阿里云 PolarDB 和 AWS Aurora 的区别在哪里？
一、引言
在云计算时代，传统关系型数据库面临弹性不足、扩展性受限和高运维成本的挑战。阿里云PolarDB和AWS Aurora作为中美两大云厂商的旗舰级云原生数据库产品，通过计算存储分离架构重塑了数据库的服务模式。虽然两者都宣称提供超越传统MySQL五倍以上的性能，但其在设计哲学、实现路径和适用场景上存在显著差异。理解这些差异有助于企业根据自身技术栈、业务特征和成本模型做出最优选择。
二、PolarDB与Aurora概述
阿里云PolarDB是阿里云自研的第三代云原生关系型数据库，采用存储计算分离+共享存储架构，完全兼容MySQL和PostgreSQL。其核心创新在于基于RDMA网络和自研文件系统PolarFS，实现存储层的极致性能和数据一致性保障。
AWS Aurora是亚马逊推出的云原生数据库服务，同样采用计算存储分离架构，最大特点是“日志即数据库”理念。Aurora的创新在于数据库引擎与分布式存储层的深度集成，通过仅重做日志下推和Quorum协议，实现高性能和高可用。
尽管两者都基于云原生理念构建，但PolarDB更注重硬件协同优化与架构开放性，而Aurora则强调服务闭环与生态绑定。
三、核心架构差异对比
1. 存储层设计哲学
Aurora：采用六副本跨可用区部署，通过Quorum协议（4/6写入成功即确认）保证数据一致性。其创新点在于存储层具备redo日志到InnoDB页的转换能力，计算节点仅需传输日志，大幅减少网络I/O。
PolarDB：通过PolarFS分布式文件系统管理数据，采用三副本+Parallel-Raft协议保障一致性。其优势在于利用RDMA网络和3D XPoint等新硬件，实现微秒级延迟。
2. 网络与性能优化
Aurora优化网络传输量而非底层协议，其优势在于减少约90%的网络I/O，使吞吐量达到原生MySQL的5倍。
PolarDB直接优化网络栈，基于RDMA实现用户态网络协议，避免内核切换开销。实测显示其性能可达Aurora的1.2倍，尤其在低延迟场景优势明显。
3. 生态兼容性与版本跟进
PolarDB强调与开源社区同步，支持快速跟进MySQL新特性，减少代码分支带来的技术债务。
Aurora与AWS生态深度绑定，版本更新相对谨慎，这可能影响对新数据库特性的支持速度。
四、应用场景选择指南
| 选择PolarDB的典型场景 | 选择Aurora的典型场景 |
| · 高性能需求场景：金融交易、实时推荐等对延迟敏感的应用，PolarDB的RDMA网络可提供微秒级延迟。 | · AWS生态集成：已深度使用AWS服务（如S3、Lambda）的企业，Aurora可无缝集成。 |
| · 大规模读扩展：需要多达16个只读节点的场景，PolarDB的共享存储架构支持快速添加只读实例。 | · 全球化部署：需要跨区域部署的业务，Aurora Global Database可提供跨域复制和快速故障转移。 |
| · 混合部署环境：计划或多云部署的企业，PolarDB的开源友好性有助于减少供应商锁定。 | · 运维简化优先：追求极致运维简化的团队，Aurora的全托管服务可大幅降低管理负担。 |
五、总结
PolarDB和Aurora代表了云原生数据库的两种优秀但不同的实践路径。PolarDB更像”精工锻造的性能猛兽”，通过硬件深度优化追求极致性能；Aurora则似”生态整合的艺术大师”，通过架构创新实现服务闭环。
