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数据是所有应用程序的核心。 最重要的体系结构决策之一是选择正确的数据库解决方案。 Azure提供了涵盖关系数据库、NoSQL数据库、内存中缓存和托管数据库实例的综合数据库服务组合。 无论是构建事务应用程序、分析工作负载还是全球分布式系统，Azure数据库服务都提供组织所需的性能、可伸缩性和可靠性。
方案的正确数据库取决于数据模型、一致性要求、查询模式和操作首选项。 关键注意事项包括关系与非关系、事务要求、可伸缩性需求以及所需的管理开销级别等数据结构。 Azure数据库组合涵盖完全托管的平台即服务（PaaS）产品/服务、基础结构即服务（IaaS）选项，以及针对特定工作负荷模式的专用服务。
建筑
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Apache®、Apache Cassandra® 和 Hadoop 徽标是 Apache 软件基金会在美国和/或其他国家/地区的注册商标或商标。 使用这些标记并不意味着得到 Apache 软件基金会的认可。
上图演示了典型的基本数据库或基线数据库实现。 有关可在 Azure 中构建的实际解决方案，请参阅 Database 体系结构。
Azure数据库解决方案包括传统的关系数据库管理系统（RDBMS）和联机事务处理（OLTP）系统、大数据和分析工作负载，包括联机分析处理（OLAP）系统和NoSQL工作负荷。 若要查找可在Azure中构建的实际解决方案，请参阅 Database 体系结构。
浏览数据库体系结构和指南
本节中的文章包括完整开发的体系结构，这些体系结构可以在Azure中部署，并扩展为生产环境级别的解决方案和指南。 这些文章可帮助你决定如何在Azure中使用数据库技术。 解决方案理念演示了在规划数据库概念证明 （POC） 开发时要考虑的实现模式和可能性。
数据库指南
技术选择
以下文章可帮助你评估并选择最适合工作负荷要求的数据库技术：
NoSQL
数据处理
数据管理
- 使用 Delphix 进行数据模糊处理
- 使用 Delphix 为 SAP 争用数据
- Microsoft Purview 联邦目录的集合结构
数据库体系结构
以下生产就绪体系结构演示了可以部署和自定义的端到端数据库解决方案：
数据仓库
Azure Data Factory
- medallion lakehouse 使用 Azure Data Factory
- Azure Data Factory基线体系结构
- Azure Data Factory企业级强化体系结构
- Azure Data Factory任务关键型体系结构
NoSQL
主机
- 复制和同步大型机数据
- 使用 Precisely Connect 进行大型机数据复制
- 使用 Qlik 进行大型机数据复制
- 使用火箭®数据复制和同步（RDRS） 进行大型机数据复制
- 使用 mLogica LIBER*IRIS 将大型机数据存储层迁移到 Azure
- 现代化大型机中范围数据
- 重新工程大型机批处理应用
- 重新托管 IMS 数据通信 （IMS DC） 和 IMS 数据库 （IMS DB）
- 在 Azure 中实施 SMA OpCon
关系
- 具有 Azure NetApp Files 的 Oracle 数据库
- 使用 Oracle 数据库进行 SAP 部署
大数据
数据库解决方案创意
关系
- 将 Oracle 数据库迁移到 Azure
- 将 Oracle 数据库迁移到 Azure 虚拟机
- 将 Oracle 数据库导出到 Oracle Exadata Database@Azure
- 使用 Azure Key Vault 托管 HSM 在 SQL 透明数据加密中实现跨区域弹性
NoSQL
了解 Azure 上的数据库
Microsoft Learn为Azure数据库技术提供免费联机培训资源。 该平台为特定产品和服务提供视频、教程和交互式实验室，以及按作业角色组织的学习路径。
以下资源为Azure上的数据库实现提供了基础知识：
- Explore Azure 数据库和分析服务
在 Azure - Deploy Azure SQL Database
- 保护Azure SQL Database
- 设计您的 Azure 迁移
- 浏览 Azure 数据库模块
按角色学习路径
数据工程师： Azure 数据基础：探索 Azure 中的关系数据 - Database administrator：利用 Azure SQL 实现可扩展的数据库解决方案
- 开发者：开发使用 Azure Cosmos DB 的解决方案
有关更多基于角色的培训， 请浏览其他学习路径。
组织就绪情况
开始采用云的组织可以使用 Cloud Adoption Framework for Azure，获取旨在加速云采用的成熟指南。 有关云规模分析和数据管理指南，请参阅 云规模分析。
若要帮助确保Azure上的数据库解决方案的质量，请按照 Azure Well-Architected Framework 进行操作。 Well-Architected 框架为寻求卓越体系结构的组织提供了规范性指导，并介绍了如何设计、预配和监视成本优化Azure解决方案。
有关特定于数据库的指南，请参阅以下 Well-Architected 框架服务指南：
最佳做法
设计数据库解决方案时，请查看以下最佳做法。
| 最佳做法 | 说明 |
|---|---|
| 使用 Azure Cosmos DB 的事务发件箱模式 | 了解如何使用事务发件箱模式进行可靠的消息传送和保证的事件传送。 |
| 使用 Azure Cosmos DB 全球分布数据 | 若要实现低延迟和高可用性，某些应用程序必须在靠近其用户的数据中心内部署。 |
| Azure Cosmos DB 中的安全性 | 安全最佳做法有助于预防、检测和响应数据库泄露。 |
| Azure Cosmos DB 中的连续备份和时间点还原 (PITR) | 了解 Azure Cosmos DB PITR。 |
| Azure Cosmos DB提供了多个功能和配置选项来实现高可用性。 | |
| Azure SQL Database 和 Azure SQL Managed Instance 的高可用性 | 数据库不应是体系结构中的单一故障点。 |
随时了解数据库的最新信息
Azure数据库服务不断发展，以应对新式数据挑战。 随时了解最新的 更新和功能。
若要使密钥数据库服务保持最新状态，请参阅以下文章：
- ** Azure SQL Database 中的新增功能
- Azure Database for PostgreSQL 中的新增功能
Azure Database for MySQL 中的新功能
其他资源
数据库是一个广泛的类别，涵盖一系列解决方案。 以下资源可帮助你了解有关Azure的详细信息。
混合和多云
大多数组织都需要对数据库使用混合方法，因为它们具有在本地和云中运行的工作负荷。 组织通常 将本地数据库解决方案扩展到云。 为连接环境，组织必须选择混合网络体系结构。
- 支持 Azure Arc 的 PostgreSQL：在您的基础设施上运行由 Azure 管理的 PostgreSQL。
- Azure混合和多云模式：将本地数据库连接到云服务。
查看以下关键的混合数据库方案：
- Azure Arc 混合管理用于 SQL Server：使用 Azure Arc 管理 SQL Server 跨多个环境。
- 混合架构设计：将本地环境连接到 Azure。
大型机数据现代化
使用旧大型机系统的组织可以通过迁移到Azure数据库服务来现代化其数据工作负荷。 Azure提供了多个迁移模式和复制策略，有助于在保持业务连续性的同时转换大型机数据。
- 现代化大型主机中端数据：将旧有数据源迁移到现代化平台。
- 复制和同步大型机数据：使大型机和云数据保持同步。
- 使用 Precisely Connect 进行大型机数据复制：使用 Precisely Connect 进行数据复制。
- 使用 Qlik 进行大型机数据复制：使用 Qlik 技术复制数据。
分析集成
有关依赖于架构良好的数据库基础的分析工作负荷，请参阅以下文章：
- Analytics 体系结构设计：请参阅有关 Azure 的分析解决方案的概述。
- 数据仓库和分析：将数据库与分析平台集成。
Amazon Web Services （AWS） 或 Google Cloud 专业人员
为了帮助你快速提升速度，以下文章将Azure数据库选项与其他云服务进行比较：
- Azure 和 AWS 上的关系数据库技术：比较 Azure 和 AWS 的数据库服务。
- Google Cloud 与 Azure 服务比较：数据平台：比较 Azure 和 Google Cloud 数据库服务。
供稿人
Microsoft维护本文。 以下参与者撰写了本文。
主要作者：
- Mohit Agarwal |首席云解决方案架构师
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