云計算的飛速發展，促使各行各業加快數字化轉型的步伐。數據庫作為信息系統核心服務，在云化的浪潮中，逐漸發展出云數據庫的技術路線，不斷地迭代創新。
數據庫產品形態演進
縱觀數據庫行業發展歷程，從早期的單機MySQL到近年來分布式數據庫、NoSQL系列，數據庫始終秉承著一個理念——把簡單留給用戶，把復雜留給數據庫。
1.單機
早期，為了彌補單機MySQL的擴展性，用戶要在業務層做分庫分表、讀寫分離。但隨著數據規模持續增長，用戶業務、運維負擔過重。
2.分布式、NoSQL
隨后，分布式數據庫開始流行。這一代數據庫數據容量大，還能夠水平擴展，同時也提高了可用性。而NoSQL系列的出現，也讓業務設計更加靈活。例如，Redis的key-value數據結構，搭配內部的sorted set，非常適合搭建游戲排行榜；MongoDB作為最流行的文檔數據庫之一，能夠幫用戶便捷存儲json文本。
3.云原生、存算分離
伴隨用戶的業務需求復雜化，諸如“當訪問量小，但數據量巨大，加上核心數據不能丟。此時只是想增加些存儲空間”，傳統分布式架構便“不再完美”。
如今，我們已進入嶄新的云原生時代。走在行業前沿的數據庫產品都在進行新一輪演進，擁有更強大、更靈活的全新架構——存算分離。
以企業級Redis——GaussDB(for Redis)為例，圖中展示存算分離的本質：資源解耦，按需使用。“計算不足擴節點、存儲不夠擴容量”，這種分層、彈性的擴容機制，也為用戶節省很多不必要的開銷。
此外，在完全兼容Redis之余，GaussDB(for Redis)也兼顧了輕量級場景——用戶可隨時下單8GB規格實例，使用低成本、穩定可靠的企業級Redis。
三、GaussDB云原生帶來的價值
基于用戶常見的 4 大類業務痛點場景，華為云GaussDB數據庫基于存算分離架構，給出了它的解法。
1.數據寫滿了急需擴容
隨著企業規模擴張，更大的算力需求、更多的存儲容量需求是必然的。例如在游戲開服、11. 11 大促搶購高峰期間，數據量爆發性增長，此時需要對數據庫進行擴容，而且在不少的業務場景下，擴容的速度甚至要求達到“用戶 0 感知“的級別。
而開源Redis由于資源以節點為單位，擴容只能計算、存儲一起擴，資源浪費是一方面，還不得不做數據跨節點拷貝，耗時長。而且不少用戶在擴容時，還可能面臨著時間無法評估的尷尬。
存算分離數據庫不僅擁有秒級擴容的優勢，還能滿足用戶“算力不足擴節點、容量不足擴容量”的要求，完全不必擔心資源“買多”問題。
2.節點宕機導致數據長時間不可用，業務受損
單機數據庫一旦宕機，全量數據不可用，只能等待數據庫重啟，導致業務受損嚴重。傳統分布式數據庫一旦部分數據分片故障，會導致一段時間內部分數據無法訪問，依然對業務產生不小影響。
存算分離數據庫能夠解決極端場景下的數據可用性問題。由于存儲池有“共享”的性質，當部分計算層節點故障時，其他健康節點可以立刻接管“本不屬于自己”的數據，讓業務只感受到秒級抖動，即可繼續訪問全量數據，不必等待故障節點的“復活”。
3.高峰期間，數據庫寫入擁塞
業務高峰是每一個企業關注的關鍵場景之一。開源Redis集群雖然比簡單的主+備更能應付并發訪問，但面對大量寫入，依然會力不從心。一是因為它的節點是單線程做命令處理的工作，容易發生請求阻塞。二是由于備節點只讀，因此它的集群中僅半數節點可寫，抗寫能力不足。
GaussDB(for Redis)抗寫能力極強，能從容應對企業最關心的業務高峰。首先，它采用了多線程做命令處理的設計，單點不易發生請求阻塞。其次，在存算分離的架構優勢下，實例中并不存在主備關系，全部節點都可寫，吞吐能力強。
4.數據庫成本難降
分布式存儲池將存儲以細粒度提供給用戶，相比一塊塊獨立硬盤低效率使用，GaussDB存儲池成本會極大降低。另外，相比開源Redis純內存設計，GaussDB(for Redis)全量數據下沉到存儲池中，從根本上解決了純內存硬件價格昂貴問題。
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