AmazonAurora与传统关系型数据库在扩展性方面的差异是什么

Amazon Aurora支持自动分片和读写分离，可轻松扩展至数百个节点，而传统关系型数据库需要手动分片和复制。

Amazon Aurora与传统关系型数据库在扩展性方面的差异主要体现在以下几个方面：

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1、存储和计算分离

Amazon Aurora采用了存储和计算分离的设计，将数据存储在多个AZ（可用区）的实例中，而计算则由多个节点共同完成，这种设计使得Aurora能够实现更高的扩展性，因为您可以根据需要添加更多的存储节点或计算节点。

传统关系型数据库通常采用集中式存储和计算的设计，这意味着当需要扩展时，您需要同时扩展存储和计算资源，这可能导致扩展成本较高，且扩展过程可能会影响到数据库的性能。

2、自动分片

Amazon Aurora支持自动分片功能，可以将一个大型表分割成多个较小的表，从而提高查询性能，当表的大小增加时，Aurora会自动创建新的分片，而无需手动操作，这使得Aurora能够更好地应对不断增长的数据量。

传统关系型数据库通常需要手动进行分片操作，这可能会增加管理的复杂性和出错的风险，随着数据量的增加，手动分片可能会导致性能下降。

3、并行处理

Amazon Aurora支持并行处理，可以同时执行多个查询操作，从而提高查询性能，Aurora会自动将查询分解成多个子任务，并在多个节点上并行执行这些任务，这使得Aurora能够更好地应对高并发的查询请求。

传统关系型数据库通常采用串行处理的方式执行查询操作，这意味着在高并发的情况下，查询性能可能会受到影响，为了提高查询性能，您可能需要对数据库进行优化或者升级硬件设备。

4、读扩展能力

Amazon Aurora支持读扩展能力，可以通过添加更多的读取副本来提高读取性能，当读取请求增加时，Aurora会自动将读取负载分发到多个读取副本上，从而实现负载均衡和性能提升。

传统关系型数据库通常需要通过垂直扩展（升级硬件设备）或水平扩展（增加服务器数量）来提高读取性能，这两种方法都可能导致扩展成本较高，且可能会影响到数据库的稳定性。

5、弹性伸缩

Amazon Aurora支持弹性伸缩功能，可以根据实际需求自动调整存储和计算资源，当数据库负载较低时，Aurora会自动缩减资源以降低成本；当负载增加时，Aurora会自动扩展资源以满足需求，这使得Aurora能够更好地应对业务变化和需求波动。

传统关系型数据库通常需要手动进行资源调整，这可能会导致资源浪费或性能不足的问题，手动调整资源可能会增加管理的复杂性和出错的风险。

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