业务痛点 | 提供能力 | TDSQL-C MySQL 版的优势 | 推荐搭配能力 |
互联网和移动 APP 场景中的业务痛点包括经常会面临高并发访问、数据通常需要实时更新和同步、需要数据库具备良好的扩展性等等 | 高性能 解决热点数据高并发性能瓶颈 快速弹性扩展应对业务突发高峰 高可靠 提供高可靠性达99.9999999% 快速变配 计算、存储可实现快速扩容 | 商用数据库级别的高性能、高可靠,定制开发的多项内核优化以及企业级特性保障业务平稳高效的运行,让研发人员专注于业务逻辑的开发,无后顾之忧。 解决了传统主备架构弹性能力差,业务压力大时的同步效率低,主备切换时间不可控等问题,在提供高性能的同时保证了系统的高可用性和业务的连续性。极大的减轻了运营和运维人员的工作量。 全面兼容开源数据库 MySQL,原有业务应用几乎不用更改即可接入 TDSQL-C MySQL 版,助力企业平滑上云。 自带高可用架构,自动维护数据多副本,自动进行数据的校验和修复,减少人工干预,数据可靠性达99.9999999%。 | 多可用区部署 调整计算配置 调整存储空间 只读实例 |
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业务痛点 | 提供能力 | TDSQL-C MySQL 版的优势 | 推荐搭配能力 |
游戏业务场景中,玩家在线时间长,游戏业务生命周期较长,大部分是分区分服,数据记录量大,对低时延要求高。同时,游戏业务对高可用性的要求也非常高,避免出现游戏服务器宕机、数据丢失等异常情况。回档操作是游戏业务中非常重要的一项操作,需要在效率和完整性方面进行平衡,并且需要尽量减少给用户造成的影响。 | 高性能 计算资源弹性伸缩 分钟级部署分区数据库 任意时间点回档 高可用 全自动无感知容灾切换 | 敏捷灵活的弹性扩展,无需预先购买存储,可根据业务需要快速升降级,快速扩容,轻松应对业务峰值。 最高 PB 级海量存储,按存储量计费,自动扩容,免去合区合服的繁琐操作,实现资源和成本的最优配置。 秒级的快照备份和快速回档能力,在多副本的基础上对用户的数据进行连续保护,是互联网和游戏行业的最佳选择。 | 多可用区部署 数据库代理 调整计算配置 调整存储空间 跨地域备份 备份与回档 |
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业务痛点 | 提供能力 | TDSQL-C MySQL 版的优势 | 推荐搭配能力 |
电商业务场景中,突发流量高峰会导致服务器负载面临极大的压力,对数据库架构的可扩展、灵活性有较大的要求。其次,热点数据的高并发访问需要高性能、高可用性架构支持。最后,电商业务往往数据量大,在多表关联查询上有性能要求,对实时性要求也较高。 | 高性能 解决热点数据高并发性能瓶颈 快速弹性扩展应对业务突发高峰 高可用 自带高可用架构 高安全 有效防止恶意攻击、数据泄漏或人为操作不当引发的安全风险问题 | 支持秒级的升配,最多可扩展至15个节点,快速弹升 QPS 的能力。解决传统数据库的升配时间会随着存储量的大小、宿主机资源的情况而不断上升的问题。 通过引擎的优化 IOPS 能力的提升,提供高并发状态下优秀的数据写入能力,轻松应对业务峰值。 读写节点和只读节点之间采用物理复制的方式,只读节点与读写节点延迟大大降低,满足电商场景中买家卖家数据一致性读取需求。 | 多可用区部署 数据库代理 调整计算配置 调整存储空间 跨地域备份 数据库审计 |
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业务痛点 | 提供能力 | TDSQL-C MySQL 版的优势 | 推荐搭配能力 |
金融业务在数据库架构上的痛点主要包括高安全性、大量数据的处理、高性能、高可用性和高可扩展性等多方面的挑战。此外,还需要管理好复杂的查询、事务隔离和调优等问题,确保金融业务的数据库架构设计符合极其严格的法规和规范,从而保证数据的完整性、稳定性和可靠性。 | 高安全 满足安全等保合规要求 搭建事前、事中、事后三层数据安全防护网 高可用 自带高可用架构 | 多可用区架构,在多个可用区内都有数据备份,为数据库提供容灾和备份。 采用白名单、VPC 网络等全方位的手段,对数据库数据访问、存储、管理等各个环节提供安全保障。 采用共享分布式存储的设计,彻底解决了主从(Master-Slave)异步复制所带来的备库数据非强一致性的问题。 | 多可用区部署 数据库代理 跨地域备份 数据库审计 安全组 |
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业务痛点 | 提供能力 | TDSQL-C MySQL 版的优势 | 推荐搭配能力 |
随着数据量的不断增长,企业需要处理的数据变得越来越复杂,不同的业务部门和用户需要不同类型的数据分析,并且数据分析的实时性越来越重要,这成为如今商业环境中,企业是否能够快速地获取并分析数据,以便及时做出决策和调整战略的业务痛点。 | 实时高纬度查询 数据可视化 BI 报表 实时监控统计 | 无需再运维复杂且成本高昂的 ETL 组件,TDSQL-C MySQL 版在 TXSQL 引擎中的数据可直接同步至只读实例的 LibraDB 引擎。 LibraDB 引擎可通过向量化执行引擎、大规模并行处理与列式存储的加速能力,实现在大规模数据场景下的高性能数据实时分析。 | 开启只读分析引擎 执行查询 |
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