本文由一刻talks发表
邵宗文，腾讯云数据库专家副总监。十余年数据库从业经验，2009年加入腾讯，曾负责腾讯网，新闻客户端，快报，视频，财经，体育等数据库平台部署、规划及运维支持工作。本文是邵宗文在一刻talks第100场演讲局「先见·未来大会」上的演讲实录。每个行业对数据库有不一样的要求，云上数据库通过智能化运维，数据会越来越多，准确度也越来越高，模型也会越来越精准。腾讯云上数据库如何满足用户多样化的诉求？一起来听听听吧。
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为用户提供数据库服务
大家下午好，我是一刻talks讲者邵宗文。我今天给大家带来的是关于云上数据库及智能DBA的分享。
我们是怎么给用户很好的数据库服务的？
首先我们会给客户按模块划分，比如它是电商的或者是金融的客户，因为每个行业它对数据库的要求是不一样的。金融的客户，他会要求数据库的强一致性，对吧？数据是不能丢失的。如果说是一些电商，它有一些双11的活动，它可能会要求数据库有瞬间的这种支撑高并发的能力。
然后首先通过第一步，先让用户能够迁移上云，并且能够在我们的云上直接进行数据的快速传递和搬迁。第二，通过智能化的一些运维，现在还在持续不断做，因为智能不断进化，随着你数据越来越多，你的准确度会越来越高，你的模型会越来越精准。
我们帮助客户支撑这么大的数据量之后，用户可能会有更多的想法。
比如说这些数据能不能进行商业的分析，对吧？能不能订阅到他自己的一些商业专用的数据库里面去，挖掘出这些数据的价值。有时候为了时效，他想能不能延迟比较低一点，可能几秒，几十秒就能把我的这些数据传到我的商业数据分析里面去，可能能做到实时的一些推荐，帮助客户能够在这种竞争激烈的这种行业中能脱颖而出。
另外我们也能看到云也是一个生态，它不光是说我把数据库做好就OK了，很多用户可能是需要这种生态来帮他解决问题。比如说有些金融客户还有审计的需求；有些游戏客户也需要通过审计来查找，有没有人在盗用、盗取他们的数据；有一些客户可能需要这种相关的快速备份和恢复，比如一些游戏要不断地升级它的版本的时候，需要快速的备份。
另外我们也需要支持丰富的多类型数据库。像我们用到一些迁移的亮点，就是能支持数据库的多种类型。因为数据库也是不断在升级迭代版本，所以说云的话才有这样的人力去做这样的事情。否则像一家小公司它可能开发人员也非常少，如果还去投入去做这种维护各种版本升级的工作，其实是得不偿失的。
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数据迁移到腾讯云
我们能支持有用户自己在本地机房迁移过来，也可以通过用户说我从其他云上迁移过来。因为大家可能担心在一个云上，可能万一出问题，我的数据什么都没有了。
另外我们有自建的，因为刚开始可能用户说我可能对你的云数据库不太了解，对吧？我原来是什么样的，我现在放下来我还是什么样，我用CDM自建，但是自建的过程中可能他感觉到，就像我拜访一个客户的时候，他感觉到你的订阅功能非常好用，如果我自己去搭，或者我自己去维护的话，我的成本是非常高的，可能需要投入两个研发同学去做这样的一些组件。
然后还有跨区。大家也知道我们腾讯是有非常多的海外机房，或还有很多像东京，像其他国家这种资源，很多的公司要出海，他如果是自己去建，成本也是非常高。所以说通过我们迁移可以实现整个世界的打通。
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数据库审计
用户遇到审计的问题，首先你要审计记下来，存储量也是非常惊人的，就是大家知道每个请求的操作，正常情况下是记不住的。它可能只记一些慢日志，或者只直接写操作，我们要把这读写全部记下来。这个存储成本是要求非常高，需要一个分布式的存储来支撑这个量。
我们也是有这样的，腾讯基于这样的一个技术背景，其实完全能够帮助到用户去解决这样的存储问题。几十亿条、几百亿条数据，我要查一个什么状态的数据，我能不能快速地去查到，这个也是需要我们这个系统，能够强劲地支持。通过我们研发同学的不断努力，也是实现了这样的一个快速的响应，在30亿级的数据量情况下，差不多6到8秒的响应。
审计应用场景，就是国家三级甲等的一些要求，还有一些是技术人员的风险，另外还有一些技术的这种SQL注入的问题。
这是一个大概的简单的一个界面，就是可以看到我们对谁做了哪些SQL命令，可以进行一个查找，并且可以快速地知道都有哪个时间点，哪个用户做的这样操作，避免了以前出现没有这种审计情况下，我们需要大海捞针一样去找。
然后可能是某个同学误操作了，他可能不承认，现在的话有这样的一套系统能帮助你快速的去寻找这些痛点。
然后还有支持很多命令，比如说某个ID的话，我还要知道超过多少毫秒的到底有多少，这样可以帮助它可以解决一些慢日志的问题。
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数据订阅
现在很多公司对数据重视起来。我们的数据订阅，针对用户可以做可配置化，他说我可以需要订阅哪些库，哪些表，因为有些全订阅也没有必要。基于我们通用的一些像，可以把我们的数据订阅到Kafka，Kafka是一个非常通用的数据的中间存储，你可以通过Kafka去消费到你的各种相关的一些商业的数据库里面去。
我可以在数据库做一个操作，然后通过我的数据定义功能，马上Kafka的主题就收到了我这个数据库的Insert操作。这样的话可以根据这种固定的格式，我可以把这个数据转到比如说像Redis，对吧？我可以只写一个数据库，我就可以操纵我的中间缓存，或者我通过我的数据库直接可以到我的数据的仓库，而不需要说我还要再额外的去做很多额外的成本，这是我刚才说的，就是基于通过我的对数据库的增删改查，去影响到我的缓存，降低开发者的这种缩短开发的一些工作内容。
另外还有数据订阅的别的场景，就是用户可以通过，比如说我没有在你的云上数据库，但我可以通过自建迁移，然后迁移到你这个数据库，然后在这个数据上去开启我们的这样的一个订阅。对已有的数据库，我又不想在我主库上影响性能的话，你可以再从库上，我们也可以进行这样数据订阅。外部的，这种通过我们的迁移工具，然后可以通过外部云上迁到我们这，然后我们也可以帮他实现这样一个数据的功能。
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智能DBA
最后我们现在结合本次主题的亮点就是智能DBA，因为我刚才说到了，我们现在云上有大量的这种用户业务，就是说有非常多的用户业务，然后可能有近百万家的企业在云上。
如果说让用户进来给他的很多的数据是比较抽象的，比如说多少毫秒的延迟，多少的慢日志数，其实用户是无感知的，因为很多用户是小白用户，他可能会想到能不能告诉我，我整体这个业务现在质量得分是多少，对吧？0到100是满分，我现在是90分，我可能很开心，我的业务是稳定的，如果说50分是不是我的业务就有问题了，我得查一查是什么原因。
所以说我们去做这样的一些智能方向，就是把所有的大量的数据，可能很多维度数据去做这样的质量得分。然后另外我们会把这些库表，就是用户经常会遇到这些问题，我们会提前去分析。
可能有些用户说我之前SQL语句什么都没改过，为什么我现在变得非常慢，那我可能会说有一个很好的比喻告诉他，就是你刚开始是个小孩的时候，你这件衣服是够穿的，对吧？但你这个孩子是在不断成长，你的业务也在不断成长，可能原来一张表只有不到100万的数据，现在一张表已经有1000万的数据，这个衣服已经无法承载你这个发展，所以说你的SQL语句虽然没变，但是你的业务数据量发生了变化，所以你就成为慢日志了。所以你要去进行优化。
另外还有一个问题就是用户说，我想知道比如说一些企业会做一些预算，我到底明年会用多少你的数据量，或者你的访问量会有多少？我们通过AI，我们可以跟进用户，比如说半年内的数据，我可以预测出来它未来半年或者未来几个月，它的数据量可能会达到多少，或者它的访问量比如说会比现在翻多少倍，这样用户大概对未来的访问量有预知的话，他可以提前做好一个规模的预算。
这个其实可以看到，通过用质量得分的形式，就让用户知道我的订单模块，购物模块目前是一个什么样的情况，如果是90分，看看还有哪几个是影响他的，大概他是什么原因。
然后另外就是我们自己在不断的尝试一些demo，我们会做一些模型出来，质量得分，然后告诉这可能是什么原因，是cpu过度，可能是一些复杂SQL，还有一些其他的维度、碎片、索引是否合理。
然后另外我会对这种死索，就是数据库经常会遇到问题，也会进行智能的分析。相当于用户只要知道我的得分，然后顺藤摸瓜，大概就能知道自己的问题，然后还能知道自己对应的请求SQL语句的问题。
今天我的分享就到这，然后之前我说的很多像智能化的这种数据，其实在腾讯已经非常多的在去推广起来，如果大家能够尽快的去应用我们云的话，可以节约很多的时间，像我们的一个大客户，就三年上市的某团，大家也看到了，他就是在我们云上，基于我们的云上的这种基础服务，得到了一个快速的发展。今天的分享就到此结束，谢谢大家。
此文已由作者授权腾讯云+社区发布
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