信息行业需求浅析
当前中国信息业的发展现状， 从信息化层面上升到数字化层面，2023年是特殊的一年，10月25日正式建立国家数据局。国家数据局是国家发展和改革委员会管理的机构，主要职责是负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。
国家数据局落实国家的数据化转型需求，目前中国已经把数字化转型定位增强国力的发展战略。区别于数据中台、互联网+、大数据建设，数据化转型是更大、更高、更深，涉及到一个行业的变化。
无论是中小企业还是大企业贴着数字化转型的标签，数据化建设，未来发展都大有可行。实际上需求下的落地，粗略分类分为信息系统建设方案、大数据系统建设方案、AI系统系统建设方案三类。
信息系统建设方案： 传统的应用建设，主要是单条业务流程整合，包括企业流程制度、企业控制管理、员工权限授权访问，常说的烟囱系统建设以及企业信息系统以及ERP、CRM、OA、交易系统、分析系统都属于这个范畴，信息系统建设方案的特点主要是解决某一个业务的问题，并且充分了解清楚业务的问题，关键是数据模型上考虑设计妥当，可以满足未来发展的潜力需求。一般采用关系模型建模的方式 。
大数据系统建设方案: 该应用建设需要整合较多的数据源，将集成较多的数据集，主要与业务系统联通或者其它设备的数据汲取过来，通过清洗、整合、编排后，输出一个错落有致、规范得体的数据指标。数据大屏、业务监控管理、用户画像都属于大数据系统的建设方案范围，主要它是能整合不同的数据， 一般采用维度模型建模的方式。
智能系统建设方案: 该系统建设属于高端信息应用范畴，需要智能算法以及更有效率的计算框架，包括音视频、 边缘计算 、AI、 大模型、 AIGC等等，同时也包括基本的信息系统建设方案和大数据系统建设方案，智能系统建设是应用优化的永无止境的追求。主要表现是提供更加友好验证手段，以及更加便利的识别方法提供相应的服务，一般智能系统会搭承其它技术手段完成客户端需求的闭环。
三种系统建设方案都需要用到数据库，数据库作为方案其中的一个关键点，联合上游软硬件以及下游应用成为一个解决方案。
国产数据库派别
自主研发定义
当前国产数据库鱼龙混杂，墨天轮注册在内的国产数据库一共有288个，大致可以分为三个流派，一个是魔改套壳派，一个是内核增强派，一个是自主研发派。 三个派别的最大差别，无非是依赖程度不同，一些是强依赖，一些是弱依赖。这里讨论一下可以代表国产数据库的自主研发派，自主研发派需要满足7个维度。
基础软件是世界的事业 数据库是基础软件，不同于一般的商品，它可以随处可得。一般商品具有地域性，如果想流通到国外，必须漂扬过海，必须通过物流海关。基础软件则是互联网可以到达的地方，它就可以自由在全球范围 内流通。
开源是高级竞争力 根据基础软件可以自由自在全球范围内流通的事实，基础软件的源代码也可以随便获得，即使你获得了，你也不能把它商业化，这就是软件高级竞争力
生态适配状况 数据库作为一个整体解决方案中的一个点，上面有操作系统、文件系统、芯片，下面有BI商业智能分析软件、ETL数据集成软件、DBAAS数据可视化软件等等。接口够不够友好，有没有自己专属 的JDBC，有没有成熟的数据对象监控管理解决方案 以及大规模的集群管理方案，产品与上下游的软件 适配、打通、连接状况。
清晰可见的研发路线 研发路线是产品的生命力，好的产品当年就可以发布第二年的Road map，未来预计会预计什么功能，哪些特性会加强。
研发实力 基础软件需要强大的研发实力，才有强大的技术支撑，有BUG可以及时修复，有需求可以及时改进,有问题可以马上反馈并得解决，主要看研发队伍以及研发投入。
可用性 主要考虑社区活跃度以技术支持力度【包括文档、说明】，工程师与产品的学习距离,有没有成熟的培训考核制度。
通用型数据库 数据库最好是通用型数据库，既能TP，也能AP，而不是专用的数据库，只能专注时间序列监控的业务，其它活不能干。这样的面就少了，应用的时候拳脚也不方便展开。
满足自主研发
满足这个7个维度条件的国产数据库，笔者实践应用并且比较熟悉的有TiDB、OceanBase、openGauss等等，下面对三个产品分析归纳一下。
基础软件是世界的事业，TIDB举办世界黑客比赛，OceanBase举办中国大学生比赛，他们都在产研发各个方面发力。三家都输出多个专利和论文，其中openGauss的专利是最多的。
开源是前提条件，三者都有开源，TiDB最早开源，OceanBase紧接其后，最后是openGauss 。TIDB是apache2.0协议，OceanBase是木兰pub协议，TIDB则是 MulanPubL-2.0宽松协议。
生态发展状况，三家都有自家研发的JDBC，都有自己监控管理解决方案，积累上下游打通的厂商。
清晰可见的研发路线，软件的迭代速度OceanBase已经是版本4，最新功能支持DBlink功能。openGauss版本是5，以后准备兼容MYSQL模式，TIDB最新版本是TiDB7.1 ，不仅完全兼容 MYSQL8，而且支持AI 资源管控功能。
研发实力，三家对数据库这个事业是认真的 ，阿里成立了子公司，TIDB获得了D轮融资，华为投入了大量内核开发。投入研发资金和研发人才，你们看看招聘。
可用性 TiDB的社区活跃度第一，做了很久了，OceanBase和openGauss。技术支持方面 三家的公司都明白企业是商业使用，用户是广泛使用的道理，也就是说商用或者企业采购有这方面的需求，技术支持非常到位。如果是你的个人学习，回应就会慢一点，不过官网社区三者都有找到资料。
通用型数据库，三个都是关系型数据库，底层都是关系代数，能够应用于所有的通用型业务场景。
3家数据库不能完全代表所有的国产数据库，笔者视角有漏网之鱼，老四厂的达梦以及腾迅的TDSQL，以及云原生数据库AnalyticDB，还有新兴势力的崖山数据库，偏科学生时序数据库TDengine以及图数据库NubulaGraph等等，他们都有不错的实力！ 暂且以三家大厂为代表。
自主研发技术发展
数据库厂商都有往信息行业的需求和诉求发力，但是侧重点不同。自288个厂商注册登记后，国产数据库厂商进入到做大的阶段，下一步就是做强做精，做到产品的差异化和个性化，打造品牌的影响力。
2023年TiDB的里程碑事件，v7.1.0推出成熟的资源管控方式， TiDB 对 CPU、IO 等系统资源的统一抽象的计量单位以Request Unit (RU) ，用于表示对数据库的单个请求消耗的资源量，从而实现多租户管理。 TiDB 开源时间早，但是多租户功能直至v7.1.0才出现，虽然来得晚，却有闪亮的特色。
TiDB除了支持传统使用方式，根据当前的总CPU个数、内存池总量去规划设计租户的业务使用外，同时也具务备AIops的特性，根据当前租户的业务量实际承受负荷 ，系统自动推荐配置参数，建议最佳优化体验。省掉了DBA大量的时间，避免不必要的劳动。
这个AI功能很重要，TiDB本身通过TiKV+TiFlash的架构，满足信息系统建设方案的要求。多年的发展，发展延伸TiSpark、TiFlink，与大数据技术栈无缝集成，完成大数据系统建设方案闭环。但是在AI领域，TiDB的工程结果输出不多，虽然推出的TiDB serverless平台，让开发者简单使用，轻易上手。但是serverless毕竟是云原生的概念，离大模型和AI有点远。
TiDB的AI原理， 内置promethous，通过时序的方式收集周边集群环境【CPU、内存】的变化，再通过TiDB的统计对象输出推荐值。这个方式与openGauss的AI4DB的一样思维理念，华为对AI概念有超前的理解，openGauss3就推出AI4DB、DB4AI的概念，并且有落地的工具框架dbmind。2023年，华为发布了openGauss5版本，进一步添加了安全特性，具备安全审计、动态数据脱敏、防篡改帐本等等，诚意满满，要知道 信息系统建设方案 中有些业务系统，本身访问量不多，并发度不高，反而重视安全特性。如果真到了性能的问题，华为可以通过GaussDB的方式升级上去。
人们总是分不清openGauss与GaussDB的区别，openGauss是面向用户的广泛使用产品，而GaussDB则是面向客户的商业使用产品。华为通过免费的openGauss在高校在社会培育产品使用者，openGauss是单机数据库，更加容易方便本地部署，间接提高品牌的影响力。与其它厂商一体化数据产品的方向不同，华为是一系列产品组合成为一个解决方案，例如产品A+产品B+产品C=解决方案。
针对信息系统建设方案或者旧信息系统改造，华为可能性是方案如下
- DataKit +openGauss + shardingShere
- openGauss 一主一备多级联
- Gaussdb(nosql)+openLookeng
大数据系统建设方案 ，华为可能性是方案如下
- Gaussdb(openGauss)+openLookeng+华为hadoop
- openGauss +openLookeng+华为hadoop
- DoraDo+Gaussdb+openLookeng+华为hadoop
针对复杂的应用结构，华为的单一数据产品可能无法满足，业务场景需要非关系模型，华为可以增加gaussdb(nosql)，业务场景需要容灾，华为可以增加DoraDo，业务场景需要跨源异构，华为可以增加openLookeng，业务场景需要数据仓库 ，华为可以增加华为hadoop。
最值得称道的是gaussdb的集成AI4DB和DB4AI能力的dbmind，不仅有助于 智能系统建设方案落地， 亦有助于信息系统建设方案和大数据系统建设方案 。dbmind提供库内AI函数、实现智能查询重写、代价估计、行数估计、计划自适应选择、负载自适应调度、自学习索引、缓存自适应淘汰。
OceanBase在2023年也有很大的变化，最大的一个事件是小鱼版本发布，这意味着OceanBase可以轻量级的布署在单机的环境运行，并且拥有不俗的性能 ，极大提升了OceanBase的广泛使用能力。OceanBase的立项目的很明确，就是去O。目前大部分的金融企业旧系统或者新系统 归类不是信息系统现有环境，就是大数据系统建设方案: ，OceanBase的一体化架构有天然的优势 。
何为一体化，官方原话如下，OceanBase专注OLTP（事务处理）场景，逐步实现工程一体化、TP/AP一体化、云上云下一体化、单机分布式一体化。目前通过一个数据库、一套架构、一份数据、一个技术栈、一个引擎的方式，实现多模型、多兼容模式、多租户、多工作负载、单机分布式一体化架构、多基础设施，用一个数据库满足客户80%的数据库场景需求。
笔者技术上解读OceanBase的一体化，客户端输入时，OceanBase通过统一SQL解析，同时可以解释MySQL和Oracle规范，这意味着无论你是MySQL dba还是 Oracle dba，你都可以保留你的语法习惯。同时 OceanBase统一的存储，持久化数据先是按行组划分，再按列组划分，TP与AP都放在一块。
外面来看，OceanBase和TiDB都是匹配度较高的两款产品，两者都可以具备分布式、关系型、HTAP的重要特征，但两者的系统架构不同、网络通讯不同、存储引擎不同、计算机制不同、优化器不同。
- 系统架构: OceanBase采用去中心化架构，TiDB则采用中心化架构
- 网络通讯: OceanBase使用paxos协议保联副本一致，TiDB使用raft协议
- 存储引擎：OceanBase采用统一的行列并存的obkv，TiDB采用分散的Tikv+Tiflash
- 计算机制：OceanBase的obproxy【不负责计算】返回客户端 ，TiDB则是TiDB模块【负责计算】返回客户端。
- 优化器： OceanBase采用自下而上的System R的优化器，而TiDB则是自上面下的Cascades优化器
即使以上底层架构的5点不同，但是从DBMS的体验来看依然没有任何区别，工程师和使用人员不关心底层逻辑是怎么运行的，他们只在乎表层的功能应用。有没有更贴近应用的函数？有没有更匹配业务的存储过程？数据库作为服务端怎么友好的支撑客户端应用，OceanBase推出的dblink和外部表的功能，往信息系统建设方案深入业务场景更越进一步，dblink可以使不同的数据库之间更友好的交互，可以应用于XA事务，外部表可以使数据库当作计算引擎的分析外部的数据源【文本文件、DBMS】
未来趋势分析
我相信未来国产数据库的发展是大有作为，我们有信创和数字化转型的国家战略以及银行普惠金融、电信6G、制造业的生产自动化需求。
同样我也相信国产数据库假设碰上残酷严寒的冬天，保底先死一半，另外一半艰难求活。
前面提到了，数据库是世界的事业，信创并非单纯将国外数据库拒之门外，信创是加强版的安可，除了安全可靠,自主可控，还要实现信息应用技术创新，最终目标实现脖子问题没有依赖或者轻依赖。
站在世界的角度的看，Oracle、MySQL、Postgresql已经是一个成熟的商用产品，并且在广泛使用上已经深入人心。对工程师而言，我需要马上可以使用的东西。对企业而言，我需要一个安全可靠的东西。Oracle、MySQL、Postgresql不仅已经做到，而且行为习惯已经深入人心，扎根于文化中。
从去O来看,目前Oracle 在现有信息系统 和现有大数据系统建设方案没有太多毛病和问题,只是单从信创安全角度出发,所以甲方的顾虑不无道理,如果保障替换后系统一如既往一模一样,数据库除了兼容更多的新的接口、类型、系统,也需要兼容旧的系统、接口、类型,否则对甲方就是全部应用的重构, 这对甲方来说是无事生非的一场灾难。
我看某些国产数据库动不动就吊打Oracle几条街,性能提高不能说明什么,性能提高的背后是架构、可用性、成本的综合考量评衡,这里升上去,那里降下来,性能提高只能作为量化的一个小指标。
可以从应用实践的角度评估量数据库成熟度,从信息系统建设方案 、大数据系统建设方案 、智能系统建设方案的三条跑道上,数据库时刻想着,我作为了服务端如果为客户端做更多的事情?
TiDB、OceanBase、openGauss三家都有往三个跑道延伸,目前我来看,TiDB以前一直在大数据系统建设方案深耕挖掘,积淀甚深,TiKV、TiFlink、Tispark覆盖业务场景,在信息系统建设方案 ,PingCAP聘请了甲骨文公司负责innodb的Sunny Bains。智能系统建设方案, PingCAP探索了AI的资源管控。
OceanBase在信息系统建设方案发展了dblink和外部表的功能 , 大数据系统建设方案同样打通大数据生态,智能系统建设方案提供Oceanbase cloud平台。
openGauss在信息系统建设方案提高了更丰富的企业安全能力,大数据系统建设方案可以自由组合后端不同的产品,智能系统建设方案, openGauss具备库内AI函数算子和现成的工具框架。
从产品的个性化和差异化来看,我会感觉TiDB往大数据系统建设方案 能力强一点,OceanBase在信息系统建设方案的功夫做多一点,而openGauss 在智能系统建设方案提供多一点。
其它的数据库产品，自称什么都能做，这话没错！一个方案由多个组件构成，数据库只是其中一个组件，如果数据库功能不满足，可以从其它的地方出。 产品没有与时俱进，失去了它的独特性，可以轻易被替代。遇上市场寒冬，难以存活。
美国在数据库的发明创新是世界领先的，真正的遥遥领先。2021年Snowflake就如同市场黑马，赢得了资本的青睐，基于 PostgreSQL的Amazon Redshift具有三高【高可用、高性能、高安全】和三易【易运维、易伸缩、易扩展】的特点，同时Amazon Redshift已经完全不依赖PostgreSQL。2023年，老美基于数据库的定义和认识，最新又发布了DuckDB 0.9.2版本以及数据库加速器Velox，目前中国没有类似的数据库产品。
最后
数据库是长久的一份事业，数据库是一个世界的事业，2023年截至12月共288个数据库参与排名，在风云变幻的数据库市场，只有不断的研发和创新，才能提升产品竞争力。目前数据库属于做大的阶段，第二阶段要做强做精，实现产品的个性化、差异化，创造产品的独特性是致胜法宝。
