數據庫選型

阿里云擁有豐富的云數據庫產品選項，涵蓋關系型數據庫、非關系型數據庫、數據倉庫、數據庫生態工具四大板塊，可以為企業數據生產和集成、實時處理、分析與發現、開發與管理提供全鏈路生命周期的服務。主要關系型數據庫包括云數據庫 RDS MySQL 版、云數據庫 RDS PostgreSQL 版、云數據庫 RDS SQL Server 版、云原生數據庫 PolarDB MySQL 版、云原生數據庫 PolarDB PostgreSQL 版、云原生數據庫 PolarDB 分布式版等，主要NoSQL數據庫包括云數據庫 Tair（兼容 Redis）、云數據庫 MongoDB 版、云原生內存數據庫 Tair和云原生多模數據庫 Lindorm等。數據庫的選擇需要根據客戶上云以及上云后不同業務發展階段、不同訪問量、業務規模、不同業務特點來綜合考慮，以更好地適配客戶的業務訴求。以MySQL為例，比如在初創或剛上云的階段，利用RDS MySQL 高可用實例及其主從復制滿足基礎容災需求，隨著業務發展生產環境可能需要利用RDS讀寫分離來承載 OLTP 讀寫壓力，在高并發、機制彈性、海量存儲的場景下可能需要PolarDB 系列來滿足業務要求。

常見問題及優化

• 慢SQL問題及優化：導致慢SQL的原因很多，需要根據實際情況來優化。常見問題如下：SQL架構設計和庫表索引設計會影響查詢性能；不合理的設計，如表結構設計不合理、索引缺失、掃描行數過多等，都可能會造成慢SQL，根據實際業務情況優化SQL；數據庫實例選型不滿足業務增長的需求，造成資源滿負荷達到實例瓶頸，需要升級實例規格；如果有大批量的數據查詢和導入等操作，也會導致SQL執行變慢，可以考慮在業務低峰期執行大批量操作，或將大批量操作拆分后分批執行。上面是一些常見問題，更多的問題和優化可以利用數據庫自治服務 DAS（Database Autonomy Service）來完成。

• 活躍線程堆積問題及優化：如果出現大量的活躍連接數，說明出現了SQL堆積和響應變慢，嚴重時會導致實例停止響應。同時活躍連接消耗連接池，當達到上限時會導致新的連接無法建立，數據庫無法處理新的應用請求。常見問題如下：慢SQL堆積問題，如果有很多掃描行數太多的SQL，容易導致活躍連接數升高，可以使用SQL限流功能或結束會話，降低慢SQL的影響；表緩存 (Table Cache) 不足時，會導致大量SQL處于Opening table狀態，在QPS過高或者表很多的場景中容易出現，可以考慮調整參數table_open_cache和table_open_cache_instances解決；當出現元數據鎖（MDL）時，會導致大量SQL處于Waiting for table metadata lock的狀態，在DDL prepare和commit階段，DDL語句需要獲取MDL鎖，如果表上有未提交事務或慢SQL，會阻塞DDL操作，DDL操作又會阻塞其他的SQL，最終導致活躍線程數升高，可以通過中止未提交事務、慢SQL或正在執行的DDL來解決問題。

• 內存、磁盤、I/O等問題及優化：其他典型的問題還包括由于內存、磁盤、I/O等引起的問題，可能和Buffer Pool、臨時表、索引和 Binlog 等諸多因素相關，更多的問題和優化可以利用數據庫自治服務 DAS（Database Autonomy Service）來完成。

數據庫自治服務 DAS（Database Autonomy Service）是一種基于機器學習和專家經驗實現數據庫自感知、自修復、自優化、自運維及自安全的云服務，幫助用戶消除數據庫管理的復雜性及人工操作引發的服務故障，有效保障數據庫服務的穩定、安全及高效。利用DAS可以有效地發現并解決性能相關問題，其中的一鍵診斷、實時性能、鎖分析、容量評估、性能洞察、性能趨勢、慢SQL、SQL洞察和審計和自動SQL限流等功能可以幫助用戶更好地洞察和優化數據庫性能。