“自己动手编写数据库，节省了 98% 的云成本”

主要观点总结

本文讲述了团队如何自研数据库存储引擎以解决在云平台运营中面临的数据库成本高昂及性能挑战的故事。文章强调了自研数据库系统的起因、数据需求、系统构建、成果及优势。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景及起因

文章首先介绍了故事的背景，团队运行云平台，需要处理大量的位置更新数据。由于无法提前预知每个客户的精度需求，数据存储和处理面临巨大挑战。团队面临的主要问题是数据库成本高昂且无法满足日益增长的数据需求。

关键观点2: 团队面临的挑战

团队使用AWS Aurora和PostGIS来存储地理空间数据，但费用高昂。此外，他们需要满足极高的写入性能，并对IOPS、磁盘空间占用等有所要求。市场上的数据库产品无法满足他们的特殊需求，因此团队决定自研数据库存储引擎。

关键观点3: 自研数据库存储引擎的设计

团队设计了一个专门的存储引擎，该引擎以二进制格式写入增量数据，占用磁盘空间小，写入速度快。同时，为了快速检索特定对象的历史记录，维护了一个单独的索引文件。

关键观点4: 实施成果

实施自研数据库存储引擎后，团队实现了显著的成本降低和性能提升。云成本降低了98%，查询时间从大约两秒降到了13毫秒。此外，他们还通过移动部分数据到AWS Glacier进一步降低了EBS成本。

关键观点5: 总结

文章总结了自研数据库存储引擎的优势，并强调了根据实际需求进行权衡的重要性。虽然失去了通用数据库的某些功能，但满足了团队的实际需求，实现了成本降低和性能提升。

免责声明