亚马逊AWS官方博客

Category: Database

大规模数据库迁移中的 CDC 吞吐优化实践

当 AWS Database Migration Service (DMS) 单任务无法追平高写入量源库的 CDC 延迟时,如何在不增加源库压力的前提下提升同步吞吐?本文介绍基于 Amazon MSK Connect + Debezium 的读写解耦方案:单连接读取 binlog,多 Task 并行写入 Aurora MySQL,实现 N 倍吞吐提升。

从分钟到秒级 —— Amazon Advanced JDBC Wrapper 插件最佳实践

数据库的计划内变更(版本升级、打补丁、规格调整)和计划外故障(实例 Failover),都会让应用经历一段连接中断。多数团队会把优化目光投向数据库实例本身,却忽略了一个事实:客户端的连接行为往往是中断被放大的主因。Amazon Web Services Advanced JDBC Wrapper(下称 JDBC Wrapper)正是从这个角度切入——它包裹在现有 JDBC 驱动之外,让 Java 应用主动感知数据库拓扑变化、提前调度连接,把切换中断压到秒级。本文从原理到实测,拆解它是怎么做到的。

后端即服务:AI时代应用部署新范式

AI Agent 创建数据库已成为行业新常态——在主流 Serverless 数据库平台上,80% 以上的数据库已由 Agent 创建。本文介绍如何基于 Aurora PostgreSQL + Supabase 构建后端即服务(BaaS)方案,为 AI Coding 场景提供开箱即用的数据库、认证、API 自动生成等能力。

使用 Pub/Sub 逻辑复制实现 Aurora PostgreSQL 大版本近零停机升级

Amazon Aurora PostgreSQL 大版本升级有多种方案可供选择。本文聚焦于手动蓝绿部署(Clone + 原生 Pub/Sub)方案,深入介绍如何利用 PostgreSQL 原生逻辑复制能力,以分钟级停机时间完成 Aurora PostgreSQL 大版本升级。
文中以 PostgreSQL 13 升级至 PostgreSQL 17 为例进行说明,相同步骤适用于其他 Aurora PostgreSQL 大版本升级组合(如 PG11→PG15、PG14→PG17 等)。本文还重点讲解针对高写入量表的并行订阅任务拆分技巧,以及完整的回滚保障机制。