正文

阿里云數(shù)據(jù)服務(wù)（阿里云數(shù)據(jù)服務(wù)api）

發(fā)布時間：2023-04-22 09:13:21 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 147

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于阿里云數(shù)據(jù)服務(wù)的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、阿里云服務(wù)器怎么安裝數(shù)據(jù)庫服務(wù)器
2、阿里云數(shù)據(jù)產(chǎn)品
3、阿里云分布式數(shù)據(jù)庫服務(wù)DRDS？誰使用過簡單講講！
4、阿里云服務(wù)器里面的數(shù)據(jù)誰有權(quán)利查看

阿里云數(shù)據(jù)服務(wù)（阿里云數(shù)據(jù)服務(wù)api）

一、阿里云服務(wù)器怎么安裝數(shù)據(jù)庫服務(wù)器

阿里云搭建sql server

分步閱讀

需要公網(wǎng)服務(wù)器進行數(shù)據(jù)存儲與轉(zhuǎn)發(fā)，阿里云是比較經(jīng)濟的一種選擇，sql sever適合小流量數(shù)據(jù)庫管理

工具/原料

阿里云云服務(wù)器一個實例

一臺電腦

步驟1、配置遠(yuǎn)程桌面連接

首先確定自己的公網(wǎng)ip地址，這個在構(gòu)建云服務(wù)器實例時，每一個實例會分配一個公網(wǎng)地址，一個內(nèi)網(wǎng)地址。

然后，開始-->運行，輸入mstsc.exe，確定

將第一步確定的公網(wǎng)地址輸入，點開選項

常規(guī)-->計算機中填入公網(wǎng)地址，用戶名填入administrator。

顯示可選擇合適的遠(yuǎn)程桌面大小，如果不做本機操作，可以選全屏

本地資源中勾選“剪貼板”方便操作中本機與遠(yuǎn)程編輯，點詳細(xì)信息

在“驅(qū)動器”中勾選本機的某驅(qū)動器，以便本機與服務(wù)器傳輸文件

全部設(shè)置完后，點連接

在點連接

出現(xiàn)要求密碼的對話框時輸入密碼，即可進入遠(yuǎn)程桌面。

此時遠(yuǎn)程桌面配置完畢。

打開遠(yuǎn)程桌面上的計算機，會看到本機的驅(qū)動器，這樣就可以將本機上需要傳送的文件復(fù)制到服務(wù)器了，將來開發(fā)的程序也可上傳過去。

END

步驟2、安裝sqlserver2005Express

百度一個sqlserver2005Express，下載后上傳到云服務(wù)器里，這是32位的。

如果出現(xiàn)如下對話框，選“運行程序”。

接受許可

點安裝

下一步

姓名、公司隨便填，“隱藏高級配置選項”前的勾去掉，以便后邊進行自定義配置，初學(xué)者可以使用默認(rèn)配置

客戶端組件中連接組件要選，軟件開發(fā)包根據(jù)需要自定

命名實例可以自定義，將來安裝好后，在管理工具-->服務(wù)中可以看到這個服務(wù)名

選用“使用內(nèi)置系統(tǒng)帳戶”和“網(wǎng)絡(luò)服務(wù)”，勾選“安裝結(jié)束時啟動服務(wù)”下的“SQL Server”和“SQL Brower”，這個也可以在安裝后在管理工具-->服務(wù)中設(shè)置相應(yīng)服務(wù)是否開機自動啟動。

身份驗證模式最好選“混合模式”，便于網(wǎng)絡(luò)存取。如果用“混合模式”，則要設(shè)置sa的密碼，sa是數(shù)據(jù)庫的超級管理員的用戶名。

繼續(xù)下一步

接下來全是下一步，直到安裝完畢

END

步驟3、查詢剛才新建的實例

安裝完成后，在管理工具-->服務(wù)中，找到自己剛才安裝的實例。

END

注意事項

如果直接在服務(wù)器上做開發(fā)，集成的開發(fā)環(huán)境一般有數(shù)據(jù)庫的連接管理，如果別的地方開發(fā)好后遷移到服務(wù)器上，那么對數(shù)據(jù)庫的遷移時就需要數(shù)據(jù)庫的管理界面，專業(yè)版本身不帶管理界面，所以要另處安裝

二、阿里云數(shù)據(jù)產(chǎn)品

1.客流數(shù)字化

（1）周邊潛客

（2）到店客流

（3）店內(nèi)動線

客群畫像：結(jié)合電商及阿里生態(tài)豐富的數(shù)據(jù)資源，深度刻畫人群畫像。

行為路徑分析：全鏈路分析目標(biāo)用戶的線上及線下的消費行為與位置軌跡。

周邊潛客挖掘：結(jié)合人群畫像與位置信息，挖掘周邊及商圈目標(biāo)潛客。

2.客戶鏈接

（1）線上營銷

（2）線下營銷

（3）效果評估

多渠道人群推廣：基于豐富的用戶位置信息，通過阿里媽媽、手淘、短信等多渠道對周邊人群做觸達。

效果分析：全鏈路跟蹤營銷觸達用戶的消費行為，跟進分析觸達后的效果。

3.市場研究

（1）門店區(qū)域行業(yè)分析

（2）市場潛力分析

產(chǎn)品陳列優(yōu)化：分析區(qū)域內(nèi)行業(yè)屬性，指導(dǎo)門店產(chǎn)品陳列。

營銷策略指導(dǎo)：分析門店服務(wù)范圍內(nèi)人群特征，基于目標(biāo)人群畫像，指導(dǎo)銷策略。

研發(fā)策略優(yōu)化：根據(jù)門店周邊區(qū)域內(nèi)行業(yè)屬性及變化趨勢，指導(dǎo)品牌商進行研發(fā)策略的優(yōu)化。

4.經(jīng)營輔助（營銷選址）

（1）人群流動分析

（2）目標(biāo)人群區(qū)域分析

開店選址：結(jié)合城市人群流動信息，及目標(biāo)用戶的分析，為品牌商挑選最優(yōu)的開店地址。

營銷選址：分析目標(biāo)人群流動信息，及集中區(qū)域，指導(dǎo)營銷地址選擇。

三、阿里云分布式數(shù)據(jù)庫服務(wù)DRDS？誰使用過簡單講講！

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隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，計算機要管理的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級別地飛速上漲，而我們卻完全無法對用戶數(shù)做出準(zhǔn)確預(yù)估。我們的系統(tǒng)所需要支持的用戶數(shù)，很可能在短短的一個月內(nèi)突然爆發(fā)式地增長幾千倍，數(shù)據(jù)也很可能快速地從原來的幾百GB飛速上漲到了幾百個TB。如果在這爆發(fā)的關(guān)鍵時刻，系統(tǒng)不穩(wěn)定或無法訪問，那么對于業(yè)務(wù)將會是毀滅性的打擊。

伴隨著這種對于系統(tǒng)性能、成本以及擴展性的新需要，以HBase、MongoDB為代表的NoSQL數(shù)據(jù)庫和以阿里DRDS、VoltDB、ScaleBase為代表的分布式NewSQL數(shù)據(jù)庫如雨后春筍般不斷涌現(xiàn)出來。

本文將會介紹阿里DRDS的技術(shù)理念、發(fā)展歷程、技術(shù)特性等內(nèi)容。

DRDS設(shè)計理念

從20世紀(jì)70年代關(guān)系數(shù)據(jù)庫創(chuàng)立開始，其實大家在數(shù)據(jù)庫上的追求就從未發(fā)生過變化：更快的存取數(shù)據(jù)，可以按需擴縮以承載更大的訪問量和更大的數(shù)據(jù)量，開發(fā)容易，硬件成本低，我們可以把這叫做數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的圣杯。

為了支撐更大的訪問量和數(shù)據(jù)量，我們必然需要分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，然而分布式系統(tǒng)又必然會面對強一致性所帶來的延遲提高的問題，因為網(wǎng)絡(luò)通信本身比單機內(nèi)通信代價高很多，這種通信的代價就會直接增加系統(tǒng)單次提交的延遲。延遲提高會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫鎖持有時間變長，使得高沖突條件下分布式事務(wù)的性能不升反降（這個具體可以了解一下Amdahl定律），甚至性能距離單機數(shù)據(jù)庫都還有明顯的差距。

從上面的說明，我們可以發(fā)現(xiàn)，問題的關(guān)鍵并不是分布式事務(wù)做不出來，而是做出來了卻因為性能太差而沒有什么卵用。數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的高手們努力了40年，但至今仍然沒有人能夠很好地解決這個問題，Google Spanner的開發(fā)負(fù)責(zé)人就經(jīng)常在他的Blog上談?wù)撗舆t的問題，相信也是飽受這個問題的困擾。

面對這個難題，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫選擇了放棄分布式的方案，因為在20世紀(jì)70~80年代，我們的數(shù)據(jù)庫主要被用來處理企業(yè)內(nèi)的各類數(shù)據(jù)，面對的用戶不過幾千人，而數(shù)據(jù)量最多也就是TB級別。用單臺機器來處理事務(wù)，用個磁盤陣列處理一下磁盤容量不夠的問題，基本上就能解決一切問題了。

然而，信息化和互聯(lián)網(wǎng)的浪潮改變了這一切，我們突然發(fā)現(xiàn)，我們服務(wù)的對象發(fā)生了根本性變化，從原來的幾千人，變成了現(xiàn)在的幾億人，數(shù)據(jù)量也從TB級別到了PB級別甚至更多。存在單點的單機系統(tǒng)無論如何努力，都會面對系統(tǒng)處理能力的天花板。原來的這條路，看起來是走不下去了，我們必須想辦法換一條路來走。

可是，分布式數(shù)據(jù)庫所面對的強一致性難題卻像一座高山，人們努力了無數(shù)個日日夜夜，但能翻越這座山的日子看來仍然遙遙無期。

于是，有一群人認(rèn)為，強一致性這件事看來不怎么靠譜，那徹底繞開這個問題是不是個更好的選擇？他們發(fā)現(xiàn)確實有那么一些場景是不需要強一致事務(wù)的，甚至連SQL都可以不要，最典型的就是日志流水的記錄與分析這類場景。而去掉了事務(wù)和SQL，接口簡單了，性能就更容易得到提升，擴展性也更容易實現(xiàn)，這就是NoSQL系統(tǒng)的起源。

雖然NoSQL解決了性能和擴展性問題，但這種繞開問題的方法給用戶帶來了很多困擾，系統(tǒng)的開發(fā)成本也大大提升。這時候就有另外一群人，他們覺得用戶需要SQL，覺得用戶也需要事務(wù)，問題的關(guān)鍵在于我們要努力地往圣杯的方向不斷前進。在保持系統(tǒng)的擴展性和性能的前提下，付出盡可能小的代價來滿足業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)庫的需要。這就是NewSQL這個理念的由來。

DRDS也是一個NewSQL的系統(tǒng)，它與ScaleBase、VoltDB等系統(tǒng)類似，都希望能夠找到一條既能保持系統(tǒng)的高擴展性和高性能，又能盡可能保持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的ACID事務(wù)和SQL特性的分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

DRDS發(fā)展歷程

在一開始，TDDL的主要功能就是做數(shù)據(jù)庫切分，一個或一組SQL請求提交到TDDL，TDDL進行規(guī)則運算后得知SQL應(yīng)該被分發(fā)到哪個機器，直接將SQL轉(zhuǎn)發(fā)到對應(yīng)機器即可（如圖1）。

圖1 TDDL數(shù)據(jù)庫切分

開始的時候，這種簡單的路由策略能夠滿足用戶的需要，我們開始的那些應(yīng)用，就是通過這樣非常簡單的方式完成了他所有的應(yīng)用請求。我們也認(rèn)為，這種方案簡單可靠，已經(jīng)足夠好用了。

然而，當(dāng)我們服務(wù)的應(yīng)用從十幾個增長到幾百個的時候，大量的中小應(yīng)用加入，大家紛紛表示，原來的方案限制太大，很多應(yīng)用其實只是希望做個讀寫分離，希望能有更好的SQL兼容性。

于是，我們做了第一次重大升級，在這次升級里，我們提出了一個重要的概念就是三層架構(gòu)，Matrix對應(yīng)數(shù)據(jù)庫切分場景，對SQL有一定限制，Group對應(yīng)讀寫分離和高可用場景，對SQL幾乎沒有限制。如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)庫升級為三層架構(gòu)

這種做法立刻得到了大家的認(rèn)可，TDDL所提供的讀寫分離、分庫分表等核心功能，也成為了阿里集團內(nèi)數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的標(biāo)配組件，在阿里的幾乎所有應(yīng)用上都有應(yīng)用。最為難得的是，這些功能從上線后，到現(xiàn)在已經(jīng)經(jīng)歷了多年雙11的嚴(yán)酷考驗，從未出現(xiàn)過嚴(yán)重故障（p0、p1級別故障屬于嚴(yán)重故障）。數(shù)據(jù)庫體系作為整個應(yīng)用系統(tǒng)的重中之重，能做到這件事，真是非常不容易。

隨著核心功能的穩(wěn)定，自2010年開始，我們集中全部精力開始關(guān)注TDDL后端運維系統(tǒng)的完善與改進性工作。在DBA團隊的給力配合下，圍繞著TDDL，我們成功做到了在線數(shù)據(jù)動態(tài)擴縮、異步索引等關(guān)鍵特征，同時也比較成功地構(gòu)建了一整套分布式數(shù)據(jù)庫服務(wù)管控體系，用戶基本上可以完全自助地完成整套數(shù)據(jù)庫環(huán)境的搭建與初始化工作。

大概是2012年，我們在阿里云團隊的支持下，開始嘗試將TDDL這套體系輸出到阿里云上，也有了個新的名字：阿里分布式數(shù)據(jù)庫服務(wù)（DRDS），希望能夠用我們的技術(shù)服務(wù)好更多的人。

不過當(dāng)我們滿懷自信地把自己的軟件拿到云上的時候，卻發(fā)現(xiàn)我們的軟件距離用戶的要求差距很大。在內(nèi)部因為有DBA的同學(xué)們幫助進行SQL review，所以SQL的復(fù)雜度都是可控的。然而到了云上，看了各種渠道提過來的兼容性需求，我們經(jīng)常是不自覺地發(fā)出這樣的感嘆：“??？原來這種語法MySQL也是可以支持的？”

于是，我們又進行了架構(gòu)升級，這次是以兼容性為核心目標(biāo)的系統(tǒng)升級工作，希望能夠在分布式場景下支持各類復(fù)雜的SQL，同時也將阿里這么多年來在分布式事務(wù)上的積累都帶到了DRDS里面。

這次架構(gòu)升級，我們的投入史無前例，用了三年多才將整個系統(tǒng)落地完成。我們先在內(nèi)部以我們自己的業(yè)務(wù)作為首批用戶上線，經(jīng)過了內(nèi)部幾百個應(yīng)用的嚴(yán)酷考驗以后，我們才敢拿到云上，給到我們的最終用戶使用。

目前，我們正在將TDDL中更多的積累輸出到云上，同時也努力優(yōu)化我們的用戶界面。PS：其實用戶界面優(yōu)化對我們這種專注于高性能后端技術(shù)的團隊來說，才是最大的技術(shù)挑戰(zhàn)，連我也去學(xué)了AngularJS，參與了用戶UI編。

DRDS主要功能介紹

發(fā)展歷史看完了，下面就由我來介紹一下目前我們已經(jīng)輸出到云上的主要功能。

【分布式SQL執(zhí)行引擎】

分布式SQL引擎主要的目的，就是實現(xiàn)與單機數(shù)據(jù)庫SQL引擎的完全兼容。目前我們的SQL引擎能夠做到與MySQL的SQL引擎全兼容，包括各類join和各類復(fù)雜函數(shù)等。他主要包含SQL解析、優(yōu)化、執(zhí)行和合并四個流程，如圖3中綠色部分。

圖3 SQL引擎實現(xiàn)的主要流程

雖然SQL是兼容的，但是分布式SQL執(zhí)行算法與單機SQL的執(zhí)行算法卻完全不同，原因也很簡單，網(wǎng)絡(luò)通信的延遲比單機內(nèi)通信的延遲大得多。舉個例子說明一下，我們有份文件要從一張紙A上謄寫到另外一張紙B上，單機系統(tǒng)就好比兩張紙都在同一個辦公室里，而分布式數(shù)據(jù)庫則就像是一張紙在北京，一張紙在杭州。

自然地，如果兩張紙在同一個辦公室，因為傳輸距離近，逐行謄寫的效率是可以接受的。而如果距離是北京到杭州，用逐行謄寫的方式，就立刻顯得代價太高了，我們總不能看一行，就打個“飛的”去杭州寫下來吧。在這種情況下，還是把紙A上的信息拍個照片，【一整批的】帶到杭州去處理，明顯更簡單一些。這就是分布式數(shù)據(jù)庫特別強調(diào)吞吐調(diào)優(yōu)的原因，只要是涉及到跨機的所有查詢，都必須盡可能的積攢一批后一起發(fā)送，以減少系統(tǒng)延遲提高帶來的不良影響。

【按需數(shù)據(jù)庫集群平滑擴縮】

DRDS允許應(yīng)用按需將新的單機存儲加入或移出集群，DRDS則能夠保證應(yīng)用在遷移流程中實現(xiàn)不停機擴容縮容。

圖4 DRDS按需進行平滑擴縮

在內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫使用實踐中，這個功能的一個最重要應(yīng)用場景就是雙11了。在雙11之前，我們會將大批的機器加入到我們的數(shù)據(jù)庫集群中，抗過了雙11，這批機器就會下線。

當(dāng)DRDS來到云上，我們發(fā)現(xiàn)雙11其實不僅僅只影響阿里內(nèi)部的系統(tǒng)。在下游的各類電商輔助性系統(tǒng)其實也面對巨大壓力。在雙11前5天，網(wǎng)聚寶的熊總就找到我說，擔(dān)心撐不過雙11的流量，怕系統(tǒng)掛。于是我們就給他介紹了這個自動擴容的功能怎么用，他買了一個月的數(shù)據(jù)庫，掛接在DRDS上。數(shù)據(jù)庫能力立刻翻倍，輕松抗過了雙11，也算是我印象比較深刻的一個案例了。

因為我們完全無法預(yù)測在什么時間點系統(tǒng)會有爆發(fā)性的增長，而如果在這時候系統(tǒng)因為技術(shù)原因不能使用，就會給整個業(yè)務(wù)帶來毀滅性的影響，風(fēng)口一旦錯過，就追悔莫及了。我想這就是云計算特別強調(diào)可擴展能力的原因吧。

【小表廣播】

小表廣播也是我們在分布式數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域內(nèi)最常用的工具之一，他的核心目的其實都是一個——盡可能讓查詢只發(fā)生在單機。

讓我們用一個例子來說明，小表廣播的一般使用場景。

圖5 小表廣播場景

圖5中，如果我想知道買家id等于0的用戶在商城里面買了哪些商品，我們一般會先將這兩個表join起來，然后再用where平臺名=”商城” and buyerID = 0找到符合要求的數(shù)據(jù)。然而這種join的方式，會導(dǎo)致大量的針對左表的網(wǎng)絡(luò)I/O。如果要取出的數(shù)據(jù)量比較大，系統(tǒng)延遲會明顯上升。

這時候，為了提升性能，我們就必須要減少跨機join的網(wǎng)絡(luò)代價。我們比較推薦應(yīng)用做如下處理，將左表復(fù)制到右表的每一個庫上。這樣，join操作就由分布式j(luò)oin一下變回到本地join，系統(tǒng)的性能就有很大的提升了，如圖6所示。

圖6

【分布式事務(wù)套件】

在阿里巴巴的業(yè)務(wù)體系中存在非常多需要事務(wù)類的場景，下單減庫存，賬務(wù)，都是事務(wù)場景最集中的部分。

而我們處理事務(wù)的方法卻和傳統(tǒng)應(yīng)用處理事務(wù)的方案不大一樣，我們非常強調(diào)事務(wù)的最終一致性和異步化。利用這種方式，能夠極大地降低分布式系統(tǒng)中鎖持有的時間，從而極大地提升系統(tǒng)性能。

圖7 DRDS分布式事務(wù)解決套件

這種處理機制，是我們分布式事務(wù)能夠以極低成本大量運行的最核心法門。在DRDS平臺內(nèi)，我們將這些方案產(chǎn)品化，為了DRDS的分布式事務(wù)解決套件。

利用他們，能夠讓你以比較低的成本，實現(xiàn)低延遲，高吞吐的分布式事務(wù)場景。

DRDS的未來

阿里分布式數(shù)據(jù)庫服務(wù)DRDS上線至今，大家對這款產(chǎn)品的熱情超出了我們的預(yù)期，短短半年內(nèi)已經(jīng)有幾千個申請。

盡管還在公測期，但是大家就已經(jīng)把關(guān)系到身家性命的寶貴在線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)放到了DRDS上，我能夠感受到這份沉甸甸的信賴，也不想辜負(fù)這份信賴。

經(jīng)過阿里內(nèi)部幾千個應(yīng)用的不斷歷練，DRDS已經(jīng)積累出一套強大的分布式SQL執(zhí)行引擎和和一整套分布式事務(wù)套件。

我也相信，這些積累能夠讓用戶在基本保持單機數(shù)據(jù)庫的使用習(xí)慣的前提下，享受到分布式數(shù)據(jù)庫高性能可擴展的好處。

在平時的DRDS支持過程中，我面對最多的問題就是，DRDS能不能夠在不改變?nèi)魏卧袠I(yè)務(wù)邏輯和代碼的前提下，實現(xiàn)可自由伸縮和擴展呢？十分可惜的是，關(guān)系數(shù)據(jù)庫發(fā)展至今，還沒有找到既能保留傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫一切特性，又能實現(xiàn)高性能可擴展數(shù)據(jù)庫的方法。

然而，雖不能至，吾心向往之！我們會以“可擴展，高性能”為產(chǎn)品核心，堅定地走在追尋圣杯的路上，并堅信最終我們一定能夠找尋到它神圣的所在。

作者簡介：王晶昱，花名沈詢，阿里巴巴資深技術(shù)專家。目前主要負(fù)責(zé)阿里的分布式數(shù)據(jù)庫DRDS（TDDL）和阿里的分布式消息服務(wù)ONS（RocketMQ/Notify）兩個系統(tǒng)。

四、阿里云服務(wù)器里面的數(shù)據(jù)誰有權(quán)利查看

就內(nèi)部人員可以，而且還是權(quán)力比較大的。

作為云服務(wù)器提供商，阿里云無權(quán)審查任何用戶數(shù)據(jù)。阿里云已明確要求用戶不得發(fā)布侵犯他人合法權(quán)益的信息或知識產(chǎn)權(quán)的軟件，也不能擅自讀取云資源租用人存儲在服務(wù)器中的數(shù)據(jù)。

以上就是關(guān)于阿里云數(shù)據(jù)服務(wù)相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。