我們生活在一個數(shù)據(jù)時代。最早提出“大數(shù)據(jù)”時代到來的麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來?！比藗兙W(wǎng)購時能夠便捷地調(diào)取既往訂單，每月繳費時能夠按時地收到個人話費賬單，在銀行辦理業(yè)務(wù)時能夠快速地查詢賬戶信息，這些都離不開數(shù)據(jù)庫對于信息存儲和調(diào)取的強(qiáng)大功能。數(shù)據(jù)庫是指長期儲存在計算機(jī)內(nèi)有組織的、可共享的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)按一定的數(shù)據(jù)模型組織、描述和儲存，具有較小的冗余度、較高的數(shù)據(jù)獨立性和易擴(kuò)展性，并可為各種用戶共享。數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生于距今六十多年前，隨著信息技術(shù)和市場的發(fā)展，到了二十世紀(jì)九十年代以后，數(shù)據(jù)管理不再僅僅是儲存和管理數(shù)據(jù)，而轉(zhuǎn)變成用戶所需要的各種數(shù)據(jù)管理的方式。在以紙質(zhì)儲存信息方式為主的時代，大量的數(shù)據(jù)或以時間，或以內(nèi)容，或以用途等為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分，存放于文件柜中，以便查詢和調(diào)取使用。而在數(shù)據(jù)信息無紙化逐漸普及的今天，數(shù)據(jù)庫就是在這樣的背景下應(yīng)運而生的電子化的文件柜。數(shù)據(jù)庫在金融、政務(wù)、教育、電信、醫(yī)療健康等一系列領(lǐng)域都有運用，為各領(lǐng)域在運營、決策、戰(zhàn)略上提供數(shù)據(jù)方面的支持。對于數(shù)據(jù)信息的充分收集和分析往往是做出一個合理決策的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)的運用與各行各業(yè)的結(jié)合就像是不斷向外延伸的枝干，而數(shù)據(jù)庫所存儲的海量數(shù)據(jù)信息就是支撐滋養(yǎng)著這無數(shù)枝干的根源。樹大需根深。相比傳統(tǒng)紙質(zhì)化的數(shù)據(jù)儲存方式，數(shù)據(jù)庫的廣泛應(yīng)用雖然優(yōu)勢凸顯，但也帶來了一些亟待思考的問題，其中，信息安全首當(dāng)其沖。作為信息的聚集體，數(shù)據(jù)庫是計算機(jī)信息系統(tǒng)的核心部件，其安全性至關(guān)重要。如何有效地保證數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的安全，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的保密性、完整性和有效性，這不僅關(guān)系到企業(yè)的興衰，更關(guān)乎國家的安全。我國的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)受國內(nèi)信息化產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展較晚的影響，市場成長時間滯后于全球，國外成熟的商業(yè)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品進(jìn)入我國市場后便長期占據(jù)著市場主導(dǎo)地位。阿里于2008年首先開始數(shù)據(jù)庫的去“IOE”運動，到2013年已經(jīng)徹底完成了去“IOE”的計劃。此后，許多企業(yè)和政府機(jī)構(gòu)也開始開展設(shè)備國產(chǎn)化的運動。后疫情時代，外部發(fā)展環(huán)境更加惡劣復(fù)雜，反全球化也勢頭正盛，出于信息安全考慮的數(shù)據(jù)庫國產(chǎn)化替代需求顯得更為迫切。守住數(shù)據(jù)庫信息安全的根，才能保住各行各業(yè)的枝干穩(wěn)定生長。從應(yīng)用方向來看，交易型數(shù)據(jù)庫和分析型數(shù)據(jù)庫，即OLTP與OLAP，是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫最為常見的兩種類型。交易型數(shù)據(jù)庫主要面對與企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)相關(guān)性強(qiáng)的事物場景，保證強(qiáng)一致性，面向一線業(yè)務(wù)人員，支持多并發(fā)，實時快速地增刪查改，用于銀行轉(zhuǎn)賬等業(yè)務(wù)支撐。分析型數(shù)據(jù)庫則是通過對其他數(shù)據(jù)庫的歷史數(shù)據(jù)查詢，以實現(xiàn)高速多維分析來自數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市或者數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)，可使用關(guān)系型或者非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫，主要面向分析師和管理者用于企業(yè)決策數(shù)據(jù)分析。二者面向的使用場景不同，需要解決的問題也各有側(cè)重，因而也有著各自非常顯著的優(yōu)劣勢。為了避免在傳統(tǒng)架構(gòu)中，在線與離線數(shù)據(jù)庫之間大量的數(shù)據(jù)交互，混合事務(wù)分析處理（HTAP）應(yīng)運而生，這一概念由Gartner在2014年首次提出。HTAP解決了存儲與并發(fā)處理的擴(kuò)展性問題，能同時實現(xiàn)高并發(fā)讀寫和實時更新，底層數(shù)據(jù)可快速復(fù)制，減少了數(shù)據(jù)負(fù)擔(dān)，節(jié)省了各類成本。雖然當(dāng)前市場OLTP仍是主流，但可以看到HTAP的融合性嘗試應(yīng)是未來方向。“湖倉一體”是融合高效在另一方向上的嘗試。數(shù)據(jù)湖更注重原始信息的保留，基于它可以運行多種類型的分析；而數(shù)據(jù)倉庫則恰好相反，基于SQL體系往往具備很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計算能力，但原始數(shù)據(jù)都需要經(jīng)過一系列的處理才能入倉，儲存的數(shù)據(jù)更加靠近數(shù)據(jù)的消費端。在“湖倉一體”的架構(gòu)下，數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖之間的壁壘被打通，底層多套存儲系統(tǒng)并存且互相數(shù)據(jù)共享，形成了資源池，上層各引擎可以通過一體的封裝接口訪問，實現(xiàn)了聯(lián)機(jī)交易和聯(lián)機(jī)分析的同時支持。作為數(shù)據(jù)湖極低成本存儲大量數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫高性能進(jìn)行大量數(shù)據(jù)處理的有機(jī)結(jié)合，與HTAP一道，“湖倉一體”也應(yīng)是未來發(fā)展方向之一。隨著大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、新型硬件技術(shù)的發(fā)展，人工智能與各個行業(yè)都在嘗試著有機(jī)融合，數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)也是其中之一。DB與AI優(yōu)勢互補，互推發(fā)展。一方面AI對DB能力增益，使得DB能獲得更好地執(zhí)行表現(xiàn)、實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的自洽、免運維等；另一方面DB可以優(yōu)化AI模型，可用于降低使用AI模型的復(fù)雜性，加速AI算法，并在數(shù)據(jù)庫內(nèi)提供人工智能能力。近幾年隨著云基礎(chǔ)設(shè)施的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫的部署形態(tài)也在發(fā)生著變化，基于云模式提供的數(shù)據(jù)庫服務(wù)即云數(shù)據(jù)庫得到蓬勃發(fā)展，并因為按需擴(kuò)展、按需付費等優(yōu)異特性獲得中小企業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)客戶的青睞?，F(xiàn)階段云數(shù)據(jù)庫主要包括兩種，一種是托管在云廠商上的“傳統(tǒng)”數(shù)據(jù)庫，另一種是基于云環(huán)境的云原生數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫的云部署相比本地部署，一來能夠縮短部署、配置和調(diào)試的時間，使得企業(yè)能夠更快用上產(chǎn)品；二來也花費更少的成本，不需要運維人員，不需要硬件。除此之外，它的拓展性也更強(qiáng)，在更新與升級時也不需要重新部署，更加方便快捷。Gartner 預(yù)測到2023年，全球75%的數(shù)據(jù)庫將完成云平臺的遷徙。盡管當(dāng)前國產(chǎn)化替代仍是我國數(shù)據(jù)庫現(xiàn)階段必須先行的一步和重點行進(jìn)的方向，但放眼未來的發(fā)展，競爭或許終將會是逐鹿于“云上”。樹高葉茂，系于根深。數(shù)據(jù)時代，作為各行各業(yè)的發(fā)展記錄和決策依據(jù)，數(shù)據(jù)庫的根基作用不容忽視。只有根扎得深咬得牢，才能汲取更多向上生長與向外延伸的力量。
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