Google Cloud Spanner 和 Cloud SQL 有什么区别？

我是 GCP 堆栈的新手，所以我对列出的几种用于存储数据的技术感到非常困惑：

具体来说，我对 Cloud Spanner 和 Cloud SQL 之间的差异感兴趣。

从我目前的观点来看，我没有看到 Cloud SQL（底层带有 postgres）和 Cloud Spanner 之间有任何显着差异。我发现它的语法有点不同，但它没有回答我什么时候应该更喜欢这项技术而不是 spring cloud sql。

您能解释一下吗？

附注

我认为 Spring Cloud SQL 是一个由 google 管理的具有自动复制和水平可扩展性的传统数据库。

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它们在所做的事情（将数据存储在表中）方面没有太大区别。不同之处在于他们处理小规模和大规模数据的方式

当您需要处理大量数据并提高一致性和大量数据处理（每秒+100,000 次读/写）时，可以使用 Cloud Spanner。 Spanner 提供了更好的可扩展性和更好的 SLO。

另一方面，Spanner 也比 Cloud SQL 贵得多。

如果您只是想以便宜的方式存储客户的一些数据，但又不想面对服务器配置，Cloud SQL 是正确的选择。

如果您计划创建一个大型产品，或者您希望为您的应用程序（病毒式游戏/应用程序）的用户大幅增加做好准备，那么 Spanner 是正确的产品。

您可以在这篇官方论文

中找到有关Cloud Spanner的详细信息

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Cloud Spanner 和 Cloud SQL 之间的主要区别在于水平可扩展性+超过 10TB 数据的全局可用性。

Spanner 不适用于一般 SQL 需求，Spanner 最适合大规模机会。全球每秒写入数千次。全球范围内每秒读取 10,000 - 100,000 次。

如果不进行复杂的数据库分片，使用 NORMAL SQL / MySQL 很难实现上述容量。 Spanner 处理所有这些并允许 ACID 更新（这对于分片数据库来说基本上是不可能的）。他们通过超精确的时钟来管理冲突来实现这一目标。

简而言之，Spanner 不是针对 CRM 数据库，它更多的是针对组织内的海量全球数据。而且由于 Spanner 有点贵（与云 SQL 相比），因此项目应该足够大，以证明 Spanner 的额外成本是合理的。

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之前的答案是正确的，Spanner的主要优点是可扩展性和可用性。虽然您可以使用 Cloud SQL 进行扩展，但写入吞吐量存在上限，除非您进行分片——这可能是一个重大挑战，具体取决于您的用例。处理分片 SQL 是 Spanner 在 Google 内部解决的大问题。

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我想在之前的答案中补充一点，Cloud SQL 提供 MySQL 或 PostgreSQL 或 SQL Server 的托管实例，以及对 SQL 的相应支持。如果您从不同位置的 MySQL 数据库迁移，则不必更改查询可能是一个巨大的优势。

Spanner 有自己的 SQL 方言，尽管最近添加了对 PostgreSQL 方言子集的支持。