作者｜冬梅

內(nèi)卷退潮，數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)進(jìn)入產(chǎn)品時(shí)代

中國(guó)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)正迎來高速增長(zhǎng)期。

今年 2 月份，據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）首次發(fā)布的《2024 年上半年中國(guó)分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件市場(chǎng)跟蹤報(bào)告》顯示，2024 上半年中國(guó)分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件市場(chǎng)規(guī)模為 1.5 億美元，同比增長(zhǎng) 18.5%。

分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)利用分布式技術(shù)，突破了傳統(tǒng)集中數(shù)據(jù)庫(kù)的容量與性能瓶頸，簡(jiǎn)化了過去依賴人工進(jìn)行分庫(kù)分表的繁雜和高風(fēng)險(xiǎn)工作，并有助于降低數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)高性能硬件的依賴。2024 年，分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品和技術(shù)逐步成熟，已廣泛應(yīng)用于泛互聯(lián)網(wǎng)、金融、運(yùn)營(yíng)商等行業(yè)，產(chǎn)品應(yīng)用已經(jīng)進(jìn)入規(guī)模化階段。

IDC 還預(yù)測(cè)，2024 年全年，中國(guó)分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)為 8.1 億美元，同比增長(zhǎng) 20.3%。到 2028 年，中國(guó)分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 18.2 億美元，2023-2028 的 5 年市場(chǎng)年復(fù)合增長(zhǎng)率（CAGR）為 22.0%。

根據(jù) Gartner 技術(shù)成熟度曲線，當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)的市場(chǎng)滲透率超過 20% 時(shí)，意味著它已經(jīng)跨越“鴻溝”，從早期采用者走向早期大眾市場(chǎng)，也意味著，數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)已經(jīng)開始進(jìn)入產(chǎn)品化時(shí)代。

而這背后的市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力主要來自兩個(gè)方面：一是國(guó)產(chǎn)升級(jí)進(jìn)入深水區(qū)。隨著 2023 年“國(guó)測(cè)名單”的發(fā)布，金融、電信、政務(wù)等關(guān)鍵行業(yè)的核心系統(tǒng)開始從“外圍系統(tǒng)升級(jí)”轉(zhuǎn)向“核心系統(tǒng)升級(jí)”。中國(guó)信通院數(shù)據(jù)顯示，2023 年金融行業(yè)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)采購(gòu)量同比增長(zhǎng) 47%，其中核心交易系統(tǒng)占比首次超過 30%；二是 AI 革命催生新需求。大模型訓(xùn)練需要處理 PB 級(jí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)庫(kù)面臨巨大挑戰(zhàn)。

IDC 的另一項(xiàng)數(shù)據(jù)顯示，未來四年，本地部署的國(guó)產(chǎn)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)份額將實(shí)現(xiàn) 10 個(gè)百分點(diǎn)的跨越式增長(zhǎng)，整體市場(chǎng)占比突破 30% 大關(guān)。尤為引人注目的是，2025 年本地部署市場(chǎng)的增速將首次超越云上部署市場(chǎng)，這對(duì)所有數(shù)據(jù)庫(kù)企業(yè)來說都是個(gè)巨大的機(jī)遇。

OceanBase CEO 楊冰認(rèn)為，2025 年將成為中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要分水嶺。而在這樣的歷史背景下，OceanBase 順勢(shì)而為推出了單機(jī)版數(shù)據(jù)庫(kù)，豐富了 OceanBase 產(chǎn)品矩陣中的又一版圖。

單機(jī)版 OceanBase，中小規(guī)模業(yè)務(wù)中的“性價(jià)比之王”據(jù)悉，這款單機(jī)版產(chǎn)品基于自主研發(fā)的單機(jī)分布式一體化架構(gòu)設(shè)計(jì)，具備極簡(jiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和高度兼容性，為中小規(guī)模業(yè)務(wù)提供兼具性能與成本效益的單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案，滿足客戶從分布式到單機(jī)場(chǎng)景的多元化需求。

那么，OceanBase 為什么要在這樣的時(shí)間節(jié)點(diǎn)推出這樣一款單機(jī)版產(chǎn)品，它又具備怎樣的產(chǎn)品能力？

簡(jiǎn)而言之，這款產(chǎn)品和之前的幾代產(chǎn)品一樣，都是客戶需求的產(chǎn)物。

OceanBase 自 2010 年成立至今始終貫徹“一體化”產(chǎn)品設(shè)計(jì)理念。三年前，通過技術(shù)創(chuàng)新突破分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的性能瓶頸，打造出業(yè)內(nèi)首個(gè)單機(jī)分布式一體化架構(gòu)，兼顧分布式系統(tǒng)的水平擴(kuò)展優(yōu)勢(shì)與集中式數(shù)據(jù)庫(kù)的單機(jī)性能優(yōu)勢(shì)。

OceanBase 產(chǎn)品部總經(jīng)理?xiàng)钪矩S介紹，此次發(fā)布的單機(jī)版，正是在單機(jī)分布式一體化架構(gòu)基礎(chǔ)上持續(xù)創(chuàng)新單機(jī)技術(shù)，進(jìn)一步擴(kuò)展產(chǎn)品形態(tài)，滿足企業(yè)從分布式到單機(jī)場(chǎng)景的多元化需求。

就產(chǎn)品能力而言，OceanBase 單機(jī)版以單機(jī)分布式一體化架構(gòu)為核心，實(shí)現(xiàn)了單機(jī)部署并兼顧分布式架構(gòu)的擴(kuò)展性與集中式架構(gòu)的性能優(yōu)勢(shì)，支持企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)“從小到大”的更多場(chǎng)景下的多樣化需求， 為中小規(guī)模業(yè)務(wù)提供兼具性能與成本效益的單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案。主要功能包含以下幾點(diǎn)：

100% 根自研、平滑遷移 Oracle/MySQL：通過高度兼容 MySQL 及 Oracle，提供自動(dòng)化遷移評(píng)估工具與數(shù)據(jù)同步引擎，企業(yè)可快速完成存量系統(tǒng)的遷移適配。遷移過程中支持在線數(shù)據(jù)校驗(yàn)與差異修復(fù)，確保業(yè)務(wù)切換的完整性與一致性，最大程度降低遷移風(fēng)險(xiǎn)與停機(jī)時(shí)間；

支持 HTAP 混合事務(wù)與實(shí)時(shí)分析處理：基于一體化存儲(chǔ)引擎實(shí)現(xiàn)事務(wù)處理與實(shí)時(shí)分析的資源隔離與協(xié)同調(diào)度，允許在同一份數(shù)據(jù)上并行執(zhí)行高并發(fā) OLTP 操作與復(fù)雜 OLAP 查詢。通過智能資源分配算法避免分析型負(fù)載對(duì)事務(wù)性能的干擾，幫助企業(yè)在無需構(gòu)建獨(dú)立數(shù)倉(cāng)的情況下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)洞察；

具備多模數(shù)據(jù)處理能力：通過一個(gè)引擎原生支持多種數(shù)據(jù)訪問模式，涵蓋 SQL 和 NoSQL API，滿足多樣化數(shù)據(jù)模型的需求，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)架構(gòu)。支持多種數(shù)據(jù)類型，包括鍵值、JSON、GIS、XML 和 SQL 查詢，并提供 Table API，兼容 HBase、Redis API，確保在大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和高性能讀寫場(chǎng)景中，始終展現(xiàn)卓越的處理能力；

內(nèi)嵌高級(jí)壓縮技術(shù)：基于 LSM-Tree 存儲(chǔ)引擎的層級(jí)壓縮策略，在數(shù)據(jù)寫入時(shí)通過智能編碼減少冗余存儲(chǔ)，結(jié)合后臺(tái)異步合并機(jī)制實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)空間節(jié)省與查詢性能的平衡。實(shí)際測(cè)試表明，該技術(shù)可將典型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)成本降低 70%～90%，同時(shí)保持事務(wù)處理延遲不高于傳統(tǒng)行存數(shù)據(jù)庫(kù)；

單機(jī)高性能：測(cè)試結(jié)果表明，在典型的 16 核服務(wù)器配置下，經(jīng)過 Sysbench 標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集的實(shí)際測(cè)試，OceanBase 單機(jī)版在整體性能（包括查詢、批量讀取、寫入、讀寫混合、插入和更新操作）方面全面優(yōu)于 MySQL 8.0；

具備單機(jī)分布式一體化能力：OceanBase 單機(jī)版支持通過技術(shù)路徑實(shí)現(xiàn)平滑擴(kuò)展，基于單機(jī)分布式一體化架構(gòu)實(shí)現(xiàn)從單機(jī)單節(jié)點(diǎn)到多節(jié)點(diǎn)分布式架構(gòu)的平滑升級(jí)。該特性使企業(yè)能夠根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)規(guī)模，在初期階段選擇單機(jī)版部署以降低資源投入。隨著業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，可通過動(dòng)態(tài)增減節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)彈性擴(kuò)展，從而確保企業(yè)能夠根據(jù)不同發(fā)展階段選擇最適合的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)，靈活應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)需求的變化。

經(jīng)實(shí)際測(cè)試，在典型的 16 核服務(wù)器配置下，經(jīng)過 sysbench 標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集的實(shí)際測(cè)試，OceanBase 單機(jī)版的整體性能全面優(yōu)于 MySQL 8.0。特別是在高并發(fā)寫入場(chǎng)景中，通過自適應(yīng)事務(wù)優(yōu)化機(jī)制，吞吐量實(shí)現(xiàn)顯著提升，最高提升達(dá)到 214.99%，能夠滿足高負(fù)載場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)需求。

OceanBase 單機(jī)版專為中小規(guī)模業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)，適用于非核心場(chǎng)景、國(guó)產(chǎn)升級(jí)場(chǎng)景，以及分布式與單機(jī)混合部署場(chǎng)景，幫助企業(yè)在分布式核心系統(tǒng)與單機(jī)非核心系統(tǒng)的技術(shù)棧統(tǒng)一，多層級(jí)分布式與單機(jī)混合架構(gòu)技術(shù)棧統(tǒng)一，以及面向單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)國(guó)產(chǎn)升級(jí)提供不止于平替、面向未來的架構(gòu)升級(jí)。

踐行一體化架構(gòu)理念，

一路“打怪”，一路升級(jí)

OceanBase 的“一體化”之路，經(jīng)歷了幾個(gè)關(guān)鍵發(fā)展階段。

最初，從早期客戶在互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景 MySQL 需求，到金融行業(yè)和電信行業(yè)的核心系統(tǒng)對(duì) Oracle 兼容性的需求，推動(dòng) OceanBase 一體化 SQL 引擎的出現(xiàn)，通過一個(gè)引擎同時(shí)實(shí)現(xiàn) Oracle 和 MySQL 兩種數(shù)據(jù)庫(kù)的高度兼容，滿足了不同業(yè)務(wù)的多樣化需求。

2022 年 8 月，OceanBase 發(fā)布 4.0 版本“小魚”，并首次公開提出了單機(jī)分布式一體化這一理念，旨在適應(yīng)大小不同規(guī)模的工作負(fù)載，實(shí)現(xiàn)了分布式可單機(jī)部署，進(jìn)一步降低了大家使用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的復(fù)雜度。

4.0 的發(fā)布也徹底顛覆了行業(yè)認(rèn)知——在此之前，公眾對(duì)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的普遍認(rèn)知是需要多臺(tái)服務(wù)器部署，更適合服務(wù)大企業(yè)的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析。4.0 證明了，原來分布式數(shù)據(jù)庫(kù)不僅能跑在銀行、電商這些“大塊頭”系統(tǒng)里，現(xiàn)在連個(gè)人小站都能輕松駕馭，企業(yè)再也不用糾結(jié)于是否要采用分布式了，一套架構(gòu)隨業(yè)務(wù)自由伸縮，性價(jià)比和穩(wěn)定性都能兼顧。

4.0 發(fā)布后，OceanBase 在一體化產(chǎn)品上持續(xù)投入，布局在多工作負(fù)載、多模、向量等一體化能力的持續(xù)研發(fā)。

2024 年 4 月，OceanBase 4.3 發(fā)布，該版本深入探索 TP/AP 一體化，打造 PB 級(jí)實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)庫(kù)。該版本從 AP 存儲(chǔ)入手，基于 LSM-Tree 架構(gòu)推出列式存儲(chǔ)引擎，實(shí)現(xiàn)可行存、可行列混存和可列存的多種存儲(chǔ)方式，同時(shí)融入分布式 TP 核心能力小事務(wù)寫入技術(shù)，有效消除數(shù)據(jù)導(dǎo)入延遲，滿足更嚴(yán)苛的 AP 實(shí)時(shí)分析需求。同時(shí)全新推出基于 Column 數(shù)據(jù)格式描述的 2.0 向量化引擎和物化視圖，進(jìn)一步提升了深度 AP 場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)，可實(shí)現(xiàn)秒級(jí)實(shí)時(shí)分析，極大提升 OLAP 實(shí)時(shí)分析的能力。

2024 年 10 月，OceanBase 推出 4.3.3 GA 版本，升級(jí)向量檢索與索引功能，實(shí)現(xiàn) SQL+AI 一體化。該版本深度融合 AI 與數(shù)據(jù)庫(kù)處理能力，支持多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合查詢，幫助企業(yè)簡(jiǎn)化 AI 技術(shù)棧，提升 AI 應(yīng)用構(gòu)建效率。

隨著 AI 技術(shù)發(fā)展，越來越多的 AI 應(yīng)用不再局限于純文本來生成回答，涉及的數(shù)據(jù)類型日益復(fù)雜，并且常存儲(chǔ)于 IT 架構(gòu)的不同數(shù)據(jù)庫(kù)中，這對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)提出了新的要求，包括提升性能與響應(yīng)速度，要求數(shù)據(jù)庫(kù)處理和存儲(chǔ)不同類型的數(shù)據(jù)，并支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的復(fù)雜融合查詢。

基于以上種種可見，OceanBase 一體化數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷程并非簡(jiǎn)單的技術(shù)堆砌，而是一個(gè)與客戶需求深度耦合、持續(xù)演進(jìn)的有機(jī)過程。

后 AI 時(shí)代，國(guó)際數(shù)據(jù)庫(kù)巨頭

競(jìng)逐“一體化”賽道

過去幾個(gè)月，我們見證了以 DeepSeek R1、Gemini 2.5、GPT-4o、Qwen2.5-Max 為代表的一系列大模型的爆炸式涌現(xiàn)，當(dāng) AI 開始重構(gòu)所有行業(yè)的運(yùn)營(yíng)邏輯時(shí)，一體化數(shù)據(jù)庫(kù)正成為突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理瓶頸的關(guān)鍵技術(shù)。這種新型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)通過整合多種數(shù)據(jù)處理能力，有效解決了傳統(tǒng)方案面臨的三大痛點(diǎn)：技術(shù)棧割裂帶來的高復(fù)雜度、多系統(tǒng)運(yùn)維的沉重負(fù)擔(dān)以及跨數(shù)據(jù)類型處理的效率瓶頸。

不只是 OceanBase 在加快向一體化數(shù)據(jù)庫(kù)演進(jìn)的速度，放眼國(guó)際，不少全球頭部數(shù)據(jù)庫(kù)廠商也在積極推進(jìn)向一體化數(shù)據(jù)庫(kù)的演進(jìn)。

作為 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的領(lǐng)頭羊，MongoDB 的核心優(yōu)勢(shì)在于其面向開發(fā)者的多模數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，例如其 Atlas 服務(wù)支持文檔、鍵值、圖數(shù)據(jù)和全文搜索等多種模型，并通過自動(dòng)化擴(kuò)展、多云部署簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)架構(gòu)管理。

近年來，MongoDB 持續(xù)優(yōu)化 NoSQL 與 SQL 的融合，例如增強(qiáng)對(duì) JSON 數(shù)據(jù)的支持，使其既能保持靈活的非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，又能提供類似 SQL 的查詢體驗(yàn)。然而，MongoDB 仍需突破的關(guān)鍵點(diǎn)在于混合負(fù)載（HTAP）的平衡——如何在高并發(fā)事務(wù)處理（TP）與復(fù)雜分析查詢（AP）之間實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的資源調(diào)度，同時(shí)提升數(shù)據(jù)一致性和查詢性能。

全球單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)導(dǎo)者 Oracle 也已經(jīng)通過 Autonomous Database 向一體化方向邁進(jìn)，整合了 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和多模數(shù)據(jù)處理能力，支持關(guān)系型、文檔（JSON）、圖形甚至向量數(shù)據(jù)等多種模式。

Oracle 的另一大優(yōu)勢(shì)在于其 HTAP 能力，能在同一平臺(tái)上高效處理事務(wù)型和分析型任務(wù)，適用于復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景。不過，Oracle 仍需解決大規(guī)模多租戶環(huán)境下的資源隔離和性能優(yōu)化 問題，尤其是在高負(fù)載分析任務(wù)下如何平衡資源利用率與成本控制。

此外，Amazon Redshift、Google BigQuery 等云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也在不斷優(yōu)化其一體化數(shù)據(jù)庫(kù)的功能和性能，以滿足用戶對(duì)高效、靈活數(shù)據(jù)處理的需求。

隨著企業(yè)數(shù)據(jù)場(chǎng)景日益復(fù)雜，單一功能的數(shù)據(jù)庫(kù)已難以滿足需求。包括 MongoDB、Oracle 在內(nèi)的國(guó)際頭部數(shù)據(jù)庫(kù)廠商的探索表明，未來的數(shù)據(jù)庫(kù)不僅需要支持多模數(shù)據(jù)，還需在 HTAP、AI 集成、云原生架構(gòu)等方面持續(xù)突破。誰能率先解決這些技術(shù)難題，誰就可能在下一代數(shù)據(jù)庫(kù)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)先機(jī)。