全球觀焦點：一場沒有硝煙的數據庫大戰，成就了誰？
題記：首先我想問問大家，在中國市場上，你知道有多少家數據庫廠商么？其中又有多少家涉足了云原生數據庫的廠商？
事實上，數據庫行業的競爭已經白熱化，稍微有頭有臉的科技公司都說擁有了自己的數據庫產品。那些專注在數據庫領域數十年摸爬滾打的國內廠商，其雄心壯志更不用說了。還有那些站在云端“換道超車”的云數據庫廠商，已經在長風破浪，直掛云帆濟滄海了。
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然而，在這場沒有硝煙的數據庫大戰中，誰勝出了，誰退出了，誰將茫然不知所措了……
「數據庫的世界大戰」,遠比你想象的還要精彩
一個不爭的事實擺在了我們的面前，全球的數據庫行業明顯存在著兩個陣營。
一大陣營是，以國外Oracle、IBM等為代表的傳統數據庫廠商，雖然在至今為止全球數據庫規模排名中，Oracle穩居第一，但是受到云數據庫廠商蓬勃的上升勢頭影響下，Oracle也坐不住了，立足自身云計算戰略基礎上發展自己的云數據庫，只是歷史包袱實在太重，畢竟傳統數據庫產品一直都是其主要業務貢獻，在傳統數據庫與云數據庫兩條道路上左右搖擺，雖然在邁向數據庫云化的過程中嘗到了甜頭，但不能專心致志地推進云數據庫變革。
另一大陣營是，以AWS、谷歌、阿里云等為首的云廠商，大力發展云數據庫。他們不但入圍了Gartner數據庫魔力象限領導者、收獲了各種權威認可，同時在企業數字化轉型加速、云計算融入千行百業的情況下，這一云化的過程也讓云數據庫得以發揮前所未有的價值。云數據庫已成為全球數據庫行業的事實標準，驅動云廠商不斷創新，以滿足用戶日益增長的云數據庫應用需求。
傳統數據庫廠商與云數據庫廠商之間的明爭暗斗不斷，形成當前數據庫行業中最為突出的兩大陣營較量。在新舊交替的期間，云數據庫廠商在垂直行業突破上，持續發揮著創新動能，針對傳統數據庫的產品替代也在不斷開展中，取得了一定的戰果。有意思的是，這一切總會在不知不覺中進行，又會在意想不到的情況下悄然發生。
全球云觀察分析指出，傳統數據庫行業深化上因其價格高、運維難、靈活性不足、需要專業團隊支持等原因已經呈現出頹廢之勢，傳統商業數據庫市場份額在不斷下降，如果躺平在歷史成功的溫床上，一直享受安逸，那么如何來阻止這樣的下降趨勢，況且未來發展“路在何方”？隨著企業數字化創新與業務創新的疊加效應不斷增強，All in Cloud大勢所趨，相信更多企業在云數據庫應用落地的實際需求會進一步擴大。
來自專業機構Gartner的數據庫全球市場規模發展趨勢分析顯示，從2011年到2021年這十一年間，以AWS、谷歌、阿里云等為代表的云數據庫廠商市場規模每年都在加速提升，競爭力越來越強，并且市場增長勢頭遠遠超越了Oracle這樣的數據庫巨頭。
當前，數據引力效應已經產生，強者俞強。對于公有云廠商來說，其云數據庫在用戶側部署量越大，得到有價值的反饋越多，驅動數據庫創新就越快，同時帶動公有云產品與服務的迭代，這一切又將反過來影響促進云數據庫的整體發展。
可見，云數據庫發展勢頭不猛都不行了，在這時傳統數據庫廠商倘若還“不思進取”，不真正求變革求創新，那么未來很有可能無路可走。正如阿里巴巴集團副總裁、阿里云數據庫產品事業部負責人、ACM、CCF、IEEE會士(Fellow)李飛飛所言，“云原生數據庫已經成為事實標準，今天如果還不去擁抱云原生數據庫，不按照云原生數據庫的方式來研發自己產品的廠商，我認為是沒有前途的。”
當然，云數據庫廠商之間的競賽也在熱火朝天地進行，各自技術布局與創新十分積極，其目的除了跑馬圈地為自己力爭更多市場份額之外，還可以更好地滿足用戶在云數據庫方面不斷變化的應用需求。
來自用戶的應用需求不僅早已呈現出多樣化，而且變化也快。為此，用戶需求驅動著云數據庫產品迭代速度必須加快，因為云原生的優勢加持，為這一切帶來了真正的變革，且加快了云數據庫的進化速度。
毋庸置疑，云數據庫和傳統數據庫的兩大陣營“爭奪戰”將是一場長期的“持久戰”。這場戰爭極大地影響了數據庫行業的競爭格局，并正在發生翻天覆地的變化，不過，勝利的天平會逐漸傾向哪一方呢？全球云觀察分析認為，在數據庫領域技術積累豐富、歷經過大規模應用長期打磨、有著持續創新動力、具備云原生基因的優秀云廠商實現“換道超車”的機會更大。
「事實標準脫穎而出」,云原生數據庫擁有“九強”
提及事實標準，云原生數據庫已經覆蓋用戶核心應用場景，如金融、政務、交通等核心領域用戶越來越多實現了成功應用，成為了既定的事實。比如阿里云“瑤池”數據庫也已大規模在政企市場應用，服務于自然人稅收管理系統、全國60%省級醫保信息平臺、招商銀行、上海證券交易所、中國郵政、中國太保、中國南方航空、中國聯通、友邦保險等金融、政務、電信、交通領域的標桿客戶，全面應用在核心系統之中。并且在面向全球化發展上，目前“瑤池”已覆蓋東南亞、日韓、澳大利亞、北美、歐洲、中東、拉丁美洲等超過20個國家及地區的28個地理區域和85個可用區。
雖然云數據庫還未得到標準化組織制定通過，但可以看到重要行業市場已經廣泛認同，并且有著學術界、產業界背景的專家也認為這是行業標準。只不過在這個標準的成熟度、覆蓋度的百分比上，認可度高的人認為已經是100%的事實標準，比較保守的人認為一定會是事實標準，只是當前做到了60%、70%，還有一段路要走。
當前，傳統數據庫可能還有一些線下所謂的獨立部署機會，但這個機會在持續不斷地萎縮。在2022年這個機會好比是下午四五點鐘的太陽；到了今年，這類聚焦線下獨立部署“未云化”的市場可能已變成下午六七點鐘的太陽。李飛飛在談到傳統數據庫是否擁抱云原生的發展話題上，明確強調傳統數據庫“固步自封”的后果。除了云原生數據庫廠商不懈努力之外，這可能也是云數據庫作為事實標準脫穎而出的另一個重要原因。
既然如此，那么，云原生數據庫到底強在哪里呢？
一是，更簡單易用。“要把簡單留給用戶和開發者，把復雜留給自己。”阿里云數據庫產品事業部產品與解決方案部總經理王偉民（唯敏）介紹說，阿里云瑤池數據庫作為云原生的堅定擁護者，兼具開源數據庫的易用、開放特點，既提供了單產品級的能力，又帶給大家HTAP體驗。比如PolarDB（IMCI）產品定位以支持交易型應用為主，但基于內存列存索引加持的處理分析一體化能力，又具備數據分析能力。瑤池通過產品組合的方式出現在用戶面前，不需要配置復雜的數據同步鏈路、任務調度，就可以使用并享受到數據庫應用的組合體驗。
二是，可靠性更高。對于數據庫的高可靠性實現，確實需要時間與實踐的檢驗。從2017年至今，阿里云瑤池數據庫已經有了十多年發展歷史，不僅廣泛應用于阿里巴巴集團各業務，支撐數億用戶使用在線購物、在線支付、在線交易與分析等服務，而且在經歷雙十一等獨特場景淬煉之后，瑤池數據庫在政務、金融、交通等重點垂直行業得以積極拓展。基于已經非常成熟的存儲計算分離技術，存儲池化、計算池化帶來了高可用、高可靠和彈性。與此同時，阿里云自研數據庫已全部取得了國家信創產品質量確認測試。如：云原生數據庫PolarDB的分布式版通過了金融分布式數據庫標準符合性驗證測評，瑤池數據庫在廣東移動、中國人壽等著名企業均實現了國產數據庫核心系統的替換。
三是，更高性能。在2020年雙11，PolarDB就刷新了數據庫處理峰值（TPS）紀錄，高達1.4億次/秒，遠超Oracle傳統數據庫。更高的性能源自數據庫技術與方案上的創新，在2023年3月24日的阿里云瑤池數據庫峰會上，阿里云首次將云原生數據庫PolarDB和云原生數據倉庫AnalyticDB打通融合，形成“云原生一體化”的HTAP解決方案。基于某游戲客戶的真實測算，相比其他方案，云原生一體化HTAP方案以50%的成本提供了2倍性能。
四是，可擴展性更高。從一開始就經歷了雙十一大規模負載壓力打磨，2017年9月，阿里云正式推出國內首款云原生關系型數據庫PolarDB時，最高就可擴展到1000核以上。后來進一步強化存儲計算分離能力，加上三層解耦與內存池化技術的創新，進一步增強了阿里云瑤池數據庫的高擴展能力。
五是，更高彈性。要滿足業務變化的靈活需求，數據庫彈性伸縮能力是個關鍵。一直致力于“將云原生進行到底”，阿里云瑤池數據庫具備云的彈性，實現數據庫應用的動態彈性伸縮，滿足用戶業務不斷變化的需求。在2021年，PolarDB就成為全球范圍內業界首個實現了存儲、內存及計算三層解耦的云原生數據庫。借助三層解耦、內存池化的技術優勢，同時采用多寫多讀的多主架構，PolarDB將資源擴縮容的時間從分鐘級提升到了秒級，并且不僅是只讀實例的彈性，而且讀和寫都具備秒級的彈性能力。其可大可小的超強彈性，實現流量低峰的秒級無感縮容。
六是，更高效率。數據庫高效帶來的用戶體驗必然更好。阿里云瑤池數據庫提供離在線一體化、處理分析一體化、多模數據一體化能力，比如：云原生數據倉庫AnalyticDB采用存儲計算分離+多副本架構，支持從1個到最大5000節點的實時按需彈性擴容，可實現PB級數據存儲、查詢秒級響應，使業務分析效率得以大大提升。
七是，更高安全性。生于云，長于云，成于云，阿里云瑤池數據庫不斷向一站式全鏈路數據管理與服務演進，真正做到數據庫服務觸手可及、簡單易用、安全可靠。
八是，兼容性更好。與生俱來的開放性促進了阿里云瑤池數據庫的廣泛兼容性，支持多種數據庫類型，包括MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MariaDB等關系型數據庫，MongoDB、Redis等NoSQL數據庫，以及ClickHouse等數據倉庫。比如PolarDB云原生關系型數據庫，就兼容了MySQL、PostgreSQL、Oracle等多種數據庫引擎。
九是，更低TCO。通過不斷加強的彈性能力，云原生數據庫能夠支撐業務高峰所帶來的峰值和波谷適配需求，在彈性場景下，成本僅為傳統商業數據庫的十分之一。云計算幫助云原生數據庫做到開箱即用，云廠商可以提供從安裝、部署到運維的全流程服務，從而進一步降低用戶的運營和使用成本。
由此可見，云原生數據庫相比傳統數據庫具有更易用、更可靠、更快、更擴展、更彈性、更高效、更安全、更兼容、更低TCO的創新優勢，并且已經覆蓋用戶核心應用場景，從而成為了數據庫行業的事實標準。九大突出的優勢，讓云原生數據庫的強者更強。而傳統數據庫廠商受制于原有架構，倘若真的死守在功勞簿上，未來避免不了優勝劣汰的行業發展規律。
「全面擁抱“新四化”」,要做就做“早上六七點鐘的太陽”
很顯然，傳統單一數據庫模式已經過時了，當前用戶需要的是整合各種技術與優勢形成數據庫統一的平臺化模式。堅持與云平臺打通，形成軟硬協同創新，才能更好地滿足用戶多元化、差異化的應用場景需求。
為此，李飛飛向數據庫行業再次呼吁并倡導：“云原生+一站式才是數據庫的未來。”云原生數據庫正在快速向一站式數據管理與服務演進，要不斷為客戶創造價值，就必須實現“新四化”。
一是云原生化，將存儲、計算、內存等不同類型資源解耦，實現資源池化。從而加速數據庫的云原生演進，疊加分布式的妙處，實現秒級彈性、智能負載預測等能力，帶來高擴展性、易用性、快速迭代的優勢，達到資源分配優化，從而節約成本。目前，瑤池數據庫已經全面實現云原生化。
二是平臺化，基于數據管理與服務平臺構建一整套、一站式的產品和解決方案。隨著用戶的數據量爆發式增長，數據形態呈現多元化趨勢，企業深入數字化帶來了業務多樣化發展。傳統的單一數據庫包打天下、解決所有問題的時代已經結束了，數據庫產品必須構建多引擎的平臺化模式，才能與時俱進，滿足用戶的實際應用需求。不僅如此，平臺化可以實現數據庫商業化的邊際成本降低。立足云平臺，打通軟硬件，實現協同創新，構建穩定的統一API，推動云原生數據庫更開放的創新發展。
三是一體化，基于云原生化、平臺化的理念來實現數據庫的一體化。進一步打破OLTP、OLAP、NoSQL、大數據PaaS之間的數據孤島，多模態數據統一在一個存儲引擎，推進離在線一體化、在離線一體化、處理分析一體化、多模數據一體化，以及集中分布一體化，基于云原生數據庫的演進，根據用戶業務需求來自動實現集中式與分布式自動切換。
四是智能化，包括了AI For DB和DB For AI兩個維度。AI For DB，聚焦借助智能化技術實現數據庫的智能運維，讓數據庫運維管理更具可觀測性。DB For AI，強調的是為第三方用戶、合作伙伴和開發者提供靈活的模型導入的能力和接口。比如阿里云推出的全新多模數據庫Lindorm AI引擎，其在數據庫內集成AI能力，對非結構化數據進行智能分析和處理，打造AIGC應用的數據基礎設施。僅需寫幾段SQL語言，就能在數據庫內完成模型的部署和推理，快速搭建起一個AI應用的平臺。
對于企業客戶而言，數據就如同一個企業的經絡，只有打通并充分挖掘數據，才能做到智能化決策。“瑤池”擁有國內最強大、產品種類和形態最豐富的云數據庫產品體系，涵蓋關系型數據庫、非關系型數據庫（NoSQL）、分析型數據庫、數據庫生態工具四大版塊，包含PolarDB、AnalyticDB、Lindorm、RDS、DMS、MongoDB等多款優質產品，為客戶提供云原生一站式數據管理與服務。
阿里云瑤池數據庫堅定了四化戰略，全力以赴走向“云原生化、平臺化、一體化、智能化”，同時做深基礎、做強核心、做精場景、做好體驗，要做就做“早上六七點鐘的太陽”。“四化”發展戰略與“四做”落地策略，將進一步成就瑤池數據庫繼續引領行業發展，在競爭異常激烈的數據庫賽道上迎接下一個春天。
不過，要最終實現國產數據庫的換道超車，重塑數據庫新格局，云數據庫廠商還需要繼續練好“內功”，進一步強化云數據庫人才培養，構建更豐富成熟的社區，構建共生共贏的產學研體系，打造開放合作的生態圈，繼續參與行業標準制定，積極引入云原生數據庫的價值標準。面向垂直行業的數字化轉型與升級，以數據價值為核心，讓事實標準深入到行業用戶的創新需求，成就云原生數據庫的行業價值，成就千行百業的數智化，成為推動數字經濟發展背后的重要“數智”力量。
（by Aming）
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