在 Azure 中选择数据库解决方案
关系数据库在不同表中的数据行和静态架构之间强制实施严格的关系。 NoSQL 数据库不太严格，但它们可以更高效地存储数据，并且对某些应用程序更有效。 数据仓库是来自整个组织的数据库的合并，可提供深入见解和支持。 Azure 和 Google Cloud 都为所有这些数据存储等提供了选项。
在全球自行车零售商的方案中，你已将客户数据存储在 Google Cloud、Paner 和 Bigtable 中。 客户数据很敏感，因为它存储了个人信息，包括地址和信用卡信息。 你正在评估是否将数据迁移到最近获取的竞争对手的客户关系管理 （CRM） 系统中。 此 CRM 系统使用 Azure Cosmos DB 进行存储。 需要了解 Azure 数据库服务的功能。
在本单元中，让我们探讨 Azure 数据服务如何映射到 Google Cloud 中的类似数据服务。
选择关系数据库服务
Google Cloud 有两个关系数据库系统可供选择：
- Cloud SQL：此服务是 MySQL、PostgreSQL 和 SQL Server 的托管关系数据库。
- Spanner：此服务是一个全局分布式水平可缩放的数据库，具有很强的一致性。
在 Azure 中，有单独的服务，而不是支持各种客户端的单个 SQL 数据库服务：
- Azure SQL 数据库：Microsoft SQL Server 数据库系统的完整基于云的实现。
- Azure Database for MySQL：Oracle MySQL 数据库服务器的完整基于云的实现。
- Azure Database for MariaDB：MariaDB 的完整基于云的实现。 MariaDB 是 MySQL 的分支，在 Oracle 收购 MySQL 后，该分支仍保持自由和开放源代码。
- Azure Database for PostgreSQL：PostgreSQL 数据库服务器的完整基于云的实现。
选择 NoSQL 数据库服务
Google Cloud 有两个 NoSQL 服务可供选择：
- Firestore：适用于移动和 Web 应用程序的 NoSQL 文档数据库。
- Bigtable：适用于大型分析和操作工作负载的宽列 NoSQL 数据库。
在 Azure 中， Azure Cosmos DB 服务具有半结构化设计。 它支持许多数据 API，包括：
- NoSQL
- MongoDB
- PostgreSQL
- Cassandra
- Gremlin
- Azure 表存储 REST API
NoSQL 是本机 API。 如果要从头开始构建解决方案，则应选择它。
Google Cloud Spanner 和 Azure Cosmos DB 都提供全球分发，但 Azure Cosmos DB 支持更多数据模型和一致性级别。
选择数据仓库服务
Google Cloud 的数据仓库服务是 BigQuery。 它完全托管，具有内置的机器学习功能。 Azure 中的等效服务是 Azure Synapse Analytics。 它集成了 SQL 数据仓库、Spark 大数据技术、用于日志和时序分析的 Azure 数据资源管理器，以及用于数据集成的管道。
BigQuery 和 Azure Synapse Analytics 都提供无服务器数据仓库，不过它们在集成和性能优化方面具有不同的优势。