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Babelfish 迁移项目成功的要素之一在于数据的迁移。本文聚焦在SQL Server 数据的迁移上，重点介绍有哪些适用于 Babelfish 为目标的SQL Server数据迁移方法及在不同场景和需求下该如何选择合适的方法。

本文我们将讲到Aurora Serverless v2的历史、扩展原理与基本的操作方式

本篇博客介绍了如何使用开源数据库迁移管理工具TiDB Data Migration将分库分表的数据库迁移到Amazon Aurora。

本篇博客会聚焦如何使用开源的Gaea proxy ，一个开源的分库分表中间件工具，来进行数据库集群的构建。会涵盖分库分表、读写分离、分片表关联查询和failover自动识别等方面。

自从2018年起，亚马逊云科技发布了一系列的产品和服务，例如Amazon SageMaker，Amazon Aurora ML，Amazon Redshift ML，和2021年reInvent发布的Amazon SageMaker Canvas，使得不同角色的工程师越来越容易构建机器学习应用，降低应用机器学习的门槛，以实现普惠机器学习。本系列文章将以上述产品为核心，从不同的角度帮助企业中不同部门的人员构建机器学习应用。

本文主要讲解了如何在Amazon Aurora数据库里面使用SQL语句直接调用Amazon Comprehend 和Amazon SageMaker机器学习服务进行推理，让业务后端开发人员即使没有机器学习知识，也可以快速使用最熟悉的SQL语句调用机器学习服务，为业务提升价值。

本文将向您展示Graviton2 R6g 数据库实例对R5数据库实例的性能增强以及从自建或者托管数据库上迁移到Graviton2 R6g 数据库实例的方法流程。通过测试我们可以清楚地看到，无论是何种工作负载和并发条件，R6g实例比之同等资源配置的R5实例性能均有显著的提升，而每小时单价却有下降，因而R6g实例对客户来说，有更好的性价比。

本文将着重介绍利用 AWS KMS 对 Amazon Aurora 进行服务器端静态加密。Amazon Aurora 数据库的静态加密是指，对数据库集群的基础存储、自动化备份、只读副本和快照的加密，以确保AWS客户的数据不被非法访问或窃取。

在部署新的 Aurora MySQL 实例时，许多参数已经过优化，在执行任何参数更改之前，它们都是一个很好的基准。各参数值的确切组合在很大程度上取决于各个系统、应用程序工作负载和所需的吞吐量特性。此外，在具有高变化率、增长率、数据提取率和动态工作负载的数据库系统上，这些参数还需要持续监控和评估。随着您基于应用程序和业务需求不断调整数据库，我们建议您每隔几个月（可能每隔几周）进行一次监控和评估。
为了执行成功的参数调整，将之转化为可量度的性能提升，您最好进行实验，建立基线并比较执行更改后的结果。我们建议您在将更改提交到实时生产系统之前执行此操作。

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。