I.背景
ビジネスの複雑さの向上に伴い、データのサイズは、より多くの企業は、自社のビジネスニーズを満たすために、同社のオンラインビジネスデータベース上で垂直方向または水平方向に分割、あるいは異なるデータベースの種類を選択することを選択し、成長します。もともとSQLクエリ内の同じデータベース・インスタンスで達成することができ、今完了するために、複数のデータベース・インスタンス間で必要です。データ・サービスは、様々な場所で、どのように簡単にこれらの集約されたデータに関するお問合せは、ユーザーを悩ませ大きな問題となっている「散在」しています。
このような問題のために、従来のソリューションは、オフライン分析を行う、その後、同じ場所に事前にデータ収集のすべてのインスタンスに進めるために、ユーザが必要になります。これを行うには、ユーザーがリンクデータの移行を維持するために必要な、マシンデータを購入するためのリソースをプールストレージ資源・運用・保守コストがかかります。また、データの移行は、そのデータ待ち時間は、生成されたオンラインビジネスのデータはちょうど、分析を行うには、リアルタイムの要件を満たすことができないために、「ちょっと待って」あるいは「一日待つ」する必要があるということです。
速やかインスタンスクロスデータベースクエリの問題を解決するために、アリクラウドDMS（データマネジメント）は、クロスインスタンス照会サービスを開始しました。
第二に、クロスインスタンス照会サービスは何ですか
例として、異なる環境での異種データソース間でオンライン照会サービスは、タイムリーなサービスに関するお問合せを提供しています。データベースは、関係なく、クラウドアリ領域に展開されたデータベースインスタンスのデータ収集をMySQLの、のSQLServer、PostgreSQLやRedisの必要はありませんされているかどうか、だけクエリSQLによってこれらのデータベース・インスタンス間のリンクを実現することができるようになります。
だけでなく、データベース・インスタンスが別のリソース設定で展開することができる、という、RDSに加えて、我々はまた、ECSの自作のデータベースをサポートし、自作のデータベース、ユーザーのローカルIDCの自己構築されたデータベースとパブリックネットワークのIP、あるいは他のクラウドにデプロイデータベースベンダー。
第三に、機能特性
タイムリーに3.1オンラインデータ
現時点ではデータ分析ソリューションのほとんどは、分析される前に、オフラインデータのOLTPデータベース・システムへのエクスポートデータを必要とするが、このアプローチでは、リアルタイムの要件を満たすことが困難であり、輸出データは、データ損失のリスクもある一方で、オフライン時にシステム。
クロス追跡のDMSインスタンスは、ユーザーの移行タスク、直接書き込みSQLなしで、あなたはより直接的にオンラインデータベースの分析に関連する達成することができます。ビジネス・アーキテクチャの複雑さを低減し、データなしの同期以来、だけでなく、ユーザーがオフラインコンピューティングリソース、予算や運用コストを保持して保存します。
3.2 DBLINK
オラクル慣れている人たちは、Oracleが現在別のリモートOracleデータベースの表にDBLINKポイントを確立するにはログインできることを知っている必要があります。クロスインスタンス照会サービスでは、我々はすべてのデータベース・ユーザーの仮想インスタンスへの接続点であるDBLINKの概念を再定義している、データベース・インスタンスが別名です。たとえば、MySQLのために、データベース・リンクおよびIP /ポート対応です。DBLINKを使用すると、任意のSQLデータソースへのアクセスを可能にします。
3.3サポートリレーショナルデータベースのさまざまな
現在のMySQL、SQLServerの、PostgreSQLと他のRDBMSをサポートしています。
3.4サポートのNoSQLへのSQLアクセス
リレーショナルデータベースに加えて、インスタンス間のクエリでもSQLアクセスをサポート、などのRedisのNoSQLデータベース。SQL構文のサポートにより、それはまた、RDBMSとNoSQLのクエリの間の相関関係を達成することができます。はい、あなたはその権利を読んで、それは、MySQLとRedisの間のSQLクエリの関連付けを実現することができます。
クロス地域およびハイブリッドクラウドクエリ3.5サポート
特定のステージ、ユーザー数にエンタープライズ開発は、ビジネスのボリュームが上昇し続け、多くの場合、単位の展開として知られ、地域全体で展開することを選択し、災害復旧、高可用性、およびその他の要因と組み合わせてビジネス開発のニーズを満たすことができないオリジナルのスタンドアロンの部屋の容量。同時に、多くの企業が海外ユーザーのためのより良い体験を提供する、最寄りの地元で展開し、海外事業を拡大する必要があります。このスプリットレベルも同様の問題は、統一された要約クエリに関連付けられているか、グローバルなビジネスデータによって引き起こされます。
DMSクロスインスタンスのトラッキングでは、関係なく、アリクラウド地域で展開してデータベースインスタンスの、地域全体のデータ移行を必要とせずに、領域が統一されたクエリにすべてのデータを得ることができます。
アリクラウドRDSに加えて、我々はまた、ECSの雲アリデプロイデータベース・ユーザーの様々なサポート。だけでなく、データベースがローカルのIDCの部屋、さらには他のクラウド・ベンダーに配備されている場合、クエリに関連付けられているインスタンス間でこれらのハイブリッドクラウドのシナリオを達成するために、インスタンス間で照会サービスを介して利用可能であること。
3.6クロス・インスタンス・データのインポートおよびエクスポート
SELECT * FROM Bに挿入します。
我々はすべて知っているように、このSQL文は、テーブル（b）のテーブルにデータをエクスポートすることができますが、テーブルが同じデータベース・インスタンス上のテーブルaとbでない場合、このSQLは何もすることができません。
跨实例查询服务的出现，打破了实例与实例之间数据导入导出的边界。它可以将数据从一个MySQL实例的表导出到另外一个MySQL实例的表中；也可以将SQLServer表和PostgreSQL表关联查询的结果，导出到MySQL实例的表中，就是这么灵活。
3.7 兼容标准SQL
通过标准的SQL语句，即可实现跨实例查询。同时跨实例查询服务高度兼容MySQL，支持MySQL协议，以及各种常用函数和语法。您可通过JDBC/ODBC驱动连接到跨实例查询服务；也可以使用各种MySQL GUI工具来管理各种数据源；当然，您也可以在DMS跨实例查询控制台上（https://dsql.console.aliyun.com）直接使用。
3.8 Serverless架构
跨实例查询是无服务器化的在线数据库关联查询服务。用户无需预购计算资源、无需维护资源、没有运维和升级成本，随时随地使用。
3.9 高性能低延迟
跨实例查询服务底层基于强大的MPP计算引擎，持续不断地对SQL查询进行优化，包括pushdown、join算法、执行计划缓存、Meta缓存、本地调度、连接池等技术。目前单表查询以及跨实例的多表关联查询，都能在毫秒级完成。
四、技术架构
用户可以在应用程序中，直接使用MySQL JDBC驱动连接跨实例查询服务，进行跨实例查询。当然，我们也提供了控制台页面（https://dsql.console.aliyun.com），直接输入SQL即可执行。
五、应用场景
5.1 垂直拆分后的跨数据库查询
某电商公司原先将会员、订单、商品等数据都存放在一个数据库实例中，但业务发展迅猛，访问量极速增长，导致数据库容量及性能遭遇瓶颈，因此用户决定对架构进行垂直拆分，将会员、商品、订单数据垂直拆分至三个数据库实例中。此时业务上需要展示某个品类商品的售卖订单量，原本在同一数据库里的查询，要变成跨两个数据库实例的查询。业务上要怎么进行关联查询？
用户首先想到的方法是，对现有业务代码进行重构，分别从两个数据库查询数据，然后在业务代码中进行join关联。那么问题来了，如果采用这个解决方案，业务上那么多查询改造起来，拆分难度极大，操作起来过于复杂。跨库join操作又没有非常高效的办法，需要从各个业务库迭代查询，查询效率也会有一定影响。
我们发现用户遇到的其实就是典型的跨实例查询问题。目前，阿里云跨实例查询服务已经支持跨多个数据库实例的SQL查询的能力，用户利用一条SQL即可解决上述难题。不仅能够满足“跨库Join”这一核心诉求，还能极大地简化用户的技术方案。
5.2 水平拆分后的跨数据库查询
某酒店在多个城市都有对应的门店，其数据库在每个城市也会单独部署一套，业务上有对多个城市全局数据查询的诉求。同样，现在越来越多的互联网行业开始引入单元化架构，在每个城市会单独部署机房和数据库，进行多单元数据汇总查询的需求也越来越强。
为了满足云上这些跨单元、跨region的数据库查询需求，跨实例查询服务打通region之间的屏障，用户通过一条SQL就能实现这些需求。
5.3 异构数据库的关联查询
某公司考虑成本和未来可扩展性，正在将业务数据从SQLServer迁移到MySQL上。在这期间，必然存在某些业务子系统仍然在SQLServer上，另外一些业务子系统已经全部迁移到MySQL上，这时两个子系统之间的联合查询，就可以借助阿里云的跨实例查询服务实现。不仅如此，在迁移过程中，还可以通过跨实例查询服务，来校验SQLServer和MySQL上的数据是否一致。
5.4 混合云场景的关联查询
某游戏公司，由于各种原因，同时保有阿里云、腾讯、UCloud、AWS等环境的数据库实例，同时在自己自建的IDC也部署了部分数据库。业务的数据如此分散，单是统计一下当前游戏在线用户数，都要分别到各个环境去查询一遍再做汇总。借助阿里云跨实例查询服务，一条SQL就能实现跨云厂商和IDC之间的关联查询。
六、小结
アリ雲のクエリに関連した異種データソースのシーンだけでなく、カバーのインスタンス照会サービス全体のDMS（データマネジメント）、だけでなく、クロスクラウドデータベースクエリに関連付けられたクロス地域、問題を解決します。私たちは、ほとんどのクエリは、ミリ秒で完了できるように、かなりのクエリのパフォーマンスの最適化を持っていただけでなく、ということ。データ収集を経由せずに、ユーザーは、我々は標準SQLを通じてインスタンス間で横断検索を実現することができます。
オリジナル住所ます。https：//www.csdn.net/article/a/2019-01-14/15968748