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数据库专家访谈

菜菜调研 2022-10-26
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Q：技术层面，分布式数据库能否在功能上完全替代集中式数据库？
A：功能上是完全可以的，性能上会更具可扩展性和弹性，同时资源利用率更高。但集中式数据库也非全无用处，可以针对数据非常的特定场景做流式处理和批处理，固定场景下集中式数据库相比分布式数据库性价比更高。除此之外，集中式数据库在强一致性方面优于分布式数据库。
Q：分布式数据库有四五家厂商竞争，是否可以理解为未来不再会有厂商进入分布式数据库赛道？
A：不是。关键要看如何提供数据库。分布式架构数据库针对特定场景，如时序数据，服务于特定场景数据类型，性能最高，吞吐量好。
Q：如何界定一款数据库产品时自主可控的？
A：自主可控：基于开源框架进行二次功能开发，不购买其他任何第三方的授权，后续的升级维护与定制开发自由。
Q：数据库领域的厂商在极端情况下的自我生存能力如何理解？
A：第一要有至少三个副本节点，不能丢失数据库的数据。第二一旦数据节点出现运行宕机的情况，上层要有管理的控制调度机制，实现高可用。
Q：一旦中美交恶，开源协议中止，基于 MySQL 与基于 PG 的迭代失去专利保护，在这种极端情况下，我们国家哪些产品具有自我生存能力？
A：阿里云的 mariaDB 以及 DorisDB，虽然是开源，但是授权协议在中国人手中，因此是自主可控。除此之外，达梦和华为高斯 DB 以及人大金仓也是完全自主可控的，但南大通用不是自主可控。
Q：技术层面看，国产数据库目前处于国外数据库哪个阶段的水平？能否点评一下国内数据库各自所处的阶段并对他们进行排序？
A：技术层面来讲，国产数据库并不比海外差，包括一些测试指标在国际排名也很考前。大家之所以觉得国外数据库占主导是因为国外数据库发展时间早，覆盖大量客户群体，并且做了深度集成。这种在绑定上层应用场景生态的情况下，数据库替换并不是单纯看技术和功能指标，更注重能否提供一套完整的软件体系帮助迁移，目前没有数据库厂商可以对此进行保证。
国内分布式数据库排序：第一梯队是阿里的 analyticDB,polarDB,oceanDB,oceanDB 是国内唯一有希望去替代 Oracle 的国产化数据库。第二梯队是高斯 DB 和中兴的 goldenDB。第三梯队是腾讯的 TDSQL 和 TBase，第四梯队是 tidb，可能跟腾讯的 TDSQL 不相上下，甚至可以说 TDSQL 抄袭了 tidb 一些底层核心组件能力。其余是偏数仓的偶数等。之前所说的达梦、人大金仓以及南大通用更像是集中式数据库。
Q：数据库国产率是多少？一些数据库在和银行等机构合作，目前进展如何？
A：数据库国产率：不到 20%，甚至可能更低。做国产数据库涉及到很多方面，首先是底层要有操作系统芯片适配，之后要针对上层应用生态数据迁移，迁移后格式转换，对接上层应用系统，之后是自运行模拟，检查是否有数据丢失错乱以及编解码错误。乐观估计全部流程需要至少半年可以完成。
Q：国产数据库去做银行核心数据库是否可行？
A：五大行核心数据库仍然以 Oracle 为主，90%以上，另外 10%是开源的关系型数据库。具体要看业务。稳态业务在 Oracle，TOC 的业务在关系型数据库中，如互联网金融等。
Q：非关系型数据库未来是否有可能超过 20%的市场占比？
A：未来非关系型数据库会超过 20%的市场占比。2019-2021 年数据库营收中关系与非关系数据库占比来看，非关系型数据库占比在逐年提升。说明趋势是非关系型数据库，因为非关系型数据库代表智能驾驶等未来趋势，2030年，关系型数据库可能仅占比 40%，非关系型数据库占比 60%。
Q：国产数据库面临闭源风险，若从头开始自己做，存在何种技术难度？
A：国内巨杉数据库在做多模数据库，针对闭源风险，使得数据库前端计算引擎兼容多种语言，一旦 MySQL 闭源，可以迁移到多模式中进行扩展。
Q：若不采取兼容海外开源数据库的做法，真正从头开始开发，性能方面是否能做到与海外开源数据库齐平？
A：基本很难。数据库是承上启下的过程，需要运营在下面的操作系统之上。无论是接口还是生态软件均需要适配，并不是一劳永逸的开发。例如华为 ARM 架构64 位芯片，性能比 x86 同种规格性能还要强，但是需要运行在 x86 架构上，若突然换到 ARM 架构需要进行很多改造。


分布式数据库关系型数据库数据库
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