在當今數據驅動的時代，Facebook（現Meta）與亞馬遜（Amazon）作為全球科技巨頭，其海量、高并發、多元化的業務場景對數據處理與存儲提出了前所未有的挑戰。它們并非依賴單一的數據庫解決方案，而是構建了一套高度復雜、分層且自研與開源相結合的技術體系。本文將深入剖析這兩家公司如何構建其數據庫基礎設施，以及它們提供的數據處理和存儲服務。

一、Facebook：從單體到分布式，自研體系的演進

Facebook的業務核心是社交圖譜和實時互動，其數據特點是：關系復雜、寫操作頻繁、讀取需求極高且要求低延遲。

1. 核心存儲引擎：

• 早期階段： 最初依賴于開源的關系型數據庫MySQL。但面對指數級增長，Facebook對MySQL進行了深度定制和優化，例如開發了在線模式變更工具、構建了跨數據中心的復制架構，并將其作為許多核心業務（如用戶資料、帖子）的底層存儲。

• 自研突破——Tao： 為解決社交圖譜查詢的擴展性問題，Facebook開發了Tao，這是一個分布式的、最終一致性的圖形數據存儲系統。它作為緩存層位于MySQL之上，專門為讀取優化，能處理每秒數十億次的查詢，是支撐News Feed等功能的幕后英雄。

• 時序與日志數據： 對于監控、日志等時序數據，Facebook開發了Gorilla（內存時序數據庫）和其繼承者Beringei，實現了極高的壓縮率和查詢速度。后來，這部分需求也逐漸整合到更通用的系統中。

1. 大數據處理與分析棧：

• 批處理： Facebook是Apache Hadoop和Hive（其開發并開源）的早期重度使用者，用于海量數據的離線分析和機器學習訓練。

• 流處理： 為處理實時數據流，Facebook開發了Puma、Stylus等流處理系統，并最終將其經驗貢獻給了開源項目Apache Flink。

• 交互式查詢： 開發了Presto（已開源），這是一個分布式SQL查詢引擎，可以跨多種數據源（如HDFS、MySQL）進行快速的交互式分析。

1. 數據存儲服務化： 在內部，Facebook通過統一的配置與部署系統和服務發現框架，將各種數據庫和存儲系統（如MySQL、Tao、Memcache）以服務的形式提供給內部開發團隊，簡化了應用開發的復雜性。

二、亞馬遜：從內部需求到全球云服務

亞馬遜的數據挑戰來自兩方面：一是自身龐大的電商、物流、AWS和流媒體業務；二是其作為亞馬遜云科技（AWS） 的領導者，需要為全球客戶提供頂尖的數據服務。其路徑是從解決自身問題，到將解決方案產品化、服務化。

1. 核心業務數據庫的演進：

• 亞馬遜的電商平臺最初也基于傳統關系數據庫，但很快遇到了擴展瓶頸。這直接催生了其革命性的理念——去中心化服務架構。每個服務（如購物車、訂單）擁有自己的數據庫，通過API通信。

• 為此，亞馬遜開發了Dynamo（2007年論文發表），這是一個高可用、分區容忍的鍵值存儲系統，犧牲了強一致性以獲得極高的可用性和擴展性。Dynamo論文深刻影響了NoSQL運動，催生了Cassandra等項目。

• Aurora： 當亞馬遜自身和客戶仍需關系型數據庫的強大功能時，AWS推出了Amazon Aurora。它并非自用系統的直接開源，而是重新設計的一款云原生關系數據庫。它在商用硬件上構建，將計算與存儲分離，日志即數據庫，實現了高性能、高可用和自動擴展，同時與MySQL/PostgreSQL兼容。

2. AWS：全方位的數據處理與存儲產品矩陣
亞馬遜將內部經驗外化為全球領先的云數據服務，形成了完整的產品棧：

• 數據庫服務：

• 關系型： Aurora， RDS（托管MySQL/PostgreSQL等）。

• 鍵值/文檔： DynamoDB（Dynamo理念的產品化，全托管NoSQL）。

• 內存： ElastiCache（Redis/Memcached）。

• 圖數據庫： Neptune。

• 時序數據庫： Timestream。

• 大數據處理：

• 存儲基礎： S3（簡單存儲服務），對象存儲的事實標準，是數據湖的核心。

• 數據倉庫： Redshift，基于大規模并行處理（MPP）的云數據倉庫。

• 流處理： Kinesis，用于實時數據攝取和分析。

• ETL： Glue，無服務器數據集成服務。

• 交互式查詢： Athena，直接在S3上使用SQL查詢。

• 計算引擎： EMR（托管Hadoop/Spark/Flink等框架）。

三、核心理念與對比總結

• Facebook路徑： “問題驅動，自研優先”。從具體業務痛點（社交圖譜、實時Feed）出發，深度定制開源軟件，并大力投入自研專用系統（Tao, Presto），最終形成服務于自身龐大生態的、高度優化的混合技術棧。其重點在于應對自身超大規模的特定負載。
• 亞馬遜路徑： “服務解耦，產品反哺”。早期因電商擴展性需求催生了Dynamo等創新。其最大特色是將內部最佳實踐和前瞻性設計，通過AWS轉化為標準化、全托管的云服務產品。它不僅服務于自身，更構建了一個全球性的、可供任何規模企業使用的數據基礎設施市場。
• 共同點： 兩者都深刻理解“沒有銀彈”，采用多模數據庫策略；都極端重視可擴展性、可用性和成本效益；都大力發展了批流一體的數據處理能力；并通過服務化將數據基礎設施的復雜性對應用開發者隱藏。

總而言之，Facebook和亞馬遜的數據庫與數據處理體系，是其業務帝國得以運轉和擴張的基石。它們的實踐表明，在面對海量數據時，成功的策略是緊密結合業務需求，在通用與專用、開源與自研、集中與分布式之間做出精妙的權衡與創新，并最終通過工程化的服務交付，將數據的力量賦能給每一個開發者與用戶。