为什么只有阿里云和AWS拥有自研云数据库的能力

很多国产数据库乘风破浪

我们正处在一个数据库技术大爆炸的时代。

这几年，NoSQL数据库、NewSQL数据库、时序数据库、图数据库、分布式数据库、超融合数据库等专业数据库技术发展势头很猛，国产数据库的表现也相当亮眼。

过去十年，是互联网发展的黄金十年。与此对应的是业务系统访问并发呈指数级上升，海量数据计算和分析需求越来越普遍，传统单机系统在业务支撑、成本、开放性等方面均面临巨大挑战，数据库垂直扩展模式难以维护等困境。

眼看着数据库性能瓶颈快要扼住发展的喉咙，摆在这些长久依赖Oracle、IBM等传统数据库的巨头们面前的，只有两条路：要么开启无限加量的PLUS模式，即更换更多更强的服务器、硬盘、内存、CPU等，要么自研能满足业务发展需求的数据库。

开拓者们的眼光一开始就聚焦在更长远的未来，他们发现即便是系统变成真正的“傻大粗”，也只是解了燃眉之急，不能从源头解决问题。

再看一眼像Oracle、IBM等传统数据库高昂的拓容价格，像阿里这样的富一代也吃不消哇！

那么，自研数据库，走起！

2010年后，云计算和开源社区兴起，国产数据库开始了弯道超车。

2019年被认为是国产数据库的元年。

这一年，众多国产数据库产品闯入了我们的视线，热度不断攀升；这一年，OceanBase登顶TPCC，并于一年后再次刷新自己的记录。

从刀耕火种到摘下Oracle在数据库领域的皇冠，国产数据库经历的是一段不被理解和不被看好的岁月。

在国外数据库先驱长期占据市场优势的情况下，国产数据库要想杀出重围，一是要付出多倍努力，二是要拿出更强的产品才能在客户面前更有底气。

当然，国产数据库发展至今，已然是百花齐放。未来，国产数据库的发展趋势相对也比较明显，即往云原生和分布式发展。

金融级分布式数据库应运而生

数字时代，数据成为各家必争之地。

在金融应用场景下，国内数据库市场于近几年开始发生变化。

随着应用层和业务层的压力加大，金融机构对分布式技术架构转型的需求应运而生。

作为软件系统的三大底层技术（ *** 作系统、中间件、数据库）之一，数据库成为系统往分布式架构转型的枢纽。

不过，在早年国外传统数据库厂商盘根错节的“蚕食”下，这个核心变得又硬又难啃！

面对如今市场的需求变化，传统数据库系统呈现出一个通病：又笨重又贵。

再是，随着诸如2013年“棱镜门”事件的爆发，各界越来越重视数据安全和技术自主可控。

此外，金融机构对快速、灵活、可伸缩性、创新、敏捷等开发能力需求大大提升，出于对长期IT建设的成本考虑，自主可控更是成为他们出于自身长远发展考量的刚需。

数字化时代，金融机构的整体架构正处于往分布式、云原生、微服务等方向发展的关键时刻，数据库的选型便显得至关重要。

根据中国人民银行发布的《金融 科技 （FinTech）发展规划（2019-2021年）》，我国将有计划、分步骤地稳妥推动分布式数据库产品先行先试，形成可借鉴、能推广的典型案例和解决方案，为分布式数据库在金融领域的全面应用探明路径，确保分布式数据库在金融领域稳妥应用。

目前已有不少业界实践证明了分布式数据库应用于金融场景的可靠性。同时，金融级分布式数据库云化已经在路上。

不是西风压倒东风，而是东风压倒西风！

最近， 马来西亚电商巨头PrestoMall宣布，公司已抛弃甲骨文数据库，转而采用阿里云自主研发的POLARDB云数据库。

为什么要和阿里云POLARDB云数据库牵手？效率更高，成本还更低！

事实上，早在去年12月初，PrestoMall已经完成数据库向阿里云POLARDB的整体迁移，迁移后PrestoMall的整体业务运转流畅，IT成本还下降了40%以上。

而相比于阿里的POLARDB云数据库，甲骨文提供的传统数据库太贵了，也太落后了。

作为马来西亚的第二大电商巨头，PrestoMall这几年发展迅速，3年来的营收增长超过250%，线上流量更是井喷式上涨；这时，PrestoMall却发现一个悲哀的现实：老迈的甲骨文数据库已经有些支撑不起公司的业务发展了，长此以往，公司的整体业务会因为数据库管理落后而拉大和第一大电商lazada的差距。

而已经被阿里收购的商lazada的IT数据为什么运转得那么出色？lazada的整体业务全部搬到阿里云上了啊！

为此， PrestoMall决心跳出甲骨文这个大坑，经过多次考察后，最终选择了和阿里云POLARDB云数据库合作。

因为对于PrestoMall这样的电商巨头而言，阿里POLARDB云数据库的优势非常明显：它采用存储计算分离、软硬件一体化设计，天生是为满足电商业务等大规模业务场景而来的：2019年双11当天，POLARDB创下了每秒8700万次的数据库处理峰值新记录。

在刚刚过去的第十届中国数据库技术大会上，荣获世界 科技 大奖的阿里云POLARDB再次获选“年度最佳创新产品”，实力吊打甲骨文数据库。

PrestoMall此时弃甲骨文数据库而就阿里POLARDB云数据库，不失为一种明智的选择。

如今， 时代的发展如风驰电掣，仿佛就在昨天，甲骨文还是那么的无敌于天下！

上世纪70年代，此前一直为中央情报局设计Oracle数据库的拉里·埃里森创立了“软件开发实验室”，随后，因为那篇著名的数据库论文，拉里·埃里森就以甲骨文数据库为公司的数据库命名。

公司迁入硅谷后，甲骨文的业务获得高速增长，客户中就包括埃里森此前的老雇主中情局。1984年左右，甲骨文进军全球十多个发达国家和地区，并于1986年上市，上市当年，甲骨文的年收入达到5500万美元。

1988年，甲骨文的营收超过1亿美元，成为全球第四大软件巨头。几年后，创始人拉里·埃里森成为仅次于比尔盖茨的世界第二富人。

2000年，世界软件领域的基本格局还是微软、IBM、甲骨文三足鼎立。 到了2013年，甲骨文一举超越IBM，成为仅次于微软的全球第二大软件巨头。

当时，全球所有的互联网巨头，都离不开甲骨文的数据库，比如说，阿里巴巴，它是甲骨文在亚洲的最大客户。

甲骨文业务上的成功也为拉里·埃里森带来巨大的财富，他花在购买游艇、私人飞机上的资本高达数十亿美元， 这哥们平时都是驾着米格29战斗机上班，够拽酷了吧？

2018年的福布斯全球富豪榜上，拉里·埃里森以4200亿美元的身家排在全球第7，个人财富是马云、马化腾的15倍。

但是最近这几年，因为拉里·埃里森对云计算的短视，全球数据库市场的形势开始急转直下。

在甲骨文数据库称霸全球时，谷歌、亚马逊、阿里巴巴先后开始 探索 云计算技术。

面对对手们的积极转型，拉里·埃里森还是不以为意，因为甲骨文在数据库方面的优势太大了，像马云所说的：“拿着望远镜也找不到对手”。拉里·埃里森还口出狂言：云计算？我完全搞不懂这些家伙在说些什么，简直是一派胡言！

当别人积蓄全力准备反戈一击、立志取代甲骨文的时候，拉里·埃里森还陶醉在过去的旧梦中不愿醒来，人世间最恐怖的事，莫过于此了！

而正是拉里·埃里森在云计算方面的迟钝和轻视，给了其他友军脱颖而出的机会，追不上形势的甲骨文则开始由盛转衰。

多年后，亚马逊AWS成为全球最大的云计算公司，在亚洲，“不务正业”的王坚领导下的阿里云也在2013年研发出能完美驾驭5000台服务器的“飞天系统”，这意味着偌大的阿里巴巴集团从此再也不需要甲骨文数据库了。

2016年左右，拉里·埃里森终于回过神来，开始布局云计算，但为时已晚：亚马逊AWS已绝尘而去，微软、阿里云在全球范围也在无情吞食甲骨文数据库的市场份额。与此同时，因为公司业务向云计算的全面转型，甲骨文不得不在营收大幅下滑的情况下，还要在全球范围里大规模裁员，以集中优势资源提升云计算业务。

在此过程中，甲骨文不断被一个个重要客户抛弃，最后，连股神巴菲特也决定放弃它了。

2018年下半年，巴菲特曾买入了价值21亿美元的甲骨文股票，但是在持有其股票仅几个月后，巴菲特就将甲骨文股票悉数抛出，这样的 *** 作对于巴菲特是非常罕见的，说明连巴菲特已经看衰甲骨文了：我们知道巴菲特买股票有一个鲜明的特点，买了后就长期持有，从不考虑短期持有，比如说可口可乐，苹果等股票，有些都是长期持有达数十年的。

甲骨文这些年的经历也说明： 这是一个其兴也勃焉、其亡也忽焉的裂变时代，在这个不断变化的时代，你要么优秀，要么出局！

未来，大数据、云计算、AI将成为驱动 社会 发展的核心引擎，那些在自主 科技 的尖端跳舞的公司：亚马逊AWS、阿里云、华为5G、特斯拉新能源车它们将以自己的勇气重塑这个世界。

同时，那些看不到未来已来的人，将被这个时代狠狠抛弃！

作者：电商君

阿里数据库是一种可靠且强大的服务，其内置了多项安全措施，防止未经授权的人员访问或破坏数据库。因此，没有特定的方法可以炸掉阿里数据库，而是要靠合理的使用、安全检查和充分利用安全功能来保护数据库。阿里数据库是一种可靠且强大的服务，其内置了多项安全措施，防止未经授权的人员访问或破坏数据库。因此，没有特定的方法可以炸掉阿里数据库，而是要靠合理的使用、安全检查和充分利用安全功能来保护数据库。

sql语言在你说这三个软键之间有些略微的区别，但是如果你掌握了一个软件的语言 其他两个软键能够大致上互通。 掌握这个语言是因为 阿里巴巴的数据都是存在放sql的数据库里面的，一方面可能需要你通过sql代码编写重新组织数据库构将，另一方面需要你能够灵活的从sql中导出你想要的数据进行分析。。。所以这个是必备的

阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

扩展资料：

阿里云主要产品：

1、d性计算：

云服务器ECS：可d性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储：可d性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

d性伸缩：自动调整d性计算资源的管理服务

资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库：

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构

数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用

3、存储：

对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务

文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务

归档存储：海量数据的长期归档、备份服务

块存储：可d性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务

4、网络：

CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

5、大数据：

MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态

DataV数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求

关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，案件还原研判等

推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比

公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势

企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务

数据集成：稳定高效、d性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道

分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索

流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具

6、人工智能：

机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的 *** 作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估

语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验

人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块

印刷文字识别：将中的文字识别出来，包括身份z文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全：

服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全

DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站>

数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网：智能识别文本、、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全

云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费

移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件：

企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析：

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析

开放搜索：结构化数据搜索托管服务

QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。

参考资料：

百度百科-阿里云

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