1、场景一 数据异地容灾场景
通过数据传输服务，用户可以将自建机房的数据库实时同步到公有云上任一地域的RDS实例里面。即使发生机房损毁的灾难，数据永远在阿里云有一个备份。
2、场景二 读写分离场景
应用读取请求较高，或是需要应对短期内读取流量高峰，可在RDS for MySQL实例下挂载只读实例，每个只读实例拥有独立的链接地址，由应用端自行实现读取压力分配。
3、场景三 多结构数据存储
在数据类型多样的应用中，可将高热存取数据存储于缓存产品，如云数据库Memcached版 、云数据库Redis版，将图片等非结构化资源存储于对象存储 OSS，而将链接等结构化数据存储于RDS，实现对业务数据高效存取，并相应降低成本投入。
4、场景四 搜索引擎场景
针对应用数据量较大，且有较多复杂关键词搜索场景，可搭配使用开放搜索，对亿级别数据实现百毫秒内搜索。
5、场景五 大数据计算
云数据库RDS搭配E-MapReduce，运行Hadoop、Spark分析RDS中数据，满足如日志分析、数据仓库、商业智能、机器学习、科学模拟等业务需求。
