6.1 云数据库基本介绍
6.1.1 云计算是云数据库兴起的基础
云计算即通过网络为用户提供计算资源，优势概括如下
1）按需服务，计算资源伸缩性很强
2）随时服务，即买即用，再也不用自己搭建机房了。
3）通用性：
4）高可靠性
5）极其廉价
6）规模很大：带宽、CPU、内存、硬盘都是顶级的
7）虚拟化：资源被虚拟到资源池里
8）高扩展性，跟1）差不多
6.1.2~3 云数据库及其特性
部署和虚拟化在云计算环境中的数据库
优势&特点：与云计算类似的描述
1）动态可扩展
2）高可用
3）低价
4）易用
5）高性能
6）免维护
7）安全
6.1.4 云数据库是个性化数据存储需求的理想选择
1）可以满足大企业的海量数据存储需求
2）可以满足中小企业的低成本存储需求
3）满足企业动态变化的数据存储需求
尽管如此，很多大企业目前通常自建数据库，一是财力雄厚，另外的确不相信云的安全性。云数据库显然对中小企业更有吸引力。
6.1.5 云数据库与其它数据库的关系
1）云数据库只是以服务形式提供数据库功能，在数据模型的角度并非全新的数据库技术
2）云数据库的数据模型仍是之前章节所说的关系型或NoSQL型等
3）同一公司可以提供采用不同数据模型的多种云数据库服务
4）大部分服务商的云数据库后端都是现有的关系型或NoSQL型数据库
翻来覆去说的就是一件事
6.2 云数据库产品
6.2.1 云数据库厂商概述
亚马逊、谷歌、微软、Oracle、雅虎、阿里、百度、腾讯等公司都提供云数据库的服务
6.2.2 亚马逊的产品
亚马逊RDS：云中的关系型数据库
亚马逊simpleDB：云中的键值数据库
等等。
6.2.3 谷歌的产品
Google cloud SQL：基于MySQL的云数据库，与MySQL几乎无缝衔接。
6.2.4 微软的产品
SQL Azure：云中的关系型数据库
6.3 云数据库的系统架构（以阿里的UMP为例）
6.3.1 概述
1）低成本、高性能的MySQL云数据库方案
2）对外单一入口，对内单一资源池
3）消除单点故障，保障高可用性
4）高伸缩性
5）资源之间相互隔离，确保应用和数据安全，其实是对4）的限制
6.3.2 UMP系统架构
1. Mnesia：分布式数据库管理系统，利用两阶段锁支持事务，支持数据分片，数据库schema可运行时动态配置，可通过副本提高容错性
2. RabbitMQ：工业级消息队列产品，实现UMP集群中各个节点之间的通信（可靠的异步传输）
3. Zookeeper：协同工作系统，作为全局的配置服务器，提供分布式锁（选出集群管家），监控所有MySQL实例
4. LVS：Linux虚拟服务器，一个虚拟的服务器集群系统，用于实现UMP集群内部的负载均衡，具体通过ip和内容请求分发技术（不懂）
5. Controller服务器：为UMP集群提供管理服务，包括集群成员管理，元数据存储、备份、迁移、扩容等。这个服务器上运行了一组Mnesia分布式数据库服务。
6.Web控制台
7. Proxy服务器：面向用户提供访问MySQL数据库的服务，用户通过MySQL客户端连接这个服务器。
8. Agent服务器：管理每台物理机上的MySQL实例
9. 日志分析服务器
10. 信息统计服务器
11. 与共系统：实现不停机的情况下动态扩容、缩容、数据迁移等。
6.3.3 UMP系统功能
1. 容灾：UMP为每个用户创建主从两个MySQL实例。具体的状态监控、主从切换、主库恢复等工作由Zookeeper、Controller、RabbitMQ、Proxy等组件共同完成。
2. 读写分离
3. 分库分表
上述功能均对用户透明
4. 资源管理：利用资源池机制管理数据库服务器的CPU、内存、磁盘等计算资源
5. 资源调度
6. 资源隔离：限制单个用户的最大CPU、最大IO、最大内存等资源，防止单个用户独占资源。
7. 数据安全：特定IP才能访问、SQL语句查询等等
6.4 亚马逊的AWS和云数据库
6.4.1 亚马逊和云计算
亚马逊作为一个电子商务公司，却为云计算的进步做出了巨大贡献。其业务高峰期和低峰期的负载差别巨大，在低峰期时为了不浪费资源，亚马逊设法为中小企业提供云计算服务，然后就催生了云计算这个领域。
6.4.2 亚马逊的AWS 略
6.4.3 亚马逊的云数据库产品
1）SimpleDB：第一款产品，键值数据库，已过时
2）DynamoDB
3）RDS：关系型数据库产品
6.5 微软云数据库SQL Azure 略
6.6 阿里云RDS
6.6.2 相关概念
1）RDS实例：用户进行购买的基本单位
2）RDS数据库：用户在一个实例下创建的逻辑单元
3）地域
4）可用区
5）磁盘容量
6）RDS连接数：同时连接到实例的最大
6.6.3 购买和使用阿里云RDS
均可通过Web界面完成，具体内容略。
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