Amazon Aurora 功能

根據 SysBench 等標準基準進行的測試表明，在類似硬體上，其輸送量比儲存 MySQL 最高高出 5 倍，比儲存 PostgreSQL 最高高出 3 倍。Aurora 使用各種不同的軟體和硬體技術來確保資料庫引擎能夠充分利用可用的運算、記憶體和聯網。輸入/輸出操作使用仲裁這類的分散式系統技術來提高效能一致性。

Amazon Aurora Serverless 是適用於 Aurora 的隨需自動調整規模組態，其資料庫會依據您的應用程式需求而自動啟動、關閉以及擴展或縮減容量。 藉助 Aurora Serverless，您可在雲端執行資料庫，無須管理任何資料庫執行個體。 您也可以在現有或新的資料庫叢集中使用 Aurora Serverless v2 執行個體以及佈建的執行個體。

您可以使用 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) API 或 AWS 管理主控台擴展佈建的執行個體，增加或減少對您的部署的支援。運算擴展操作通常可在幾分鐘內完成。

Aurora 會自動擴展 I/O，以符合最嚴苛的應用程式需求。Aurora 也會隨著儲存需求的增加自動擴大您的資料庫磁碟區的大小。磁碟區可以 10GB 的增量最多擴展到 128TiB。您不需要為資料庫佈建過多的儲存容量來處理未來的增長。 為您的資料庫叢集使用 Amazon Aurora I/O 優化組態時，如果 I/O 支出超過 Aurora 資料庫支出的 25%，Aurora 可節省高達 40% 的成本。若要進一步了解，請瀏覽 Amazon Aurora 儲存和可靠性。

您可以利用建立多達 15 個資料庫 Amazon Aurora 複本的方式，增加讀取輸送量以支援大量的應用程式請求。Aurora 複本與來源執行個體共用同一個基礎儲存，不僅能降低成本，也能消除在複本節點執行寫入的需求。這會釋放更多的處理能力來處理讀取請求並降低複本的延遲時間，通常可降低到幾毫秒。Aurora 同時也提供讀取者端點，因此應用程式無須記錄每個新增和刪除的複本就可以連接。它同時也支援自動擴展，可自動新增和移除複本，以回應您所指定的效能指標變更。若要進一步了解，請瀏覽搭配 Aurora 複本使用 Amazon Aurora Auto Scaling。

Aurora 支援跨區域僅供讀取複本。跨區域複本為您的使用者提供快速本機讀取，而每個區域能有額外 15 個 Aurora 複本，以進一步擴展本機讀取。請參閱 Amazon Aurora 全球資料庫了解詳細資訊。

自訂端點可讓您在幾組不同的資料庫執行個體之間，分配和載入平衡工作負載。例如，您可以佈建一組 Aurora 複本使用具備較高記憶體容量的執行個體類型，以執行分析工作負載。自訂端點可協助您將工作負載路由到這些經過適當設定的執行個體，同時將其他執行個體與之保持隔離。

Amazon Aurora Optimized Reads 是一項全新的衡量價格效能比的功能，相較於沒有執行個體，可改善高達 8 倍的查詢延遲，並節省高達 30% 的成本。這項功能非常適合具有大型資料集，且超過資料庫執行個體的記憶體容量的應用程式。

Optimized Reads 執行個體使用以 NVMe 為基礎的本機 SSD 區塊層級儲存，可用於以 Graviton 為基礎的 r6gd 和 Intel r6id 執行個體，以改善資料集超過資料庫執行個體記憶體容量的應用程式的查詢延遲。Optimized Reads 包括效能增強功能，例如分層快取和臨時物件，可讓您充分利用資料庫執行個體。

憑藉高達 8 倍的查詢延遲改善，您可以有效地執行高讀取量、I/O 密集型工作負載，例如操作儀表板、異常偵測和使用 pgvector 的相似性搜尋。Amazon Aurora PostgreSQL Optimized Reads 使用 pgvector，在超過可用執行個體記憶體的工作負載中，每秒進行向量搜尋的查詢可增加高達 9 倍。Optimized Reads 適用於 Aurora with PostgreSQL compatibility。

相較於當前資料，Amazon Aurora 平行查詢可為您提供更快速的分析查詢。這個功能可加快查詢速度高達兩個數量級，同時維持核心交易工作負載的高輸送量。將查詢處理推送到 Aurora 儲存層，不但可獲得大量的運算能力，還能降低網路流量。使用平行查詢可在相同的 Aurora 資料庫同時執行交易和分析工作負載。平行查詢適用於與 MySQL 相容的 Aurora。

Amazon DevOps Guru 是一項採用機器學習 (ML) 技術的雲端作業服務，可協助提高應用程式的可用性。藉助 Amazon DevOps Guru for RDS，您可以利用機器學習技術的洞見來協助輕鬆地偵測並診斷與效能相關的關聯式資料庫問題。它的設計可在幾分鐘內解決這些問題，而不需要數天時間。即便沒有資料庫專家在旁協助，開發人員和 DevOps 工程師也可使用 DevOps Guru for RDS 自動識別效能問題的根本原因，然後獲取智慧建議以協助解決問題。

要開始使用，只需移至 Amazon RDS 管理主控台並啟用 Amazon RDS Performance Insights。開啟 Performance Insights 後，前往 Amazon DevOps Guru 主控台，並為您的 Aurora 資源、其他支援的資源或您的整個帳戶啟用該功能。

Amazon RDS 會持續監控您的 Aurora 資料庫和基礎 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 執行個體的運作狀態。資料庫發生故障時，Amazon RDS 將自動重新啟動資料庫及相關程序。Aurora 不需要對資料庫重做日誌進行損毀恢復的重新執行，進而大幅減少重新啟動的時間。它還會將資料庫緩衝區快取與資料庫處理程序分隔開來，這樣資料庫重新啟動時不會遺失快取。

若執行個體發生故障，Aurora 會使用 Amazon RDS Multi-AZ 技術，自動容錯移轉到您在三個可用區域建立的 15 個 Aurora 複本的其中一個。如果未佈建 Aurora 複本，當發生故障時，Amazon RDS 將自動嘗試為您建立一個新的 Aurora 資料庫執行個體。使用開放原始碼以及直接相容的 AWS JDBC Driver for MySQL 和 AWS JDBC Driver for PostgreSQL 取代社群 MySQL 和 PostgreSQL 驅動程式，從而盡可能縮短容錯移轉時間。您還可以使用 RDS Proxy 縮短容錯移轉時間並提高可用性。當發生容錯移轉時，Amazon RDS Proxy 會將請求直接路由到新的資料庫執行個體，最多可將容錯轉移時間縮短 66% 同時保留應用程式連線。

對於全球分散式應用程式，您可以使用 Aurora 全球資料庫，其可讓單一 Aurora 資料庫跨越多個 AWS 區域，以啟用快速本機讀取和快速災難復原。 Aurora 全球資料庫使用以儲存體為基礎的複寫來複製橫跨多個 AWS 區域的資料庫，且延遲一般少於一秒。如果您需要從區域性降級或停機中快速復原，可以將次要區域做為備份選項使用。位於次要區域的資料庫可以在不到 1 分鐘的時間內提升為具有完整的讀取/寫入功能。若要進一步了解，請瀏覽使用 Amazon Aurora 全球資料庫。

Aurora 的資料庫儲存磁碟區分為多個 10GiB 區塊，並跨三個可用區域進行複寫，每個可用區域會保留每次寫入的 2 個副本。Aurora 儲存是一種容錯設計，可完全透明化的處理最多兩個資料副本的損失，而不會影響資料庫寫入可用性；以及處理最多三個資料副本的損失，而不會影響資料庫讀取可用性。Aurora 儲存也可自我修復；系統會不斷掃描資料區塊與磁碟是否有錯誤，並自動替換。

Aurora 的備份功能可用於對執行個體進行 point-in-time 恢復。這讓您能夠將資料庫恢復到保留期內任何一秒鐘的狀態，最多可恢復到前 5 分鐘的狀態。自動備份保留期最長可設定為 35 天。自動備份會存放在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中，該服務設計具有 99.999999999% 的耐久性。Aurora 備份是自動、遞增且連續的，對資料庫效能沒有影響。

資料庫快照是使用者對存放在 Amazon S3 中的執行個體啟動的備份，會保留到您確實要將它們刪除為止。它們利用自動化的遞增快照減少所需時間和儲存。您可以在需要時隨時從資料庫快照建立新執行個體。

恢復功能可讓您快速將資料庫恢復到之前時間點的狀態，無須從備份恢復資料。這可讓您快速從使用者錯誤復原，像是捨棄錯誤的表格或刪除錯誤的列。啟用恢復功能時，Aurora 會保留指定恢復期間的資料記錄。舉例來說，您可以設定 Backtrack 功能，將資料庫回溯至 72 小時之前的狀態。由於不需複製資料記錄，即使是大型資料庫，也只需要幾秒鐘即可完成恢復工作。您可以向前和向後移動，尋找錯誤發生前的時間點。

恢復功能對於開發和測試也非常實用，特別是在您測試刪除資料或讓資料失效的狀況。只要回溯至原始的資料庫狀態，您就能繼續執行其他測試。您可以建立透過 API 呼叫恢復功能的指令碼然後執行測試，以便與您的測試架構進行簡易整合。恢復功能適用於與 MySQL 相容的 Aurora。

Aurora 在 Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) 中執行，可協助您將資料庫隔離在自己的虛擬網路中，並使用產業標準的加密 IPsec VPN 與您的內部部署 IT 基礎設施連接。若要進一步了解 Amazon VPC 中的 Amazon Relational Database Service (RDS)，請參閱 Amazon RDS 使用者指南。此外，使用 Amazon RDS 時，您可以設定各種防火牆設定值，並控制對資料庫執行個體的網路存取。

Aurora 可與 AWS Identity and Access Management (IAM) 整合，並讓您能夠控制 IAM 使用者和群組可在特定 Aurora 資源 (例如，資料庫執行個體、資料庫快照、資料庫參數群組、資料庫事件訂閱、資料庫選項群組) 採取的動作。此外，您可以為 Aurora 資源加上標籤，並控制 IAM 使用者和群組可以對一組具有相同標籤 (和標籤值) 的資源進行的動作。如需有關 IAM 整合的詳細資訊，請參閱 IAM 資料庫身分驗證文件。

Amazon 可協助您使用透過 AWS Key Management Service (KMS) 建立和控制的金鑰來加密資料庫。在以 Aurora 加密執行的資料庫執行個體上，於基礎儲存體中存放的靜態資料，以及其在同一個叢集中的自動備份、快照和複本都會加密。Aurora 使用 SSL (AES-256) 保護傳輸中資料的安全。

Aurora 協助您記錄資料庫事件，並將對資料庫效能的影響降至最低。之後可分析日誌，用於資料庫管理、安全性、控管、法規合規性和其他用途。您還可以向 Amazon CloudWatch 傳送稽核日誌來監控活動。

Amazon GuardDuty 可提供適用於 Aurora 的威脅偵測，協助您識別存放在 Aurora 資料庫中的資料的潛在威脅。GuardDuty RDS Protection 可分析並監控您帳號中現有及新設資料庫的登入活動，並使用量身訂製的 ML 模型精準偵測 Aurora 資料庫中可疑的登入活動。若偵測到潛在威脅，GuardDuty 會產生安全問題清單，其中包含資料庫詳情和有關可疑活動的詳細情境資訊。Aurora 與 GuardDuty 的整合讓您可以直接存取資料庫事件日誌，而不需要修改您的資料庫；此設計不會影響資料庫效能。

使用 Aurora 不需要前期承諾。為啟動的每個執行個體支付小時費用，完成 Aurora 資料庫執行個體的使用後，就可以將其刪除。您無須過量佈建儲存空間作為安全界線，而且只需按實際消耗的儲存量付費。要查看詳細資訊，請參閱 Aurora 定價頁面。

無論應用程式的 I/O 消耗量為何，Aurora 都能依據您的價格效能比和價格可預測性需求，在兩種組態選項之間進行選擇，從而提供最佳化資料庫支出的彈性。這兩種組態選項是「Aurora I/O 最佳化」和「Aurora 標準」。這兩種選項都不需要預先佈建 I/O 或儲存，而且兩者都可以擴展 I/O 來支援最嚴苛的應用程式。

Aurora I/O 最佳化是資料庫叢集組態。它為需要大量 I/O 工作負載的客戶提供改善的價格效能比，例如支付處理系統、電子商務系統和財務應用程式。如果您的 I/O 支出超過 Aurora 資料庫總支出的 25%，則可以使用 Aurora I/O 最佳化來節省高達 40% 的 I/O 密集型工作負載成本。使用 Aurora I/O 最佳化，您需要支付資料庫執行個體和儲存費用。讀取和寫入 I/O 操作不收取任何費用，無論 I/O 可變性如何，都能為所有應用程式提供價格可預測性。

Aurora 標準是一種資料庫叢集組態，可為絕大多數低至適中 I/O 用量的應用程式提供具成本效益的定價。使用 Aurora 標準，您可以支付資料庫執行個體、儲存和按請求付費 I/O 的費用。

對於有大量分析工作負載的應用程式，I/O 成本通常是最大的資料庫成本因素。I/O 操作由 Aurora 資料庫引擎在其 SSD 虛擬儲存層中執行。每個資料庫頁面讀取操作視為一個輸入/輸出。Aurora 資料庫引擎發出讀取儲存層請求，以擷取不在緩衝區快取中的資料庫頁面。每個資料庫頁面在與 PostgreSQL 相容的 Aurora 中為 8 KB，在與 MySQL 相容的 Aurora 中為 16 KB。

Aurora 的設計目的是為了免除不必要的輸入/輸出操作，以降低成本及確保有足夠的資源可供讀取/寫入流量使用。寫入 I/O 操作只會在將交易日誌記錄推送至儲存層時才會耗用，以確保寫入的持久性。寫入 I/O 操作以 4KB 為單位計算。例如，1024 位元組的交易日誌記錄當作一個 I/O 操作計算。不過，交易日誌小於 4 KB 的並行寫入操作可透過 Aurora 資料庫引擎併在一起，以最佳化 I/O 耗用量。Aurora 與傳統資料庫引擎不同的是，不會將修改的資料庫頁面推送至儲存層，可進一步節省 I/O 耗用量。

您可以前往 AWS 管理主控台查看 Aurora 執行個體耗用的 I/O 操作數。要了解 I/O 的耗用量，前往主控台的 RDS 區段，查看執行個體清單，選取 Aurora 執行個體，然後在監控區段尋找 "Billed read operations" (計費讀取操作) 和 "Billed write operations" (計費寫入操作) 指標。

將資料庫叢集設定為 Aurora 標準組態時，需支付讀取和寫入 I/O 操作的費用。將資料庫叢集設定為 Aurora I/O 優化時，不需支付讀取和寫入 I/O 操作的費用。如需 I/O 操作定價的詳細資訊，請瀏覽 Aurora 定價頁面。

適用於 Aurora PostgreSQL 的 Aurora Optimized Reads 為客戶 (使用延遲敏感應用程式和大型工作集) 提供令人驚歎的價格效能替代方案，以滿足他們的業務 SLA。客戶還可更靈活地擴充資料集，而無需經常調整資料庫執行個體大小，以獲得更大的記憶體容量。Optimized Reads 包括效能增強功能，例如分層快取和臨時物件。

分層快取可改善高達 8 倍的查詢延遲，並節省高達 30% 的成本，適用於高讀取量、I/O 密集型應用程式，例如操作儀表板、異常偵測，以及以向量為基礎的相似性搜尋。之所以可實現這些優勢，是因為快取資料會自動從記憶體資料庫緩衝區快取移至本機儲存，以加快該資料的後續存取速度。分層快取僅適用於搭載 Aurora I/O 優化組態的 Aurora PostgreSQL。

臨時物件可將 Aurora PostgreSQL 產生的臨時資料表置於本機儲存，藉此改善涉及排序、雜湊彙總、高負載聯結和其他資料密集型操作的查詢效能，以實現更快的查詢處理。

Amazon Aurora 與 Amazon Redshift 的零 ETL 整合無需您建置和維護執行擷取、轉換和載入 (ETL) 操作的複雜資料管道，即可使用 Amazon Redshift 對來自 Aurora 的 PB 級交易資料進行近乎即時的分析和 ML 處理。交易資料在 Aurora 中寫入幾秒鐘內會自動、持續複寫，並在 Amazon Redshift 中無縫提供。

在 Amazon Redshift 中獲得資料後，您可以立即開始分析資料，並套用資料共用、具體化視觀表和 Amazon Redshift ML 等進階功能，以取得全面的預測性洞察。您可以合併來自各種 Aurora 資料庫叢集的多個資料表，並將資料複製到一個 Amazon Redshift 資料倉儲，跨多個應用程式和資料來源執行統一分析。同時使用 Aurora Serverless 和 Amazon Redshift Serverless 時，您可以針對交易資料產生近乎即時的分析，而無需管理任何資料管道的基礎設施。閱讀我們有關使用 Aurora 與 Amazon Redshift 的零 ETL 整合的文件。

Aurora 提供各項功能，讓機器學習 (ML) 和生成式人工智慧 (AI) 模型能夠即時處理存放在 Aurora 中的資料，而無需移動資料。 使用 Amazon Aurora PostgreSQL 相容版本，您可以使用 pgvector 延伸存取向量資料庫功能，來存放、搜尋、索引和查詢 ML 內嵌項目。

向量內嵌是一種數字呈現，表示文字、影像和影片等內容的語義含義。生成式 AI 和其他 AI/ML 系統使用內嵌項目，將此內容輸入的語義含義擷取到大型語言模型 (LLM) 中。您可以在 Aurora 資料庫中儲存 ML 和 AI 模型中的內嵌項目，例如 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker 中的模型。請閱讀 Aurora PostgreSQL 延伸版本相關文件。

Amazon Aurora PostgreSQL 可做為 Amazon Bedrock 知識庫提供，以將組織的私有資料來源連線至基礎模型 (FM)，並在這些模型上啟用自動擷取增強產生 (RAG) 工作流程。這可讓您的 FM 更了解您的特定網域和組織。閱讀我們的文件，了解如何使用 Aurora PostgreSQL 做為 Amazon Bedrock 的知識庫。

Aurora 機器學習 (Aurora ML) 還能簡化將生成式 AI 模型預測新增至 Aurora 資料庫的操作。Aurora ML 將 ML 模型公開為 SQL 函數，讓您可以使用標準 SQL 呼叫 ML 模型、將資料傳遞給它們，並將預測、摘要或情緒做為查詢結果傳回。使用 Aurora ML，您可以定期呼叫 SageMaker 或 Amazon Bedrock 模型，這會傳回最近、最新的內嵌項目，以使用 pgvector 延伸即時處理將新內嵌項目新增至 Aurora PostgreSQL 資料庫的程序。

標準的 MySQL 匯入和匯出工具可與 Aurora 搭配使用。您還可以從 Amazon RDS for MySQL 資料庫快照中輕鬆建立新的 Aurora 資料庫。以資料庫快照為基礎的遷移操作一般在一個小時內就能完成，但將依據所遷移資料的數量和格式而有所不同。

或者，AWS Database Migration Service (AWS DMS) 可透過 DMS 主控台提供內建的原生工具，以實現無縫遷移。無需佈建或擴展複寫執行個體，只要按幾下滑鼠即可啟動資料庫遷移，並且只需按使用的時間以小時付費。

您也可以在 Aurora MySQL 相容版本資料庫與在 AWS 內部或外部執行之外部 MySQL 資料庫之間，設定以 binlog 為基礎的複寫。

標準 PostgreSQL 匯入和匯出工具與 Aurora 相容，包括 pg_dump 和 pg_restore。Aurora 還支援從 Amazon RDS for PostgreSQL 匯入快照，以及使用 AWS Database Migration Service (AWS DMS) 執行複寫。

Aurora 提供理想的環境，可移除商業資料庫的資料庫工作負載。Aurora 具有與商業資料庫引擎相當的功能，並提供了大多數企業資料庫工作負載所需的企業級效能、耐久性和高可用性。AWS Database Migration Service (AWS DMS) 可透過 DMS Schema Conversion 和 DMS Serverless 等受管功能，協助加速將資料庫遷移至 Aurora。DMS Schema Conversion 將自動評估和轉換結構描述和來源物件，使其與目標 Aurora 叢集相容。同時，DMS Serverless 可自動化遷移資源的佈建、監控和擴展。

Babelfish for Aurora PostgreSQL 是 Aurora PostgreSQL 相容版本的新功能，可讓 Aurora 理解來自為 Microsoft SQL Server 編寫的應用程式命令。藉助 Babelfish，Aurora PostgreSQL 現在可以理解 Microsoft SQL Server 專有的 SQL 語言 T-SQL，並支援相同的通訊協定，因此您最初為 SQL Server 編寫的應用程式現在可以與 Aurora 一起使用，並且所需進行的程式碼變更更少。 因此，修改 SQL Server 2005 或更高版本上執行的應用程式和將其到 Aurora 所需的工作減少了，從而可實現更快、風險更低且更經濟實惠的遷移。Babelfish 是 Aurora 的內建功能，無需額外費用。只需自行幾個步驟，就可以在 RDS 主控台中啟用 Aurora 叢集上的 Babelfish。

Trusted Language Extensions (TLE) for PostgreSQL 是一個開發套件和開放原始碼專案，可讓您快速建置高效能擴展，並在 Aurora 上安全執行該專案，無需要 AWS 對程式碼進行驗證。開發人員可使用常用的受信任語言 (如 JavaScript、PL/pgSQL、Perl 和 SQL) 來安全地編寫擴展。TLE 旨在防止存取不安全的資源，並將擴展缺陷限制在單一資料庫連線中。DBA 可針對能安裝擴展的使用者進行精細線上控制，並且可建立執行控制的許可模型。TLE 可供 Aurora 客戶免費使用。

Aurora 直接從資料庫提供機器學習功能，讓您可以透過熟悉的 SQL 程式設計語言為您的應用程式增加以 ML 為基礎的預測。憑藉 Aurora 和 AWS 機器學習服務之間的簡單、優化的安全整合，您可以存取各種 ML 演算法，而不必建置自訂整合或四處移動資料。進一步了解 Aurora 機器學習。

Aurora 與 Amazon RDS Proxy 結合使用，這是一種全受管、高度可用的資料庫代理，讓應用程式更具擴展性、資料庫失敗的恢復能力更強，並且更安全。RDS 代理允許應用程式集區化和共用與資料庫建立的連線，從而提升資料庫效率和應用程式可擴展性。它會透過自動連接到新的資料庫執行個體，同時保留應用程式連線，進而縮短容錯移轉時間。它會透過 AWS IAM 與 AWS Secrets Manager 之間的整合增強安全性。

Data API 是一種易於使用的安全 HTTPS API，可用於對 Aurora 資料庫執行 SQL 查詢並加快現代應用程式的開發。Data API 可省去安全連線至 Aurora 資料庫所需的網路和應用程式組態任務，使存取 Aurora 變得與進行 API 呼叫一樣簡單。Data API 無需使用資料庫驅動程式和用戶端連線集區軟體。它還會自動執行集區和共用資料庫連線，藉此來改善應用程式的可擴展性。Data API 透過 AWS IAM 與 AWS Secrets Manager 之間的整合來增強安全性。

開發人員可透過使用 AWS SDK 建置的應用程式來呼叫 Data API。Data API 還提供對 AWS AppSync GraphQL API 的 Aurora 資料庫的存取權。