Category: Database

地理信息是一种特定的空间信息，无论在科学研究还是日常生活中都有广泛应用。我们通常使用计算机和相关软件对地理信息进行储存、管理、运算、分析、显示等操作。
我们对地理信息最常见的使用是导航，对地理信息最有前景的使用场景是自动驾驶。这两种场景都对地理信息的存储和使用有许多新的需求，这些需求包括对地理信息的实时更新、并发读写、版本控制、高可用和高可靠等。
当前,地理信息存储和处理方式，无论是传统方法把地理信息存放在二进制文件中， 还是把地理信息存放在传统的关系数据库里，都无法满足上面提到的新需求。而使用Amazon Aurora可以更好的满足这些新的需求。

AWS 官方并未提供前端展现工具或服务，来实现对 Neptune 图数据库数据分析的可视化，下面我们将结合基于浏览器的 VIS.js 动态可视化库，通过Serverless方式，采用 Amazon S3 静态网站托管与 Amazon API Gateway、AWS Lambda服务，来实现对 Neptune 图数据库数据分析的可视化。

这篇文章根据遇到的各种客户问题从SQL latency的角度切入来谈一下latency问题的定位，RDS MySQL侧的监控以及一些优化的方法。

在本文中，我们将讨论将MongoDB 4.0数据平滑迁移到Amazon Aurora MySQL兼容版的方法。Amazon Aurora 是一种与 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的关系数据库，专为云而打造，既具有传统企业数据库的性能和可用性，又具有开源数据库的简单性和成本效益。本文中描述的方法使用AWS DMS转换源数据，近乎零停机时间来执行迁移。

本博文主要介绍如何创建一台管理主机、创建RDS SQL Server、修改安全组和关联选项组、 将已经备份的数据上传到S3上、创建并配置选项组并使用SSMS将S3上的.bak还原到RDS上。

本博客主要关于Aurora, Mysql, Redshift应用场景和成本分析。

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本文主要讲述如何使用pt-query-digest工具对RDS MySQL的slow log进行分析。

本文按照从简单到复杂的顺序，描述了在各种不同的场景下，如何把MySQL数据库的数据迁移到Amazon Aurora里。

关系数据库由来已久。数十年来，管理关系数据库一直都是一件对技能要求非常高的劳动密集型工作。它要求有专门的系统和数据库管理员全神贯注。对关系数据库进行扩展并同时保持容错能力、性能和爆炸半径大小（发生故障的影响），一直是管理员们面临的一个持久挑战。
这些问题很难处理，需要突破传统关系数据库架构才能解决。当亚马逊公司面临 Oracle 等传统关系数据库的局限性时，我们创建了一种先进的关系数据库服务 Amazon Aurora。Aurora 的设计保留了关系数据库的核心事务一致性优势。它在存储层进行了创新，构建了一个面向云的数据库，可以在不牺牲性能的前提下支持现代工作负载。在本博文中，我将向大家介绍了一下我们是如何构建 Aurora 的。此外，我还将讨论为什么客户采用它的速度要比 AWS 历史上的任何其他服务都快。