云数据库是指虚拟环境中的数据库，可以实现信息的存储和集成。与普通存储工具相比，云数据库具有方便、存储容量大、成本低的优点。云存储通常用于存储各种文件。数据库用于存储一般数据。文件(尤其是大文件)通常不通过数据库存储。如果你有一个GB的视频文件，基本上是放不进数据库的。数据库的BLOB类型没有特殊需求，应该避免！对云数据库的需求不断涌现，随着客户访问云的加速，客户越来越希望直接使用云上的数据库系统来支持业务发展。下面来看看常见云数据库的真实应用场景。
一、MySQL已经成为主流
应用场景：目前互联网公司已经采用MySQL作为主要业务载体。自从MySQL被Oracle收购后，为了避免MySQL被收费，MariaDB的开源数据库又出现了。比如互联网公司的网站一般都用MySQL。其优点：高性能、高可靠性、低成本。现在说到数据库，往往是MySQL问世的时候。如何解决云数据库：目前公有云厂商有很多MySQL标准化解决方案，云服务提供商一般直接在云主机上构建数据，提供给终端用户。比如1核2G数据库的配置，其实就是云主机的配置。同时根据云主机的资源是否独占，有共享数据库和独占数据库之分。
MySQL上的云解决方案：一般用三个特点——主动待机、主从、灾难待机。1.比如主备会在主云主机停机时自动切换到备用云门机提供数据库服务。2.比如主从，数据库提供多个备份库，主库用于读/写，备份库仅用于读。但是，主库和备用库的区别在于，主从模式不支持主库和备用库的故障转移。3.例如，在灾难恢复中，数据库为本地和远程数据库提供定期和实时的数据同步。当主库关闭时，云平台自动切换到远程备用库，提供快速故障转移。
二、面向大容量的HBase
应用场景：在电商、车联网、日志等场景中有大量的应用案例。例如，一家互联网公司使用HBase存储其鞋类磨损数据。其优点：高性能、低成本、高扩展性。HBase+Phoenix提供了快速的SQL检索。基于其列存储，HBase方便地放置在X86服务器上，而HBase可以根据RowKey和ColumnFamily在不同的服务器中扩展数据。如何解决云数据库：现在云服务提供商提供Hbase产品，基本都是云服务提供商的标配。HBase上的云解决方案：HBase独立版本适用于100G以下的数据。一般建议采用集群方案；如果需要金融服务，也有双拷贝的产品，可以支持跨AZ的数据同步。
三、金融级Oracle
应用场景：昂贵的Oracle数据库系统一般用于大型政府应用系统和企业的金融级应用系统。比如期货交易系统后台数据库，公司内部财务系统后台数据库。其优点：高性能、高可靠性。Oracle数据库作为老牌产品，确实有自己的优势。直到现在，它还在IOE中流行，并且还存在于很多核心应用系统中。如何解决云数据库：由于Oracle有自己的整体云计算架构，不允许公有云厂商在自己的云平台上构建Paas级别的数据库产品，所以现在主流公有云厂商没有直接的Oracle云产品。为了解决这个问题，很多公有云厂商都推出了自己开发的兼容产品，比如阿里的OceanBase和RDS PAAS。Oracle上的云解决方案：Oracle上的云一般使用三个特征——RAC、DG和RMAN。其中，RAC用于解决计算的高可用性和高性能问题，一般要求云服务提供商提供共享存储产品。DG用于秒级实时数据同步，一般用于云上云下的数据同步，避免极端数据无法检索的情况。RMAN用于数据迁移和常规数据备份。
四、Redis是面向快速查询
应用场景：在电商、游戏公司、大数据展示等场景中有大量的应用案例。比如某电商公司的大屏幕数据直接来自Redis的内存数据。其优点：性能高。Redis的主要数据存储在内存中，因此数据的查询数据比以前的数据库提高了10倍以上。如何解决云数据库：现在云服务提供商提供Redis产品，基本都是云服务提供商的标配。Redis上的云解决方案：一般推荐集群解决方案；如果是需要超高并发级别的服务，就有读写分离的产品。
五、MongoDB是面向互联网的
应用场景：MongoDB数据库广泛应用于物联网、游戏等场景。比如四川某石油客户就用这个数据库存储了大量的采油站数据。由于其松散的JSON数据格式，有利于数据的任意存储、快速分析和碎片化存储，已被大量公司应用。它的优点是：性能高，成本低，使用方便。MongoDB通过索引加快了检索性能，有利于X86服务器存储碎片。JSON数据格式不需要提前定义。如何解决云数据库：现在云服务提供商提供MongoDB产品，基本都是云服务提供商的标配。MongoDB上的云解决方案：一般推荐集群解决方案，其中用户使用多节点分片存储数据，使用主备模式计算高可用性。租用服务器可咨询梦飞云idc了解。
