7个最佳云数据库平台

云数据库使开发企业级应用程序变得更容易、更便宜，提供了灵活性、便利性和标准数据库功能。看看 KDnuggets 的推荐。

云计算为应用程序开发和托管打开了新的大门。在云服务成为主流之前，开发人员必须维护自己的昂贵服务器。现在，AWS 和 Azure 等云平台提供了简单的数据库托管，而无需支付高昂的硬件成本。云数据库提供了云的灵活性和便利性，同时提供标准数据库功能。它们可以是关系型、NoSQL 或任何其他数据库模型，可通过 API 或 Web 界面访问。

在这篇评论文章中，我们将探讨专业人士用来构建强大应用程序的 7 个顶级云数据库。这些领先的云数据库平台使开发人员能够在云中高效地存储和管理数据。我们将研究每个平台的主要功能、优缺点，以便您可以确定哪一个最适合您的应用程序开发需求。

Azure SQL 数据库是完全托管的关系云数据库，属于 Microsoft Azure SQL 系列。它提供专为云构建的数据库即服务解决方案，将多模型数据库的灵活性与自动化管理、扩展和安全性相结合。Azure SQL 数据库始终保持最新，由 Microsoft 处理所有更新、备份和配置。这使得开发人员能够专注于构建他们的应用程序，而无需数据库管理开销。

🔑 Azure SQL 数据库要点

• 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
• 完全托管的数据库引擎，可自动执行更新、配置和备份
• 它具有内置人工智能和高可用性，可确保一致的峰值性能和耐用性

✅ 优点

• 用于创建数据模型的用户友好界面
• 简单的计费系统
• 完全托管且安全的 SQL 数据库
• 从本地存储无缝迁移到云存储

❌ 缺点

• 作业和任务经理以不同的方式工作
• 数据库大小有限
• 需要更有效的数据库错误通知和日志系统
• 如果没有适当的自动化实施，扩展和缩减成本高昂

Amazon Redshift是一种完全托管的 PB 级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。Redshift 构建在 PostgreSQL 开源数据库系统之上，使用列式存储技术和大规模并行处理来提供对大量数据的快速查询性能。其分布式架构使其能够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 服务的紧密集成还支持从 S3、EMR、DynamoDB 等无缝加载数据。最终结果是一个高性能、经济高效且灵活的云数据仓库解决方案，适用于大规模数据分析。

🔑 Amazon Redshift 要点

• 它使用面向列的数据库
• 其架构基于大规模并行处理
• 它包括机器学习以提高性能
• 它是容错的

✅ 优点

• 轻松设置、部署和管理
• 详细的文档，让学习变得简单
• 与 S3 中存储的数据无缝集成
• 简化的 ETL 设置

❌ 缺点

• SQL 中的 JSON 支持有限
• 数组类型列缺失，自动转换为字符串
• 日志记录功能几乎不存在

Amazon DynamoDB是一种快速、灵活且可靠的 NoSQL 数据库服务，可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，每天可以处理大量请求。DynamoDB 自动水平扩展，确保可用性、耐用性和容错能力，无需用户进行任何额外的努力。DynamoDB 专为互联网规模的应用程序而设计，提供无限的可扩展性和一致的性能以及高达 99.999% 的可用性。

🔑 Amazon DynamoDB 要点

• 每天处理超过 10 万亿个请求的能力
• 支持 ACID 事务
• 多Region、多Master数据库
• NoSQL数据库

✅ 优点

• 操作快速且简单
• 处理动态且不断变化的数据
• 可以快速检索索引数据
• 即使在处理大型应用程序时也能表现出色

❌ 缺点

• 如果资源监控不正确，费用可能会很高
• 不支持跨地域备份
• 对于需要创建多个环境的项目来说可能会很昂贵

Google BigQuery是一个功能强大、完全托管的基于云的数据仓库，可帮助企业分析和管理海量数据集。凭借其无服务器架构，BigQuery 可实现闪电般快速的 SQL 查询和数据分析，在几秒钟内处理数百万行。您可以将数据存储在Google Cloud Storage或BigQuery自己的存储中，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 要点

• 它可以扩展到 PB，使其具有高度可扩展性
• 它提供快速的处理速度，使您可以实时分析数据
• 它提供点播和固定费率订阅模式

✅ 优点

• 自动优化查询以快速检索数据
• 出色的客户支持
• 它的数据探索和可视化功能非常有用
• 它有大量的原生集成

❌ 缺点

• 使用 Excel 上传数据库可能非常耗时且容易出错
• 连接到 AWS 等其他云基础设施可能很困难
• 如果您不熟悉该界面，可能会很难使用

MongoDB Atlas是一种基于云的、完全托管的 MongoDB 服务，使开发人员只需单击几下即可在云中快速设置、操作和扩展 MongoDB 部署。Atlas 由构建 MongoDB 数据库的同一工程师开发，提供了流行的基于文档的 NoSQL 数据库的所有特性和功能，而无需进行本地部署所需的繁重操作。Atlas 通过自动执行基础设施配置、数据库设置、安全强化、备份等耗时的管理任务，简化了 MongoDB 云操作。

🔑 MongoDB Atlas 要点

• 这是一个面向文档的数据库
• 分片功能可以轻松实现水平扩展
• MongoDB Atlas中的数据库触发器功能强大，可以在某些事件发生时执行代码
• 对于时间序列数据有用

✅ 优点

• 可以根据您的需求轻松调整服务规模
• 有用于评估或测试目的的免费和试用计划，相当慷慨
• 上传到 MongoDB Atlas 的任何数据库信息都会得到备份
• JSON 文档可以从任何地方访问

❌ 缺点

• 无法直接下载MongoDB Atlas集群中存储的所有信息
• 缺乏更精细的计费
• 没有跨表连接

Snowflake是一个专为云设计的强大的自我管理数据平台。与传统产品不同，Snowflake 将新的 SQL 查询引擎与创新的云原生架构相结合，为数据存储、处理和分析提供更快、更易于使用且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，使用户能够专注于从数据中获取见解。

🔑 Snowflake要点

• 提供查询和表优化
• 它提供安全的数据共享和零拷贝克隆
• Snowflake支持半结构化数据

✅ 优点

• Snowflake可以从各种云平台获取数据，例如AWS、Azure和GCP
• 您可以以多种格式存储数据，包括结构化和非结构化
• 计算机是动态的，这意味着您可以根据成本和性能来选择计算机
• 非常适合管理不同的仓库

❌ 缺点

• 数据可视化需要一些改进
• 文档可能很难理解
• Snowflake缺乏CI/CD集成能力

Databricks SQL (DB SQL)是一个功能强大的无服务器数据仓库，允许您大规模运行所有 SQL 和 BI 应用程序，其性价比比传统解决方案高出 12 倍。它提供统一的治理模型、开放格式和 API，并支持您选择的工具，确保无锁定。DB SQL 支持的丰富工具生态系统（例如 Fivetran、dbt、Power BI 和 Tableau）允许您就地提取、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，从而释放数据的全部潜力。

🔑 Databricks SQL 要点

• 集中治理
• 以开放可靠的数据湖为基础
• 与生态系统无缝集成
• 现代分析
• 轻松摄取、转换和编排数据

✅ 优点

• 增强数据科学和数据工程团队之间的协作
• Spark 作业执行引擎经过高度优化
• 最近添加了用于构建可视化仪表板的分析功能
• 与托管 MLflow 服务的本机集成
• 数据科学代码可以用 SQL、R、Python、Pyspark 或 Scala 编写

❌ 缺点

• 远程运行 MLflow 作业很复杂，需要简化
• 所有可运行的代码必须保存在笔记本中，这对于生产来说并不理想
• 会话有时会自动重置
• 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。正如我们所探索的，Azure SQL 数据库、Amazon Redshift、DynamoDB、Google BigQuery、MongoDB Atlas、Snowflake 和 Databricks SQL 等领先平台都为应用程序开发和数据分析提供了独特的优势。

选择正确的云数据库时，要考虑的关键因素是可扩展性需求、易于管理、集成、性能、安全性和成本。最佳平台将符合您的基础架构和工作负载要求。
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位经过认证的数据科学家专业人士，热爱构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。阿比德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患有精神疾病的学生构建人工智能产品。

云计算为应用程序开发和托管打开了新的大门。在云服务成为主流之前，开发人员必须维护自己的昂贵服务器。现在，AWS 和 Azure 等云平台提供了简单的数据库托管，而无需支付高昂的硬件成本。云数据库提供了云的灵活性和便利性，同时提供标准数据库功能。它们可以是关系型、NoSQL 或任何其他数据库模型，可通过 API 或 Web 界面访问。

在这篇评论文章中，我们将探讨专业人士用来构建强大应用程序的 7 个顶级云数据库。这些领先的云数据库平台使开发人员能够在云中高效地存储和管理数据。我们将研究每个平台的主要功能、优缺点，以便您可以确定哪一个最适合您的应用程序开发需求。

Azure SQL 数据库是完全托管的关系云数据库，属于 Microsoft Azure SQL 系列。它提供专为云构建的数据库即服务解决方案，将多模型数据库的灵活性与自动化管理、扩展和安全性相结合。Azure SQL 数据库始终保持最新，由 Microsoft 处理所有更新、备份和配置。这使得开发人员能够专注于构建他们的应用程序，而无需数据库管理开销。

Amazon Redshift是一种完全托管的 PB 级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。Redshift 构建在 PostgreSQL 开源数据库系统之上，使用列式存储技术和大规模并行处理来提供对大量数据的快速查询性能。其分布式架构使其能够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 服务的紧密集成还支持从 S3、EMR、DynamoDB 等无缝加载数据。最终结果是一个高性能、经济高效且灵活的云数据仓库解决方案，适用于大规模数据分析。

Amazon DynamoDB是一种快速、灵活且可靠的 NoSQL 数据库服务，可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，每天可以处理大量请求。DynamoDB 自动水平扩展，确保可用性、耐用性和容错能力，无需用户进行任何额外的努力。DynamoDB 专为互联网规模的应用程序而设计，提供无限的可扩展性和一致的性能以及高达 99.999% 的可用性。

Google BigQuery是一个功能强大、完全托管的基于云的数据仓库，可帮助企业分析和管理海量数据集。凭借其无服务器架构，BigQuery 可实现闪电般快速的 SQL 查询和数据分析，在几秒钟内处理数百万行。您可以将数据存储在Google Cloud Storage或BigQuery自己的存储中，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。

MongoDB Atlas是一种基于云的、完全托管的 MongoDB 服务，使开发人员只需单击几下即可在云中快速设置、操作和扩展 MongoDB 部署。Atlas 由构建 MongoDB 数据库的同一工程师开发，提供了流行的基于文档的 NoSQL 数据库的所有特性和功能，而无需进行本地部署所需的繁重操作。Atlas 通过自动执行基础设施配置、数据库设置、安全强化、备份等耗时的管理任务，简化了 MongoDB 云操作。

Snowflake是一个专为云设计的强大的自我管理数据平台。与传统产品不同，Snowflake 将新的 SQL 查询引擎与创新的云原生架构相结合，为数据存储、处理和分析提供更快、更易于使用且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，使用户能够专注于从数据中获取见解。

Databricks SQL (DB SQL)是一个功能强大的无服务器数据仓库，允许您大规模运行所有 SQL 和 BI 应用程序，其性价比比传统解决方案高出 12 倍。它提供统一的治理模型、开放格式和 API，并支持您选择的工具，确保无锁定。DB SQL 支持的丰富工具生态系统（例如 Fivetran、dbt、Power BI 和 Tableau）允许您就地提取、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，从而释放数据的全部潜力。

 
云数据库彻底改变了企业存储、管理和利用数据的方式。正如我们所探索的，Azure SQL 数据库、Amazon Redshift、DynamoDB、Google BigQuery、MongoDB Atlas、Snowflake 和 Databricks SQL 等领先平台都为应用程序开发和数据分析提供了独特的优势。

选择正确的云数据库时，要考虑的关键因素是可扩展性需求、易于管理、集成、性能、安全性和成本。最佳平台将符合您的基础架构和工作负载要求。
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位经过认证的数据科学家专业人士，热爱构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。阿比德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患有精神疾病的学生构建人工智能产品。

文章来源：https://www.kdnuggets.com/7-best-cloud-database-platforms