原標題：數據庫的花樣年華

值得關注的創(chuàng)新有兩種，一種是對未知的探索，一種是對已知的顛覆。

前一種，如今經常由AI給我們帶來驚喜；而后一種，或許更多來自ICT基礎設施領域對常識的重寫。

比如這個秋天，可能很多人都不會想到，居然是數據庫帶給了我們不少驚喜。比如9月30日，華為GaussDB數據庫宣布率先通過了中金國盛金融行業(yè)標準符合性試點測評；10月2日，螞蟻金服自研關系型數據庫OceanBase，宣布打榜TPC-C并成功登頂。

要知道，數據庫作為計算和智能最基本的支撐體，堪稱數字時代的鋼筋水泥。但在我們的認知中，這些“建筑材料”似乎都要飄洋過海運到我們身邊。而這個秋天，一系列事件卻讓國產數據庫的概念重新躍回了我們的視野。

雖然今天全球數據庫產業(yè)處在相對平緩的發(fā)展周期里，但一些新玩家、新趨勢的出現，以及新市場的洞開，卻讓這個重要領域散發(fā)出了新的味道。

阿里的OceanBase、華為的GaussDB，以及不少創(chuàng)業(yè)公司的數據庫產品在這兩年連續(xù)升溫——讓我們看到了數據庫領域中國力量的崛起。

即使中國玩家沒有趕上數據庫的黃金時代，卻可以創(chuàng)造數據庫的花樣年華。

數據庫的花樣年華

曾幾何時，我們認為數據庫這東西只有那幾家歐美公司才能提供，甲骨文、IBM、微軟三巨頭分割市場的局面，似乎已經變成了我們心中關于數據庫的“常識”。而一個新名字出現時，我們下意識就會去驚奇和謹慎懷疑。

但不妨逆向思維一下，之所以這個領域開始出現各種新動向，而且動作的主人公更多來自中國，是因為數據庫產業(yè)作為極其重要的基礎設施，正在迎來新的變化節(jié)點。而變化就是機會，中國基礎軟件生態(tài)，在變化中看到了轉換身位的可能。

今天的數據庫，具體有哪些變化呢？這個問題我們可以從大到小一步步審視。

首先，是全社會的智能化需求，帶來了數據量激增、數據流通效率不斷加快的一系列挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)要求數據庫本身的承載力、能效、可靠性進行升級，同時也提出了智能技術加持數據庫本身的新挑戰(zhàn)。

其次，異構計算和全云化的轉型，對數據庫提出了多元融合、交付方式迭代層面的要求。云數據庫在崛起的同時，也面臨如何處理非云用戶數據庫需求的新問題。

而再具體到行業(yè)，我們可以看到傳統(tǒng)企業(yè)，尤其是是大型政企和電信、金融、安防等特殊行業(yè)，正在成為數據庫的新用戶和新市場。它們的特殊需求，往往無法被國外主流數據庫滿足，需要技術能力升級與自主可控的雙向覆蓋。

最后，OLAP也就是分析型數據庫的崛起和持續(xù)增長，讓國內數據庫獲得了細分領域探索領先優(yōu)勢的可能。

多個變量的催化下， 數據庫正在迎來新的綻放。即使刨除爭議，去看產業(yè)中的進展和創(chuàng)造，也足可證明這是自主數據庫生機盎然的時代。

一場測試，一種遇見

如果說TPC是業(yè)內一條古老的賽道，類似終端設備的“跑分”，代表了數據庫的昨天。那么與行業(yè)結合的數據庫測試，則可以說是數據庫的未來。

比如說同樣在不久之前，9月30日，華為GaussDB數據庫宣布率先通過了中金國盛金融行業(yè)標準符合性試點測評。基于華為鯤鵬處理器和通用x86的GaussDB數據庫均通過了檢測，82個檢測項全部為“符合”。

華為GaussDB數據庫，分為OLTP和OLAP兩大系列數據庫產品。其中OLTP自研內存數據庫在2007年開始了研發(fā)，并在電信領域規(guī)模商用；在此基礎上增強磁盤引擎和分布式能力，與招行聯(lián)合創(chuàng)新，直到2019年5月15日發(fā)布。而GaussDB中的OLAP數據庫早在2011年就開始了研發(fā)，其基于PostgreSQL 9.2單機數據庫引擎全面改造，支持SQL引擎，MPP架構，并與工行聯(lián)合創(chuàng)新，再推廣到金融、政府等行業(yè)場景，實現了大企業(yè)規(guī)模商用。而本次參加中金國盛測試的是GaussDB OLTP數據庫。

為什么說這場測試非常重要呢？

我們知道，金融行業(yè)的數字化和智能化進程對社會發(fā)展具有重要意義，但這個領域又有必須萬無一失的特點。而中金國盛認證中心，是經國家認證認可監(jiān)督管理委員會批準、國內首家從事境內金融業(yè)服務和產品的質量安全管理的專業(yè)認證機構。這次GaussDB所通過的測試，是國內探索金融產業(yè)數據庫標準的第一戰(zhàn)?？梢哉f，ICT基礎設施與金融產業(yè)，在時代面前就此攜手。

根據金融行業(yè)標準《分布式數據庫技術金融應用規(guī)范（草案稿）》、中金國盛企業(yè)標準《分布式數據庫技術金融應用檢測規(guī)范（試行）》的相關要求，這場測試覆蓋了環(huán)境搭建、環(huán)境監(jiān)測、語法支持、安全支持、擴展、性能、容災等金融級數據庫要求的關鍵能力測試。測試結果顯示，GaussDB在華為基于TaiShan服務器16節(jié)點的TPC-C標準測試，性能達到千萬級tpmC。分布式環(huán)境下，GaussDB性能擴展比超過0.8。這標志著華為GaussDB數據庫的功能性、安全性、穩(wěn)定性等方面都符合規(guī)范要求，并在銀行批量結息業(yè)務以及銀行信用卡代授權業(yè)務等場景中實現性能領先——GaussDB可以真正成為面向金融行業(yè)時代之需的數據庫選擇。

這種新興數據庫與重點行業(yè)結合的模式，正在催生數據庫產業(yè)進化的另一條路：新的用戶、新的要求、新的數據庫，三者相遇于此刻。

金融與電信的華爾茲

GaussDB在中金國盛金融行業(yè)標準符合性試點測評中，通過了金融級的高性能、高可靠，以及異構數據庫兼容和遷移能力測試，可謂是在層層艱難險阻中證明了自己。

而這種模式實際上顯露出這樣一個邏輯的轉變：當傳統(tǒng)企業(yè)的核心業(yè)務走向全云化、智能化，以及高數據可用性時，前提必然是ICT基礎設施能夠滿足自身產業(yè)的獨特需求。

因需出發(fā)，重新定義數據庫，這是時代留給產業(yè)的最大挑戰(zhàn)，也是核心機會。

這一點，在電信與金融產業(yè)中的表現尤為淋漓盡致。我們知道，這兩個行業(yè)對風險的容忍度非常低，對數據可靠性和安全性的要求近乎苛刻；同時，它們具有海量數據需要處理，追求數據庫的極高性能；另一方面，電信和金融行業(yè)的信息成本壓力都非常巨大，數據庫擴容和遷移都將帶來巨大挑戰(zhàn)，簡單平緩的發(fā)展模式，以及降低數據運營成本的要求普遍存在。

通過金融行業(yè)嚴格測試的GaussDB，事實上也已經在現實中與這兩個“重量級”行業(yè)跳起了優(yōu)雅的華爾茲。

在跟招商銀行的合作中，GaussDB通過改善傳統(tǒng)分庫分表的做法，幫助客戶打造了金融級分布式數據庫。其特點在于，基于GaussDB高性能、高可靠、智簡運行的特性，滿足了招商銀行在金融領域的核心交易系統(tǒng)中，高可用的數據需求。GaussDB首創(chuàng)的Switch Turbo技術，可以實現在數據中心內部的故障秒級切換，遠遠低于同類產品故障切換的時長，又可以盡可能地縮短因為數據庫故障導致的業(yè)務影響。

從2018年4月份開始，GaussDB已經陸續(xù)在招商銀行綜合支付交易、信用卡的重資產營銷、金融科技類的項目，比如風險預警平臺等10套生產業(yè)務中上線投產。其中，既包含互聯(lián)網綜合服務，又包含金融科技領域的業(yè)務創(chuàng)新。

而在電信領域，GaussDB與山東移動的合作非常具有典型性。在運營商體系中，長期存在數據庫并發(fā)性差、兼容性不足、能耗過高等問題。隨著數據量不斷上升，這些隱患很可能導致運營成本和兼容成本滾雪球式拉大。同時，舊有系統(tǒng)對云化、智能化的不兼容，也成為電信運營商在發(fā)展中的關鍵挑戰(zhàn)。

基于GaussDB 數據庫，華為幫助山東移動打造了全新的數據解決方案，應用無感適配 GaussDB，SQL、PL/SQL，自定義函數無縫對接；能夠實現本地 GaussDB一體機主備集群模式，業(yè)務平緩演進；同時達成秒級異構同步、實時接管，達成數據庫的高可用性。

在這一解決方案加持下，山東移動在數據層面的功耗降低20%；平均運維成本降低30%；整體TCO節(jié)省17% 。并且基于GaussDB的生態(tài)開放與兼容性，能夠達成應用開發(fā)無學習成本，為后續(xù)平臺演進打下基礎。

這曲金融與電信產業(yè)的華爾茲，背后是時間的沉淀。在高智能、高性能、高可靠，以及積極打造相關生態(tài)的特性下，GaussDB已經成為了傳統(tǒng)企業(yè)核心業(yè)務的數據庫核心選擇。一位業(yè)內人士告訴我，大型政企采購數據庫，長期面臨希望基于安全考慮采購自主品牌，但國產數據庫長期性能不達標的問題。

GaussDB的面世，奏響了一段新的舞曲。

GaussDB，新角色登場

如果說GaussDB帶來的最顯著改變是什么，那我們可以回想一下數據庫帶給我們怎樣的刻板印象。

想到Oracle，我們會想到恢弘的代碼數量，以及龐大的全球生態(tài)。與此同時，作為底層軟件的Oracle也是高冷和沉默的，它只能讓技術人員去學習自己，但不會去為垂直行業(yè)和企業(yè)提供任何改變與適配。它像一片靜止的湖泊，同時永遠不可能成為陪你成長的江河。

這是歐美主流數據庫的共性，同時也是在產業(yè)智能時代，數據庫暴露給世界的弱點。

在數字化經濟高速發(fā)展，不同行業(yè)和產業(yè)結構差異化競逐智能的今天，數據庫不再僅僅是個不變的部件，同時它是解決方案的關鍵一環(huán)，是企業(yè)醞釀數據生產力的核心引擎。而這就要求數據庫必須去理解和適配產業(yè)，而不是靜靜等著萬人來朝。

這是GaussDB正在提供的新變化：一個主動去理解產業(yè)、理解場景，解讀傳統(tǒng)行業(yè)之心的數據庫新角色。

這種特點，體現在GaussDB對異構計算與數據架構高強度的兼容上；也體現在全流程AI的加入，讓原生AI能力帶領數據庫追尋性能、可靠性與安全性的新記錄；更體現在從華為自身業(yè)務開始的驗證，生態(tài)聯(lián)合創(chuàng)新，最終走向對產業(yè)需求和行業(yè)場景的高度理解和差異化融合。

未來，我們或許會在龐大的智能體系中、在千行萬業(yè)的數據流動里、在無數開發(fā)者對數據庫的差異化運用里，重新審視和定義數據庫究竟是什么，它來自何方去向何處。而這一場重新認識的開始，就在于打破數據庫數十年的常規(guī)，從行業(yè)場景、底層技術、智能趨勢上，去改寫出符合大勢所趨的數據庫。

GaussDB，正在探索讓數據庫去扮演這個新角色。當無數行業(yè)逐漸開出數據+智能的蓓蕾，便是真正屬于數據庫的花樣年華。

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