Está em busca de um guia rápido para ajudar na escolha de um banco de dados HUAWEI CLOUD adequado para seus serviços? Confira nossas dicas, logo abaixo!

Bancos de dados relacionais

Você pode escolher um banco de dados relacional se os seus serviços estiverem nas seguintes categorias:

Sites

Em cenários de leitura intensiva, o RDS para MySQL permite que você adicione réplicas de leitura para expandir a capacidade de leitura de seu banco de dados. 

Ao trabalhar com Distributed Database Middleware (DDM), o RDS para MySQL oferece divisão automática de leitura / gravação e balanceamento de carga de leitura.

Aplicativos móveis

O RDS para PostgreSQL capacita aplicativos baseados em localização para armazenar e calcular dados de geolocalização. Você pode usar RDS para PostgreSQL junto com DDM para dividir bancos de dados e tabelas.

Jogos

Para lidar com o crescimento explosivo de armazenamento de dados e solicitações de leitura/gravação, você pode usar o HUAWEI CLOUD RDS para expandir rapidamente a capacidade de armazenamento, alterar especificações ou implantar novos bancos de dados de partição de jogo.

Se quiser arquivar dados do jogo ou revertê-los a qualquer momento, você pode usar backups automatizados RDS e restauração pontual (PITR).

Comércio eletrônico

As instâncias de RDS DB com altas especificações podem lidar facilmente com altas solicitações simultâneas durante picos de serviço. 

Para serviços de e-commerce com altos requisitos de continuidade de serviço, você pode implantar o HUAWEI CLOUD RDS em modo de espera ativa em AZs para obter alta disponibilidade.

Finanças

Os serviços financeiros sempre atribuem grande importância à continuidade do serviço e à confiabilidade dos dados. O serviço GaussDB (para MySQL) distribuído atende a essas necessidades em conformidade com os requisitos de segurança financeira. 

Ao trabalhar com o Database Security Service (DBSS), o GaussDB pode monitorar e interceptar as injeções de SQL em tempo real, evitar violações de dados e auditar os logs do banco de dados.

Bancos de dados não relacionais

Os bancos de dados NoSQL sacrificam a consistência dos dados em troca de alto desempenho e facilidade de uso. 

Os aplicativos comuns para bancos de dados não relacionais incluem:

Armazenamento de log do sistema corporativo

Logs de aplicativo corporativo podem ser armazenados em bancos de dados como documentos. Cada documento é uma unidade de dados independente e uma coleção de itens de dados. 

Os bancos de dados de documentos não requerem esquemas fixos e podem armazenar diferentes tipos de informações.

Produto recomendado: GaussDB (for Mongo).

Armazenamento de dados do usuário

Os bancos de dados de valores-chave são ótimos para armazenar dados do usuário, como sessões, perfis do usuário e dados do carrinho de compras em cenários de comércio eletrônico. O mesmo vale para funções, pontuação de personagens e dispositivos adquiridos em cenários de jogos. 

Esse tipo de dados do usuário geralmente está associado a IDs (chaves) e os dados podem ser recuperados referenciando sua chave.

Produto recomendado: GaussDB (Redis).

Famílias de colunas para logs e blogs

Os dados de log são armazenados em colunas diferentes e cada aplicativo pode gravar informações em sua própria família de colunas. Por exemplo:

  • tags;
  • categorias;
  • artigos.

Todos eles podem ser armazenados em diferentes famílias de colunas. Assim, os bancos de dados de armazenamento de coluna armazenam dados em colunas em vez de linhas e carregam, pesquisam e agregam dados com mais rapidez.

Produto recomendado: GaussDB (Cassandra).

Análise de dados de séries temporais

Os dados de séries temporais são simplesmente medições ou eventos que são rastreados, monitorados, com redução da resolução e agregados ao longo do tempo.

Podem ser dados do sensor IoT, negociações em um mercado, monitoramento em tempo real de hardware e software ou análise de dados ambientais. 

Os bancos de dados de série temporal oferecem suporte à escrita rápida, persistência e consulta de agregação multidimensional de dados de série temporal. Cada registro tem um carimbo de data / hora para uma análise eficiente.

Produto recomendado: GaussDB (Influx).

Se o seu serviço tiver uma grande quantidade de dados estruturados e operações transacionais, um banco de dados MySQL é preferível. 

Agora, se os picos de serviço forem comuns, use bancos de dados não relacionais, como MongoDB. 

Resumindo, selecionar o banco de dados certo é vital para o desenvolvimento do seu negócio. Sempre leve em consideração as características e os requisitos de seu serviço ao selecionar um banco de dados.

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Escrito por:

Marketing Huawei

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