让国产数据库的降本增效不再可笑

在当今信息技术飞速发展的时代，国产数据库的崛起成为了推动数字中国建设的关键力量。2022至2023年间，国产数据库行业经历了一场前所未有的爆发式增长，形成了百花齐放、群雄并起的壮观景象。然而，这股春风虽带来无限生机，却也夹杂着一丝寒意——产品成熟度、生态系统构建及成本控制等问题成为制约其进一步发展的瓶颈。同时为了达到更好的性能要求我们需要更多的节点、更高的配置。

在此背景下，单纯追求“降本增效”似乎显得有些理想化。而“控本保效”成为了一个更为务实的目标。本文将从数据库选型、部署架构、改造适配、运维保障等多个维度，深入探讨“控本保效”的具体实施策略。

国产数据库软件授权费用往往高于传统商用数据库，且为满足性能要求，常需部署多节点分布式架构，导致成本剧增。企业应根据自身规模和需求，灵活选择软件授权模式，如按CPU数量、实例数或采用买断使用权等方式，与供应商谈判，争取最大利益。

• 服务器选择：尽管国产X86与ARM服务器在性能上尚不及国际品牌，且实现相同性能水平往往需部署更多节点，导致许可需求增加。但通过精准匹配业务需求，合理配置CPU数量，结合使用率与预警阈值计算公式，仍可在一定程度上降低成本，尤其针对那些使用率常年在20%左右的业务系统，可以有效地节约资源成本。计算公式如下：

  新申请CPU数量=原CPU数量*使用率*对比系数*预留系数
  

  如果原来CPU数量为32，使用率20%，对比系数1.3（表示1.3颗国产cpu相当于1颗国外商用cpu），预留系数2（代表要始终保持CPU 50%的使用率），那么最终我们需要申请的数量为：

  新申请CPU数量=32*0.2*1.3*2=16。

• 存储策略：集中式存储适用于对性能要求高、低延迟的企业核心数据库场景，分布式存储适用于高IO吞吐量、时延要求不高、可靠性要求不苛刻的大规模云存储或海量数据场景。分布式存储对比集中式存储价格更低，需要根据具体的业务场景去选择适合自己的存储。同时我们可以结合数据压缩技术将数据按比例进行压缩，及删除多余的数据和索引，并区分冷热数据，将经常访问的数据放在SSD上，将冷数据放在HDD磁盘上，有效控制存储成本。关于数据库如何选择存储可以看看之前发表的文章《OLTP类型的数据库可以采用分布式存储吗》。

• 简约架构设计：尽可能采用集中式架构以简化部署与运维，减少硬件与软件成本，除非有明确性能需求，否则避免分布式架构的复杂度。绝大部分业务场景集中式数据库是都可以胜任的。如果必须要做数据拆分，我们还可以采用分布式应用+集中式数据库的方式，即应用层实现分布式能力，如分布式事务、数据路由、数据拆分等，而下面连接的依然是集中式数据库，目前这种方式正在受到更多的核心业务系统改造的青睐。关于集中式与分布式架构的选择介绍可以看看之前的写的一篇文章《有理有据：数据库选择集中式还是分布式》。
• 合理规划节点数：在满足高可用性和高性能要求的基础上，通过精确的性能测试和业务负载预测，合理确定所需节点数量，避免过度部署造成的资源浪费。对于一般性业务系统的两地三中心架构采用2+2+2，即1主5从，本地1主1从，同城2从，异地2从，这里比较推荐异地采用独立集群部署，即同城和异地两个独立集群，本地和同城不变，异地1主一从，两个集群间进行数据同步。这样的好处是方便管理，两个集群的操作或故障不受影响。对于重要的核心系统一般采用3+3+3。
• 简化部署与连接方式：对于非核心业务系统，考虑容器化或虚拟化部署，进一步降低成本，另外可以直接利用数据库驱动实现应用连接与高可用性，减少F5路由层，降低成本。
  
  

• 简单改造：对于轻度依赖数据库的系统，若SQL简单且业务逻辑不涉及特殊功能，迁移较为简单，成本较低，但仍需评估原有Oracle的依赖深度。轻量级应用在代码层面改动较小，重点在于测试验证性能与兼容性。
• 代码审查：对现有的SQL语句进行审查和重构，去除不必要的复杂度，优化性能瓶颈，即便在Oracle环境下也有助于提高效率，迁移时则更为顺畅。优化包括避免过度使用存储过程，改写为简单查询等。
• 工具辅助：采用中间件或迁移工具自动转换SQL语法，屏蔽底层数据库差异，减轻手动适配工作，实现应用层面的无感知切换。这在一定程度上缓解了迁移的复杂度，降低了人力成本。
• 标准规范：建立统一的SQL编写规范，减少数据库特定语法的依赖，通过中间层进一步隔离数据库差异，使一套规范化的SQL代码能够跨数据库运行。这要求在开发初期即遵循标准化，长远看，对多数据库环境适应性更强，几乎不增加迁移成本。
• 技能培训：加强对开发团队的数据库多样性培训，理解不同数据库的特性和限制，提高编写兼容性代码的能力，减少对特定数据库的过度依赖。