AWS推出了与SQL兼容的查询语言PartiQL,只要数据库查询引擎提供PartiQL支持,使用者就能以PartiQL单一查询关联式数据库的结构化资料,以及开放资料格式中的巢状资料或是半结构化资料,甚至还能用来查询NoSQL或是文件数据库中无固定结构（Schema-less）的资料.除了AWS自家的数据库服务,NoSQL数据库Couchbase Server也承诺将会支持PartiQL.
企业资料分散在关联式数据库、非关联式数据库以及资料湖泊中.高度结构化的资料,储存在SQL数据库或是资料仓储；无固定结构的资料则由键值储存、图形数据库（Graph Database）、分类帐数据库或是时间序列数据库等NoSQL数据库处理；而在资料湖泊中的资料,可能也有部分缺乏结构,或是可能为巢状或是多值结构.不同的资料类型适用于不同的使用案例,而每种类型的资料,可能都有自己的查询语言.
不同的资料储存对应不同的查询语言,当企业更换资料格式或是数据库引擎时,可能还需要跟着改变应用程式和查询语法,AWS提到,这对于资料的应用,特别是使用资料湖泊的灵活性与效率,有着很大的阻碍.为了统一不同类型数据库存取方法,AWS发布了查询语言PartiQL,这是个与SQL兼容的查询语言,可以用来查询以各种格式储存在各地的资料.
AWS表示,PartiQL的出现,是为了满足自家查询和转换大量资料的需求,其提供严格的SQL兼容性,可与标准SQL混合使用,执行连接（Join）、过滤（Filtering）与聚合（Aggregation）操作,并以最小扩充支持巢状和半结构化资料,让开发者以简单且一致的方法,不需要更改查询语言,就能查询各种格式和服务的资料.
PartiQL具格式独立性与储存独立性,PartiQL语法和语义不依赖任何资料格式,无论使用者是要查询JSON、Parquet、ORC、CSV还是Ion等格式,查询语句的写法都相同,PartiQL的查询在综合逻辑类型系统上运作,才对应到不同底层的格式.而PartiQL也不相依于特定资料储存,所以呢适用于不同的底层资料储存.
虽然过去针对跨不同类型数据库查询的问题,已有不少解决方案,AWS指出,像是Postgres JSON同样也兼容于SQL,但是却无法良好地处理JSON巢状资料；而半结构化查询语言,虽然能良好处理巢状资料,但却无法与SQL语言兼容.AWS提到,PartiQL是第一个能够完全解决这些问题的查询语言.
我们知道,云计算十年为产业转型升级提供了 历史 性契机,但变革仍在进行,随着云计算的普及,数据库市场发生根本性改变,云厂商打破传统商业数据库的堡垒,成为数据库领域全新力量.其中以连续六年入选 Gartner 领导者象限的亚马逊云 科技 为代表,我们一起探讨：为什么亚马逊云 科技 能始终保持其创新性?纵观云原生时代下,亚马逊云 科技 数据库未来还有哪些更多的可能性?
01 面对四大数据库发展趋势,亚马逊云 科技 打造五大数据库理念
后疫情时代下,加速了不少行业的业务在线化和数字化运营,企业对数据价值挖掘的需求越发强烈,亚马逊云 科技 大中华区产品部总经理顾凡详细介绍其中四大趋势：
一是伴随互联网、移动互联网的发展,电商、视频、社交、出行等新应用场景的兴起,不仅数据量大,对数据实时性要求极高,传统关系型数据库无法满足需求,所以呢驱动云原生数据库的出现.
二是开源数据库的广泛应用.
三是应用程序现代化对数据库提出更高要求,期待数据库拥有更高的性能、可扩展性、可用性以及降低成本,让开发人员专注于核心业务的应用开发,不用关注和核心业务无关的代码.
四是软件架构历经 PC、互联网、移动互联网,再到如今的万物互联时代,其中的迭代和转型正在驱动数据库选型的变化.
在此四大趋势下,伴随企业的业务量越来越大、越来越复杂,对数据库的要求越来越高.亚马逊云 科技 洞察客户需求,在打造云上数据库产品时提出五大理念：
一是专库专用,极致性能；二是无服务器,敏捷创新；第三是全球架构,一键部署；第四是平滑迁移,加速上云；第五是 AI 赋能,深度集成.
顾凡表示,随着数据爆炸式增长,微服务架构与 DevOps 愈发流行的今天,一个数据库打天下的时代已然过去.我们需要在不同的应用场景下,针对不同的数据类型和不同的数据访问特点,为开发者和企业提供专门构建的工具.
所以亚马逊云 科技 提出 第一个核心数据库理念：专库专用 .在此理念下,推出针对关系数据、键值数据、文档数据、内存数据、图数据、时许数据、分类账数据、宽列等专门构建数据库的产品家族.
这些数据库产品均经历过亚马逊内部核心业务的真实锤炼,成绩斐然：
以被誉为"亚马逊云 科技 历史 上用户数量增速最快的云服务"Amazon Aurora 为例,其拥有科媲美高端商业数据库的速度和可用性,还拥有开源数据库的简单性与成本效益,Amazon Aurora 让客户满足"鱼和熊掌兼得"需求.
第三个理念是全球架构、一键部署. 在全球化的今天,如何支撑全球客户的业务扩展连续性、一致性、以最低延迟带给到终端客户上,对数据库提出新的挑战.
亚马逊云 科技 提供 Amazon Aurora 关系型数据库Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 内存数据库、Amazon DocumentDB 文档数据库都能利用亚马逊云 科技 的骨干网络提供比互联网更稳定的网络支撑,以一键部署的方式,帮助客户实现几千公里跨区域数据库灾备,故障恢复大概能在一分钟之内完成,同时跨区域的数据复制延迟通常小于一秒.
今年 11 月,最新产品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中国两个区域正式可用,可加速企业上云的迁移,实现让企业可以利用原有的技术栈、原有的 SQL Server T-SQL的人员可以利用到云数据库进行创新.
第五个理念是 AI赋能,深度集成. 我们观察到,ML 技术赋能数据库开发者,开发者无需具备机器学习专业知识,就可进行机器学习操作.在此潮流下,亚马逊云 科技 推出 Amazon Neptune,借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驱动图神经网络.
NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可,它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序,在本文中,我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例.
NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS).NoSQL 数据库具有灵活的模式,可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序.
在处理大量数据时,任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢.为了解决这个问题,我们可以通过升级现有硬件来"扩大"信息系统,这非常昂贵.但是,NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益.
NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用,这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因.
一些流行的 NoSQL 数据库包括：
随着企业更快地积累更大的数据集,结构化数据和关系模式并不总是适合.有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息.
传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据,相反,NoSQL 数据库包含广泛的功能,可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据.
有时,NoSQL 也被称为" 不仅仅是 SQL ",强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列.SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能.SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行,因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的,所以这个功能并不总是可行或相关的.
但是,一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样.这并不意味着不再需要 SQL DBMS,相反,NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题.
一般来说,在以下情况下,NoSQL 比 SQL 更可取：
许多行业都在采用 NoSQL,取代关系数据库,从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性,下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例.
内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程,包括文本、图像、音频和视频.NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择.
例如,福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统,以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性.
大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集,实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据,这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能.
物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器,能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据.随着数十亿台设备生成数不清的数据,IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构.
Freshub就是这样的一项服务,它从 MySQL 切换到 MongoDB,以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集.
拥有数十亿智能手机用户,可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战.具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案.
例如,The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求,同时还处理用户数据并提供天气更新.
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