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MySQL 常用 OLTP 业务环境，一般会使用比较好的硬件资源来提供对外服务。现在 MySQL 数据对外提供的数据动不动好几个 T 也是正常的。在很多业务中，数据有较强的生命周期，在线一段时间后，可能就是失去业务意义，如：
这类工作是 DBA 提出归档方案，由开发人员提出对哪些数据可以归档，规范后可以借助于自动化的执行完成。
现在常见的归档方式一般分成两大类：MySQL & MariaDB，核心工具是：pt-archive 或是解析 binlog 获取归档的数据。
这类方案中，一般是通过购买 PC 机，通常是大容量（50T左右），大内存机型，可以跑实例，来对线上的生产库进行归档。甚至是备份同步。这种场景是最常见的。甚至见到在线下建一个主从，对 PolarDB 进行归档对外提供线下内网查询。
该方式的优点：
当然这种归档服务也有以下的缺点：
MariaDB 推出一个实验特性：S3 engine 该引擎有较高的较压缩能力，基本也保持了 MySQL 的使用习惯。归档流程：先写 InnoDB，然后 alter table tb_name engine=s3;
该方案的优点：
该方案的缺点：
那么现在有没有更完美的方案呢？这里给大家给推荐云原生数仓 Databend
Databend 架构及介绍
Databend 是一个使用 Rust 研发、开源、完全面向云架构的新式数仓，提供极速的弹性扩展能力，致力于打造按需、按量的 Data Cloud 产品体验。具备以下特点：
Databend 设计上的原则：
1.No Partition
2.No index（Auto Index）
3.Support Transaction
4.Data Time travel/Data Zero copy clone/Data Share
5.Enough Performance/Low Cost
支持 MySQL，Clickhouse，SQL Over Http 三种方式的处理。
安装方式参考：https://databend.rs/doc/deploy
安装及使用中如果遇到问题，请添加 Wx: 82565387 获得支持。
支持 jdbc, python, golang 进行 insert 写入，推荐阅读：https://databend.rs/doc/develop
如果要使用 insert 写入，建议使用 Bulk insert 增加批量写入。这个使用上和 MySQL 没有什么区别，所以这里就不过多介绍了。
Streaming load 语法参考：https://databend.rs/doc/load-data/local
从上面图上可以看到 81 G 的文件，近 2 亿数据导入 Databend 只需要 3 分钟多一点。
另外现在 Databend 也支持直接读取压缩文件。例如：
读取压文件这块只是功能上跑通，但性能上不是最佳的方式，同样的数据使用压缩文件读取，现在大概需要 13 分钟，这个后续应该有不少空间可以提升。
基于 stage 写入
Stage 可以理解 Databend 的一个网盘管理功能。具体语法参考：https://databend.rs/doc/load-data/stage
在以上 PPT 中展示了 stage 的创建，文件上传，文件查看，通过 copy into 的命令可以把 Stage 的文件直接加载到 Databend 的表中。
对于需要考虑 MySQL 归档的场景，建议可以考虑使用 Databend 加对象存储来替代，这样的方式的优点：
Databend 现在对象存储支持：AWS S3, Azure, 阿里云，腾讯云，青云，金山云以及 minio，ceph 等设备。同时 Databend 的计算能力惊力，如果需要分析，可以直接 Databend 直接进行计算。
利用 Databend 可以帮着用更方便的使用好云上的资源，让用户可以获得足够的性能及较低的成本。如果你对该方案有兴趣了解更多，也可以添加 v 信：82565387 进行交流。
Databend 是一款开源、弹性、低成本，基于对象存储也可以做实时分析的新式数仓。期待您的关注，一起探索云原生数仓解决方案，打造新一代开源 Data Cloud。
