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背景
随着业务复杂程度的提高、数据规模的增长，越来越多的公司选择对其在线业务数据库进行垂直或水平拆分，甚至选择不同的数据库类型以满足其业务需求。原本在同一数据库实例里就能实现的SQL查询，现在需要跨多个数据库实例才能完成。业务的数据被“散落”在各个地方，如何方便地对这些数据进行汇总关联查询，已经成为困扰用户的一大难题。
针对这类问题，传统的解决方案需要用户提前将所有实例的数据提前汇集到同一处，然后再做离线查询分析。为此，用户需要维护数据迁移链路，购买机器资源存储汇集起来的数据，付出大量的资源和运维成本。不仅如此，数据迁移也意味着数据延迟，刚刚产生的在线业务数据，需要“等一会”甚至“等一天”才能去做分析，无法满足实时性需求。
为了解决跨数据库实例及时查询的难题，推出了跨实例查询服务。
什么是跨实例查询服务
跨实例查询服务为不同环境下的在线异构数据源，提供及时的关联查询服务。不论数据库是MySQL、SQLServer、PostgreSQL还是Redis，不论数据库实例部署在哪个阿里云region，无需数据汇集，仅通过一条SQL就能实现这些数据库实例之间的关联查询。
不仅如此，数据库实例也可以部署在不同的资源环境中，除了RDS之外，我们也支持ECS上的自建数据库、具有公网ip的自建数据库、用户本地IDC自建数据库、甚至是部署在其他云厂商的数据库。
功能特性
在线数据及时查询
目前大多数数据分析的解决方案需要将 OLTP 数据库的数据导出至离线数据系统再进行分析，但这种方案很难满足实时性的要求，同时在数据导出至离线系统时也存在数据丢失的风险。
DMS的跨实例查询服务，无需用户迁移任务，直接编写一条SQL，就能实现多个在线数据库的直接关联分析。由于无需数据同步，降低了业务架构的复杂性，同时也大大节省用户持有离线计算资源的预算和运维成本。
DBLink
熟悉Oracle的人应该知道，我们可以在当前登录的Oracle上，建立一个DBLink指向另一个远程的Oracle数据库表。在跨实例查询服务中，我们重新定义了DBLink的概念，它是一个指向用户的任意数据库实例的虚拟连接，是数据库实例的别名。例如，对于MySQL来说，DBLink和ip/port一一对应。借助DBLink，即可实现对任意数据源的SQL访问。
支持多种关系型数据库
目前已支持MySQL、SQLServer、PostgreSQL等多种关系型数据库。
支持SQL方式访问NoSQL
除了关系型数据库之外，跨实例查询还支持以SQL方式访问Redis等NoSQL数据库。由于支持了SQL语法，也可以实现RDBMS和NoSQL之间关联查询。是的，你没看错，一条SQL就能实现MySQL和Redis之间的关联查询。
支持跨地域以及混合云查询
企业发展到一定阶段，用户量、业务量不断攀升，原来的单机房容量已经不能满足业务发展的需求，再结合容灾、高可用等因素，通常会选择跨region部署，也叫单元化部署。同时，不少企业也需要将业务拓展到海外，通过本地就近部署，为国外用户提供更好的体验。类似这种水平拆分带来的问题就是，如何对全局的业务数据进行统一的汇总关联查询。
借助DMS跨实例查询服务，无论您的数据库实例部署在阿里云的哪个region，无需跨region的数据迁移，即可实现所有region数据的统一查询。
除了阿里云RDS，我们也支持用户部署在阿里云ECS上的各种数据库。不仅如此，如果您的数据库部署在本地IDC机房，甚至其他云厂商，都可以通过跨实例查询服务，实现这些混合云场景的跨实例关联查询。
跨实例数据导入导出
insert into b select * from a；
跨实例查询服务的出现，打破了实例与实例之间数据导入导出的边界。它可以将数据从一个MySQL实例的表导出到另外一个MySQL实例的表中；也可以将SQLServer表和PostgreSQL表关联查询的结果，导出到MySQL实例的表中，就是这么灵活。
兼容标准SQL
通过标准的SQL语句，即可实现跨实例查询。同时跨实例查询服务高度兼容MySQL，支持MySQL协议，以及各种常用函数和语法。您可通过JDBC/ODBC驱动连接到跨实例查询服务；也可以使用各种MySQL GUI工具来管理各种数据源；当然，您也可以在上直接使用。
Serverless架构
跨实例查询是无服务器化的在线数据库关联查询服务。用户无需预购计算资源、无需维护资源、没有运维和升级成本，随时随地使用。
高性能低延迟
跨实例查询服务底层基于强大的MPP计算引擎，持续不断地对SQL查询进行优化，包括pushdown、join算法、执行计划缓存、Meta缓存、本地调度、连接池等技术。目前单表查询以及跨实例的多表关联查询，都能在毫秒级完成。
技术架构
用户可以在应用程序中，直接使用MySQL JDBC驱动连接跨实例查询服务，进行跨实例查询。当然，我们也提供了，直接输入SQL即可执行。
应用场景
垂直拆分后的跨数据库查询
某电商公司原先将会员、订单、商品等数据都存放在一个数据库实例中，但业务发展迅猛，访问量极速增长，导致数据库容量及性能遭遇瓶颈，因此用户决定对架构进行垂直拆分，将会员、商品、订单数据垂直拆分至三个数据库实例中。此时业务上需要展示某个品类商品的售卖订单量，原本在同一数据库里的查询，要变成跨两个数据库实例的查询。业务上要怎么进行关联查询？
用户首先想到的方法是，对现有业务代码进行重构，分别从两个数据库查询数据，然后在业务代码中进行join关联。那么问题来了，如果采用这个解决方案，业务上那么多查询改造起来，拆分难度极大，操作起来过于复杂。跨库join操作又没有非常高效的办法，需要从各个业务库迭代查询，查询效率也会有一定影响。
我们发现用户遇到的其实就是典型的跨实例查询问题。目前，阿里云DMS跨实例查询服务已经支持跨多个数据库实例的SQL查询的能力，用户利用一条SQL即可解决上述难题。不仅能够满足“跨库Join”这一核心诉求，还能极大地简化用户的技术方案。
水平拆分后的跨数据库查询
某酒店在多个城市都有对应的门店，其数据库在每个城市也会单独部署一套，业务上有对多个城市全局数据查询的诉求。同样，现在越来越多的互联网行业开始引入单元化架构，在每个城市会单独部署机房和数据库，进行多单元数据汇总查询的需求也越来越强。
为了满足云上这些跨单元、跨region的数据库查询需求，跨实例查询服务打通region之间的屏障，用户通过一条SQL就能实现这些需求。
异构数据库的关联查询
某公司考虑成本和未来可扩展性，正在将业务数据从SQLServer迁移到MySQL上。在这期间，必然存在某些业务子系统仍然在SQLServer上，另外一些业务子系统已经全部迁移到MySQL上，这时两个子系统之间的联合查询，就可以借助阿里云的跨实例查询服务实现。不仅如此，在迁移过程中，还可以通过跨实例查询服务，来校验SQLServer和MySQL上的数据是否一致。
混合云场景的关联查询
某游戏公司，由于各种原因，同时保有阿里云、腾讯、UCloud、AWS等环境的数据库实例，同时在自己自建的IDC也部署了部分数据库。业务的数据如此分散，单是统计一下当前游戏在线用户数，都要分别到各个环境去查询一遍再做汇总。借助阿里云跨实例查询服务，一条SQL就能实现跨云厂商和IDC之间的关联查询。
小结
阿里云DMS（数据管理）跨实例查询服务，不仅覆盖了异构数据源关联查询的场景，还解决了跨region、跨云的数据库关联查询的难题。不仅如此，我们对查询性能进行了大幅优化，使得大部分查询能在毫秒级完成。用户无需通过数据汇集，即可通过标准的SQL实现跨实例的交叉查询。
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