您的业务适合哪种数据库，真的知道吗？
互联网+、人工智能、物联网等新兴技术的迅猛发展，让如何处理大量、复杂、多变的数据问题再次浮出水面，成为新时代企业用户面临的技术挑战之一。
关系型数据库（RDS）历来是处理数据的一大能手，但非关系型数据库（NoSQL）凭借其从容应对数据存 / 取 / 读 /写难题的优越性，飞快成长为数据库家族的重要分支。这不，华为云 NoSQL 数据库DDS 站在时代风口，也推出了性能领跑市场的三节点副本集功能，主节点 + 备节点+ 隐藏节点，整合备份、扩容功能，实现数据库高可用。
在介绍 DDS 之前，我们不妨先问大家一个问题，面对市场上琳琅满目的数据库引擎，选择RDS 还是 NoSQL，您真的知道自己的业务适合哪种数据库吗？
事实上，用户在数据库选型时，需要从自身业务架构、业务数据量、数据类型、甚至团队成员的业务能力等多角度平衡，考量到底应该选择何种数据库。相较 RDS 强调关系二字、注重事务一致性的特点而言，NoSQL属于强场景相关的数据库，更加强调扩展和性能问题。以 NoSQL 核心技术代表的MongoDB 为例：
MongoDB 提供二级索引、文件存储、地址位置运算、聚合运算、map reduce 等独特功能，结构简单、支持并行工作。自由添加新节点解决复杂横向扩展问题；且自由的架构模式让字段添加删除更从容、开发更敏捷。因此 MongoDB也以性能卓越著称，对数据灵活的适用性更让其称霸全球 NoSQL 数据库。
关系型数据库（RDS）架构
非关系型数据库（NoSQL）架构
选好数据库，高效又省钱！
华为云文档数据库服务（Document Database Service，简称 DDS），是基于华为高性能存储，完全兼容 MongoDB 协议，提供安全，可靠，高可用，弹性伸缩的 NoSQL 数据库服务。提供一键部署，弹性扩容，容灾，备份，恢复，监控等全方位文档数据库解决方案，支持副本集（ReplicaSet）和分片集群（Sharding）两种部署架构。
DDS 服务部署示意图
DDS 100%兼容 MongoDB，提供原生 MongDB 非结构化数据模型、支持多样的数据类型、及强大的数据查询能力，且云数据库 DDS 具备实例创建、备份恢复、日志管理、参数管理、一键式恢复到新实例等功能，让实例管理更便捷。提供防SQL 注入的运维运营安全、防 DDoS 攻击、SSL、DBSS 的服务安全、安全组、VPC基础设施安全等多重安全策略；提供 50 余项监控指标、保存数据长达1个月的可视化实时监控。支持普通 IO /高 IO /超高 IO多种存储类型，数据可靠性99.99999%（7个9），高性能存储更可靠。
此外，DDS 基于分片构建集群的部署架构，提供shard（分片）、mongos（代理）、config（配置）三个组件。用户可通过设置 mongos 和 shard 个数和配置，构建不同服务能力集群。支持扩容 mongos/shard 节点，支持扩容数据库存储空间，完美实现TB级数据需求，轻松实现横向扩展计算能力、横向扩展存储能力、从容应对数据峰值压力。
最值得一提的，当属本次上线的三节点副本集功能。三节点副本集由主节点（primary）、备节点（secondary）、隐藏节点（Hidden）共同组成，任何一个节点发生故障，业务都将快速自动切换到其他节点，且系统自动同步数据，可提供极高的业务可用性保障。
基于华为最新一代服务器平台（全线CPU V5系列）上对 DDS 副本集版进行性能测试， 在 1000w 数据量、100%插入 / 混合读写 50%读 /50% Update、100%读等常见场景下，各种规格的性能表现均领先友商 20%以上。
选对数据库到底有多重要？看看新奥特云视科技的现身说法：
北京新奥特云视科技，是一家领先的视频云技术服务商。在今年的两会期间，新奥特云视要为重庆台、云南台、江苏台三个省级电视台提供新闻报道服务，包括媒体传播和视频直播等内容。千台采集设备，180,000 分钟视频直播，30,000小时视频存储，3000 万用户在线观看，涉及存储、响应速度 /读写性能等数据，因此对数据库的能力要求主要集中在读写分离、存储、扩容上。
综合考虑后，新奥特云视选择与华为云携手合作，基于华为云文档数据库服务DDS，采用了创新的融合新闻报道服务平台模式，协同传统媒体与新媒体之间生产能力，形成统一的联动机制，有效地形成文件流程化的内容交换，实现资源共享和效率提升。方案助推新奥特云视的业务能力提升20%，扩容效率提升 50%，共节约 70%的运维成本。
有如下五大业务场景之一？您需要一个文档数据库
如果您的数据属于TB 级别的大型分布式部署；或者GB 级别小型集群部署，但对成本敏感，您真的需要一个文档数据库。说法有点抽象？那么比如：
内容管理系统——弱数据结构的特点，让 DDS 能够灵活支持新加入的数据类型，就像新奥特云视。
大数据分析——大数据行业需要应对 TB 级数据，有较强数据存储、实时查询、动态分析需求。且大数据场景下，还需要满足业务在线数据实时写入数据库、大数据计算分析、分析结果反馈等实时查询、动态分析的需求。因此推荐DDS，可以自己写查询语句或脚本，将请求都分发到 MongoDB 上完成。
物联网——物联网智能终端需要进行多样化的数据采集，且需要存储设备日志信息，并对这些信息进行多维度分析。因此物联网业务增长快，数据量大，访问量增长迅速，要求数据存储具备水平扩展，数据库具备高性能。DDS 对高 QPS 应用有很好的支持，同时 MongoDB 的 sharding 架构可以快速进行水平扩展，灵活应对应用变化，故推荐。
移动应用——移动互联网应用多数需要采集用户地理位置信息，并对这些地理信息进行查询和分析。DDS 拥有强大的索引支持，地理位置索引可用于构建各种O2O 应用、文本索引解决搜索的需求、TTL 索引解决历史数据自动过期需求。
游戏——游戏产品有较强的用户信息，包括用户装备、积分等存储需求，且需要较强的高并发能力。DDS 内嵌文档可以避免 join的使用，降低应用开发复杂性，灵活的 schme 支持，方便快速开发迭代。
