Archivage de données dans Amazon RDS pour MySQL, Amazon RDS pour MariaDB et compatible avec Aurora MySQL - AWS Conseils prescriptifs
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Archivage de données dans Amazon RDS pour MySQL, Amazon RDS pour MariaDB et compatible avec Aurora MySQL

Shyam Sunder Rakhecha, Abhishek Karmakar, Oliver Francis et Saumya Singh Amazon Web Services (AWS)

avril 2023(historique du document)

La nécessité d'archiver des données historiques peut découler de différents cas d'utilisation. Votre application a peut-être été conçue sans fonctionnalité d'archivage et la croissance de votre activité au fil du temps peut se traduire par de grandes quantités de données historiques. Cela entraîne inévitablement une dégradation des performances. Vous pouvez également conserver des données historiques en raison des exigences de conformité au sein de votre organisation.

Ce guide explique comment archiver vos données historiques dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) avec un impact minimal sur votre application et comment récupérer les informations archivées lorsque vous en avez besoin.

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Ce guide décrit différentes approches pour archiver des données historiques à partir de grandes tables dans Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) pour MySQL, Amazon RDS pour MariaDB et l'édition compatible Amazon Aurora MySQL sur le cloud Amazon Web Services (AWS). Dans ce guide, vous allez apprendre à archiver à la fois des données de tables partitionnées et des données qui ne sont pas partitionnées et qui résident dans des tables volumineuses. Vous pouvez mettre en œuvre les approches présentées dans le guide pour réduire la taille de vos données en temps réel tout en conservant les données historiques importantes pour une analyse plus approfondie.

L'archivage régulier des données de vos tables réduit le nombre de données actives dans vos tables, ce qui accélère les lectures et les écritures et améliore les performances de votre application. L'archivage régulier des données s'inscrit dans les piliers de l'excellence opérationnelle et de l'efficacité des performances duFramework bien architecturé. Lorsque vous déplacez d'anciennes données vers Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) et que vous nettoyez vos données archivées dans votre instance Amazon RDS ou dans un cluster compatible Aurora MySQL, vous pouvez économiser sur les coûts de stockage. Cela correspond au pilier de l'optimisation des coûts et vous permet d'éviter des coûts inutiles sur AWS.