充分利用中國數據庫管理系統的發(fā)展,滿(mǎn)足企業(yè)機構不斷演進(jìn)的需求

中國獨特的商業(yè)環(huán)境和對技術(shù)自主可控的強烈需求，帶來(lái)了中國數據庫管理系統（以下簡(jiǎn)稱(chēng)為“數據庫”）市場(chǎng)的繁榮和多樣性。

雖然中國的數據庫廠(chǎng)商在許多方面，如云生態(tài)系統的建立和云財務(wù)治理等方面，仍然落后于以亞馬遜云服務(wù)、谷歌、微軟和甲骨文為代表的外國廠(chǎng)商，但在中國獨特的業(yè)務(wù)環(huán)境下，本土廠(chǎng)商的產(chǎn)品演進(jìn)十分迅速，且產(chǎn)生了差異化優(yōu)勢，因此在一些應用場(chǎng)景中具備競爭力。

中國本土數據庫具有以下幾個(gè)主要技術(shù)特征。

分布式事務(wù)型數據庫的采用率正在上升

分布式事務(wù)型數據庫已經(jīng)成為企業(yè)機構支撐核心業(yè)務(wù)系統的現實(shí)選擇，它們在中國的使用增長(cháng)速度要快于世界其他地區。

Gartner對分布式事務(wù)型數據庫（DTDB）的定義是：可在任何分布式數據庫實(shí)例節點(diǎn)上執行事務(wù)的數據庫。這項技術(shù)的特點(diǎn)在于，在接受地理上分散分布的節點(diǎn)寫(xiě)入的同時(shí)，保持數據完整性和一致性，且性能合格。

在中國的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展過(guò)程中，實(shí)現業(yè)務(wù)敏捷性的主要阻礙是數據工作負載規?；乃俣群统杀?。工作負載的需求增長(cháng)，不僅使業(yè)務(wù)性能降低，而且，如果企業(yè)機構決定擴充資源，則還會(huì )帶來(lái)額外的高昂硬件成本。使用DTDB，不僅可以支持應?的?并發(fā)和?數據吞吐量，還可以減少對由外國?商提供的?型機硬件的依賴(lài)——這也與國家“?主可控”戰略舉措的?標相符。

今天，隨著(zhù)諸如分布式一致性共識算法和并發(fā)控制技術(shù)等大量技術(shù)創(chuàng )新的出現，DTDB可確保在不犧牲過(guò)多可擴展性和性能的情況下，實(shí)現數據的高度一致性。與此同時(shí)，DTDB與公有云的兼容性也正在持續提升；因此，在資源使用不斷變化且難以預測的環(huán)境中，云部署將成為理想選擇。

數據密集型應用場(chǎng)景需要超高性能數據庫

在過(guò)去的三年間，新冠疫情進(jìn)一步加快了網(wǎng)上購物、線(xiàn)上出行和在線(xiàn)教育等數字化應用場(chǎng)景的普及。作為所有應用的核心數據基礎設施，數據庫需要提供更為強大的性能，以支持全部數據密集型應用場(chǎng)景。

一些典型的超高性能應用場(chǎng)景包括：

●   全國性社會(huì )活動(dòng)，例如國家人口普查，需要能夠支持每秒100萬(wàn)至200萬(wàn)個(gè)查詢(xún)，以及每秒處理10萬(wàn)至50萬(wàn)件事務(wù)。

●   大型活動(dòng)的轉播，例如奧運會(huì )或春晚，通常需要能夠支持1000萬(wàn)到2000萬(wàn)本土觀(guān)眾同時(shí)在線(xiàn)觀(guān)看。

●   許多中國超大規模企業(yè)的數據存儲總量已經(jīng)達到10PB至100PB，日增數據量超過(guò)10TB。

●   網(wǎng)上購物節活動(dòng)，例如“雙十一”和“618”購物節，都會(huì )產(chǎn)生極高的事務(wù)數量。

●   中國龐大的互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)規模，會(huì )使一些常規的網(wǎng)絡(luò )活動(dòng)，例如網(wǎng)上訂餐、網(wǎng)約車(chē)、在線(xiàn)教育等的工作負載成倍加大，導致高峰時(shí)段事務(wù)處理的工作負載尤為繁重。在高峰時(shí)段，事務(wù)處理工作負載有時(shí)比非高峰時(shí)段高100倍。

中國的數據庫廠(chǎng)商都在不斷演進(jìn)各類(lèi)技術(shù)，以支持數據密集型應用場(chǎng)景。這些技術(shù)包括大規模并行處理（MPP）、分布式事務(wù)、內存數據處理和行列混合處理等。近年來(lái)，一批初創(chuàng )廠(chǎng)商開(kāi)始快速獲得關(guān)注。這些廠(chǎng)商將超高性能作為其核心競爭差異化優(yōu)勢，豐富了企業(yè)機構的選擇面，但也使得市場(chǎng)狀況變得更加復雜。

各類(lèi)專(zhuān)業(yè)化的數據庫正不斷融合，成為集成各類(lèi)功能的統一型數據庫服務(wù)

在過(guò)去的15年間，中國企業(yè)機構采用了各類(lèi)專(zhuān)業(yè)化的數據庫，用于各類(lèi)不同類(lèi)型數據庫的操作和分析。比如：

●   非關(guān)系型數據庫，例如圖數據庫和文檔數據庫，可用于存儲和處理圖數據和文檔數據，以支持機器學(xué)習和圖分析。

●   時(shí)序數據庫和內存數據庫可用于支持時(shí)間敏感性應用場(chǎng)景，例如流分析和決策智能。

由于每個(gè)應用場(chǎng)景均有海量的數據庫產(chǎn)品可供選擇，相應地，連接這些數據庫的數據管道也越建越多，導致企業(yè)機構數據和分析架構的復雜性大大增加。這一復雜性也導致了運營(yíng)效率低下，獲取洞察的時(shí)間被延長(cháng)。為解決這一問(wèn)題，中國和全球的數據庫廠(chǎng)商都在采取行動(dòng)，擴大各自產(chǎn)品的應用場(chǎng)景覆蓋范圍，形成了數據庫功能融合的局面。這一融合趨勢在多模型數據庫中得以體現。這類(lèi)數據庫可以通過(guò)多個(gè)應用編程接口（API）來(lái)支持多種存儲和持久保存數據的方式。

如圖1所示，Gartner從數據類(lèi)型和時(shí)間敏感性幾個(gè)方面對這一趨勢進(jìn)行了觀(guān)察研究。

圖1 數據庫產(chǎn)品的融合