云服务器
阿里云的云数据库PolarDB和RDS（Relational Database Service）都是托管式数据库服务，但它们在架构设计、性能、扩展性及适用场景上有显著区别。以下是主要差异的对比：
1. 架构设计
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RDS：
- 基于传统主从架构（如MySQL、PostgreSQL、SQL Server等开源或商业数据库引擎）。
- 计算与存储耦合，主节点处理读写，只读实例复制主节点数据（异步/半同步）。
- 存储空间需提前预分配，扩容时可能需停机。
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PolarDB：
- 计算与存储分离的架构，计算节点（读写/只读）共享同一份分布式存储（基于SSD或高性能盘）。
- 采用共享存储，读写节点和只读节点数据强一致（通过RDMA网络低延迟同步）。
- 存储按需自动扩展，无需手动扩容。
2. 性能与扩展性
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RDS：
- 读写性能受限于单节点资源（CPU/内存/磁盘IOPS）。
- 只读实例需复制完整数据，增加主节点负载，扩展性有限。
- 垂直扩展（升级配置）需停机，水平扩展（只读实例）有延迟。
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PolarDB：
- 读写性能更高：计算节点无存储负担，支持更高并发。
- 秒级扩展：只读实例可快速添加（分钟级），且不复制数据（直接访问共享存储）。
- 存储自动扩容：无需干预，按实际使用量计费（如PolarDB MySQL版存储上限可达100TB）。
3. 高可用与容灾
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RDS：
- 依赖主备切换，备节点数据同步可能存在延迟。
- 跨可用区（AZ）部署需手动配置，故障恢复时间较长（分钟级）。
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PolarDB：
- 多节点共享存储，故障切换更快（秒级），数据零丢失。
- 默认支持多可用区部署，高可用性更强。
4. 成本
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RDS：
- 按固定配置计费（计算+存储），适合中小规模业务，成本相对较低。
- 存储扩容可能产生额外费用。
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PolarDB：
- 计算节点和存储独立计费，适合高频读写、弹性需求场景。
- 存储按实际使用量收费，长期来看可能更经济（尤其对大规模数据）。
5. 适用场景
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RDS：
- 中小型应用，需求稳定，预算有限。
- 兼容特定数据库引擎（如SQL Server、MariaDB等）。
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PolarDB：
- 高并发、大数据量：如电商、游戏、IoT等业务。
- 弹性扩展需求：突发流量或周期性负载波动。
- 企业级应用：需高可用、低延迟读写的场景。
6. 兼容性与生态
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RDS：
- 支持多种数据库引擎（MySQL、PostgreSQL、SQL Server等），兼容传统应用。
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PolarDB：
- 提供多引擎兼容（如PolarDB MySQL、PostgreSQL、Oracle兼容版），但部分高级功能需适配。
总结对比表
| 特性 | RDS | PolarDB |
|---|---|---|
| 架构 | 主从架构，计算存储耦合 | 计算存储分离，共享存储 |
| 扩展性 | 有限（需复制数据） | 秒级扩展只读节点，存储自动扩容 |
| 性能 | 依赖单节点资源 | 更高并发，低延迟读写 |
| 高可用 | 分钟级切换 | 秒级切换，多AZ强一致 |
| 成本 | 预付费，较低初始成本 | 按需计费，适合弹性场景 |
| 最大存储 | 取决于引擎（通常几TB） | 高达100TB（MySQL版） |
| 典型场景 | 中小规模稳定业务 | 大规模、高并发、弹性需求 |
选择建议
- 选择 RDS：业务规模小、预算有限、需兼容特定数据库引擎。
- 选择 PolarDB：数据量大、需弹性扩展、追求高性能与高可用性。
PolarDB尤其适合云原生环境，而RDS更适合传统数据库迁移上云的平滑过渡。