我們來(lái)設(shè)想這樣一個(gè)場(chǎng)景：在一個(gè)寬敞的房間里，TPC-C基準(zhǔn)測(cè)試的屏幕上，數(shù)字不停跳動(dòng)，空氣中彌漫著緊張而壓迫的氛圍。全球各大數(shù)據(jù)庫(kù)廠商的成績(jī)?cè)诓粩喔拢恳还P交易、每一秒的數(shù)據(jù)處理，都像是在高壓下炸裂的火花。

TPC-C——這項(xiàng)被譽(yù)為數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域“奧林匹克”的測(cè)試，要求參賽者在最嚴(yán)苛的環(huán)境中驗(yàn)證自己的極限表現(xiàn)。各家數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)在高并發(fā)、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的壓力下拼盡全力，所有的調(diào)優(yōu)、算法優(yōu)化、硬件融合，甚至無(wú)數(shù)個(gè)通宵的奮斗，都是為了在榜單上取得一個(gè)好的名次。在這場(chǎng)沒(méi)有硝煙的“戰(zhàn)斗”中，不斷產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)庫(kù)王者，阿里云的PolarDB，正在被更多人熟知。

2月26日，在2025阿里云PolarDB開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，阿里云宣布PolarDB云原生數(shù)據(jù)庫(kù)，以每分鐘20.55億筆交易（tpmC）和單位成本0.8元人民幣（price/tpmC）的成績(jī)，刷新TPC-C性能和性?xún)r(jià)比雙榜的世界紀(jì)錄。

那么，為什么TPC-C被視為數(shù)據(jù)庫(kù)能力的“金標(biāo)準(zhǔn)”，阿里云PolarDB是如何做到霸榜的，這意味著什么？接下來(lái)，我們就來(lái)聊聊這些問(wèn)題。

什么是TPC-C？

首先，我們先來(lái)搞清楚什么是TPC-C。

TPC-C自1988年誕生以來(lái)，已經(jīng)深刻地影響了全球數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)的發(fā)展。它像一座燈塔，指引著技術(shù)的方向，同時(shí)也成為了衡量數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)是否達(dá)到“全球頂尖”的標(biāo)尺。對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)廠商來(lái)說(shuō)，能夠在TPC-C上脫穎而出，不僅是技術(shù)創(chuàng)新的展示，更是市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的象征。它不單純是個(gè)測(cè)試，它是權(quán)威，是數(shù)據(jù)庫(kù)性能的“硬通貨”。

性能，是TPC-C最直觀的核心。tpmC，即每分鐘事務(wù)處理量，成了所有數(shù)據(jù)庫(kù)廠商心頭的數(shù)字，這個(gè)數(shù)字不僅僅代表著數(shù)據(jù)庫(kù)的吞吐能力，更是它在真正商業(yè)環(huán)境中的競(jìng)爭(zhēng)力。高tpmC意味著在商業(yè)繁忙時(shí)段，數(shù)據(jù)庫(kù)依然能穩(wěn)穩(wěn)地支撐住成千上萬(wàn)筆并發(fā)交易，而不掉鏈子。想象一個(gè)電商大促、金融系統(tǒng)的瞬時(shí)交易高峰，tpmC的表現(xiàn)，直接決定了數(shù)據(jù)庫(kù)能否承載住流量洪峰，能否在“生死時(shí)刻”發(fā)揮出穩(wěn)定的核心作用。

然而，TPC-C的意義并不僅僅在于“跑得快”，還在于性?xún)r(jià)比，即單位成本下的性能輸出。性?xún)r(jià)比的考量，讓TPC-C的標(biāo)準(zhǔn)不僅適用于高端企業(yè)級(jí)應(yīng)用，更為每一個(gè)追求高性能低成本的企業(yè)提供了切實(shí)可行的數(shù)據(jù)庫(kù)方案。

此外，TPC-C不僅要考量數(shù)據(jù)庫(kù)在“平穩(wěn)狀態(tài)”下的性能，它更要測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)在極限負(fù)載下的穩(wěn)定性與容錯(cuò)能力。想象一下，在一場(chǎng)極限壓力測(cè)試中，數(shù)據(jù)庫(kù)不僅要快速處理交易，還要在出現(xiàn)硬件故障、網(wǎng)絡(luò)中斷等極端情況下，保證數(shù)據(jù)的一致性和正確性。

這一考驗(yàn)，不僅是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的挑戰(zhàn)，更是對(duì)它在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中實(shí)際可用性的檢驗(yàn)。每一次系統(tǒng)崩潰、每一次數(shù)據(jù)丟失，都意味著技術(shù)上的失敗，而TPC-C要求的正是“無(wú)懈可擊”的容災(zāi)能力。真正能夠在壓力面前保持冷靜，保障業(yè)務(wù)不間斷運(yùn)行的，才是經(jīng)過(guò)TPC-C考驗(yàn)的“真金白銀”。

TPC-C之所以具備極高的權(quán)威性，正是因?yàn)樗鼑?yán)格的測(cè)試規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)化的執(zhí)行程序。無(wú)論是全球的哪一家公司，哪一款數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，都必須在相同的條件下接受挑戰(zhàn)。結(jié)果沒(méi)有任何商量的余地，性能數(shù)據(jù)背后是硬性的數(shù)字，不容置疑。它為所有數(shù)據(jù)庫(kù)廠商提供了公平競(jìng)技的舞臺(tái)，使得數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的進(jìn)步與競(jìng)爭(zhēng)變得更加公開(kāi)透明。

TPC-C超越了一個(gè)簡(jiǎn)單的性能測(cè)試，它是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)步的引領(lǐng)者，是全球數(shù)據(jù)庫(kù)廠商向頂尖水平攀升的必經(jīng)之路。每一次刷新記錄，都是技術(shù)的一次飛躍；每一次勝出，都是對(duì)技術(shù)革新與實(shí)力的充分肯定。它影響著全球數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)的發(fā)展，推動(dòng)著技術(shù)的不斷創(chuàng)新，也為所有追求卓越的數(shù)據(jù)庫(kù)企業(yè)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)依據(jù)。

阿里云PolarDB取得了怎樣的成績(jī)，如何取得的？

接下來(lái)，我們來(lái)看看阿里云PolarDB取得了哪些成績(jī)。

從一開(kāi)始，PolarDB就注定不平凡。隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)面臨著高并發(fā)、高吞吐量和擴(kuò)展性的巨大挑戰(zhàn)。PolarDB正是應(yīng)運(yùn)而生，旨在打破這些瓶頸，提供更高效、更穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案。

（圖：阿里云PolarDB全球數(shù)據(jù)庫(kù)性能及性?xún)r(jià)比排行榜雙榜第一）

數(shù)據(jù)來(lái)源：TPC-C官網(wǎng) (https://www.tpc.org/tpcc/results/tpcc_results5.asp)

PolarDB的登頂，標(biāo)志著阿里云在全球數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域的一次質(zhì)的飛躍。它不僅刷新了TPC-C的性能記錄，憑借20.55億tpmC的成績(jī)，將原先的全球紀(jì)錄提高了整整2.5倍。相比原紀(jì)錄，PolarDB將單位成本降低了近40%，這意味著企業(yè)可以以更低的成本，獲得更高的性能。

那么，PolarDB到底憑借什么樣的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，才能在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，刷新全球數(shù)據(jù)庫(kù)的性能紀(jì)錄？

首先是其云原生架構(gòu)。在TPC-C測(cè)試中，PolarDB憑借多主Limitless架構(gòu)，展現(xiàn)了超乎尋常的橫向擴(kuò)展能力。隨著數(shù)據(jù)量的激增，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)往往面臨瓶頸，難以在保持性能的同時(shí)進(jìn)行擴(kuò)展。而PolarDB則突破了這一限制，通過(guò)創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模并發(fā)數(shù)據(jù)處理的高效性。它可以隨著企業(yè)需求的增長(zhǎng)，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源，確保性能穩(wěn)定，不會(huì)因?yàn)榧阂?guī)模的增大而出現(xiàn)性能衰退。

其次，PolarDB的軟硬件深度融合也是其成功的關(guān)鍵。通過(guò)與英特爾至強(qiáng)處理器、AliSCM存儲(chǔ)、SmartSSD等高性能硬件的緊密結(jié)合，PolarDB的I/O性能得到了大幅提升，延遲也降到了極低的水平。這個(gè)硬件層面的優(yōu)化，使得PolarDB能夠更好地應(yīng)對(duì)大規(guī)模的數(shù)據(jù)吞吐要求，提升了整體系統(tǒng)的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性。在TPC-C的測(cè)試中，這種硬件優(yōu)化的效果尤為突出，它幫助PolarDB在面對(duì)巨大的負(fù)載時(shí)，依然能夠保持優(yōu)異的表現(xiàn)。

另外，PolarDB在分布式事務(wù)一致性上的創(chuàng)新，徹底打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在跨節(jié)點(diǎn)操作時(shí)的瓶頸。通過(guò)采用PolarTrans技術(shù)，PolarDB能夠確保跨多個(gè)節(jié)點(diǎn)的事務(wù)一致性，同時(shí)不犧牲性能。這項(xiàng)技術(shù)，提高了PolarDB在分布式環(huán)境中的穩(wěn)定性和可靠性，使得它能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時(shí)，依然保證數(shù)據(jù)的精確性和一致性。而配合ePQ（彈性并行查詢(xún)）技術(shù)，PolarDB在跨節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)查詢(xún)中表現(xiàn)出了較高的效率，使得即使在最復(fù)雜的查詢(xún)條件下，也能保持很低的延遲。

每一項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新，都是PolarDB突破TPC-C的關(guān)鍵。正是這些技術(shù)優(yōu)勢(shì)的匯聚，使得PolarDB能夠在TPC-C的極限壓力下，依然表現(xiàn)得如此卓越，為全球數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)樹(shù)立了一個(gè)新的標(biāo)桿。

提升性能、降低成本，有什么價(jià)值？

需要指出的是，單純“刷榜”是沒(méi)有意義的，那PolarDB取得TPC-C雙料冠軍，有什么實(shí)際價(jià)值呢？

我們來(lái)設(shè)想一家中等規(guī)模的銀行，日常處理數(shù)百萬(wàn)筆交易，尤其在月末或節(jié)假日等交易高峰期，處理能力面臨極大的考驗(yàn)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在這種高并發(fā)情況下，常常會(huì)遇到性能瓶頸，甚至出現(xiàn)系統(tǒng)延遲和崩潰，導(dǎo)致客戶體驗(yàn)下降，業(yè)務(wù)受阻。

然而，借助PolarDB，情況完全不同。它的強(qiáng)大并發(fā)處理能力和低延遲特性，使得銀行能夠在高峰時(shí)段依然保持快速響應(yīng)和精準(zhǔn)交易處理。通過(guò)PolarDB的云原生架構(gòu)，銀行不僅能輕松應(yīng)對(duì)激增的交易量，還能動(dòng)態(tài)擴(kuò)展資源，避免性能瓶頸。

如果我們進(jìn)一步做個(gè)對(duì)比，假設(shè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在處理1000萬(wàn)筆交易時(shí)，成本為100萬(wàn)元。而PolarDB在相同的硬件條件下，成本僅為60萬(wàn)元，同時(shí)性能提高了50%。也就是說(shuō)，PolarDB以更低的成本實(shí)現(xiàn)了更高的性能。這一優(yōu)勢(shì)，意味著企業(yè)能夠以更少的投入，獲得更大的回報(bào)。

在全球化競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的今天，企業(yè)如何在海量數(shù)據(jù)中提取價(jià)值、如何加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，正是衡量競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。PolarDB為企業(yè)提供了一個(gè)高效、低成本的數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案，讓企業(yè)在實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級(jí)的同時(shí)，降低了IT基礎(chǔ)設(shè)施的支出，迅速提高了業(yè)務(wù)創(chuàng)新和響應(yīng)能力。

同時(shí)，作為國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的代表，PolarDB的成功不僅標(biāo)志著阿里云在全球數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，也為國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)樹(shù)立了標(biāo)桿。它的全球登頂，證明了國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)完全有能力在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)一席之地。

我們正站在一個(gè)新時(shí)代的門(mén)口

數(shù)據(jù)庫(kù)的演進(jìn)，如同技術(shù)長(zhǎng)河中的一場(chǎng)無(wú)聲革命。從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)到云原生數(shù)據(jù)庫(kù)，再到如今正在孕育中的Data+AI驅(qū)動(dòng)的云原生數(shù)據(jù)庫(kù)，我們正站在一個(gè)新的技術(shù)轉(zhuǎn)折點(diǎn)上。

云原生數(shù)據(jù)庫(kù)代表了一個(gè)重要的時(shí)代變革，它順應(yīng)了云計(jì)算的浪潮，將數(shù)據(jù)庫(kù)與云平臺(tái)的強(qiáng)大算力和靈活性深度結(jié)合。通過(guò)云原生架構(gòu)，數(shù)據(jù)庫(kù)不再局限于傳統(tǒng)的硬件約束，可以根據(jù)需求動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，實(shí)時(shí)優(yōu)化資源，提供高可用性和更強(qiáng)的彈性。但云原生架構(gòu)的設(shè)計(jì)目標(biāo)還是為了優(yōu)化傳統(tǒng)應(yīng)用的負(fù)載和管理，處理更多的并發(fā)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

然而，隨著人工智能的興起，云原生數(shù)據(jù)庫(kù)不再是單純的存儲(chǔ)和查詢(xún)工具，而要變成AI的動(dòng)力引擎，實(shí)時(shí)支撐AI模型的訓(xùn)練、推理與決策。云原生數(shù)據(jù)庫(kù)需要打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)框架，具備更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)吞吐能力、極低的延遲、以及對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本、語(yǔ)音、圖像等）的全面支持。

隨著通義千問(wèn)、Deepseek等大模型的規(guī)模化商用，數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域正面臨一場(chǎng)前所未有的技術(shù)洗禮。這些模型的商用化，不僅要求數(shù)據(jù)庫(kù)在數(shù)據(jù)吞吐量和處理能力上達(dá)到前所未有的高度，更對(duì)向量數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)、GPU性能“榨取”、硬件適配和軟硬件一體化協(xié)同等提出了更高的要求。

>向量數(shù)據(jù)的處理：從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)到AI友好的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

AI模型的核心驅(qū)動(dòng)力之一，是向量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理。在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)通常以高維向量的形式進(jìn)行表示，如文本的詞向量、圖像的特征向量等。隨著AI模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，處理這些高維、稠密的向量數(shù)據(jù)，已成為數(shù)據(jù)庫(kù)面臨的一大技術(shù)難題。

傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)并不擅長(zhǎng)處理這類(lèi)高維數(shù)據(jù)，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級(jí)時(shí)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)往往陷入性能瓶頸。如何高效存儲(chǔ)和檢索這些向量數(shù)據(jù)，是云原生數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)無(wú)法滿足向量數(shù)據(jù)的高效查詢(xún)需求，這時(shí)，近似最近鄰（ANN）算法和先進(jìn)的索引結(jié)構(gòu)變得至關(guān)重要。只有通過(guò)如FAISS、HNSW等高效的向量檢索技術(shù)，數(shù)據(jù)庫(kù)才能夠以亞秒級(jí)的響應(yīng)速度完成向量數(shù)據(jù)的檢索任務(wù)。

但問(wèn)題不僅僅在于存儲(chǔ)和檢索的效率，更多的是如何在保證高效查詢(xún)的同時(shí)，減少存儲(chǔ)資源的占用。針對(duì)這一問(wèn)題，云原生數(shù)據(jù)庫(kù)需要專(zhuān)門(mén)為向量數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，采用壓縮技術(shù)和分層存儲(chǔ)策略，從而有效地減小存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)。

>GPU適配與性能挖掘：加速數(shù)據(jù)庫(kù)與AI訓(xùn)練、推理的無(wú)縫銜接

隨著AI應(yīng)用對(duì)計(jì)算能力的需求不斷增加，GPU已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)的核心硬件。對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，如何充分發(fā)揮GPU的并行計(jì)算能力，已經(jīng)成為了一個(gè)亟待解決的難題。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)通常依賴(lài)CPU進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，而GPU的并行處理能力是加速AI訓(xùn)練的關(guān)鍵。然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)與GPU的適配并不簡(jiǎn)單。GPU不僅僅是一個(gè)計(jì)算加速器，它的內(nèi)存管理和數(shù)據(jù)訪問(wèn)方式與CPU完全不同。要真正將GPU的計(jì)算能力與數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)和查詢(xún)體系進(jìn)行有效結(jié)合，數(shù)據(jù)庫(kù)必須進(jìn)行大量定制化的優(yōu)化。比如，如何將數(shù)據(jù)加載和查詢(xún)操作直接轉(zhuǎn)移到GPU上執(zhí)行，如何充分利用GPU的內(nèi)存帶寬進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，這些都需要通過(guò)深入的軟硬件協(xié)同優(yōu)化來(lái)解決。

同時(shí)，性能挖掘也成為GPU與數(shù)據(jù)庫(kù)協(xié)同工作的關(guān)鍵。在AI大模型的訓(xùn)練過(guò)程中，數(shù)據(jù)庫(kù)不僅要提供高速的存取，還要能夠與GPU的計(jì)算任務(wù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)協(xié)作。通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問(wèn)路徑、減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，數(shù)據(jù)庫(kù)與GPU之間的協(xié)同將成為提升AI訓(xùn)練效率的關(guān)鍵所在。

最近，DeepSeek開(kāi)源了V3/R1訓(xùn)練推理關(guān)鍵秘籍，這讓我們有機(jī)會(huì)一窺他們是如何“榨取”GPU性能潛力的。

DeepSeek的DeepGEMM庫(kù)通過(guò)一系列深度優(yōu)化，極大地榨取了英偉達(dá)Hopper架構(gòu)GPU的性能，尤其在FP8矩陣乘法（GEMM）中展現(xiàn)出驚人的效率。這一成果的背后，體現(xiàn)了DeepSeek在算法和工程實(shí)現(xiàn)上的創(chuàng)新，尤其是通過(guò)即時(shí)編譯（JIT）和兩級(jí)累積技術(shù)，最大化了硬件資源的利用。

DeepGEMM能夠在Hopper GPU上達(dá)到1350+ FP8 TFLOPS的計(jì)算性能，而其核心代碼僅有300行，簡(jiǎn)潔且高效，這種設(shè)計(jì)不僅優(yōu)化了性能，還簡(jiǎn)化了部署，使得GPU加速可以在不同應(yīng)用場(chǎng)景下靈活適應(yīng)。而且，DeepGEMM通過(guò)動(dòng)態(tài)生成優(yōu)化代碼，確保能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整和適應(yīng)不同硬件配置和矩陣運(yùn)算需求，展現(xiàn)了極強(qiáng)的硬件適配能力。

DeepSeek的技術(shù)不僅是對(duì)GPU性能的極致挖掘，更為數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。

>異構(gòu)算力的適配：不只是GPU，還更多硬件的協(xié)同

如今，AI應(yīng)用不僅依賴(lài)于GPU，TPU（張量處理單元）、FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列）等異構(gòu)硬件也開(kāi)始在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域占據(jù)一席之地。在如此多樣化的硬件環(huán)境下，數(shù)據(jù)庫(kù)如何高效適配并協(xié)調(diào)不同硬件之間的計(jì)算任務(wù)，成為了又一個(gè)亟待解決的難題。

AI大模型的訓(xùn)練不僅要求數(shù)據(jù)庫(kù)提供極高的吞吐量和低延遲的響應(yīng)，還要求數(shù)據(jù)庫(kù)能夠靈活調(diào)度不同類(lèi)型的硬件資源。在處理海量數(shù)據(jù)和高并發(fā)事務(wù)時(shí)，CPU處理傳統(tǒng)數(shù)據(jù)需求，GPU可以擔(dān)當(dāng)并行數(shù)據(jù)處理和矩陣計(jì)算的重任，而TPU則在特定的AI計(jì)算中展現(xiàn)出更強(qiáng)的性能。如何在這這些異構(gòu)算力之間進(jìn)行智能切換，以最大化資源利用率，正是異構(gòu)算力適配的核心問(wèn)題。

>軟硬一體化的協(xié)同優(yōu)化：消除性能瓶頸

在AI模型規(guī)模化商用的過(guò)程中，軟硬一體化的協(xié)同優(yōu)化是提升數(shù)據(jù)庫(kù)性能的另一個(gè)關(guān)鍵方向。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)通常將軟硬件分離處理，硬件的性能和數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化往往無(wú)法充分融合。而在面對(duì)AI模型和異構(gòu)算力的復(fù)雜需求時(shí)，軟硬一體化成為了提升性能的必由之路。

例如，在PolarDB這類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中，通過(guò)深度定制硬件，配合云原生架構(gòu)，數(shù)據(jù)庫(kù)能夠根據(jù)不同的工作負(fù)載，智能選擇最適合的硬件平臺(tái)進(jìn)行計(jì)算。通過(guò)結(jié)合高性能存儲(chǔ)和專(zhuān)用的AI加速芯片，PolarDB能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理和低延遲的數(shù)據(jù)訪問(wèn)。這種軟硬件深度協(xié)同的架構(gòu)，讓數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)不再受限于傳統(tǒng)設(shè)計(jì)，能夠充分利用現(xiàn)代計(jì)算硬件的優(yōu)勢(shì)，滿足AI大模型商用的需求。

綜上，我們正處于一個(gè)技術(shù)的新時(shí)代，全球數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)的格局，正在被一次前所未有的革命所撼動(dòng)。如果說(shuō)過(guò)去，數(shù)據(jù)庫(kù)只是數(shù)字世界的“倉(cāng)庫(kù)”，那么未來(lái)，它將成為全球經(jīng)濟(jì)的“智腦”。誰(shuí)能在數(shù)據(jù)的洪流中保持冷靜，誰(shuí)就能控制時(shí)代的主動(dòng)權(quán)。數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)的競(jìng)賽，早已不是“比誰(shuí)跑得快”，而是比誰(shuí)能從硬件與軟件的深度融合中提取出數(shù)據(jù)處理的極限性能。

數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)的未來(lái)，是一個(gè)屬于創(chuàng)新者、破局者和先行者的時(shí)代。而今天，那些敢于挑戰(zhàn)極限、敢于打破常規(guī)的企業(yè)，已經(jīng)在引領(lǐng)新一輪的行業(yè)革命。