陪跑40多年，中国数据库终于迎来黄金时代

hilalchemist

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0 R  z5 P/ P, m. [$ L/ J数据库，成为率先突围的关键技术。
文 | 华商韬略 熊剑辉
( ~) z  T: J% g  X/ M" u4 R4 l2023年“两会”期间，最新组建的“国家数据局”，引发了人们的特别关注。
, N% i+ K$ V6 k- v1 ?! k( R有人认为，它的成立意味着“数字中国”将进入快车道；更有人认定，以数据库技术为核心的数据安全领域，有望迎来“大提速”。
显然，中国数据库正迈出“关键一步”。
0 [8 `3 n2 k2 z( r) Y【从集中式到分布式 数据库革命悄然爆发】
' o# r8 p' q  j& k: {1 ~4 `$ w- j作为数字经济的“根技术”，数据库的重要性不亚于芯片。
5 b3 U. p; G  |& E一切数据，都必须在数据库中奔跑。
; }, N' V% r- X# K0 M! O# b" A. N人们每天社交、餐饮、游戏、支付、打车等日常活动，离不开各种各样的程序应用。它们的背后，都离不开数据库。
而数据库技术的诞生与发展，即便顺应了时代的召唤，也充满了斗争与艰辛。
上世纪70年代，IBM的天才研究员科德，率先提出关系型数据库的理论、模型，甚至把查询语言SQL也琢磨了出来。
但当时的“蓝色巨人”，沉浸在大型计算机巨大的商业成功里，对数据库软件兴趣寥寥。
" m; Y$ l" ?& _9 f结果，“硅谷大忽悠”拉里·埃里森，抓住了逆天改命的机会。



他认真研究了科德的论文，觉得极富商业价值，并在1977年创立了数据库公司甲骨文（Oracle）。早期的Oracle相当不靠谱，但在埃里森的巧舌如簧下，美国海军、中情局、国家航天局等一帮“冤大头”，依然为Oracle买了单。
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▲1977年中国第一届数据库年会

彼时，神州大地万物复苏，中国计算机学会敏锐把握到了科技的脉搏，在黄山召开了第一届数据库年会。
可惜的是，这个时代中国的数据库技术，始终囿于高校和科研机构里。
但拿到“第一桶金”的甲骨文，很快走上了正轨。
80年代，美国数据库市场迎来井喷，甲骨文的Oracle、IBM的DB2、微软的SQLServer等，如雨后春笋般冒了出来。
0 n. ]7 P% W! K1 O" o  q/ f; h产业的风口，让甲骨文迎来了发展的春天。它不但创造了连续12 年销售翻番的奇迹，成长为全球第二大软件公司；连埃里森本人也一度问鼎“硅谷首富”，与比尔·盖茨不相伯仲。
) i" F* }, R4 M' X不过1996年，诞生在瑞典的免费数据库MySQL，给巨头们带来了一丝挑战。但在霸主甲骨文坚持不懈的猎杀下，2009年MySQL也臣服在甲骨文麾下。
美国的数据库产业在高歌猛进，中国的数据库技术却尘封在象牙塔里。结果90年代，当甲骨文们来到中国，基本是大杀四方的状态。
1995年，邮电部提出“九七工程”，使得国内第一批数据库企业有了发展的土壤，在少数大学和国家机关得到应用。
. p& {. p6 X- {6 g; V6 ~1 [# ]3 X但最终，还是甲骨文乘着工程的东风，接连拿下东北邮电、中国电信等超级大单。
至此，中国的金融、电信、航空等领域，逐渐被“IOE”（即IBM的小型机、Oracle的数据库、EMC的存储设备）横扫。
: r5 i8 d8 R2 X! D) [: D; T据全国人大代表、合肥工业大学应用数学所所长檀结庆调研统计，2020年之前，甲骨文、IBM、微软等巨头把持了87.7%的全球份额，处于绝对垄断地位。
关系型数据库统治全球40余年，成就了甲骨文们的黄金时代。



. x- {, D. z/ V+ i1 S- W- h但2008年，时代的洪流突然急转，NoSQL（非关系型数据库）诞生了。
# y- u! n+ o4 |3 V2 O1 P4 |驱动这场变革的，是亚马逊、阿里等互联网电商的崛起。
2009年，淘宝跃升为Oracle全球居前的超级应用集群。但集群的CPU跑得冒了烟，依然抵挡不住“双十一”的超级洪流。
与此同时，通信技术不断向3G、4G、5G演进，让图片、语音、视频等非结构化数据，呈现指数级规模的暴涨。
$ Y0 T1 y2 q" p2 s: m8 @战无不胜的Oracle，怎么就扛不住了？这来自于关系型数据库和非关系型数据库的区别。
我们可以把关系型数据库，看成一家“火锅店”。在Oracle支持下，它每天能招待1000位客人，很不错了。
但现在，店里突然涌进了1000万客人。他们不但要吃火锅，还要泡温泉、做美甲、放烟花、坐过山车……
/ _- y8 B% b' @2 ]在天量的、爆发式增长的非结构化数据面前，传统的关系型数据库的天花板被冲破了。
( a5 ~% u. f5 Q' B+ L$ X% |“火锅店”，必须升级成云端的超级“游乐场”。
于是，一场由关系型向非关系型、由集中式向分布式转型的数据库革命，爆发了！
0 s" L" U& Z6 \, z( v4 z在分布式数据库的世界里，数据库不会再集中于单机或一地，而会将查询、存储、事务管理等核心功能，扩展到多机或多地。
. R* |: l% B. N, K0 ?于是，200万人在A区吃火锅，300万人在B区泡温泉，400万人在C区做美甲……
5 L! @) A) m. o另外，云计算还能通过存算分离、弹性分配等手段，打破资源瓶颈，让分布式数据库自由伸缩、无限扩展。
也就是说，哪怕“游乐场”突然闯进1亿人，分布式数据库“遇强更强”，照样能铺开。
: U9 t) \) V! o这是传统的关系型数据库，根本无法比拟的。
因此在Gartner看来，云化、分布式数据库将主导未来，引领数据库技术的新趋势。预计2023年，75%的数据库会运行在云端；2024 年，全球数据库市场规模突破千亿美元，分布式数据库将成为最主要的市场增量。
如今，再造一个Oracle，做不到也没必要。云化、分布式数据库，成为中国数据库“换道超车”的唯一机会。
9 {  n- w' x6 t/ C: l. o$ V【率先破局的关键技术 造就数据库断代史】
. `0 U. ]# Q/ ]1 Q9 Q6 K5 Z$ {机会永远属于敢于破局的人。
2022年4月，中国邮政储蓄银行（以下简称“邮储银行”）的新一代个人业务分布式核心系统成功上线。
这一出手，就建成了全球最大的银行分布式新核心系统。其中，华为云GaussDB功不可没。
众所周知，核心系统是银行的“大脑”和“心脏”，不但承担至关重要的任务，而且在亿万次存储、计算中不容丝毫闪失。
以往，这是只有Oracle才能染指的“禁区”。
1 R& c3 |- }. h邮储银行的老核心系统，使用的正是关系型、集中式Oracle数据库。但伴随金融服务在线化，交易频次越来越高，容量瓶颈、性能支撑、业务负载的挑战越来越大。一旦碰到交易高峰，系统资源缺乏弹性，拥堵成了家常便饭，严重影响用户体验。
7 z( R; p1 N% U4 r9 F如今，以华为云GaussDB等为代表的中国分布式数据库打破了这个“铁律”。
新系统上线后，邮储银行一举实现日均20亿笔、峰值6.7万笔/秒的超强交易处理能力。即便面对6.5亿客户、4万多个网点的数据冲击，依然游刃有余。
全天联机平均耗时从93毫秒减少到65毫秒，批处理时间从4.5小时缩短到3小时，较老核心系统提升30%以上性能。
, F% e; ~0 ]$ s  ]2022年三季度，邮储银行迎来结息大考。过去耗时140分钟的任务，新核心系统仅用25分钟完成，性能、效率大幅提升，充分验证了中国数据库在安全可控上的承载能力。
实际上，在海量数据、任务并发的情况下，要实现数据处理“不出错”，是一件非常非常困难的事情。
# I/ f$ t) \: T% z& Q# h7 W1 m+ X这就像在1000万人涌动的“游乐场”里，要求游客不踩掉鞋、不走丢人、不传错菜。
& B- P& k# s" ~2 r) f听起来，这是一个几乎不可能完成的任务。
但在银行、电信、电力、航空等系统中，就是苛求“不出错”、“稳定压倒一切”。
华为云GaussDB做到了。



2022年，中国首个数据库行业最高安全认证-国际CC EAL4+，花落GaussDB；同年，高分通过北京国家金融科技认证中心的“分布式数据库金融标准验证”测试。
与此同时，GaussDB再次通过中国信通院防篡改、智能化、分布式事务基础能力三大专项严苛评测。
所谓防篡改，就是在极端情况下，数据库依然要具备识别风险、防止篡改、备份还原的能力。
所谓智能化，就是数据库不但要提供智能运维，而且通过趋势预测算法，帮管理者智能决策、推理预警，让系统更加安全可靠。
; _5 j0 N8 l5 T* c  t所谓分布式事务型数据库基础能力，就是一旦出现大规模数据需求，数据库要能迅速反应，就近调集分布式的CPU、内存、存储等系统资源，高效处理海量数据的能力。
( o- a( k9 T$ \7 T. M* ^如此强悍实力的背后，则是华为云GaussDB在全球范围内累计获得的700多件专利，在提供有力的支撑。
即便在数据库综合要求最严苛的金融业，GaussDB在包括工商银行、邮储银行、建设银行、华夏银行等规模落地，以及拥有永安保险、甘肃医保、一汽集团等重点行业客户。
) V6 X& n+ B0 Q5 N! R7 n华为云GaussDB的崛起，同步带动了中国自研数据库影响力的提升。
IDC发布的《2021年上半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》显示，在传统部署模式市场中，华为、阿里、达梦、人大金仓的市占率，分别为14.7%、5.7%、5.7%、5.0%。
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在IDC最新发布的《2022年上半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》中，在本地部署模式市场中，华为云数据库凭借GaussDB以16.59%的份额排名国内第一。自2020H1以来，GaussDB已经连续五次蝉联第一，在国内关系型数据库市场持续领跑。
9 e0 Y& x( H0 ~: S, L- v今天，中国的分布式数据库正趋于成熟，获得市场认可。只要假以时日，就有望在时代的大潮中崛起。
. i! U" o, C5 }6 j5 w: }, b+ F' B0 p【积于跬步，方能行至千里】
& {: e- V5 p( W) a# C( _数字时代的蓬勃发展，也将中国的分布式数据库不断推向前台。
8 |5 A& \  V8 o6 x/ }3 JIDC数据显示，全球每年的数据量呈现爆发式增长，预计从2018年的33ZB增至2025年的175ZB。
中国的数据量增速更领跑全球，预计从2018 年的7.6ZB猛增至2025年的48.6ZB。
数据的计算载体，早就从大型机、小型机、PC，演变成云、边、端的联网计算，高并发、低时延的交互计算。
面对这样的未来，华为云GaussDB早有准备。
3 g, m, ~6 g) j  X0 c' Z比如，大部分云数据库，只能在数据的传输态、存储态中进行加密。
而华为云GaussDB却实现在内存中的运算态加密，从而成为业界第一款纯软全密态的数据库，实现了对数据全生命周期的完整保护。


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另外，在原生分布式数据库领域，中国数据库也更顺应企业的诉求和发展的趋势。
' [# O" I+ c1 }5 c( O比如有的互联网企业，坐拥海量数据，极易患上数据库性能不足“恐惧症”。
: o9 y4 D- Y, o# t( a" H3 r但华为云GaussDB，直接打通了软硬件“任督二脉”，将数据库性能发挥到极致。
$ j6 v0 C; h9 R4 X# c  z, S硬件上，GaussDB拥有鲲鹏处理器的多线程、原子指令、SCM的字节寻址持久化等能力；软件上，又实现了动态编译、SQL By Pass等。
9 a; V# g: C) k; w于是，基于鲲鹏两路服务器，GaussDB 32节点处理能力达到了惊人的1500万tpmC（即每分钟系统处理新订单个数），百亿数据量查询“秒级响应”。
8 z' |9 W8 `4 ?* k/ n. P有的企业，依然对数据迁移心存顾虑，担心到最后才发现数据库不合适。
对此，GaussDB开发出一系列强悍的迁移工具。如数据库迁移工具UGO，实现了异构数据库对象和应用迁移，语法转化率达90%以上；数据在线迁移工具DRS，可实现数据的在线迁移、数据校验。
4 w4 ]9 s# z& S8 ]' o  y$ m此外，由于是“自己人”，GaussDB完全能够为企业量身打造“数据库架构+应用+数据”一体化的迁移方案。
7 T- u# h2 F& P3 a这才是以华为云GaussDB为代表的中国数据库真正的机遇所在。
而伴随大国崛起，国人对中国数据库更应该抱有一种开阔、包容、自信的气度。
7 C. |6 F5 [) W: G因为历史证明，好数据库是用出来的。
+ |, c- y3 i( T% R" y# w1978年，Oracle在美国第二次石油危机引发的“滞胀”下诞生，草创之初Bug频出、骂声一片。美国海军、CIA、NASA硬是顶着“被骗”的压力，让Oracle闯过了生死关。
此后，又经过全球用户40多年不断的实践、反馈、打磨、培训，Oracle才拥有了成熟、稳定的口碑。
! i" i  a. E# G; \. x显然，中国数据库不可能一夜成熟，也必然要经历漫长打磨的过程。但只要今天播下宽容、创新的种，对襁褓中的中国数据库多采购、多使用、多呵护，明天才能收获卓越、成熟的果。
6 C# T, D( y. s8 ]1 s! [积于跬步，方能行至千里。
+ [2 r8 }# x% m- {* n在新一轮科技革命的大潮中，这条漫漫长路显然才刚刚开始。
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