從單一數(shù)據(jù)庫服務(wù)器到根本沒有數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。無服務(wù)器計(jì)算模式能否改變關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)的格局？
無服務(wù)器計(jì)算在過去兩年中開始獲得推動，這一概念全部關(guān)注于將應(yīng)用程序轉(zhuǎn)移到不需要管理的基礎(chǔ)架構(gòu)，并且僅在運(yùn)行時間內(nèi)消耗資源。在公有云中，無服務(wù)器通常轉(zhuǎn)換為提供者根據(jù)工作負(fù)載需求動態(tài)管理服務(wù)器資源分配的解決方案。 AWS Lambda領(lǐng)先，微軟Azure功能（及其他）迅速迎頭趕上。無服務(wù)器計(jì)算框架的定價通?；趹?yīng)用程序消耗的實(shí)際資源量，而不是預(yù)先購買的容量。隨著無狀態(tài)應(yīng)用程序的這些無服務(wù)器計(jì)算解決方案在下一代軟件體系結(jié)構(gòu)中得到普及和采用，那么這些解決方案會離開關(guān)系數(shù)據(jù)庫？對于很多（如果不是大多數(shù)）應(yīng)用程序來說仍然是一個關(guān)鍵組件。
在過去的幾年中，當(dāng)涉及到部署關(guān)系數(shù)據(jù)庫時，你已經(jīng)擁有了幾個可靠且經(jīng)過驗(yàn)證的模型：從龐大的微服務(wù)到微服務(wù)，再到平臺即服務(wù)解決方案。你可以部署單個“大型”服務(wù)器，運(yùn)行可為數(shù)十種應(yīng)用程序供電的單片或統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫。還可以選擇依靠面向微服務(wù)的架構(gòu)和一套獨(dú)立的小型模塊化服務(wù)，每個服務(wù)都可以實(shí)現(xiàn)獨(dú)特的流程并實(shí)現(xiàn)特定的業(yè)務(wù)目標(biāo)。云解決方案的采用還為你提供了通過基礎(chǔ)架構(gòu)即代碼部署數(shù)據(jù)庫的能力，甚至可以利用平臺即服務(wù)解決方案，從而大大降低了我們數(shù)據(jù)庫的運(yùn)營開銷和復(fù)雜性。
但是，所有這些模型仍然依賴數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的供應(yīng)。無論是在本地，在云中還是使用PaaS.你可以根據(jù)預(yù)測的工作負(fù)載特征來調(diào)配數(shù)據(jù)庫容量，這些特征決定了服務(wù)器的大小和配置。當(dāng)然，可以擴(kuò)展，縮小或擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫以響應(yīng)工作負(fù)載（取決于所使用的數(shù)據(jù)庫技術(shù)），但此過程并不意味著經(jīng)常進(jìn)行。
相反，應(yīng)該根據(jù)周期性事件進(jìn)行擴(kuò)展，例如即將到來的假日季節(jié)，這將為你的電子商務(wù)應(yīng)用程序生成額外的交易，或者為你的公司的SaaS產(chǎn)品添加一個新的大客戶作為回應(yīng)。擁有專用數(shù)據(jù)庫服務(wù)器對于工作負(fù)載多少有點(diǎn)可預(yù)測且相對穩(wěn)定是最有意義的?？赡軙霈F(xiàn)高峰和低谷，但它們通常遵循可預(yù)測的模式。你可能需要在一年中多次調(diào)整數(shù)據(jù)庫的大小，但整天不會多次。不常用的數(shù)據(jù)庫縮放是最適合傳統(tǒng)應(yīng)用的模型。
下一代應(yīng)用程序引入了下一代挑戰(zhàn)。其中一些工作負(fù)載可能是零星的，間歇性的，而且難以預(yù)料。例如，數(shù)據(jù)庫查詢或事務(wù)的突發(fā)可能每天（甚至每個月）只能持續(xù)幾分鐘或幾小時。使用與之前相同的電子商務(wù)應(yīng)用程序示例，為了防備，你的數(shù)據(jù)庫如何提供對閃存銷售事件的支持，而不必事先過度配置數(shù)據(jù)庫服務(wù)器？對于其他工作負(fù)載也存在類似的挑戰(zhàn)，從在線游戲，股票交易甚至分析（如果每天只有幾個小時的分析套件產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)庫負(fù)載，該怎么辦）？大多數(shù)數(shù)據(jù)庫管理員將聲明，您應(yīng)該根據(jù)預(yù)測的高峰工作負(fù)載調(diào)整數(shù)據(jù)庫的大小。如果可能的話，擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫的過程是一件苦差事，這是傳統(tǒng)的智慧和正確的范例。
無服務(wù)器計(jì)算數(shù)據(jù)庫意味著什么？
為了利用數(shù)據(jù)庫空間的無服務(wù)器計(jì)算模式，首先需要分離數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)的存儲層和處理層。解耦存儲和計(jì)算并不完全是一個新概念。這個想法已經(jīng)在一定程度上在NoSQL和大數(shù)據(jù)分析空間（Amazon EMR，微軟的Azure DLS和DLA等）以及各種關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)（Oracle RAC，NuoDB）中實(shí)現(xiàn)。
然而，純粹的存儲和計(jì)算解耦并不完全是你稱之為無服務(wù)器的。為了完全無服務(wù)器計(jì)算，計(jì)算不應(yīng)該存在于不處理數(shù)據(jù)的時段，同時也提供按需自動縮放。
實(shí)質(zhì)上，部署一個數(shù)據(jù)架構(gòu)，數(shù)據(jù)庫層將根據(jù)應(yīng)用程序工作負(fù)載自動啟動，關(guān)閉和擴(kuò)展/縮減，同時還抽象出服務(wù)器，實(shí)例或群集的概念。您只需要定義數(shù)據(jù)庫端點(diǎn)并連接您的應(yīng)用程序；底層數(shù)據(jù)庫技術(shù)將根據(jù)應(yīng)用程序需求擴(kuò)展存儲和計(jì)算資源。
除了性能和靈活性方面的優(yōu)勢外，無服務(wù)器計(jì)算數(shù)據(jù)庫模型還可提供高水平的成本效益。例如，每秒支付使用的數(shù)據(jù)庫容量，并且僅在數(shù)據(jù)庫處于活動狀態(tài)時才支付，而不是事先選擇數(shù)據(jù)庫實(shí)例的大小。
無服務(wù)器計(jì)算數(shù)據(jù)庫技術(shù)的當(dāng)前狀態(tài)
有大量可擴(kuò)展的關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)提供讀取或讀/寫擴(kuò)展（Oracle RAC，Amazon Aurora，Percona XtraDB，ClustrixDB，NuoDB等）。但是，這些不是本地?zé)o服務(wù)器計(jì)算產(chǎn)品。還有針對無服務(wù)器計(jì)算數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)新解決方案，其中包括諸如FaunaDB（無服務(wù)器和全局復(fù)制的NoSQL數(shù)據(jù)庫），Google Cloud Spanner（全球分布式和強(qiáng)一致的關(guān)系數(shù)據(jù)庫）或MicrosoftCosmos DB（模式不可知的多模式數(shù)據(jù)庫）模型）。但是想要使用這些數(shù)據(jù)庫技術(shù)的傳統(tǒng)應(yīng)用程序?qū)⒉坏貌淮罅恐貙懟蜻M(jìn)行大量重新平臺化。例如，盡管Google Spanner是一個具有完整ACID功能的關(guān)系數(shù)據(jù)庫（并且擁有獨(dú)特的數(shù)據(jù)庫技術(shù)），但它依賴于定制客戶端庫來實(shí)現(xiàn)連接，并提供了一種SQL變體，其中事務(wù)由自定義API處理。