撰文 | 李信馬
題圖 | AI生圖
10年前，筆者進入科技媒體行業(yè)，最先接觸的頂級科技公司就是甲骨文（Oracle）。那時候，提起數(shù)據庫大家的第一反應就是Oracle，在2016年的Gartner數(shù)據倉庫和分析數(shù)據管理解決方案魔力象限中，Oracle是無可爭議的領導者。
Gartner 2016數(shù)據倉庫和分析數(shù)據管理解決方案魔力象限 圖片來源：Gartner
在中國市場，其產品備受各行各業(yè)尤其是金融行業(yè)的信賴。有機構調查數(shù)據顯示，當時Oracle占到了我國數(shù)據庫市場份額的一半左右，另外約3成的市場份額被國外數(shù)據庫占據，國產數(shù)據庫的市場份額不足2成。
下面這張圖片拍攝于1987年，圖中站在講臺旁邊穿著白襯衫打著領帶的年輕人，正在教授SQL語言。他是甲骨文的第7號員工Andy Mendelsohn，曾任Oracle數(shù)據庫技術執(zhí)行副總裁，負責甲骨文全球數(shù)據庫的研發(fā)，直到今年年初才退休。
他來到中國的契機，是當時我國西部最大的鋼鐵生產基地攀枝花鋼鐵公司，有一個1200萬的計算機管理信息系統(tǒng)項目，系統(tǒng)下面還有13個子應用系統(tǒng)，這一級別的IT工程必須要用大型的商用數(shù)據庫。
彼時Oracle還沒有進入中國市場，于是在項目組購買了Oracle 5.1數(shù)據庫之后，對方寄過來三箱英文教材，參加項目的40余人一邊翻譯一邊開發(fā)，還分成幾組互相培訓，甚至內部編寫了一個實用教程。1989年項目完成時，培訓教程也被整理出版，這就是Oracle的第一部中文教材《Oracle數(shù)據庫實用教程》，項目也獲得了1989年冶金部的科技進步一等獎。之后，Oracle正式進入中國市場。
中國早期的信息化建設隨處可見Oracle的身影，隨著九十年代后期國家稅務總局啟動了世界銀行稅收征管改革（CTAIS）技術援助項目，Oracle數(shù)據庫在我國金融數(shù)據庫市場逐漸占據了主流位置。微軟的SQL Server、IBM的DB2、Sybase、Informix等國外的數(shù)據庫，也陸陸續(xù)續(xù)進入國內市場。
相比之下，國產數(shù)據庫本身起步晚，1999年，中國第一家真正意義上的國產數(shù)據庫企業(yè)人大金倉（現(xiàn)已改名中電科金倉）才成立，此時距離Oracle發(fā)布第一個版本的數(shù)據庫已經過去了20年。
在很長的一段時期里，國產數(shù)據庫與Oracle等國外數(shù)據庫相比，差距是明顯的。不過當下，國產數(shù)據庫有了長足的發(fā)展，在部分領域也可以宣稱達到世界一流水平了。究其原因，筆者認為，國產數(shù)據庫廠商的努力固然重要，也要考慮時代的進程。
不久前，2025 OceanBase年度發(fā)布會在北京召開，在一眾國產數(shù)據庫中，它不能說是唯一的主角，但通過觀察OceanBase，我們的確能看到，國產數(shù)據庫是如何抓住歷史機遇，逐漸發(fā)展和壯大的。
一、互聯(lián)網和國產化
早期的國產數(shù)據庫追不上Oracle的原因很簡單——后者的先發(fā)優(yōu)勢太大了。2017年，當時幾家老牌國產數(shù)據庫廠商中，以南大通用GBase的市場占有率最高，但其年營業(yè)收入僅為3.05億元人民幣——作為對比，甲骨文2017財年僅研發(fā)投入就達到了60億美元，而且在之前的10年里花費850億美元并購了130余家公司。
起步晚、投入少，還存在競爭壁壘，在相似的技術路線上，國產數(shù)據庫能夠維持發(fā)展，并滿足部分政府、軍工等關鍵信息領域的需求，就已經極為難得。
但互聯(lián)網的快速發(fā)展，卻給了后發(fā)者“彎道超車”的機會。2008年，《自然》雜志提出了“Big Data”（大數(shù)據）的概念，互聯(lián)網上非結構化數(shù)據迎來井噴式的爆發(fā)，揭開了大數(shù)據時代的序幕。
在中國，BAT抓住了時代的機會，完成了對新浪、搜狐、網易“舊三巨頭”的反超，但急速增長的背后，他們面對海量數(shù)據同樣焦頭爛額，增長的利潤都被“IOE”（IBM的小型機、Oracle的數(shù)據庫和EMC的存儲）吃掉，繼續(xù)增長如同飲鴆止渴。
比如騰訊，當時按核計費一年要支付給Oracle上億美金，而且越發(fā)無法滿足大規(guī)模、高并發(fā)、大容量的需求，每次發(fā)生宕機事故，只能等甲骨文的技術人員來維護解決。這種情況下，去“IOE”對全球的大型互聯(lián)網公司來說都是勢在必行。
重要的是，互聯(lián)網公司有場景需求，也有錢，讓他們有動力也有能力去推動這件事情。
從谷歌的那篇論文——《基于集群的簡單數(shù)據處理:MapReduce》，到Hadoop、Spark等開源技術的出現(xiàn)，互聯(lián)網公司基于分布式架構的存儲、資源調度和計算，只需要疊加機器數(shù)量，就能夠以更低廉的成本達到和突破以往集中式架構下的性能。
這件事發(fā)展到后面，就是云計算的興起了，不過多展開。
在數(shù)據庫領域，從90年代末期開始，開源數(shù)據庫就逐漸興起，谷歌等互聯(lián)網巨頭大規(guī)模應用MySQL等開源數(shù)據庫，即使后來MySQL被Oracle收購，也沒改變這一趨勢，在商業(yè)數(shù)據庫領域，谷歌最早嘗試了研發(fā)分布式數(shù)據庫——Google Spanner，這對瓦解“IOE”模式也起到了重要的作用，也不做過多展開了。
本文的主角OceanBase，也誕生于互聯(lián)網公司日益旺盛的大數(shù)據需求，和當時數(shù)據庫產品供給不足的矛盾中。多年前，筆者曾采訪過OceanBase的CTO楊傳輝，當時他還是OceanBase的研究員，據他透露，除了支付寶前CTO程立的強力推動外，壓力測試時Oracle出現(xiàn)了抖動，也是推動他們轉向自研數(shù)據庫的重要原因。
采訪中，他對國產數(shù)據庫長期發(fā)展緩慢的看法，讓筆者印象深刻：“沒有業(yè)務就會導致自研的系統(tǒng)沒有人來試驗，系統(tǒng)就不成熟，因為不成熟就沒有業(yè)務，進入這樣一個惡性循環(huán)的話，這個系統(tǒng)很難做好。要跨過這個惡性循環(huán)，自研數(shù)據庫至少要5-10年的時間，我覺得5年是最低的，而且需要有類似雙十一這樣現(xiàn)象級的業(yè)務場景，普通業(yè)務場景誕生不了世界級的數(shù)據庫?！?/p>
簡單列一下時間軸，就能清晰地看到其中的聯(lián)系：
- 2010年：創(chuàng)始人陽振坤加入，OceanBase 誕生；
- 2011年：OceanBase 進入電商業(yè)務，服務阿里巴巴集團數(shù)十個電商平臺業(yè)務；
- 2014年：支撐支付寶核心交易系統(tǒng)，承擔“雙11”10%的交易流量；
- 2015年：承擔“雙11”100%的交易流量；網商銀行成立，OceanBase 服務網商銀行，成為全球首個應用于金融核心業(yè)務系統(tǒng)的分布式關系數(shù)據庫；
- 2016年：支撐支付寶核心賬務、核心支付系統(tǒng)，支撐 12 萬筆/秒支付峰值、17.5 萬筆/秒交易峰值；
- 2017年：替換螞蟻集團核心系統(tǒng)最后一個Oracle數(shù)據庫。
這里著重提一下，2017至2019年，OceanBase V2.0版本對MySQL的兼容性逐步邁進，最終實現(xiàn)了對Oracle的全面兼容，這意味著企業(yè)在遷移核心業(yè)務系統(tǒng)時，不需要對應用層進行大規(guī)模改造，極大降低了分布式數(shù)據庫的落地門檻——或者干脆點說，OceanBase有了“反攻”O(jiān)racle的能力，在金融、政務等傳統(tǒng)依賴Oracle的行業(yè)打開了市場。
下圖是2018年Gartner的OLTP數(shù)據庫魔力象限，Oracle依舊高居領導者的位置，但也出現(xiàn)了阿里云的身影，不得不說是歷史性的進步了。其實從時間上來看，阿里云的云原生數(shù)據庫POLARDB在2015年才開始自研，2017年10月正式發(fā)布，2018年商用，是明顯晚于OceanBase的，后者知名度相對較低，可能是吃了2020年才獨立的虧。
當然也有可能，是因為那時是云數(shù)據庫迅猛發(fā)展的階段，Amazon Web Services的位置都快和Oracle肩并肩了。這也是大勢所趨，兩年后Gartner將OPDBMS（Operational Database Management Systems）和DMSA（Data Management Solutions for Analytics）合并為CDBMS（Cloud Database Management Systems），理由是“There is Only One Cloud Database DBMS Market”，云原生架構和分布式技術最終深度融合為云數(shù)據庫。
2018年的Gartner分析型數(shù)據管理解決方案魔力象限
至于國產化，這個就不細講了，懂的都懂。國家出于基礎軟件自主可控的目的，對國產數(shù)據庫有政策上的傾斜，除了在軍工、政府等關鍵領域應用國產數(shù)據庫外，在金融等領域也要求國產化。2014年中國銀監(jiān)會39號文件《關于應用安全可控信息技術加強銀行業(yè)網絡安全和信息化建設的指導意見》中，就提出“在操作系統(tǒng)、數(shù)據庫等領域要加大探索和嘗試力度；從2015年起，各銀行業(yè)金融機構對安全可控信息技術的應用以不低于15％的比例逐年增加，直至2019年達到不低于75%的總體占比”。
這里放一頁筆者多年前參加活動時看到的PPT，Oracle創(chuàng)始人拉里·埃里森（Larry Ellison）在2018年10月接受FOX采訪時曾強調，不能讓中國的科技公司打敗美國的科技公司，在那時，他就將中國視為美國面臨的最大競爭對手了。
所以有些事情是必須要做的。2019年年中，Oracle中國研發(fā)中心關閉，大規(guī)模裁員1600人，這被視為Oracle在中國的“敗走”。同年10月，在“數(shù)據庫世界杯”TPC-C基準測試中，OceanBase以超過6000萬的分數(shù)，打破了由Oracle保持了9年的OLTP世界紀錄，成為首個登頂?shù)膰a數(shù)據庫。
在這里，用OceanBase CEO楊冰接受筆者采訪時的回復來做下總結，他認為，OceanBase的發(fā)展，抓住了三個重要的時代機遇，其中前兩個分別是：
“第一波是互聯(lián)網的浪潮，本身我們也出身于阿里和螞蟻的大環(huán)境，如果沒有這一波浪潮帶來的海量的數(shù)據和互聯(lián)網的發(fā)展，其實很難倒逼團隊做如此大的投入，從第一行代碼開始去寫數(shù)據庫。這是以前所有的傳統(tǒng)數(shù)據庫廠商都沒有遇到過的（機遇），所以也使得我們以創(chuàng)新的方式把分布式和數(shù)據庫等結合在一起，完成了一次我認為是技術上彎道超車的積累。
第二波浪潮，假如前面這十年是讓我們快速形成技術的話，后面OceanBase商業(yè)化的這五六年，是讓我們快速從技術變成產品的過程，我們也經歷了中國分布式升級和國產化升級的浪潮。這個過程的意義在于，第一，它的時間非常短、非常迅速；第二，都是非常核心的關鍵系統(tǒng)做整個升級的替換。就像‘雙11’一樣，技術挑戰(zhàn)也是非常大的，而且是全行業(yè)去做，極大地縮短了我們把技術變成成熟產品的周期?！?/p>
二、AI時代的機遇
第三個時代機遇，分兩個方面來講，技術上就是進入了AI時代。
為什么這么說呢？楊冰表示：“AI的話，它對于數(shù)據庫產生了新的需求，這些其實是讓我們一下子跟世界級的數(shù)據庫領域的玩家站在同一起跑線，因為這個場景全球都是新的，都是一樣的。而且可能因為中國應用比較發(fā)達，數(shù)據基建發(fā)展得比較快，數(shù)據量比較大，反而我們在這個場景當中，中國數(shù)據庫的玩家有更多的機會?！?/p>
具體來講，和大數(shù)據時代類似，AI時代的數(shù)據庫需要處理的數(shù)據量會變得越來越大，而且數(shù)據類型也與以往不同。大模型的計算能力強，但沒有記憶，需要數(shù)據庫產品來存儲和管理上下文，也即上下文工程。以前，是數(shù)據先進行結構化，然后進入數(shù)據庫處理，在AI場景中，數(shù)據可能未經處理就直接進入數(shù)據庫中。
近幾年，業(yè)界新的數(shù)據庫產品，其實都是面向AI的，比如向量數(shù)據庫、supabase等產品，數(shù)據庫領域的技術范式已經由應用服務慢慢延伸到智能服務。業(yè)界主流的數(shù)據庫，包括Oracle和MongoDB，也在引擎內部逐步增加了搜索的能力，支持AI原生的場景。誰能有把數(shù)據變成可被模型實時調用、可信執(zhí)行的能力，誰就握住了AI時代的機遇。
“只要談到AI數(shù)據庫，很多人的腦海里面想到的第一個詞叫向量搜索，我認為向量搜索只是AI數(shù)據庫的初級階段，最終所有的向量搜索都會逐步演進為混合搜索，能不能支持混合搜索是AI數(shù)據庫核心能力的分水嶺。”楊傳輝認為，未來數(shù)據庫除了處理結構化數(shù)據，還需要處理半結構化甚至是無結構化的數(shù)據，或者針對無結構化的數(shù)據來建立各種各樣的語義索引，比如說向量索引、圖索引和全文索引等，并需要有一套基于結構化、半結構化，以及無結構化各種索引之上的混合搜索。
他給出了一個具體的定義——面向Agent多?；旌纤阉?。今年4月27日，OceanBase發(fā)布了Datax AI戰(zhàn)略，宣布要打造 AI 時代的一體化數(shù)據底座。2025年，V4.4版本發(fā)布了共享存儲，采用存算分離架構，計算節(jié)點和數(shù)據存儲實現(xiàn)了完全的分離，計算節(jié)點能夠根據業(yè)務負載的變化，在主流云平臺上靈活地進行擴縮容，解決了AI時代打通多云底座的問題。
本次發(fā)布會上，OceanBase發(fā)布了4.4一體化融合版本，將TP、AP與AI能力集成于單一內核，同期還開源了其首款AI原生混合搜索數(shù)據庫seekdb，支持向量、全文、標量、GIS數(shù)據統(tǒng)一檢索，兼容30+主流AI框架。
seekdb產品架構
“這一次seekdb的發(fā)布，其實也是一個比較大的動作，它是完全獨立于現(xiàn)在OceanBase的一個分支，這也是我們下的決心。我們覺得AI的發(fā)展速度會超出我們的想象，所以我們希望以這樣的方式跑得更快一點，但是這個東西也對OceanBase工程化能力的各個方面提出進一步的挑戰(zhàn)?！睏畋f。
而商業(yè)上的時代機遇，就是全球化。隨著大量的中國企業(yè)出海，包括軟件企業(yè)、硬件企業(yè)和云廠商，對國產數(shù)據庫的全球化是有利好的。OceanBase誕生的第一天，就希望成為“世界級數(shù)據庫”，全球化也是其發(fā)展的必經之路。
不過，這條路即使對現(xiàn)在的OceanBase來說也是充滿挑戰(zhàn)。
市場競爭方面，還是拿Oracle來舉例。兩個月前，Oracle的股價大漲，一度將拉里·埃里森送上了世界首富的寶座，雖然最近其股價又大跌，不過機構看空的重要原因是認為其人工智能計劃過于“激進”。在AI時代，Oracle提出了“融合數(shù)據庫”的概念，Oracle的多模融合主要涉及數(shù)據類型與整體架構，比如圖數(shù)據、數(shù)據流、數(shù)據倉庫與數(shù)據湖架構，以及多種應用層級。在構建應用時，如果應用系統(tǒng)涉及多個數(shù)據庫，架構會變得復雜，容易出錯。融合數(shù)據庫通過整合不同數(shù)據類型和工作負載，支持企業(yè)級應用所需的高可靠性、安全性和可擴展性。
今年7月，筆者采訪了甲骨文公司副總裁及中國區(qū)董事總經理吳承楊，他在采訪中表示：“國產數(shù)據庫傾向于在應用層或數(shù)據中臺解決所有問題，而對錯需實踐驗證。但在智能體時代，代碼多由機器生成，如果希望從數(shù)據庫層面解決安全等問題，數(shù)據庫結構過于復雜對 AI 的使用是一個挑戰(zhàn)。現(xiàn)在很多企業(yè)做 AI 項目時，會把現(xiàn)有數(shù)據平臺的應用抽取到外部另起爐灶，這其實是誤區(qū)?！?/p>
在多模態(tài)和一體化上，OceanBase和Oracle的思路是相似的。吳承楊也表示，大多數(shù)國產數(shù)據庫近一兩年都在談融合數(shù)據庫的事情，但他認為，國產數(shù)據庫要做好，還需要一定的時間。
“融合數(shù)據庫不是幾種數(shù)據類型，是大量的數(shù)據類型，你可以看到我們在這上面有包括空間數(shù)據、結構化數(shù)據、MongoDB，JSON 的東西，文本的東西，XML 的東西，包括向量數(shù)據。坦率來講，我今天還沒有看到，一個國產數(shù)據庫能夠把一個向量數(shù)據庫融合在這里面，還有圖數(shù)據要融合進來，我覺得這是需要大量的投入?！眳浅袟钫f。
在中國市場，Oracle也非常重視中國企業(yè)出海，即China to Global（C2G），在產品端，吳承楊認為Oracle在數(shù)據合規(guī)和數(shù)據主權化等方面也有優(yōu)勢。
結語
自2020年商業(yè)化以來，OceanBase的全球客戶數(shù)已突破4000家，連續(xù)五年年均增速超100%，深入到了金融、政務、通信、零售、制造、互聯(lián)網等十余領域，服務覆蓋16個國家和地區(qū)、60多個地域、240多個可用區(qū)。
在其長期深耕的金融領域，OceanBase服務了全部政策性銀行、5家國有大行，覆蓋了超100家資產規(guī)模千億級以上銀行，支撐190余個核心系統(tǒng)、1000多個關鍵業(yè)務；非銀領域，75%頭部保險集團、80%頭部券商、60%頭部基金公司已部署OceanBase，其中超半數(shù)用于核心系統(tǒng)。IDC報告顯示，OceanBase連續(xù)兩年穩(wěn)居中國分布式金融本地部署市場第一。
在去年年底Gartner最新發(fā)布的全球云數(shù)據庫管理系統(tǒng)魔力象限中，OceanBase雖然還未上榜，但已經連續(xù)兩年獲選“榮譽提及”?？紤]到2022年OceanBase才正式推出云數(shù)據庫產品，近三年，OB Cloud客戶數(shù)年均增長115%，營收占比已達30%，這個表現(xiàn)很不錯了。
在采訪中，楊冰認為，OceanBase過去為國產數(shù)據庫的發(fā)展，主要做了三個方面的貢獻：
一是數(shù)據庫和分布式相結合，解決擴展性、可靠性和一致性的問題，OceanBase在工程化方面，做到了技術上的創(chuàng)新和突破；
二是在整個存儲結構上，以前是以Tree為主，OceanBase用LSM Tree數(shù)據結構，把它和數(shù)據庫相結合，演化出真正的HTAP，真正的存算分離和存算一體架構，包括單機分布式一體化，在存儲層面引領著創(chuàng)新；
三是在解決可用性的層面上，OceanBase做到在數(shù)據不丟失的情況下，RTO小于8秒，這是以前傳統(tǒng)架構沒有做到過的。
現(xiàn)在，我們談論國產數(shù)據庫是否已經崛起，還不是十分肯定。全球化和AI時代的到來，就是新一輪的“大考”。未來，OceanBase能否通過創(chuàng)新的方式，拓展數(shù)據庫的技術邊界，可能就是其能否成為“世界級數(shù)據庫”的關鍵。
