阿里数据库DevOps最佳实践

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DevOps已不再陌生，但目前业界主要集中在开发与运维的高效协作和快速发布上，而作为企业核心资产的数据库，其结构设计、SQL审核、变更发布已成为企业效率提升的主要瓶颈，这篇文章将详细介绍阿里在数据库DevOps上遇到的挑战以及解决方案。

 

1、阿里数据库DevOps是什么

一句话定义： 阿里数据库DevOps是以数据库产品为核心，促进数据库研发自助化，提升研发效率，同时保证员工数据库访问安全及数据库高性能。

阿里数据库DevOps由3款产品组成，分别是阿里企业级数据管理服务iDB、数据库智能优化服务CloudDBA、阿里企业级数据库管控服务DBPaaS，本文会重点介绍阿里企业级数据管理服务iDB。

 

2、我们的挑战

近10年，阿里研发人数从几百人扩展到几万人，与此同时，不断对数据库服务提出挑战。回顾阿里数据库服务发展历程，包含以下几个阶段：

·         2010年前，数据库账号直接开放给开发，自由查询数据

·         2010年，为了解决数据查询安全问题，全面回收数据库账号，只能DBA查询数据

·         2011年，为了解决数据查询低效问题，iDB1.0发布，开发在WEB平台上自助查询数据，但此时数据库变更尚需邮件提交给DBA

·         2012年，为了解决数据库变更沟通问题，iDB2.0发布，数据库变更可以在线提交汇总，同时结构设计规范也可以自动应用到开发数据库设计中，但此时数据库变更还只能DBA执行

·         2013年，为了解决数据库变更低效问题，iDB3.0发布，开发可以自助执行数据库变更

·         2014年，为了满足阿里云用户对数据库管理安全、效率的需求，阿里云数据管理DMS发布，定位于个人数据管理云服务

·         2015年，为了解决阿里业务暴涨DBA支撑瓶颈问题，iDB4.0发布，第一次做到数据库研发全自助

·         2016年，为了解决业务数据库性能问题，数据库智能优化服务CloudDBA发布，定位于用户身边的数据库专家

·         2017年，为了将多年实践/经验/沉淀分享给更多人，阿里云数据管理DMS企业版（iDB对应云上产品）发布，提供完整的数据库研发全自助流程、企业级数据库安全管控等服务

今天，我们（准确说是我们的产品）要解决阿里20,000开发人员高效的结构设计、SQL审核和变更发布，要解决每周上万条SQL发布无慢SQL漏网，要解决每周百万次数据查询分析的权限控制和操作审计，因此在效率、性能和安全上，阿里数据库DevOps正面临巨大挑战。

 

3、解决方案

当你感觉痛苦的时候，正是你成长的时候，阿里数据库DevOps应运而生。

效率

数据库效率最终衡量体现在发布效率，而在发布前面还有结构设计、SQL设计、测试数据构建、库表同步、结构审核、SQL审核等工作，数据库发布自身也会细分成结构变更、数据订正和分库分表发布等。

阿里数据库DevOps在效率上的解决方案：全自助的数据库研发流程，覆盖上述数据库发布涉及的全部工作，如30+结构设计规范自动应用到开发结构设计中、多人设计冲突检测和DDL溯源、多环境的库表同步、百万级测试数据自助生成等等，最终让DBA无需参与具体项目的设计和评审，将主要精力投入到对业务架构理解，更加全局的看待业务和数据库的关系，促进企业效率最优。

效率解决方案涉及功能太多，这里仅以分库分表发布为例，希望大家能对全自助的数据库研发流程有所了解：

 


如果选择MySQL作为数据存储，随着业务增长，大多数企业都会遇到单表容量瓶颈，其中大表DDL性能问题最为严重。业界普遍解法是将单表拆成分表，分库分表使得容量不再是瓶颈，但给维护管理带来很大挑战。

面对1024、4096个分表，如何加字段就是首要解决问题，经常遇到执行过快导致性能卡顿、一次性全量执行风险不可控、异常任务中断等一系列问题，最终让分库分表方案实际效果大打折扣。

阿里数据库DevOps在物理分库分表基础上封装出逻辑库、逻辑表，所有DDL都在逻辑库、逻辑表上操作，而在物理分库分表上的具体执行动作由产品来保证，目前可以做到数据库锁检测、实例/库级并行、自动灰度、执行限速、任务暂停重试等细粒度控制。

 性能

数据库性能，抛开数据库类型/版本选择、内核优化、硬件选型等方面，我们看到对业务感知最明显、最关注就是SQL（准确说是慢SQL），如何从根源上解决慢SQL，而不是每次出问题时救火，是阿里数据库DevOps一直努力的方向。



在一条SQL被设计出来，到其成为慢SQL前，它需要通过审核，这时开发提交SQL审核后，会自动抽取SVN/GIT代码中SQL并识别变化部分，这时阿里数据库智能优化服务CloudDBA会对有变化的SQL进行诊断，先基于规则对select *、动态SQL等给出审核建议，然后对通过规则校验的SQL进行优化，给出索引建议，整个SQL审核流程由产品完成，开发最终会看到SQL审核报告，包含SQL改写建议、索引建议。

在大多数业务场景中，一次性优化相对容易些，如何做到持续优化？这就需要我们的优化流程能做到闭环，自动打通从采集->分析->建议->采纳->跟踪->评估整条链路，而不是靠DBA人肉串联。



数据库性能话题很大，比如上面提到的SQL上线前审核和优化闭环，还有运行中SQL优化、空间优化、锁优化、全量SQL、性能成本度量等等方面，我这里不做展开，大家可以在阿里云数据管理DMS数据库优化服务（入口：DMS登录数据库-性能）找到你需要的答案。

 安全

在数据库领域，可以说数据安全是一切的基础。而大多数企业数据库都会存在以下几种数据安全风险：

·         应用访问

·         主机访问

·         数据仓库

·         备份

·         员工访问

在企业初期，往往会关注在前四种的安全防护上，而忽略人的因素，但随着员工增多、角色增多，员工访问数据安全风险日益突显，而员工访问数据安全正是数据库DevOps要解决的重要课题。

阿里数据库DevOps从以下5大方面解决员工访问数据安全：

·         查询管控

·         变更管控

·         权限管控

·         数据分级

·         安全审计



每个大方面又细化出很多功能点，如权限管控就包含库/表/列细粒度控制、物理库/物理表/逻辑库/逻辑表权限、查询/导出/变更权限分类、到期提醒回收等功能点。

 

4、云上：数据管理DMS

上面介绍的阿里数据库DevOps，对应到云上产品：阿里云数据管理DMS。



 

数据管理DMS产品架构如下：



从产品架构图上可知， 数据管理DMS提供了企业版、高级版、免费版和移动版。

其中，阿里云数据管理DMS企业版为每个企业构建独有的数据库管理系统，包含每个企业独有的员工信息、流程、规则和元数据，如果企业研发人数大于20人，强烈推荐使用。



如果你是个人、创业团队或者小企业用户，我们推荐 阿里云数据管理DMS高级版，让你访问云端数据更安全。



另外，数据管理DMS最近还添加了新成员：移动版，一期支持云端数据管理，后续还会支持数据库诊断优化、数据库研发流程以及自建IDC数据库。

 

5、期待你的加入

10年走来，我们已经看到企业级数据库服务的未来，欢迎越来越多用户使用我们的服务，同时也欢迎越来越多伙伴加入我们，因为还有太多领域需要我们去深耕。

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