮中，逐步倒退出云数据库的技术路线，并在一直迭代翻新中。
数据库产品状态演进
纵观数据库行业倒退历程，从晚期的单机 MySQL 到近年来分布式数据库、NoSQL 系列，数据库始终秉承着一个理念——把简略留给用户，把简单留给数据库。
1. 单机
晚期，为了补救单机 MySQL 的扩展性，用户要在业务层做分库分表、读写拆散。但随着数据规模持续增长，用户业务、运维负担过重。
2. 分布式、NoSQL
随后，分布式数据库开始风行。这一代数据库数据容量大，还可能程度扩大，同时也进步了可用性。而 NoSQL 系列的呈现，也让业务设计更加灵便。例如，Redis 的 key-value 数据结构，搭配外部的 sorted set，非常适合搭建游戏排行榜；MongoDB 作为最风行的文档数据库之一，可能帮用户便捷存储 json 文本。
3. 云原生、存算拆散
随同用户的业务需要复杂化，诸如“当访问量小，但数据量微小，加上外围数据不能丢。此时只是想减少些存储空间”，传统分布式架构便“不再完满”。
现在，咱们已进入簇新的云原生时代。走在行业前沿的数据库产品都在进行新一轮演进，领有更弱小、更灵便的全新架构——存算拆散。
以企业级 Redis——GaussDB(for Redis) 为例，图中展现存算拆散的实质：资源解耦，按需应用。“计算有余扩节点、存储不够扩容量”，这种分层、弹性的扩容机制，也为用户节俭很多不必要的开销。
此外，在齐全兼容 Redis 之余，GaussDB(for Redis) 也兼顾了轻量级场景——用户可随时下单 8GB 规格实例，应用低成本、稳固牢靠的企业级 Redis。
云原生时代，华为云 GaussDB 带来的价值
云原生时代下，客户对数据库提出了更高的要求，基于用户常见的 4 大类业务痛点场景，华为云 GaussDB 数据库基于存算拆散架构，给出了它的解法。
1. 数据库秒级扩容
随着企业规模扩张，更大的算力需要、更多的存储容量需要是必然的。例如在游戏开服、11.11 大促抢购顶峰期间，数据量爆发性增长，此时须要对数据库进行扩容，而且在不少的业务场景下，扩容的速度甚至要求达到“用户 0 感知“的级别。
而开源 Redis 因为资源以节点为单位，扩容只能计算、存储一起扩，资源节约是一方面，还不得不做数据跨节点拷贝，耗时长。而且不少用户在扩容时，还可能面临着工夫无奈评估的难堪。
存算拆散数据库不仅领有秒级扩容的劣势，还能满足用户“算力有余扩节点、容量有余扩容量”的要求，齐全不用放心资源“买多”问题。
2. 故障秒级复原
单机数据库一旦宕机，全量数据不可用，只能期待数据库重启，导致业务受损重大。传统分布式数据库一旦局部数据分片故障，会导致一段时间内局部数据无法访问，仍然对业务产生不小影响。
存算拆散数据库可能解决极其场景下的数据可用性问题。因为存储池有“共享”的性质，当局部计算层节点故障时，其余衰弱节点能够立即接管“本不属于本人”的数据，让业务只感触到秒级抖动，即可持续拜访全量数据，不用期待故障节点的“复活”。
3. 多线程设计，写入能力弱小
业务顶峰是每一个企业关注的要害场景之一。开源 Redis 集群尽管比简略的主 + 备更能应酬并发拜访，但面对大量写入，仍然会力不从心。一是因为它的节点是单线程做命令解决的工作，容易产生申请阻塞。二是因为备节点只读，因而它的集群中仅半数节点可写，抗写能力有余。
GaussDB(for Redis) 抗写能力极强，能从容应对企业最关怀的业务顶峰。首先，它采纳了多线程做命令解决的设计，单点不易产生申请阻塞。其次，在存算拆散的架构劣势下，实例中并不存在主备关系，全副节点都可写，吞吐能力强。
4. 老本大幅升高
分布式存储池将存储以细粒度提供给用户，相比一块块独立硬盘低效率应用，GaussDB 存储池老本会极大升高。另外，相比开源 Redis 纯内存设计，GaussDB(for Redis) 全量数据下沉到存储池中，从根本上解决了纯内存硬件价格昂贵问题。
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本文由华为云公布