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云计算之路系列博文分享的是我们将网站从IDC机房迁移至云计算平台（阿里云）的实际经历，目前处于准备阶段，这次分享的是我们选择数据库服务器面临的权衡与取舍。

在阿里云上，数据库服务器有两个选择：云服务器与RDS（关系型数据库服务）。这两者的主要区别是什么呢？

可以这样理解，选择云服务器就如同租用毛坯房，你得自己装修、自己置家具、自己打扫。而选择RDS则如同住五星级酒店。

云服务器是运行在集群上的虚拟机，阿里云采用的是Xen虚拟化技术。云服务器使用的是SATA硬盘，而主流的服务器通常使用SAS硬盘。SATA硬盘通过网络存储集群实现，每次写入数据时会同时保存三份，从而在性能上换取可靠性。阿里云客服提供的数据显示，云服务器的写速度一般为15MB/s，读速度为70MB/s，IOPS在500~700之间。硬盘写入速度是云服务器的硬伤，也是成本低的主要原因。

RDS（关系型数据库服务）则是跑在物理服务器上的数据库实例。以SQL Server为例，阿里云会在物理服务器上预装好SQL Server，并将其中一个SQL Server数据库实例出租，限定该实例所能使用的硬件资源。物理服务器配置强劲，硬盘性能远高于云服务器，维护也由阿里云的DBA负责。硬盘读写速度快、维护成本低是RDS的优势，但也带来了成本高和资源限制的问题。

最初我们并不知情，后来在尝试将"找找看"索引放在云服务器上建数据库时，发现云服务器的硬盘写入速度较慢。不久后，我们从阿里云客服那了解到RDS的相关信息，得知其硬件性能更优，于是对RDS进行了评估。

如果选择与现有数据库服务器差不多的硬件配置（8G内存、400G硬盘空间），成本为3870元/月，硬盘性能确实会比现有数据库服务器高，但存在以下限制：

这些限制虽然存在，但总体上RDS的选择还是有吸引力。于是我们决定使用RDS，接下来便需要考虑如何将数据迁移至RDS上。

阿里云平台仅提供一种迁移方案：导出目标数据库的生成脚本（详见），适用于数据文件总大小在10G以内的场景。然而，我们的一个数据库数据文件却有70G之大。对此，阿里云客服建议仍然采用适用于10G以下数据文件的导出脚本。对于70G的数据库，导出脚本后再将其大文件导入到远程数据库，经验尚浅，这个过程让人略感头疼。

这个经历让我们对RDS产生了一些不满，甚至一度给了阿里云客服一个差评。经历了这次"气愤事件"后，我们并未陷入困境，反而促使我们重新思考：是否必须使用RDS？

进一步计算发现，购买RDS的费用远高于云服务器配置。例如，8G内存的RDS成本为3870元/月，而顶级配置的云服务器（8核CPU、32G内存）仅需2779元/月，相比之下节省约1000元/月。云服务器虽然硬盘性能稍逊一筹，但内存资源丰富，足以弥补性能差距。此外，云服务器还提供Memcached和NoSQL等级别缓存，可帮助减轻数据库压力。

基于以上考虑，我们决定先采用云服务器作为数据库服务器，若性能仍不足再考虑迁移至RDS。此外，可以将数据库分布至多台云服务器上运行，进一步提升性能和可用性。

这就是我们的选择——暂时选择云服务器而非RDS。先够用，没用再说。

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