本文提供 Azure 架構中心中所述的 Azure 資料庫解決方案概觀。
Azure 資料庫解決方案包括傳統關係資料庫管理系統 (RDBMS) 和巨量資料解決方案。
RDBMS 工作負載包括線上交易處理 (OLTP) 和線上分析處理 (OLAP) 。 組織中的多個來源的資料可以合併到資料倉儲中。 您可以使用擷取、轉換和載入 (ETL) 程式來移動和轉換來源資料。
巨量資料架構的設計目的是要處理大型或複雜資料的擷取、處理和分析。 巨量資料解決方案通常牽涉到大量的非關聯式資料，傳統 RDBMS 系統不適合儲存。 這種類型的資料庫稱為 NoSQL (不只稱為 SQL) 。
本文提供資源來瞭解 Azure 資料庫。 其概述實作符合您需求的架構的路徑，以及設計解決方案時要牢記的最佳做法。
有許多架構可供您從 中繪製，以因應您的資料庫需求。 我們也提供解決方案概念供您建置，其中包含所需所有元件的連結。
瞭解 Azure 上的資料庫
如果您不熟悉 Azure 上的資料庫，最好的起點是 Microsoft Learn。 此免費線上平臺提供實作學習的影片和教學課程。 Microsoft Learn 提供以您的工作角色為基礎的學習路徑，例如開發人員或資料分析師。
您可以流覽 Azure 資料模組，或使用此學習路徑來瞭解Azure SQL基本概念。
以下是一些您可能會發現有用的 Learn 課程模組：
生產環境的路徑
若要尋找有助於處理關聯式資料的選項，請考慮下列資源：
- 若要瞭解從多個來源收集資料的資源，以及如何在資料管線內套用資料轉換，請參閱 擷取、轉換和載入 (ETL) 。
- 若要瞭解線上分析處理 (OLAP) ，這會組織大型商務資料庫並支援複雜的分析，請參閱 線上分析處理。
- 線上交易處理系統會在發生時記錄商務互動。 如需詳細資訊，請參閱 線上交易處理 (OLTP) 。
非關係資料庫不會使用資料列和資料行的表格式架構。 如需詳細資訊，請參閱 非關聯式資料和 NoSQL。
若要瞭解 Data Lake，其會以原生原始格式保存大量資料，請參閱 Data Lake。
巨量資料架構可以處理對傳統資料庫系統而言太大或太複雜的資料擷取、處理和分析。
- 如需詳細資訊，請參閱巨量資料架構。
- 若要瞭解如何設計擴充資料的系統，請參閱 建置適用于大量資料的可調整系統。
- 若要深入瞭解 Azure Databricks，這是適用于巨量資料分析和 AI 解決方案的 Apache Spark 型分析服務，請參閱 監視 Azure Databricks。
混合式雲端是結合公用雲端和內部部署資料中心的 IT 環境。 如需詳細資訊，請參閱 將內部部署資料解決方案延伸至雲端。
Azure Cosmos DB 是適用於現代化應用程式開發的完全受管理 NoSQL 資料庫服務。 如需詳細資訊，請參閱 Azure Cosmos DB 資源模型。
若要深入瞭解將資料傳送至 Azure 和從 Azure 傳輸資料的選項，請參閱 將資料傳送至 Azure 和從 Azure 傳輸資料。
最佳做法
在設計解決方案時檢閱這些最佳做法。
| 最佳做法 | 說明 |
|---|---|
| 資料管理模式 | 資料管理是雲端應用程式的重要元素。 這會影響大部分的品質屬性。 |
| 使用 Azure Cosmos DB 的交易式寄件匣模式 | 瞭解如何使用交易式輸出箱模式進行可靠的傳訊和保證事件傳遞。 |
| 使用 Azure Cosmos DB 來全域散發資料 | 若要達到低延遲和高可用性，某些應用程式必須部署在接近其使用者的資料中心。 |
| 使用作業的最佳資料存放區 | 挑選最適合您資料的儲存體技術，以及了解使用方式。 |
| Azure Cosmos DB 的安全性 | 安全性最佳做法有助於防止、偵測及回應資料庫缺口。 |
| 安全資料解決方案 | 解決雲端中資料增加的協助工具問題，以及如何保護資料。 |
| Azure Cosmos DB 中具有時間點還原的連續備份 | 瞭解 Azure Cosmos DB 時間點還原功能。 |
| 使用 Azure Cosmos DB 達到高可用性 | Azure Cosmos DB 提供多個功能和設定選項，以達到高可用性。 |
| Azure SQL Database 的高可用性和 SQL 受控執行個體 | 資料庫不應該是您架構中的單一失敗點。 |
Azure SQL資料庫安全性基準
安全性是任何資料庫解決方案的重要部分。
技術選擇
有許多選項可供技術與 Azure 資料庫搭配使用。 這些文章可協助您為需求選擇最佳技術。
- 在 Azure 中選擇分析資料存放區
- 在 Azure 中選擇資料分析技術
- 在 Azure 中選擇批次處理技術
- 在 Azure 中選擇巨量資料儲存技術
- 在 Azure 中選擇資料管線協調流程技術
- 在 Azure 中選擇即時訊息擷取技術
- 在 Azure 中選擇搜尋資料存放區
- 在 Azure 中選擇串流處理技術
使用資料庫保持最新狀態
請參閱 Azure 更新 ，以使用 Azure 資料庫技術保持最新狀態。
相關資源
這些架構會使用資料庫技術。
以下是一些其他資源：
- Azure 中資料管理與分析的 Adatum Corporation 案例
- Azure 中資料管理與分析的 Lamna Healthcare 案例
- 優化SQL Server實例的管理
- 處理自由格式文字以供搜尋之用
- 在 Azure 中進行資料管理與分析的 Relecloud 案例
- 將 CSV 和 JSON 檔案用於資料解決方案
範例解決方案
這些解決方案概念是您可以適應需求的一些範例方法。
類似的資料庫產品
如果您熟悉 Amazon Web Services (AWS) 或 Google Cloud，請參閱下列比較：
下一步
如需詳細資訊，請參閱 Azure 資料架構指南 。