中国如何翻过数据库这座大山？

国内数据库领域，从未像如今这样热闹非凡，呈现出井喷式的发展和百花齐放的盛局。然而在2014年以前，全球数据库市场份额名单中，几乎找不到中国厂商的身影。到底是什么原因让国产数据库开始崛起，并引发了全球数据库市场格局的巨变？

据数据库一直都是基础软件市场份额非常大的一部分。根据Gartner数据，2017年全球企业基础设施软件市场规模是1958.52亿美金，数据库市场规模是388亿美金，占比近20%，是企业基础设施软件市场中最大组成部分。

然而，在如此重要的领域，中国科技企业却长期缺席。数据库行业在过去30多年的时间里，一直被美国科技企业所垄断，并诞生了全球最大的企业级软件公司Oracle，市值曾高达2000多亿。

随着互联网发展，以及棱镜门事件的出现，中国终于迎来了数据库发展的转机，涌现出百花齐放的数据库服务形态。

直到2010年，云计算厂商开始进入数据库行业，将传统数据库服务变为一种云计算模式下的新兴商业模式，从而开创了“数据库+云“”的新型数据库形态。

如今，国内多种自研数据库的快速发展，让“去IOE化”已经国内很多行业基本完成，连 Oracle这个数据库行业的老大哥也开始露出衰败迹象：云计算转型不利，增长不再继续，全球裁员，在中国更是遭遇 BAT、华为等云计算巨头的强力狙击。

从Gartner，DB-Engines等研究机构最新的报告中不难发现，数据库市场正在出现一个新的趋势：以Oracle、DB2和Microsoft SQL Server三大巨头为代表的传统商业数据库的市场份额不断下降，而开源和第三方数据库市场在持续增长。

随着云计算技术的不断发展，数据的爆发式增长以及复杂分析需求的出现，数据库技术将去往何方？中国科技产业又是否能够抓住历史的机遇，掌握自己的命脉？

在8月28日的腾讯云数据库战略升级发布会上，来自中国计算机行业协会常务理事、DBAplus社群联合创始人韩锋，中国计算机行业协会、开源数据库专委会会长、极数云舟创始人兼CEO周彦伟，腾讯云数据库产品总监王义成，腾讯云架构平台部专家研究员张文亮，腾讯云TBase技术总监李跃森，腾讯云数据库专家工程师胡彬，腾讯云数据库运营负责人邵宗文等技术专家们，共同探讨了中国数据库的发展，以及数据库技术的未来演进等话题。

科技云报道整理了部分嘉宾的现场发言，以飨读者。

Q：传统商业数据库以及数据库+云服务，能否满足现有客户的需求？

王义成：对于数据库来说，客户要求跑得更快。如果只是在原来的基础上提供一匹相对较快的马，在系统调优、运维扩展、业务多元化这三大数据库运维的痛点上，是没有帮助客户解决核心问题的。

所以我们认为，客户需要的是一辆更好的汽车，即一套能够灵活扩展、智能诊断，支持跨云融合的新一代云端原生数据库系统。

因此，在未来数据库的时代将发生一次巨大的变革，由“数据库+云”的时代转变为“云+数据库”的时代。

这两者的区别在于，以前“数据库+云”的模式，只是把数据库加上计算机的一部分，有了便捷和快速扩展的能力，但对于技术本质的变革，对于整个数据库的变革，并没有起到很大的作用。

未来真正颠覆性的变革，为用户体验带来质的提升，是“云+数据库”时代。颠覆的原因在于，原有的流程被打破，原有商业模式下的链条被改变，用户的使用方式和体验也已经完全不同。

基于这样的判断，腾讯云数据库的未来将战略聚焦云原生、自治、超融合三大主航道，完善自身产品矩阵。

在云原生赛道，腾讯云自研新一代企业级分布式数据库CynosDB正式商业化。在数据库自治领域，腾讯云结合前沿的人工智能技术推出了数据库智能管家DBbrain。在超融合领域，腾讯云发布云数据库TBase及数据库备份服务DBS，并启动了腾讯云Redis混合存储版邀约测试。

截止目前，腾讯云数据库服务涵盖总计20多种数据库服务。同时，还在以每年发布5大产品、50多个新功能的速度递增。

腾讯云数据库将以云+数据库的战略升级，助推数据库行业的发展和行业的变革，整体助力中国产业互联网的升级。

Q：随着国产数据库的不断崛起，中国将如何翻过数据库这座大山？

胡彬：我从三个方面来讲：

首先是政策，国家全面推行安全的、自主可控的数据库，这对国产数据库是一个很大的发展机遇。

其次是技术，做国产数据库会有很大的困难，因为国外也积累了几十年的经验，但是当前我们出现了一些新的技术，比如存储技术、网络技术、软件架构技术，还有NewSQL等一些新概念的出现，给了我们一个弯道超车的机会。

最后是生态，经过几十年的发展，我们现在有了足够的力量去做好国产数据库这个事情。

一是传统数据库厂商，如：达梦、金仓等老牌厂商，在数据库国产化的路上有一些年头了。二是公有云厂商，有很强的数据库自主研发的内驱力。三是随着开源社区不停的教育，在人才储备方面，国产数据库也已经做好了准备。

周彦伟：从技术角度，我认为数据库可以从两个层面来看：

一是技术发展，虽然现在最强大的数据库还是Oracle，但是在这几年的发展中，数据库自身的技术发展并不是太多，看家本领还是之前的老技术。这些技术我们在慢慢地往前逼近，那是一个天花板，我们只要无限接近，总归有一天会超越它。

二是技术使用，中国经过这么多年互联网的发展和公有云的发展，我们有无比巨大的场景，在使用各种各样的数据库。

在这个场景中，我们一方面在积累经验，一方面也在不断地做创新，在这个攻克数据库的难题上，以前看来不太可能，但是现在看起来完全有可能做到，中国能够超越现有商业数据库的标准。

我举个例子，云原生数据库，自亚马逊的Aurora出来之后，大家都觉得这个架构很好。但是从全球来看，除了Aurora，其余几款类似的产品都是中国人做的，这样的技术瓶颈对于我们来说已经不算什么了。

除了中国的互联网和云计算的发展站在全球前列了，还有一个更巨大的机会，那就是中国大规模产业互联网的发展，在互联网行业之外的其他场景发展，为数据库的使用场景提供了更广阔的平台。

这些实践的需求会带动技术的钻研和技术的成熟，在未来几年的发展中，中国的数据库会有突飞猛进的发展，越过那个山峰是没有问题的。

张文亮：国产数据库从零到现在有20年了，我们目前为止也没有爬过去，但至少爬到了一半或者更多的路程。

在20年的过程中，让中国人意识到了，数据库的基本技术，中国是可以掌握的。互联网公司的加入，让资本得到了很大的解决。而市场化运作，也给现在的互联网公提供了很多人才的基础。

仅仅有这些还是不够，数据库比较复杂，我们还在追赶中，但至少从资本、技术、市场三个方面来看，中国肯定是一个很大的市场。

开源软件对技术的普及，以及这么多年云计算技术的发展，让我们能够和国外站在同等的平台之上进行技术的角逐。站在我个人角度来看，现在是资本、市场、技术结合比较好的时机。

目前，我们看到两个大的趋势，一是“云+数据库”，二是“人工智能+数据库”，如果看研究论文的话，基本上都是华人或者中国人发表的一些研究成果，所以中国有希望在这个潮流里中占得一些先机。

也许是十年，也许是二十年之内，中国数据库的问题就能得到解决了。

Q：数据库如何与AI接轨，真正能够赋能企业？

韩锋：我原来做了十多年的甲方。从甲方来讲，非常看好人工智能的方向，因为它会为企业级客户带来很大的附加价值，这个价值体现在哪里？我大概总结了几点。

第一，智能运维。举个例子，像我们这个体量不是很大的公司，还有十个DBA来去运维我们的数据库，但据说Facebook只有两个人运营10万个实例，这是什么样的运维能力和水平？如果能够通过AI技术使我们的运维更加智能化、更加减低对人的依赖，对于企业来说也是非常明显的减员增效的措施，这对企业用户非常有吸引力。

第二，智能优化。很多公司，特别像传统企业，数据库配比的人员都是失衡的，运维占一大块，优化只占一小块，为什么？他还没有意识到重要性，如果你的数据库是AI的，是可以做自助优化的，业务人员会很高兴，老板也会很高兴，所以智能优化是一个非常大的可见的亮点。

第三，智能运营。数据库是一个产品，有大量的资源投入，怎样把这些东西运营起来？像数据分层，自动存储的分配等等，都会给企业带来一个直观的感受，我的成本降低了。

所以，人工智能这个概念听起来很虚，只要找准方向，把AI技术融入到数据库里，可以给甲方企业带来非常大的附加价值。

周彦伟：数据库本身是一个复杂系统，但它只是一个软件系统而已，里面有很多的过程，从接入数据到数据存储，到查询自己的执行解析，这些过程能不能融入一些AI的算法，让它做得更好，这是一个很有挑战，很有意义的事情。

从数据库自身，我们能不能在数据库内核中做一些算法，让它更好地自动选择索引或者自动添加索引，做一些更好的执行算法的选择，这个Oracle已经做得很不错了，但是MySQL还很弱，这是我们可以突破的一个点。

从外部来说，更多是自动化运维和智能化运维，这中间需要大量的数据积累和分析，其实AI都可以指导我们在这个过程中做得更好。

所以我觉得AI+数据库这个概念，不仅仅是一个热点，而且它确实是一个可以努力发展的方向，未来让企业在使用数据库的过程中，能够更轻松、更便利的管理数据库。

我认为AI对数据库的发展会有巨大的促进作用，而且我觉得这是“国产数据库能不能弯道超车，能追赶得多快”这个命题中一个比较决定性的因素。

胡彬：我认为公有云厂商在AI和数据库结合上有得天独厚的优势。公有云的主要玩家，像亚马逊、阿里、腾讯，都是互联网公司，包括微软也有一些互联网公司的属性。

这些公司有很大的特点，一定有庞大的数据，而数据是AI的基石，并且他们在AI上也有很强的实力，所以AI和数据库的结合，对于公有云厂商来说，收益也是很大的。

因为他们不管是做数据库还是基础云设施，规模是非常庞大的，从AI带来运维上的便利，成本上的节约，都可以为公有云厂商带来极大的收益，他们既有动力，也有能力做好这件事情。

对于公有云厂商也有不利的因素，他们可能不是很了解一些行业，做AI这个事情，很多时候可能是跟行业，跟某个领域相关的，这是公有云厂商后面要去加强的地方。

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