國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫40年大盤點，愿這盛世如您所愿！

時間：2023-03-13 06:14:01 | 來源：電子商務(wù)

時間：2023-03-13 06:14:01 來源：電子商務(wù)

“六代繁華，春去也，更無消息?？諓澩?、山川形勝，已非疇昔。王謝堂前雙燕子，烏衣巷口曾相識?！?-元詞作家薩都刺《滿江紅·六代繁華》，說起國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的開山始祖，非人民大學(xué)的薩師煊教授非屬，而薩師煊正是元代文豪薩都刺的后人，薩師煊與其弟子王珊合著數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論，直到現(xiàn)在依舊是目前我國數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的經(jīng)典教材。

早在1978年，薩師煊教授就開始為人大的同學(xué)們普及數(shù)據(jù)庫的知識，當時剛剛恢復(fù)高考不久，數(shù)據(jù)庫這個概念還屬于非常新潮的名詞，不過正是在薩老師的帶領(lǐng)下，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫40年來由默默無聞到真正的爆發(fā)，從單節(jié)點到螞蟻分布式數(shù)據(jù)庫速度之王Oceanbase；從單一功能的TP、AP庫到混合式HTAP數(shù)據(jù)庫天云的Hubble；從數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖分立到倉湖一體的MaxCompute；從Sql、NoSql再到NewSql的Tidb；從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫到專業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)時序數(shù)據(jù)庫TdEngine；更遑論剛剛?cè)脒xGartner領(lǐng)導(dǎo)象限的最新一代阿里云數(shù)據(jù)庫PolarDB。

2010年7月11日薩師煊教授在北京與世長辭，筆者翻遍了當時CSDN數(shù)據(jù)庫版及百度數(shù)據(jù)庫貼吧的貼子，也沒有找到有關(guān)薩老師的悼文，在那個沒有熱搜、朋友圈的年代，薩教授與很多老科學(xué)家一樣走的悄無聲息，而彼時像PolarDB、TiDB、TdEngine這些國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的典范，根本都還沒有出生，今時今日讀到這闋六代繁華，實在令人感慨萬千，這里請允許筆者謹以此文向薩師煊等等數(shù)據(jù)庫前輩致敬，愿國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫現(xiàn)今之盛世，如您所愿！

須臾之間，2020 進入了倒計時，回首過往，今年可謂國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的豐收年，從螞蟻的OceanBase再破TPC速度記錄，到阿里云PorlarDB首進Gartner數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者象限；再到華為GaussDB革命性功能全密態(tài)的發(fā)布，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫可謂是精彩紛呈，國產(chǎn)技術(shù)究竟走過了怎樣的歷程，接下來我們共同來進行盤點。

緣起-國際巨頭的傲慢與偏見

數(shù)據(jù)庫的起源可以追溯到上世紀60年代。當時CPU剛剛進入集成電路時代，計算機算力、內(nèi)存都較之前的晶體管時代有了大幅提升，不少企業(yè)也開始使用計算機進行數(shù)據(jù)管理。不過當時的計算機系統(tǒng)缺乏有效范式來描述復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系，因此當時庫管系統(tǒng)還一直處于非常簡陋的雛形狀態(tài)。

直到1970 年，關(guān)系數(shù)據(jù)庫之父、IBM研究員E.F.Codd在《Communications of ACM》雜志上發(fā)表了一篇名為“A Relational Modelof Data for Large Shared Data Banks”的論文，這也成為了數(shù)據(jù)庫歷史上的奠基之作。后來A C M 在1 9 8 3 年把這篇論文列為創(chuàng)刊2 5 年中最具里程碑意義的2 5 篇論文之一，因為在這篇論文中首次提出了關(guān)系模型的概念。

關(guān)系本是數(shù)學(xué)中的一個基本概念，由集合中的任意元素所組成的若干有序偶對表示， 用以反映客觀事物間的一定關(guān)系。如數(shù)之間的大小關(guān)系、人之間的親屬關(guān)系、商品流通中的購銷關(guān)系等等。用關(guān)系的概念來建立數(shù)據(jù)模型，用以描述、設(shè)計與操縱數(shù)據(jù)庫，E.F.Codd是第一人。

不過雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的理論在1970年就問世了，但是市場上卻遲遲不見關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的商用產(chǎn)品。這其中最主要的原因是IBM雖然率先提出關(guān)系數(shù)據(jù)庫理論，但當時藍色巨人的反應(yīng)實在太遲鈍了，他們在1973才啟動System R項目去研究關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的實際可行性，不過也受限于當時IMS層次型數(shù)據(jù)庫火爆的銷售情況，因此IBM對于System R項目的關(guān)系數(shù)據(jù)庫不怎么感興趣。

1977年6月，Larry Ellison和他的甲骨文抓住了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫這個巨大的商業(yè)機會，甲骨文通過引入SQL語言、原子事務(wù)等等關(guān)鍵特性，在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域站穩(wěn)了腳跟，并在1989年正式進入中國。

當時中國數(shù)據(jù)庫市場上像Foxbase、dBase之類的產(chǎn)品都遠遠沒有Oracle那樣的突出實力，甲骨文入華后不到五年，就趕上我國推進九七工程，那時各家各地都在搶著接電話，由于電話資費大幅下降，普通家庭也接得起電話了，這也使甲骨文的Oracle數(shù)據(jù)庫在中國的銷售情況迎來爆發(fā)式增長，不過單向的技術(shù)依賴，使得Ellison對于中國的態(tài)度比較傲慢。

也正是在這樣的大背景下，甲骨文的創(chuàng)始人Ellison在1995年初次訪華，據(jù)說Ellison到中國后的第一項工作就是拍攝一部有關(guān)Oracle一體機的宣傳片，于是時任甲骨文中國總裁的馮星君就安排了20名北京的小學(xué)生共同參與宣傳，可本來約好的早上8點正式開機，但直到9點Ellison他老人家都還沒有起床。當時北京的冬天格外的寒冷，最低氣溫達到零下二十度，這些小學(xué)生在沒有暖氣的大巴上急得哇哇大哭，沒辦法馮星君只好一再催促Ellison趕快來救場，不過直到快到中午十二點鐘，這位數(shù)據(jù)庫帝國的掌門人才姍姍來遲，這種無奈的背后，其實也折射出我國當時在數(shù)據(jù)庫是沒有任何底氣和信心的，就像現(xiàn)在的ASML光刻機一樣，被卡著脖子，就只有任人擺布的份了。

一舉打破Oracle壟斷的支付寶核心OceanBase

移動互聯(lián)網(wǎng)大潮來臨以后我國IT巨頭應(yīng)用方面的創(chuàng)新幾乎做到了天下第一，無論是O2O、共享單車、移動支付領(lǐng)教是如此類，我們做的確實好，但是各大科技企業(yè)的核心數(shù)據(jù)庫c位卻一直被Oracle與Mysql等國外產(chǎn)品牢牢把持著。

不過國外廠商的最強神話終于在2019年的國慶節(jié)被成功打破。螞蟻的Oceanbase數(shù)據(jù)庫成功登頂世界上最權(quán)威的數(shù)據(jù)庫評測機構(gòu)TPC（國際事務(wù)處理性能委員會）排行榜榜首。而在今年五月OceanBase再次將自己之前創(chuàng)造的記錄提升了近11倍，將甲骨文、IBM等等一眾老牌數(shù)據(jù)庫巨頭遠遠甩在身后，正式宣告國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫落后于國際先進水平的時代已成過往云煙，自研數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品自此站起來了。

不過現(xiàn)在回頭來看Oceanbase的誕生純屬意外，Oceanbase的創(chuàng)始人陽振坤絕對是天才中的天才，在1984 年考入北京大學(xué)數(shù)學(xué)系，3年修完本科，不到2年碩士畢業(yè)，師從王選院士并獲得博士學(xué)位后，32歲的陽振坤就成為了北大首批長江學(xué)者獎勵計劃的特聘教授之一。如果繼續(xù)沿著這條路走下去，相信陽振坤會成為薩教授那樣的學(xué)術(shù)泰斗，不過象牙塔的生活對于陽老師來說還是太乏味了，受到了導(dǎo)師王選院士的影響，陽老師立志要做出一款能夠名垂青史的作品，2010年已經(jīng)年滿45歲的陽老師加盟阿里，組建了一支自研數(shù)據(jù)庫的團隊。

2012年時任螞蟻金服CTO的程立決定將支付寶1%的交易庫存數(shù)據(jù)在Oceanbase上進行試運行，而這一試不要緊，OceanBase不負眾望，超額完成任務(wù)成功運行了10%的數(shù)據(jù)，這也讓Oceanbase在阿里內(nèi)部一戰(zhàn)成名。

有關(guān)Oceanbase的相關(guān)技術(shù)解讀可以參考筆者在CSDN之前的文章《200行代碼解讀國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫阿里OceanBase的速度之源》、《國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫 OceanBase 二次刷榜 TPC-C，7 億 tpmC！》這里不加贅述了。

混合型HTAP-天云Hubble數(shù)據(jù)庫

在傳統(tǒng)關(guān)系型TP數(shù)據(jù)庫的范式中，數(shù)據(jù)類似于隨時會被加工改造的零件，而數(shù)據(jù)庫則是零件的加工工廠。比如ATM取款時，取款人的賬戶余額和ATM的鈔箱余額都是在數(shù)據(jù)庫的加工下隨時會變化的零件，因此TP數(shù)據(jù)庫一般用于聯(lián)機交易，關(guān)鍵是響應(yīng)速度要快。而在AP數(shù)據(jù)倉庫，則把數(shù)據(jù)看做是已經(jīng)被加工好的成形貨物，沒有實時修改的需求，但是要進行大量的關(guān)聯(lián)計算以挖掘數(shù)據(jù)價值，因此AP數(shù)據(jù)倉庫大多被用于客戶畫像、營銷策分析。

而TP與AP相對獨立發(fā)展的趨勢，隨著實際業(yè)務(wù)的需要而發(fā)生改變，例如銀行實時風控體系、電商實時推薦營銷系統(tǒng)等等都是需要綜合TP與AP特性的場景，因此HTAP的概念在2014年被Gartner正式提出。

HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing）是在保留原有在線交易功能的同時，強調(diào)了數(shù)據(jù)庫原生計算分析的能力。支持混合負載的數(shù)據(jù)庫能夠避免在傳統(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，同時也能夠針對最新的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行實時統(tǒng)計分析。天云數(shù)據(jù)的Hubble就是一款整合了TP與AP特性的混合式HTAP數(shù)據(jù)庫。值得一提的是，Hubble作為原創(chuàng)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫獲得了全國首屆信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)大賽中的一等獎。

在同一數(shù)據(jù)庫實例下，同時支撐高并發(fā)低延遲的OLTP事務(wù)和海量密集計算的OLAP分析作業(yè)，這不是一個簡單的任務(wù)，而Hubble的方案是引入損失函數(shù)動態(tài)評價SQL邏輯計劃的執(zhí)行成本、CBO代價優(yōu)化解析、Sharding切片線程級別物理資源匹配不同計算負載、TP和AP雙引擎調(diào)度執(zhí)行、隨機和序列化IO對存儲的訪問、依靠數(shù)據(jù)副本機制同時支持KV鍵值存儲和列存存儲交出了完美的答案。這意味著一張表可以同時支持行存和列存，真正的融合了存儲結(jié)構(gòu)，避免了在交易和分析數(shù)據(jù)庫間每夜ETL數(shù)據(jù)搬家的繁瑣運維工作和數(shù)據(jù)冗余。

天云Hubble數(shù)據(jù)庫借助優(yōu)化便捷SQL服務(wù)替代ES+HBase方案，節(jié)省昂貴Hadoop開發(fā)成本; 高并發(fā)實時流升級，完成了Flink不能處理更多事實表的金融反欺詐和復(fù)雜權(quán)益服務(wù); 多表關(guān)聯(lián)AP計算方面Hubble的性能是Impala的231%，在開放的大數(shù)據(jù)生態(tài)中，Hubble完全可以作為計算組件與開源組件協(xié)同工作，嵌入并服務(wù)主流數(shù)據(jù)中臺環(huán)境。

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NewSql的典范-TiDB

2005年谷歌首次提出了大數(shù)據(jù)的概念，對于大數(shù)據(jù)（Big data）Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。也就是說大數(shù)據(jù)是指傳統(tǒng)的Sql數(shù)據(jù)庫無法處理的天量數(shù)據(jù)，這也就是我們目前常說的NoSQL型數(shù)據(jù)庫，這是一種基于Key-Value尋址的數(shù)據(jù)庫，這種數(shù)據(jù)庫專門為海量數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，不過NoSQL要求數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)計算不能太多，比如字節(jié)、快手這樣的視頻社交APP，數(shù)據(jù)雖然是天量級的，但是用戶每條動態(tài)之間所需要的關(guān)聯(lián)計算不多，這樣的場景下使用NoSQL數(shù)據(jù)庫就比較合適了。

而我們前文提到的TP、AP數(shù)據(jù)庫，都要進行數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)計算，比如電商平臺上客戶的一筆交易既要更新商家的庫存又要更新買家的帳戶余額，或者用戶畫像時要將客戶的各項理財變動情況進行整體建模計算，這種關(guān)聯(lián)計算的場景就是Sql數(shù)據(jù)庫的天下了。

原本Sql與NoSQL的應(yīng)用場景兩不重疊，井水不犯河水的，不過從最新的出現(xiàn)的如直播帶貨這樣的需求，就要求數(shù)據(jù)庫既提供海量數(shù)據(jù)存儲服務(wù)又提供高性能關(guān)聯(lián)計算服務(wù)，這就是NewSql的領(lǐng)域了。

而打通NoSql與Sql任督二脈，打造NewSql數(shù)據(jù)庫的明星產(chǎn)品個中典范當屬PingCap的TiDB了。與 前文提到的陽正坤一樣，PingCAP的聯(lián)合創(chuàng)始人黃東旭也同樣出身于微軟，不過東旭老師在程序員中絕對堪稱異類，他不止是位編程高手，繪畫和搖滾水平之高甚至還遠在代碼能力之上，是IT業(yè)內(nèi)聞名的文藝青年，他的TiDB（https://github.com/pingcap/tidb）代碼優(yōu)雅，結(jié)構(gòu) 清晰，頗有藝術(shù)氣息，用他的話來說TiDB 的目標嘗試讓用戶像使用和操作 Oracle、MySQL 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫那樣順手，；而與此同時還能擁有彈性伸縮的高擴展、高可用性架構(gòu)。

PingCAP今年有兩個大動作，一是在數(shù)據(jù)庫頂會VLDB上發(fā)表論文《TiDB: A raft based HTAP database》，二是繼續(xù)將云原生進行到底,把TiDB與和Kubernetes 緊密結(jié)合，使得TiDB用戶可以快速對集群進行擴縮容，滾動升級，這也反應(yīng)了PIngcap在技術(shù)方面有非常深入的分析和思考，TiDB 的設(shè)計架構(gòu)定位就是堅定的朝著云原生NewSql的方向發(fā)展。這也是PingCAP站上風口，在D輪融資2.7億美元的主要原因。

金融級核心-GoldenDB

筆者作為一名長期從事金融科技的程序員，對于數(shù)據(jù)庫技術(shù)的對外依賴感觸是相當深刻的，因為我國銀行業(yè)的絕對核心-支付系統(tǒng)（CNAPS），其實都是世界銀行在2000年對華援建產(chǎn)物，直到2013年底，我們才用自研二代支付系統(tǒng)將其取代。

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如何將一致性問題是金融級數(shù)據(jù)庫的重要討論話題，分布式數(shù)據(jù)庫的語境下一致性就是指各個數(shù)據(jù)庫分片的數(shù)據(jù)是否一致，何時一致，如果更新過的數(shù)據(jù)能被后續(xù)的訪問都能看到，這是強一致性。如果能容忍后續(xù)的部分或者全部訪問不到，則是弱一致性。如果經(jīng)過一段時間后要求能訪問到更新后的數(shù)據(jù)，則是最終一致性。金融級的數(shù)據(jù)庫必須要保證強一致性，也就是只要數(shù)據(jù)更新，就必須被后續(xù)的訪問所看到。

在金融數(shù)據(jù)庫方面中信銀行與中興通訊聯(lián)合研發(fā)的GoldenDB在今年5月份人成功上線是一個重大的標志性事件，GoldenDB成功取代了在中信銀行核心系統(tǒng)服役了幾十年的IBM AS400數(shù)據(jù)庫。為解決一致性問題，中信銀行的數(shù)據(jù)庫專家們創(chuàng)造性的提出在GoldenDB數(shù)據(jù)庫引入全局事務(wù)協(xié)調(diào)器GTM，實現(xiàn)基于中間件的強一致性事務(wù)控制，完成分布式事務(wù)的全生命周期管理。保證異常場景下的數(shù)據(jù)一致性，解決分布式數(shù)據(jù)庫可能的臟讀問題，在數(shù)據(jù)備份/恢復(fù)過程中，保證各全局事務(wù)組的操作統(tǒng)一執(zhí)行或回滾。

分布式事務(wù)中最重要的是原子性和隔離性。所謂原子性就是指事務(wù)像原子一樣不可分割，比如用戶在支付寶上還信用卡，那么支付寶的余額和信用卡的還款記錄就需要同時成功或者失敗，不能出現(xiàn)一邊成功而另一邊失敗的情況，一般來講原子性可通過已提交事務(wù)的回滾來實現(xiàn)。

真正的難點在于隔離性，隔離性主要是處理讀寫沖突和寫寫沖突。分布式事務(wù)提交時可能出現(xiàn)部分節(jié)點成功，而另外一部分失敗的情況，此時中信銀行的數(shù)據(jù)庫天團又提出在這種情況發(fā)生時，將已經(jīng)成功提交的節(jié)點上進行回滾。根據(jù)全局事務(wù)GTID在binlog中查找已提交事務(wù)信息，生成反向SQL語句并執(zhí)行以實現(xiàn)數(shù)據(jù)回滾。通過以上的機制，就保證分布式數(shù)據(jù)庫可以用于銀行的動帳類業(yè)務(wù)，防止錯賬的發(fā)生。通過這一系列的神仙操作，終于使銀行核心系統(tǒng)完全實現(xiàn)了分布式數(shù)據(jù)庫的分布式遷移，并隨之完成國產(chǎn)化替代。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的終結(jié)者-PolarDB

2010年前后中國的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)普遍迎來了一波流量爆發(fā)，在2003年推出支付寶以后，淘寶交易迅速增長從2005年到2012年，交易額從80億元、200億元到1000億，直到破萬億，不過這種爆炸式增長，也成為了阿里人甜蜜的負擔，因為阿里電聯(lián)用戶的增長速度已經(jīng)漸漸超出系統(tǒng)處理能力的提升速度了，而原有一直沿用的IOE（IBM的小型機、Oracle的數(shù)據(jù)庫和EMC的存儲）中心化系統(tǒng)與這種高用戶并發(fā)的場景幾乎格格不入，且不無論達到如此性能的IOE系統(tǒng)成本會有多驚人，問題的關(guān)鍵在于即使是當時最強大的科技公司IOE，也沒有經(jīng)歷過上億用戶同時在線的業(yè)務(wù)場景，使用他們的產(chǎn)品方案有如南轅北轍，無法真正解決問題。所以王堅院士率先提出去IOE的目標，通過打造阿里自己的技術(shù)來解決用戶爆發(fā)工資長的問題。

在IOE架構(gòu)的系統(tǒng)中提升算力的思路是讓服務(wù)器越來越強，而云計算的分布式思路是只需要增加服務(wù)器節(jié)點的數(shù)量，就能處理更多的并發(fā)服務(wù)請求，而分布式系統(tǒng)的業(yè)務(wù)連續(xù)性，并不是靠高可用性來保證，而是靠整個服務(wù)體系的容錯能力造就的。在不斷探索的過程中也誕生了新的分布式架構(gòu)，通過發(fā)揮云計算的威力，使得看似普通的虛擬機集群，能夠碾壓一體機，能夠為億萬用戶同時提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。欲戴皇冠，必承其重，很多公司都會要管理遠超自身運維能力的大規(guī)模數(shù)據(jù)庫集群，DBA團隊維護對于很多企業(yè)尤其是初創(chuàng)企業(yè)來說成本不低，因此DAAS(Database as a service)逐漸興起，用王堅院士的話來說未來使用數(shù)據(jù)庫服務(wù)就像使用自來水和電一樣簡單，業(yè)界一般認為將傳統(tǒng)業(yè)務(wù)上云成本可以降低一半，而將數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)上云成本可以降低三分之二，因此很多研究機構(gòu)都認為云數(shù)據(jù)庫才代表著數(shù)據(jù)庫的未來走向，比如Gartner就預(yù)計到2023年全球75%的數(shù)據(jù)庫都會跑在云上，可以說云數(shù)據(jù)庫未來很可能會終結(jié)掉傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的存在，因此誰能在云數(shù)據(jù)庫方面依靠，誰就可以在云計算與數(shù)據(jù)庫兩個方面都取得優(yōu)勢。

根據(jù)Gartner上周發(fā)布的2020年度全球數(shù)據(jù)庫魔力象限評估結(jié)果，阿里云憑借PolarDB的強大性能首次挺進全球云數(shù)據(jù)庫供應(yīng)商的第一陣營，進入領(lǐng)導(dǎo)者（LEADERS）象限，而騰訊和華為也都入選了特定領(lǐng)域者象限，這是有史以來中國數(shù)據(jù)庫首次有三家廠商同時入選Garner的魔力象限。

Gartner在報告中指出 “阿里云擁有豐富的數(shù)據(jù)庫種類覆蓋度和完善的產(chǎn)品布局，為用戶提供了多種關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，還提供了混合云環(huán)境部署，同時集成了備份、數(shù)據(jù)遷移與同步等能力?！边@樣的評價也充分體現(xiàn)了阿里云PolarDB的不俗實力，同時也預(yù)示著像阿里云、華為這樣的中國云廠商未來不可限量。

PolarDB的創(chuàng)始人李飛飛與陽振坤一樣同樣是少年天才，在初中畢業(yè)后，李飛飛直接進入了國家教委理科實驗班，并被保送進入清華學(xué)習(xí)。博士畢業(yè)后他在猶他大學(xué)計算機系任教，從助理教授一路做到正教授， 后來在時任阿里集團CTO行癲的支持下，李飛飛加入阿里創(chuàng)立了PolarDB。

PorlarDB除了在索引結(jié)構(gòu)、鎖機制等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫組件進行優(yōu)化以外，還特別針對云服務(wù)特有的全球跨域數(shù)據(jù)同步與容災(zāi)需求，進行了重點設(shè)計，我們知道很多云服務(wù)客戶的業(yè)務(wù)遍及世界各個大洲，因此對于云數(shù)據(jù)庫的跨域數(shù)據(jù)同步也會有非常高的要求。PolarDB全球數(shù)據(jù)庫（PolarDB Global Database Network，PolarDB-GDN）采用了數(shù)據(jù)庫物理日志異步復(fù)制的方案。PolarDB-GDN通過高并發(fā)流水線技術(shù)將同步速度提升7倍，將數(shù)據(jù)跨大洲同步延遲控制在2秒內(nèi)。全局讀寫分離技術(shù)結(jié)合多級別的一致性能力， 讓業(yè)務(wù)不用做任何的改造的前提下降低整體的訪問延遲，全面滿足了云用戶的需求。

今年是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的豐收年，除了上述數(shù)據(jù)庫以下國產(chǎn)的時序數(shù)據(jù)庫TDengine 2020年4月完成A輪融資2000萬美元，8月將集群版開源，連續(xù)6天在GitHub全球趨勢排行榜上排名第一；Oceanbase在工行的理財核心系統(tǒng)得到應(yīng)用與驗證；PolarDB-X應(yīng)用在在中國郵政核心系統(tǒng)中，幫助郵政成功渡過1億件的交易峰值；中國聯(lián)通通過PolarDB-X等重構(gòu)了其核心IT架構(gòu)，實現(xiàn)對3.6億用戶的無縫“廣覆蓋”，成為全球最大的云上BSS系統(tǒng)。相信國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的未來可期，也愿今日國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫之世如薩教授所愿！