数据库技术的发展趋势是怎样的

回看这几年，分布式系统领域出现了很多新东西，特别是云和 AI 的崛起，让这个过去其实不太 sexy 的领域一下到了风口浪尖，在这期间诞生了很多新技术、新思想，让这个古老的领域重新焕发生机。站在 2010s 的尾巴上，我想跟大家一起聊聊分布式系统令人振奋的进化路程，以及谈一些对 2020s 的大胆猜想。

无论哪个时代，存储都是一个重要的话题，今天先聊聊数据库。在过去的几年，数据库技术上出现了几个很明显的趋势。

存储和计算进一步分离

我印象中最早的存储 - 计算分离的尝试是 Snowflake，Snowflake 团队在 2016 年发表的论文《 The Snowflake ElasTIc Data Warehouse 》是近几年我读过的最好的大数据相关论文之一，尤其推荐阅读。Snowflake 的架构关键点是在无状态的计算节点 + 中间的缓存层 + S3 上存储数据，计算并不强耦合缓存层，非常符合云的思想。从最近 AWS 推出的 RedShift 冷热分离架构来看，AWS 也承认 Snowflake 这个搞法是先进生产力的发展方向。另外这几年关注数据库的朋友不可能不注意到 Aurora。不同于 Snowflake，Aurora 应该是第一个将存储 - 计算分离的思想用在 OLTP 数据库中的产品，并大放异彩。Aurora 的成功在于将数据复制的粒度从 Binlog 降低到 Redo Log ，极大地减少复制链路上的 IO 放大。而且前端复用了 MySQL，基本做到了 100% 的应用层 MySQL 语法兼容，并且托管了运维，同时让传统的 MySQL 适用范围进一步拓展，这在中小型数据量的场景下是一个很省心的方案。

虽然 Aurora 获得了商业上的成功，但是从技术上，我并不觉得有很大的创新。熟悉 Oracle 的朋友第一次见 Aurora 的架构可能会觉得和 RAC 似曾相识。Oracle 大概在十几年前就用了类似的方案，甚至很完美的解决了 Cache Coherence 的问题。另外，Aurora 的 MulTI-Master 还有很长的路要走，从最近在 ReInvent 上的说法来看，目前 Aurora 的 MulTI-Master 的主要场景还是作为 Single Writer 的高可用方案，本质的原因应该是目前 MulTI-Writer 采用乐观冲突检测，冲突检测的粒度是 Page，在冲突率高的场合会带来很大的性能下降。

我认为 Aurora 是一个很好的迎合 90% 的公有云互联网用户的方案：100% MySQL 兼容，对一致性不太关心，读远大于写，全托管。但同时，Aurora 的架构决定了它放弃了 10% 有极端需求的用户，如全局的 ACID 事务 + 强一致，Hyper Scale（百 T 以上，并且业务不方便拆库），需要实时的复杂 OLAP。这类方案我觉得类似 TiDB 的以 Shared-nothing 为主的设计才是唯一的出路。作为一个分布式系统工程师，我对任何不能水平扩展的架构都会觉得不太优雅。

分布式 SQL 数据库登上舞台，ACID 全面回归

回想几年前 NoSQL 最风光的时候，大家恨不得将一切系统都使用 NoSQL 改造，虽然易用性、扩展性和性能都不错，但是多数 NoSQL 系统都抛弃掉了数据库最重要的一些东西，例如 ACID 约束，SQL 等等。NoSQL 的主要推手是互联网公司，互联网公司的简单业务加上超强的工程师团队，NoSQL 丢掉的东西当然能用某些工具简单搞定。但最近几年大家渐渐发现低垂的果实基本上没有了，剩下的都是硬骨头。

最好的例子就是作为 NoSQL 的开山鼻祖，Google 第一个搞了 NewSQL （Spanner 和 F1）。在后移动时代，业务变得越来越复杂，要求越来越实时，同时对于数据的需求也越来越强。尤其对于一些金融机构来说，一方面产品面临着互联网化，一方面不管是出于监管的要求还是业务本身的需求，ACID 是很难绕开的。更现实的是，大多数传统公司并没有像顶级互联网公司的人才供给，大量历史系统基于 SQL 开发，完全迁移到 NoSQL 上肯定不现实。

在这个背景下，分布式关系型数据库，我认为这是我们这一代人，在开源数据库这个市场上最后一个 missing part，终于慢慢流行起来。这背后的很多细节由于篇幅的原因我就不介绍，推荐阅读 PingCAP TiFlash 技术负责人 maxiaoyu 的一篇文章《从大数据到数据库》，对这个话题有很精彩的阐述。

云基础设施和数据库的进一步整合

在过去的几十年，数据库开发者都像是在单打独斗，就好像 *** 作系统以下的就完全是黑盒了，这个假设也没错，毕竟软件开发者大多也没有硬件背景。另外如果一个方案过于绑定硬件和底层基础设施，必然很难成为事实标准，而且硬件非常不利于调试和更新，成本过高，这也是我一直对定制一体机不是太感兴趣的原因。但是云的出现，将 IaaS 的基础能力变成了软件可复用的单元，我可以在云上按需租用算力和服务，这会给数据库开发者在设计系统的时候带来更多的可能性，举几个例子：

1、 Spanner 原生的 TrueTime API 依赖原子钟和 GPS 时钟，如果纯软件实现的话，需要牺牲的东西很多（例如 CockroachDB 的 HLC 和 TiDB 的改进版 Percolator 模型，都是基于软件时钟的事务模型）。但是长期来看，不管是 AWS 还是 GCP 都会提供类似 TrueTime 的高精度时钟服务，这样一来我们就能更好的实现低延迟长距离分布式事务。

2、 可以借助 Fargate + EKS 轻量级容器 + Managed K8s 的服务，让数据库应对突发热点小表读的场景（这个场景几乎是 Shared-Nothing 架构的老大难问题），比如在 TiDB 中通过 Raft Learner 的方式，配合云的 Auto Scaler 快速在新的容器中创建只读副本，而不是仅仅通过 3 副本提供服务;比如动态起 10 个 pod，给热点数据创建 Raft 副本（这是我们将 TiKV 的数据分片设计得那么小的一个重要原因），处理完突发的读流量后再销毁这些容器，变成 3 副本。

3、冷热数据分离，这个很好理解，将不常用的数据分片，分析型的副本，数据备份放到 S3 上，极大地降低成本。

4、 RDMA/CPU/ 超算 as a Service，任何云上的硬件层面的改进，只要暴露 API，都是可以给软件开发者带来新的好处。

例子还有很多，我就不一一列举了。总之我的观点是云服务 API 的能力会像过去的代码标准库一样，是大家可以依赖的东西，虽然现在公有云的 SLA 仍然不够理想，但是长远上看，一定是会越来越完善的。

所以，数据库的未来在哪里？是更加的垂直化还是走向统一？对于这个问题，我同意这个世界不存在银d，但是我也并不像我的偶像，AWS CTO Vogels 博士那么悲观，相信未来是一个割裂的世界（AWS 恨不得为了每个细分的场景设计一个数据库）。过度地细分会加大数据在不同系统中流动的成本。解决这个问题有两个关键：

数据产品应该切分到什么粒度？

用户可不可以不用知道背后发生了什么？

第一个问题并没有一个明确的答案，但是我觉得肯定不是越细越好的，而且这个和 Workload 有关，比如如果没有那么大量的数据，直接在 MySQL 或者 PostgreSQL 上跑分析查询其实一点问题也没有，没有必要非去用 Redshift。虽然没有直接的答案，但是我隐约觉得第一个问题和第二个问题是息息相关的，毕竟没有银d，就像 OLAP 跑在列存储引擎上一定比行存引擎快，但是对用户来说其实可以都是 SQL 的接口。

SQL 是一个非常棒的语言，它只描述了用户的意图，而且完全与实现无关，对于数据库来说，其实可以在 SQL 层的后面来进行切分，在 TiDB 中，我们引入 TiFlash 就是一个很好的例子。动机很简单：

1、用户其实并不是数据库专家，你不能指望用户能 100% 在恰当的时间使用恰当的数据库，并且用对。

2、数据之间的同步在一个系统之下才能尽量保持更多的信息，例如，TiFlash 能保持 TiDB 中事务的 MVCC 版本，TiFlash 的数据同步粒度可以小到 Raft Log 的级别。另外一些新的功能仍然可以以 SQL 的接口对外提供，例如全文检索，用 SQL 其实也可以简洁的表达。这里我就不一一展开了。

我其实坚信系统一定是朝着更智能、更易用的方向发展的，现在都 21 世纪了，你是希望每天拿着一个 Nokia 再背着一个相机，还是直接一部手机搞定？

责任编辑：ct