分类:  Azure指南    ◆ 标签:  #Azure   #基础   #Azure入门   #Azure Cloud Architecting   ◆ 发布于: 2023-05-28 9:43:42

选择合适的数据存储服务，首先需要对数据模型的特点有一些了解，然后结合自己的业务需要才能对如何选择Azure数据存储服务胸有成竹。

数据模型简要介绍

一般数据模型根据需要处理的数据特点，能够进行的操作来对数据模型进行分类。

关系型数据库管理系统

关系型数据库可以说软件行业的应用最广的数据模型了，它主要以二维的数据模型，以行，列来表示数据模型，添加增删查改，以及事务来管理用户的数据。这也是目前应用最广的数据模型。

Azure提供的服务

Azure为关系型数据库提供如下的服务：

• Azure SQL Database
• Azure Database for MySQL
• Azure Database for PostgreSQL
• Azure Database for MariaDB

支持的操作和特征

• 需要频繁的创建或者更新数据
• 支持事务，能保证在同一个事务里同时执行多种操作。
• 使用数据库约束保证数据之间的关系。
• 使用索引进行查询优化。

数据类型

• 数据可以高度标准化
• 必须需要数据的schema
• 支持多对多的关系。
• 支持约束，并应用在schema和多种数据条件/类型上
• 支持数据完整性，索引和关系。
• 数据要求强一致性，事务支持ACID
• 单个数据的大小不能太大。

应用实例

• 库存管理系统
• 订单管理系统
• 报表数据库
• 财务管理系统

键/值数据管理系统

键值数据每个数据都有一个唯一键，多数的基于键值关系的数据库仅仅支持简单的查询，插叙和删除操作，为了修改一条记录(无论是部分修改还是完成修改), 管理系统都要将整条记录覆盖掉。大多数的管理系统，读或者写一条记录都是原子的。键值数据库是经过高度优化的以键来查询值，但是不支持根据值进行查询，同时也不太适合跨库查询。但是键值数据很容进行外部分区和扩展。

Azure提供的服务

• Azure Cosmos DB Table API
• Azure Cache for Redis
• Azure Table Storage

支持的操作和特征

• 使用键来区分数据，类似一个字典。
• 不支持join, lock, unions.
• 没有聚合的功能。
• 一般不支持第二个索引。

数据类型

• 每个键都关联一个值
• 不支持Schema
• 不存在关系。

应用实例

• 数据缓存
• 会话管理
• 用户信息管理。
• 产品推荐和广告服务。

文档数据库

文档数据库存储文档的集合，每个文档都包含命名字段和值，这些值可能是非常简单的值，也可以是非常复杂的值，例如列表或者子集合等，每个文档都是根据Key来取回。一般情况下一个文档仅仅包含一个实体的数据，例如包括一个客户的基本信息，或者一张订单的内容，但是文档也可以包含类似关系数据库中需要被分拆到几个表的数据。而且文档数据库中的数据不需要包含同样的结构，文档数据库可以根据业务需要存储不同的数据。

Azure提供的服务

• Azure Cosmos DB SQL API
• Azure Cosmos DB MongoDB API

支持的操作和特征

• 通常支持插入和更新操作
• 使用应用代码进行对象匹配是更好的选择
• 单个文档作为单个数据块读写。
• 要求在多个字段上创建索引。

数据类型

• 可以管理非规范化的数据
• 单个文档数据大小相对较小。
• 每个文档类型都有自己单独的schema
• 文档可以包含可选字段。
• 文档数据是半结构化的。

应用实例

• 产品目录
• 内容管理系统
• 库存管理系统

图形数据库

图形数据库主要存储两种类型的信息节点(Node)和边(Edge), 这里的边(Edge)是指每个节点之间的关系，他们二者通过自身的属性提供信息给用户，同时边(Edge)类似关系数据库中的列，具有方向性。

如下是一张图形数据库的实例:

Azure提供的服务

• Azure Cosmos DB Gremlin API
• SQL Server

支持的操作和特征

• 数据项之间的复杂关系的处理和表达。
• 数据项之间的复杂关系的更新。
• 天然支持对象之间的复杂关系，而无需使用join或者forgin-key。

数据类型

• 节点和节点之间的关系(Edge)
• 节点类似关系数据库中的行，或者是Json文档
• 直接通过查询即可表明节点之间的关系。
• 复合对象表示和存储以及操作。

应用实例

• 组织结构图
• 社会关系
• 诈骗检测
• 推荐引擎

数据分析

数据分析服务需要提供数据提取，存储以及分析等主要功能，数据是分布到多个服务器上以达到最大的缩放，大数据的处理格式向CSV, Parquet, ORC在这个场景下得到普遍的应用，历史数据(未处理/已处理的数据)一般被存储在Azure Blob Storage或者Azure Data Lake Gen2上。

Azure提供的服务

• Azure Synapse Analytics
• Azure Data Lake Gen2
• Azure Data Explorer
• Azure Analysis Services
• HDInsight
• Azure Databricks

支持的操作和特征

• 数据分析
• 企业智能分析

应用实例

• 企业数据仓库

列数据库

Azure提供如下的服务支持列数据库

• Azure Cosmos DB Cassandra API
• HBase in HDInsight

搜索数据库

• Azure Search API

时间系列数据

• Azure Time Series Insight

对象存储

对象存储指经过优化的处理大的二进制对象，例如图片，文件，视频，音频，大的文档和数据对象等等。

• Azure Blob Storage
• Azure Data Lake Gen2

文件共享

• Azure File

支持数据模型的简要介绍就到这里了，基本上包括了所有的数据模型以及相应的服务介绍， 同时您可以通过下图来判断你需要什么样的数据存储：