在当今数据驱动的时代，Facebook（现Meta）与亚马逊（Amazon）作为全球科技巨头，其海量、高并发、多元化的业务场景对数据处理与存储提出了前所未有的挑战。它们并非依赖单一的数据库解决方案，而是构建了一套高度复杂、分层且自研与开源相结合的技术体系。本文将深入剖析这两家公司如何构建其数据库基础设施，以及它们提供的数据处理和存储服务。
一、Facebook：从单体到分布式，自研体系的演进
Facebook的业务核心是社交图谱和实时互动，其数据特点是：关系复杂、写操作频繁、读取需求极高且要求低延迟。
- 核心存储引擎：
- 早期阶段： 最初依赖于开源的关系型数据库MySQL。但面对指数级增长，Facebook对MySQL进行了深度定制和优化，例如开发了在线模式变更工具、构建了跨数据中心的复制架构，并将其作为许多核心业务（如用户资料、帖子）的底层存储。
- 自研突破——Tao： 为解决社交图谱查询的扩展性问题，Facebook开发了Tao，这是一个分布式的、最终一致性的图形数据存储系统。它作为缓存层位于MySQL之上，专门为读取优化，能处理每秒数十亿次的查询，是支撑News Feed等功能的幕后英雄。
- 时序与日志数据： 对于监控、日志等时序数据，Facebook开发了Gorilla（内存时序数据库）和其继承者Beringei，实现了极高的压缩率和查询速度。后来，这部分需求也逐渐整合到更通用的系统中。
- 大数据处理与分析栈：
- 批处理： Facebook是Apache Hadoop和Hive（其开发并开源）的早期重度使用者，用于海量数据的离线分析和机器学习训练。
- 流处理： 为处理实时数据流，Facebook开发了Puma、Stylus等流处理系统，并最终将其经验贡献给了开源项目Apache Flink。
- 交互式查询： 开发了Presto（已开源），这是一个分布式SQL查询引擎，可以跨多种数据源（如HDFS、MySQL）进行快速的交互式分析。
- 数据存储服务化： 在内部，Facebook通过统一的配置与部署系统和服务发现框架，将各种数据库和存储系统（如MySQL、Tao、Memcache）以服务的形式提供给内部开发团队，简化了应用开发的复杂性。
二、亚马逊：从内部需求到全球云服务
亚马逊的数据挑战来自两方面：一是自身庞大的电商、物流、AWS和流媒体业务；二是其作为亚马逊云科技（AWS） 的领导者，需要为全球客户提供顶尖的数据服务。其路径是从解决自身问题，到将解决方案产品化、服务化。
- 核心业务数据库的演进：
- 亚马逊的电商平台最初也基于传统关系数据库，但很快遇到了扩展瓶颈。这直接催生了其革命性的理念——去中心化服务架构。每个服务（如购物车、订单）拥有自己的数据库，通过API通信。
- 为此，亚马逊开发了Dynamo（2007年论文发表），这是一个高可用、分区容忍的键值存储系统，牺牲了强一致性以获得极高的可用性和扩展性。Dynamo论文深刻影响了NoSQL运动，催生了Cassandra等项目。
- Aurora： 当亚马逊自身和客户仍需关系型数据库的强大功能时，AWS推出了Amazon Aurora。它并非自用系统的直接开源，而是重新设计的一款云原生关系数据库。它在商用硬件上构建，将计算与存储分离，日志即数据库，实现了高性能、高可用和自动扩展，同时与MySQL/PostgreSQL兼容。
2. AWS：全方位的数据处理与存储产品矩阵
亚马逊将内部经验外化为全球领先的云数据服务，形成了完整的产品栈：
- 数据库服务：
- 关系型： Aurora， RDS（托管MySQL/PostgreSQL等）。
- 键值/文档： DynamoDB（Dynamo理念的产品化，全托管NoSQL）。
- 内存： ElastiCache（Redis/Memcached）。
- 图数据库： Neptune。
- 时序数据库： Timestream。
- 大数据处理：
- 存储基础： S3（简单存储服务），对象存储的事实标准，是数据湖的核心。
- 数据仓库： Redshift，基于大规模并行处理（MPP）的云数据仓库。
- 流处理： Kinesis，用于实时数据摄取和分析。
- ETL： Glue，无服务器数据集成服务。
- 交互式查询： Athena，直接在S3上使用SQL查询。
- 计算引擎： EMR（托管Hadoop/Spark/Flink等框架）。
三、核心理念与对比总结
- Facebook路径： “问题驱动，自研优先”。从具体业务痛点（社交图谱、实时Feed）出发，深度定制开源软件，并大力投入自研专用系统（Tao, Presto），最终形成服务于自身庞大生态的、高度优化的混合技术栈。其重点在于应对自身超大规模的特定负载。
- 亚马逊路径： “服务解耦，产品反哺”。早期因电商扩展性需求催生了Dynamo等创新。其最大特色是将内部最佳实践和前瞻性设计，通过AWS转化为标准化、全托管的云服务产品。它不仅服务于自身，更构建了一个全球性的、可供任何规模企业使用的数据基础设施市场。
- 共同点： 两者都深刻理解“没有银弹”，采用多模数据库策略；都极端重视可扩展性、可用性和成本效益；都大力发展了批流一体的数据处理能力；并通过服务化将数据基础设施的复杂性对应用开发者隐藏。
总而言之，Facebook和亚马逊的数据库与数据处理体系，是其业务帝国得以运转和扩张的基石。它们的实践表明，在面对海量数据时，成功的策略是紧密结合业务需求，在通用与专用、开源与自研、集中与分布式之间做出精妙的权衡与创新，并最终通过工程化的服务交付，将数据的力量赋能给每一个开发者与用户。
