# `PARAMETER::` 解决方案 1：云中的多个数据库与 ETL 任务
+ 过时数据（非实时数据）用于分析任务
+ 难以升级数据库管理系统（DBMS）
+ 不是真正的 Online DDL 操作

![`smart`](./student-guide/diagram/CaseStudyGamingCompanyBGen1_aa_001_20230328.png)
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多个 Amazon Aurora RDS 实例用于进行事务查询，而单个 Amazon Redshift 数据库用于执行分析查询。

随着数据量的增加，当单个表的数据量增加到 1 亿行时，维护变得困难。

挑战包括：
- 需要额外的 ETL 工作，并且 Amazon Redshift 在处理实时数据更新方面效果不佳。由于数据量的增加，该解决方案无法满足实时广告的需求。
- 更新和维护 Aurora RDS 很困难。 运维团队只能在深夜进行维护。
- Aurora 的 Online DDL 操作效率低下。使用 Aurora 进行 Online DDL 通常需要数小时，甚至有时由于资源不足而失败。