關系資料庫提供了一個通用接口，使使用者可以使用使用 編寫的指令或查詢從資料庫讀取和寫入資料。
關系資料庫由一個或多個表格組成，表格由與電子表格相似的列和行組成。
以行列形式存儲資料，行包含一個條目的所有資訊，列是分離不同資料點的屬性
架構固定，輸入資料前要先鎖定列
查詢方式是sql語句
支援垂直擴充屬性
每一張表都有主鍵， 通過引用記錄的主鍵，表中的一條記錄可以與另一個表中的記錄相關。這個指針或引用被稱為外鍵。
關系資料庫可以分為聯機事務處理oltp 和 聯機分析處理olap，具體取決于表的組織方式以及應用程式如何使用關系資料庫。
oltp - 經常編寫和更改資料(例如資料輸入和 電子商務)的面向事務的應用程式，oltp事務頻繁發生但相對簡單
olap - 應用于資料倉庫的領域，指的是報告或分析大型資料集。olap事務 的發生頻率要低得多，但要複雜得多
大型應用程式經常混合使用oltp和olap資料庫。一個資料庫作為其oltp事務的主生産 資料庫，另一個資料庫作為他們的資料倉庫為olap。
資料庫包括： mysql，postgresql，microsoft sql server和oracle
sql 資料庫的預設端口
oracle： 1521
ms sql ： 1433
mysql ： 3306
db2： 5000
資料倉庫為可以來自一個或多個源的資料的中央儲存庫。
此資料存儲庫通常是專用類型的關系資料庫，可用于通過olap進行報告和分析，組織通常使用資料倉庫來編譯報告并使用高度複雜 的查詢搜尋資料庫。
相比關系型資料庫，nosql更加簡單易用，更加靈活，
傳統資料庫在單台伺服器外擴充成本極高，而nosql可以在商用硬體上實作水準伸縮性
使用衆多模型（如鍵值對、文檔和圖表）中的一種來存儲資料
資料結構
集合 collection ： 相當于表
文檔 document： 相當于行
鍵值 key value pairs： 相當于列
動态的架構，行無需包含與每個列對應的資料
查詢更關注文檔集合
支援水準擴充屬性
nosql的其他特性
對于某些應用程式可以替代關系型資料庫
支援以高可用性處理大量資料
可以形成一個包含不同實施方案和資料模型的大類别
具備分布式容錯的能力
nosql 可以提高靈活性、可用性、擴充性和高性能
主要的nosql資料庫包括
ec2： cassandra、hbase、redis、mongodb、couchbase、riak
aws托管：dynamodb、elasticache(redis)、elastic map reduce（hbase）
nosql 資料庫常用端口
mongodb：27017
redis：6379
memcached：11211
采用nosql主要考慮幾個限制
應用程式的事務支援
acid合規（acid=原子性、一緻性、隔離性和持久性）
聯接需求
sql需求
常見場景：
排行榜、快速導入點選流或日志資料、購物車臨時資料需求、熱表、中繼資料或查找表、會話資料
将非關系型資料放在nosql中（如dynamodb）
将技術與工作負載比對，從各種關系型資料庫， nosql資料庫，資料倉庫和其他針對搜尋優化的資料存儲中選擇。
資料庫選擇要考慮的事項：
讀取和寫入要求
總存儲容量
典型對象大小及其通路特性
持久性需求
延遲要求
同時支援的最大使用者量
查詢特性
所需完整性控制強度
rds是一個全托管的資料庫
開發人員可以專注于查詢結構和查詢優化
減輕運維負擔包括資料庫遷移、備份和恢複、修補、軟體更新、存儲更新、頻繁伺服器更新、硬體故障處理
rds可以通過公用的用戶端軟體連接配接并執行sql操作，包括使用相同的工具來查詢，分析，修改和管理資料庫。例如，目前的提取，轉換， 加載(etl)工具和報告工具
資料庫執行個體是雲上專用網段中部署的隔離的資料庫環境
每個執行個體運作了一個商業或者開源的資料庫引擎，包括mysql，postgresql，ms sql，oracle，mariadb以及aws aurora 六種。
可以通過api建立和管理rds執行個體
可以利用aws工具或者資料庫引擎本身的工具将資料從本地遷移到aws上
每個使用者預設最多托管40個rds資料庫
每個執行個體上隻能運作1個oracle和30個ms sql資料庫，其餘沒有限制
rds支援預留執行個體，且隻支援區域預留，可用于多可用區部署和隻讀副本
使用parameter group 對資料庫參數進行設定
rds建構在ebs上
通過預配置支援最大16tb （mssql） - 32tb，32000 iops - 40000 iops
支援hdd，通用ssd和預配置iops ssd 三種類型
自動備份
備份存儲在s3中
rds備份整個資料庫執行個體，為它建立存儲卷快照
自動備份建期間io會挂起3-5秒鐘，但對高可用部署的資料庫不受影響
自動備份預設開啟且保留1天（api或cli建立）或者7天（控制台建立），最大可保留35天，自動删除
自動備份支援時間點恢複功能，最小間隔為5分鐘
删除執行個體時所有自動備份都會被删除
可以禁用自動備份，但是非常不建議。 禁用自動備份後，即使再重新啟用，被禁用的期間将不可恢複。
手動資料庫快照
快照存儲在s3中
随時手工對資料庫進行快照
預設永久保留除非手工明确删除
使用多可用區部署可以最小化快照的影響，因為快照可以從備用資料庫發起，隻是rpo會有一定影響
恢複
所有rds資料庫恢複都會建立一個全新的資料庫執行個體
還原時隻會關聯預設的資料庫參數和安全組參數被關聯，需要重新手工設定
不支援将vpc内的資料恢複到vpc外部
高可用是傳統關系型資料庫部署的難點
利用rds可以輕松實作，實作最短幾分鐘的rpo和rto要求
開啟多可用區部署後，自動在不同可用區建立備用rds執行個體，并利用資料庫執行個體url endpoint來實作dns尋址
rds 資料會同步複制到從資料庫，複制本身産生的資料傳輸不收費
支援故障自動切換和手動轉移，轉移時間為1-2分鐘
跨可用區部署後由于資料同步複制，會有一定的性能影響，備份是也會有更長的延遲
從資料庫不能用作隻讀副本提升io
rds支援垂直擴充
資料庫執行個體的資源大小可以随需求決定，支援1-32 vcpu，1-244gb memory，使用者可以更改執行個體大小，rds會自動完成資料遷移
rds采用資料庫參數和資料庫選項對資料庫執行個體進行配置，每次更改都需要重新開機執行個體
sql server不支援存儲擴充
可以通過資料庫分片技術實作有限度的水準擴充
rds 支援實時配置更多的存儲而無需停機
rds iops（除sql server）還可以擴充資料庫執行個體的吞吐量，1000 到 30000 iops分别對應100gb 到 6tb的存儲空間
可以在rds前端的ec2選擇放置redis 緩存服務，ec2 首選自我管理型緩存解決方案
rds允許從主資料庫建立一個或多個隻讀副本來分流讀取事務
讀取繁重的任務
當主資料庫不可用時處理讀取操作
離線資料分析場景
mysql、postgresql、mariadb和aurora支援隻讀副本
要使用隻讀副本，需要先開啟自動備份功能
隻讀副本是異步的
可以為隻讀副本建立隻讀副本，每個資料庫最多建立5個隻讀副本，aurora最多15個
可以在多可用區部署隻讀副本，每個隻讀副本都有自己的url endpoint
隻讀副本可以被提升為獨立的資料庫，但是不能用來做災備
iam權限管理
采用iam使用者來對資料庫進行操作
ami可以控制每一個單獨的使用者對rds操作的權限
rds初次建立時會基于aws開發人員賬戶建立一個有主用賬戶并成為資料庫根管理者權限，他可以單獨配置設定給不同資料庫執行個體的主使用者名和密碼
可以使用主使用者憑證連接配接資料庫
接收rds重要事件通知
網絡隔離
rds執行個體需要建立在vpc的私有子網中
可以使用ipsec ×××網關将rds連接配接到現有的企業内部的it基礎架構中
在多可用區部署時，可以建立全局子網組，這樣在建立rds時隻需要制定可用區即可從全局子網組中配置設定響應的子網和ip位址
所有從vpc外部的ec2或者internet對rds的通路，都必須經過×××或堡壘機實作，并且堡壘機需要充當ssh bastion的角色
自動更新檔
rds軟體始終與最新的更新檔保持同步
預設首周需要30分鐘進行維護
建議每一周需要計劃30分鐘的維護時間以完成更新檔操作
一般僅有規模計算相關的更新檔需要脫機執行，通常每幾個月發生一次
rds增強型監控
增強型監控能夠捕獲 rds 執行個體的系統級名額，如 cpu、記憶體、檔案系統和磁盤 i/o 等
最多可以檢視所有名額在 1 個小時之前的性能值，粒度最高為 1 秒
rds 增強型監控提供了一系列将以 json 有效負載形式發送到您的 cloudwatch logs 賬戶的名額。json 有效負載會按照上次為 rds 執行個體配置的粒度進行發送。
增強型監控在 cloudwatch logs 中配置的預設保留期是 30 天。
rds采用四層安全模型
rds安全組
用于控制傳入和傳出資料庫執行個體的流量，預設情況下不能進行網絡通路，但可以通過acl設定允許特定ip端口進行通路。
資料庫安全組
控制對vpc外部資料庫執行個體的通路
預設情況下rds必須在vpc内才能啟動，但是仍然存在vpc外部托管rds的情況
資料庫安全組僅适用于入站流量，目前不允許資料庫安全組有出站流量。
可以使用rds api 或 aws 控制台的 rds部分建立資料庫安全組
安全組來控制對rds的資料庫執行個體通路， 類似于ec2安全組，但不可以互換
預設拒絕所有通路，所有允許權限都需要顯式聲明
可以授權ip或安全組通路
僅允許通路資料庫伺服器端口
資料庫安全組無需指定目标端口，預設由執行個體自動定義
可以在不重新開機資料庫執行個體的情況下對安全組政策進行更新
vpc安全組 - 控制對vpc内資料執行個體的通路
允許一個特定的來源(組）通路vpc中與該vpc安全組關聯的資料庫執行個體, 可以是位址範圍也可以是vpc安全組
必須使用ec2 api或vpc控制台的security group選項才能建立vpc安全組
ec2安全組
控制對ec2執行個體的通路
rds 資料加密
rds加密适用于所有資料庫，除了 ms sql express版
rds 加密僅适用于部分執行個體類型
可以對靜态rds資料庫執行個體和快照進行加密，而後自動備份、隻讀副本和快照均通過aes-256加密
使用ssl\tls對應用程式和資料庫執行個體之間連接配接進行加密
加密僅能在建立資料庫時指定，不能事後對其加密，但是可以通過恢複資料庫快照時加密這個複制版本
加密rds連接配接
預置rds執行個體時，會建立ssl證書并在資料庫執行個體上安裝該證書
負責加密傳輸中的資料
使用ssl/tls加密應用程式與資料庫執行個體之間的連接配接，但不應依賴于資料庫本身的身份驗證
将資料庫執行個體配置為僅接受加密連接配接
加密rds資源
啟用rds資料庫執行個體加密選項，可以加密靜态rds執行個體和快照，自動備份和隻讀副本
利用kms管理rds資源的密鑰
采用aes-256加密算法進行加密，rds以透明方式進行通路驗證和解密以降低性能影響
rds将特定于oracle 或 mysql這些資料庫包加密資料，稱為透明資料加密（tde），tde使用在資料庫應用程式中建立的密匙保護資料。
完全托管的pb級資料倉庫服務
基于sql-based 設計的關系型資料庫
基于行業标準的postgresql，是以大多數現有的sql用戶端應用程式隻能進行極少的更改。
針對olap設計的高性能資料分析和報告
redshift使您可以使用标準sql指令快速查詢結構化資料的功能，以支援在大型資料集上進 行互動式查詢。
使用柱狀存儲，資料壓縮和區域映射等技術減少查詢所需的io量。
通過odbc或jdbc連接配接與各種資料加載，報告，資料挖掘和分 析工具內建。
redshift負責管理設定，操作和擴充資料倉庫所需的工作，從設定基礎架構容量到自動執 行備份和修補等持續管理任務。
redshift會自動監控您的節點和驅動器，以幫助從故障中恢複。
叢集由一個上司者節點和多個計算節點組成
支援從160gb - 1pb甚至更大的
最多支援128個計算節點
redshift叢集不能使用競價執行個體
僅能在一個可用區部署
用戶端隻與上司者節點互動，計算節點對外部是完全透明的
redshift目前支援6種節點類型，分為兩大類
密集計算型 - 最大支援ssd 326tb
密集存儲型 - 最大支援hdd 2pb
每個叢集都包含一個或多個資料庫，并且分布在各個計算節點中，每個節點的資料庫資料都是同步的
計算節點的磁盤存儲會分片，切片通常在2-16之間，所有節點都會參與并行查詢。
通常計算節點越多，查詢性能越強
可以随時調整節點大小和類型，調整後都會建立一個新的叢集并将資料遷移過去，調整期間資料庫隻讀。
每個redshift表都可以指定表名稱、列及其資料類型等。
資料類型：
常見資料類型包括： integer，decimal和 double，文本資料類型(如char和varchar)以及日期資料類型(如date和timestamp)
壓縮編碼
首次将資料加載入新表時，自動對資料進行采樣并且為每列選擇最佳壓縮方案
分發政策
建立表格時指定如何在叢集的節點進行切片進行分發，以及使用哪種查詢模式
分發風格對查詢性能，存儲要求，資料加載和維護影響很大
even 分發： 預設，對資料以統一方式進行切片和分發
key 分發：基于某一列的值進行分發，比對的值會存儲在一起
all 分發： 将整個表完整的分發到每個節點
排序key
在建立表時指定一個或多個列作為排序key，這樣在處理一定範圍的查詢時可以跳過大量的塊
表格的排序key可以複合和交錯，查詢使用字首可以讓複合排序的查詢更加高效
使用标準的sql intert/update進行表的建立和修改記錄
在redshift中使用copy指令是一個更高效的方式，如從s3或者dynamodb中進行批量資料加載
大量資料加載完成後，建議使用vacuum指令重新組織資料并用analyze來統計更新表格統計資訊
uploud指令可以從redshift中導出資料
也是用标準的sql select指令進行查詢
對于多使用者的大型redshift，可以使用wlm工作負載管理對查詢進行排隊，wlm可以對每個隊列設定并發級别。
使用redshift spectrum
可以對 amazon s3 中 eb 級非結構化資料運作查詢，而無需進行加載或 etl 操作。
當您釋出查詢時，查詢會進入 amazon redshift sql 終端節點，該終端節點會生成查詢方案并對其進行優化。
amazon redshift 會确定哪些資料存儲在本地以及哪些資料存儲在 amazon s3 中，然後生成一種方案來盡可能減少需要讀取的 + amazon s3 資料量，從共享資源池中請求 redshift spectrum 工作線程來讀取和處理 amazon s3 中的資料。
redshift spectrum 可根據需要擴充到數千個執行個體
自動快照到期後會自動删除，設定時間為1-35天
支援跨區域快照，手工快照可跨區域甚至跨賬戶存儲，需要手工明确删除
redshift快照和備份資料存儲在s3中
免費的快照存儲空間與目前節點容量相當，是以需要及時清除不需要的快照檔案
安全級别
基礎架構級别安全，使用iam來限制使用者的可執行操作及生命周期
網絡級别安全， 将redshift部署到私有的vpc中（必須），并利用acl和安全組限制細粒度網絡通路
資料庫級别安全，可以通過redshift的主使用者名和密碼建立更多的使用者并給他們相應授權
資料加密存儲
資料加密是可選項，利用硬體随機生成的aes256密鑰對每個資料塊進行加密，但加密影響性能
多種靜态加密技術，符合hipaa和pci dss合規要求
kms
hsm
redshift enhanced vpc routing
強制将所有的copy和unload流量指定走aws vpc 内部
若不開啟，則所有流量預設走internet，包括從aws内部讀取
資料加密傳輸
采用硬體加速的ssl連接配接與s3或者dynamodb進行通信
可以在用戶端上安裝ssl證書pem公鑰檔案實作對redshift 伺服器的連接配接和管理
支援橢圓曲線hcdhe協定提供更強大的密碼套件確定ssl的私密性
同時也可以啟用perfect forward secrecy使用短暫會話密鑰防止密鑰洩露
記錄所有的sql操作資訊用于監控和審計，包括連接配接嘗試、查詢和對資料庫的更改等操作
在維護視窗中進行自動更新檔更新
不适用于大規模對少數對象的讀寫操作，這種場景需要考慮aurora 或者rds
是nosql的的托管版本
低延遲 - 基于ssd，延遲小于10ms
大規模無縫可擴充 - 無表大小和吞吐限制、可針對存儲和吞吐量進行實時重新分區
性能可預測 - 預配置吞吐量模型
持久性和可用性 - 自動執行區域内三向複制，確定一緻性、僅限磁盤寫入
安全性- 成熟的加密方案對使用者身份進行驗證
零管理- 完全托管的nosql服務
同時連接配接和通路多個nosql存儲（如rds、s3、mongodb、hbase等），對組合資料集進行複雜分析
通過在多個分區上自動配置設定表的資料和流量提供一緻的性能級别，其性能是以讀寫容量的吞吐量級衡量的
根據實際需求可以随時調整讀取和寫入容量，dynamodb會自動添加或删除基礎架構或調整内部分區，預設最大支援20000個讀取和20000個寫入容量
dynamodb 按照存儲資料大小和讀寫能力進行收費
應用場景
支援與amazon emr內建
支援即插即用的hadoop分析
支援儲存會話資料
沒有架構，一個表有多個項目，項目具有可變屬性
資料類型
對每一個主鍵及其屬性都必須指定一個資料類型
scalar資料類型 - 表示某一個值的類型， 包括字元串、數值、二進制、布爾值、空
set資料類型 - 表示某一個list的類型，包括 字元串set，數值set和二進制set
document 資料類型- 表示多個嵌套的屬性，類似于json檔案結構，包括list和map兩種文檔類型
list - 用于儲存不同資料類型的屬性的有序清單
map - 每個可用于key/value的無序清單，可以用來表示任何json對象結構
主鍵
主鍵是每個項目的唯一辨別也是唯一強制屬性，db通過它來進行get/put
每個主鍵屬性必須是字元串、數字或二進制。
兩種類型的主鍵
分區鍵 - 一個屬性一個分區哈希值組成，用于建構無序散列索引
分區+排序鍵 - 兩個屬性組成，由分區和排序組合起來作為唯一辨別
dynamodb 調用標頭類型
host
x-amz-date
x-amz-target
content-type
預置容量
dynamodb需要調配一定數量的讀寫容量來處理預期工作負載
選擇适宜的容量已持續的提供低延遲的響應時間，可以通過updatetable指令縮放。
讀操作每4k為一個機關容量，寫操作每1k為一個機關容量。
最終一緻性 - 1個機關容量可以讀寫兩次
強一緻性 - 1個機關容量可以讀寫一次
事務一緻性 - 2個機關容量才能讀寫一次
可以cloudwatch 監控dynamodb容量并制定擴充決策。
二級索引
隻有使用分區+排序主鍵時，可以定義一個或多個二級索引
支援全局二級索引和本地二級索引等靈活方法來查詢非主鍵值
全局二級索引索引整個分區+排序鍵的值
本地二級索引索引相同分區鍵但不同排序鍵的值
主鍵分為單屬性分區或複合屬性分區
單分區以userid為唯一辨別
複合分區以userid（分區鍵）和timestamp（排序鍵）進行組合辨別一對一關聯關系，支援交叉檢索功能
當資料集大小和預配置容量增加時會發生自動分區
隻支援一個本地二級索引，但可以建立多個全局二級索引
項目大小不能超過400kb，必須包含屬性名稱和屬性值長度兩個二進制長度
一緻性
aws同一區域内的多個可用區之間自動複制每個dynamodb表
讀取一緻性：通過控制成功寫入或更新的讀取操作的方式和時間，指定最終一緻性或強一緻性讀取，預設是最終一緻性讀取
最終一次性讀取： 資料副本的一緻性能夠需要1秒實作，僅驗證資料一緻而不會驗證寫入完成，是以可能讀取的是舊資料
強一緻性讀取：讀取時驗證寫入成功完成，并且確定資料讀取的一緻性，在網絡延遲或者中斷的情況下可能不可用。
批量操作
可以通過單個操作執行最多25個項目的建立或更新
項目搜尋
查詢 - 用于僅限主鍵屬性的查找和索引操作，用排序鍵值可以優化搜尋結果，結果會按主鍵排序，
掃描- 會傳回每個項目的所有屬性，傳回限制1mb
每個查詢或掃描結果傳回最多1mb，若超過則需要對增量結果進行翻頁
縮放和分區
dynamodb可以無限數量的擴充并且提供一緻的低延遲性能
通過分區來進行水準擴充
好的程式設計需要考慮表的分區結構，以平均配置設定讀寫事務，實作低延遲處理
随着表中項目的增加，可以不斷拆分現有分區來添加額外分區
預置吞吐量将在個分區之間平均配置設定，且不可跨區共享
一個分區可容納10gb資料和最多3000個讀取容量以及1000個寫入容量，對于未充分利用的容量分區，可以用于處理突發流量
aws dynamodb stream
擷取dynamodb最近24小時内的項目修改清單用于分析和審計。
通過stream中讀取的活動修改日志，可以在不修改原始應用程式的情況下擴充和建構新的功能。
需要通過aws data pipeline的專用配置模闆，将dynamodb完整或增量備份到同一地區或不同地區進行備份
dax
dynamodb 資料庫性能加速
dynamodb 自動擴充
dynamodb在建立時，可以指定讀取和寫入流量以及每個大小的平均大小來配置所需的請求容量
可以通過第三方工具（如 cloudformation模闆）啟用 dynamic dynamodb 配置自動擴充和縮減表格
支援将擴充活動限制在一定時間段，使用上下限預置單獨擴充讀取和寫入吞吐量
支援斷路器，確定每次擴充和縮減活動之前檢查應用程式是否正常以避免當應用程式發生問題而觸發的虛假縮減活動
dynamodb 需要與iam服務內建，用政策最大限度控制權限。
所有操作都必須通過身份驗證，建議使用ec2執行個體配置檔案或角色來管理密鑰
在資料庫級别可以建立權限，以細粒度的允許或拒絕對項目和屬性的通路
對dynamodb的服務請求都必須包含hmac-sha-256的簽名
移動端的最佳做法是使用web身份聯合與aws安全令牌服務提供臨時密鑰
dynamodb本身不提供伺服器端加密存儲資料，需要存儲前使用用戶端或kms加密
保持較小的項目大小
将中繼資料存儲在dynamodb中，将大型blob存儲在s3中
按日、周、月進行hash計算使用表來存儲實踐序列資料用于強制分區
使用有條件更新或者開放式并發控制更新（occ）
occ是假定多個事務可以頻繁完成且互相不會幹擾
擷取資源時無需提前鎖定，送出時需要确認沒有沖突的修改，若有則復原
僅适用于低争用環境，進而提高吞吐量，否則反而會大大降低性能
避免熱鍵和熱分區
更加适合于無狀态的服務設計
支援json對象的存儲
是一種面向服務的架構傳遞的關系型資料庫，是mysql的托管版本，還相容postgresql
速度是mysql的5倍，成本是其他商用資料庫的1/10
容量支援10gb - 64tb；每10gb一增量，僅為使用的容量付費。
支援schema changes
利用s3實作可擴充和高可用性，預設支援6個副本,
複制到3個可用區，每個可用區2個副本
2個以下副本丢失，不影響寫入
3個以下副本丢失，不影響讀取
與mysql 5.6簡易相容 - 現有程式可正常運作，可輕松遷移，可直接導入資料檔案
擴充性能
與s3內建，可實作最多三個可用區之間6個副本的持續備份
将日志記錄和存儲層轉移到可擴充的多租戶服務層
mysql支援跨區域副本（最多5個區域）建立全球資料庫，使用read replicate 技術， postgresql不支援，跨區域dr需要手工完成
彈性設計
最多15個副本，約10ms副本滞後
99.99%可用
即時崩潰恢複（60s），故障轉移30s内
與單一線程重放所有日志的傳統資料庫相當
在磁盤讀取時重放重做記錄
自動備份，且不會影響資料庫性能
支援快照，并且可以跨賬戶共享快照，也可以跨區域共享，但是不能同時 跨賬戶和區域共享
平行的分布式異步恢複
緩存層可在資料庫重新開機時繼續使用，進而改善讀取響應
支援kms加密，但必須在建立資料庫時即開啟加密選項
主資料庫出現故障時，隻讀副本可以實作即時提升為主資料庫
支援aurora serverless
适用于 amazon aurora 的 mysql 相容版的按需 autoscaling 配置。
aurora serverless 資料庫叢集會根據您應用程式的需求自動啟動、關閉以及擴充或縮減容量。
aurora serverless 是簡單且更具成本效益的選擇，适用于不頻發的、間歇性的或不可預測的工作負載。
parallel query
amazon aurora parallel query 是一項功能，能夠将單個查詢的計算負載下移并分布到 aurora 存儲層中的數千個 cpu。如果不使用 parallel query，則對 amazon aurora 資料庫發出的查詢将全部在資料庫叢集的一個執行個體中執行；這與大多數資料庫的運作方式類似。
parallel query 非常适合需要新資料和良好查詢性能的分析工作負載，即使在大型表上也是如此。這種類型的工作負載在本質上通常是可操作的。
速度更快：parallel query 可将分析查詢的運作速度提高多達 2 個數量級。
操作簡易性和資料新鮮度：您可以直接對 aurora 叢集中的目前事務資料發出查詢。
同一資料庫上的事務工作負載和分析工作負載：借助 parallel query 功能，aurora 可以在處理并行分析查詢的同時保持較高的事務吞吐量。