云计算为应用开发和托管开辟了新天地。在云服务成为主流之前，开发者必须维护自己昂贵的服务器。现在，像 AWS 和 Azure 这样的云平台提供了无需高硬件成本的轻松数据库托管。云数据库提供了云的灵活性和便利，同时提供标准的数据库功能。它们可以是关系型的、NoSQL 的，或其他任何数据库模型，通过 API 或网页界面访问。
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在这篇评论文章中，我们将深入探讨专业人士用来构建强大应用程序的前 7 大云数据库。这些领先的云数据库平台使开发者能够高效地存储和管理云中的数据。我们将考察每个平台的关键特性、优缺点，以便你可以确定哪一个最适合你的应用开发需求。
Azure SQL 数据库 是微软 Azure SQL 系列中的一个完全托管的关系型云数据库。它提供了一种专为云设计的数据库即服务解决方案，结合了多模型数据库的灵活性以及自动化管理、扩展和安全性。Azure SQL 数据库始终保持最新，由微软处理所有更新、备份和供应。这使开发者能够专注于构建应用程序，而无需担心数据库管理的负担。
🔑 Azure SQL 数据库关键点
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无服务器计算和超大规模存储解决方案既灵活又响应迅速。
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一个完全托管的数据库引擎，自动化更新、供应和备份
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它具有内置 AI 和高可用性，以确保持续的高性能和耐用性
✅ 优点
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友好的界面用于创建数据模型
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简单的计费系统
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完全托管且安全的 SQL 数据库
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从本地到云存储的无缝迁移
❌ 缺点
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工作和任务管理器的工作方式不同
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数据库大小有限
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需要更高效的数据库错误通知和日志系统。
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没有适当的自动化实现的情况下，扩展和收缩成本很高。
亚马逊 Redshift 是一个完全托管的、宠物字节级别的基于云的数据仓库解决方案，旨在帮助组织高效地存储、管理和分析大量数据。基于 PostgreSQL 开源数据库系统构建，Redshift 使用列存储技术和大规模并行处理来提供对大数据量的快速查询性能。其分布式架构允许弹性扩展存储和处理能力，以适应不断增长的数据量。它与其他 AWS 服务的紧密集成也使得从 S3、EMR、DynamoDB 等无缝加载数据成为可能。最终结果是一个高性能、成本效益高且灵活的云数据仓库解决方案，适用于大规模数据分析。
🔑 亚马逊 Redshift 关键点
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使用列式数据库。
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其架构基于大规模并行处理。
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包括机器学习以提高性能。
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它具有容错性。
✅ 优势
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简单的设置、部署和管理。
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详细的文档使学习变得简单。
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与存储在 S3 中的数据无缝集成。
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简化的 ETL 设置。
❌ 缺点
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SQL 中对 JSON 的支持有限。
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缺少数组类型列，且会自动转换为字符串。
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日志功能几乎不存在。
亚马逊 DynamoDB 是一个快速、灵活且可靠的 NoSQL 数据库服务，帮助开发人员构建可扩展的无服务器应用程序。它支持键值和文档数据模型，并且能够处理每天大量请求。DynamoDB 会自动水平扩展，确保可用性、持久性和故障容错，而用户无需额外操作。为互联网规模的应用程序设计，DynamoDB 提供无限扩展性和一致性能，最高可达 99.999% 的可用性。
🔑 亚马逊 DynamoDB 关键点
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能够处理每天超过 10 万亿次请求。
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支持 ACID 事务。
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多区域和多主数据库。
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NoSQL 数据库。
✅ 优势
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操作快速简便。
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处理动态且不断变化的数据。
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索引数据可以快速检索。
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即使处理大规模应用程序时也表现优异。
❌ 缺点
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如果资源没有被正确监控，费用可能会很大。
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不支持在不同区域备份。
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对于需要创建多个环境的项目，成本可能会很高。
Google BigQuery 是一个强大的、完全托管的基于云的数据仓库，帮助企业分析和管理海量数据集。凭借其无服务器架构，BigQuery 实现了闪电般快速的 SQL 查询和数据分析，在几秒钟内处理数百万行数据。你可以将数据存储在 Google Cloud Storage 或 BigQuery 自身的存储中，并且它与 Data Flow 和 Data Studio 等其他 GCP 产品无缝集成，使其成为数据分析任务的首选。
🔑 Google BigQuery 关键点
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它可以扩展到 PB 级别，非常具有可扩展性
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它提供快速的处理速度，使你能够实时分析数据
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提供按需和固定费用订阅模式
✅ 优点
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自动优化查询以快速检索数据
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客户支持出色
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数据探索和可视化功能非常有用
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它具有大量的原生集成
❌ 缺点
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使用 Excel 上传数据库可能会耗时且容易出错
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连接到其他云基础设施如 AWS 可能会很困难
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如果不熟悉界面，可能会很难使用
MongoDB Atlas 是一个基于云的完全托管 MongoDB 服务，允许开发人员通过几个点击快速设置、操作和扩展 MongoDB 部署。由构建 MongoDB 数据库的工程师开发，Atlas 提供了流行的文档型 NoSQL 数据库的所有功能和能力，而无需进行本地部署所需的操作重担。Atlas 通过自动化繁琐的管理任务，如基础设施配置、数据库设置、安全加固、备份等，简化了 MongoDB 云操作。
🔑 MongoDB Atlas 关键点
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它是一个面向文档的数据库
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分片功能允许轻松的水平扩展
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MongoDB Atlas 的数据库触发器非常强大，可以在特定事件发生时执行代码
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对时间序列数据非常有用
✅ 优点
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可以根据需要轻松调整服务规模
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提供免费和试用计划，用于评估或测试，非常慷慨
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上传到 MongoDB Atlas 的任何数据库信息都会备份
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JSON 文档可以从任何地方访问
❌ 缺点
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无法直接下载存储在 MongoDB Atlas 集群中的所有信息
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缺乏更细粒度的计费
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不支持跨表连接
Snowflake 是一个强大的自我管理数据平台，专为云设计。与传统解决方案不同，Snowflake 将新的 SQL 查询引擎与创新的云原生架构结合起来，为数据存储、处理和分析提供了更快、更易用和高度灵活的解决方案。作为真正的自我管理服务，Snowflake 负责硬件和软件管理、升级和维护，让用户可以专注于从数据中获取洞察。
🔑 Snowflake 关键点
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提供查询和表优化
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提供安全的数据共享和零复制克隆
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Snowflake 支持半结构化数据
✅ 优点
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Snowflake 可以从各种云平台（如 AWS、Azure 和 GCP）摄取数据
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你可以以多种格式存储数据，包括结构化和非结构化
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计算机是动态的，这意味着你可以根据成本和性能选择计算机
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它非常适合管理不同的数据仓库
❌ 缺点
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数据可视化可以改进
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文档可能难以理解
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Snowflake 缺乏 CI/CD 集成功能
Databricks SQL (DB SQL) 是一个强大的无服务器数据仓库，允许你在大规模上运行所有 SQL 和 BI 应用程序，其价格/性能比传统解决方案高达 12 倍。它提供了统一的治理模型、开放的格式和 API，并支持你选择的工具，确保没有锁定。DB SQL 支持的丰富工具生态系统，如 Fivetran、dbt、Power BI 和 Tableau，使你可以原地摄取、转换和查询所有数据。这使每位分析师能够更快地访问最新数据进行实时分析，并实现从 BI 到 ML 的无缝过渡，释放数据的全部潜力。
🔑 Databricks SQL 关键点
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集中治理
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作为基础的开放和可靠的数据湖
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与生态系统的无缝集成
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现代分析
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轻松摄取、转换和编排数据
✅ 优点
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数据科学与数据工程团队之间的协作得到增强
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Spark 作业执行引擎高度优化
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最近新增了用于构建可视化仪表板的分析功能
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原生集成受管的 MLflow 服务
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数据科学代码可以用 SQL、R、Python、Pyspark 或 Scala 编写
❌ 缺点
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远程运行 MLflow 任务复杂，需要简化
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所有可运行的代码必须保存在笔记本中，这些笔记本并不适合生产环境
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会话有时会自动重置
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Git 连接可能不可靠
云数据库彻底改变了企业存储、管理和利用数据的方式。正如我们所探讨的那样，领先的平台如 Azure SQL 数据库、Amazon Redshift、DynamoDB、Google BigQuery、MongoDB Atlas、Snowflake 和 Databricks SQL 都为应用开发和数据分析提供了独特的优势。
选择合适的云数据库时，关键因素包括可扩展性需求、管理便利性、集成性、性能、安全性和成本。最优的平台应与您的基础设施和工作负载需求相匹配。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学专业人士，他热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是使用图神经网络为那些在精神健康方面遇到困难的学生开发 AI 产品。