作者 | 朱潔
策劃 | 李冬梅
過去一年，行業信心跌至冰點
2022 年中，紅衫的一篇《適應與忍耐》的報告，對公司經營提出了預警，讓各個公司保持現金流，重整團隊，想辦法增加盈利。這篇報告的推出的時間點應該是各個整個行業的拐點，大家不再期待 V 型復蘇拐點，信心開始逐步跌落，2023 年初跌倒谷底和冰點。2023 年整個一年都是在艱難的慢慢恢復，各行各業普遍艱難，公司裁員加劇，就業率創新低。數據庫行業 2021 年的資本盛宴開始，眾多創業者剛想闖進來分一杯羹，22 年底 23 年初就結束了，應該說讓從業者深刻體會到了什么是大起大落。站在 2024 年起點往回看，還是非常感慨和唏噓。作為大起大落的親歷者，今天這篇我們一起來總結數據庫行業在 2023 年的一些情況，我會盡量涉及到產品技術，廠商發展，市場環境等多個方面，受限于時間和水平不足，肯定有不少錯漏之處，也歡迎大家一起探討。接下來就正式進入正題：
趨勢一：HTAP 成為主流數據庫的一項基礎能力
數據庫技術起源于美國，中國在這個行業里面不管是市場容量，技術方面總體來說還是全面落后于美國的。所以產品技術這塊國內和國外還是有很大的區別，有些方面國內非常火熱，但是在國外缺完全不一樣，反過來也是一樣的。首先這個特別明顯的就是 HTAP 和 Serverless 兩項技術，HTAP 在國內比國外熱，Serverless 則更是成為海外產品的 default 選項。
HTAP 概念能在國內火爆，TiDB 功不可沒，甚至一度大家覺得這可能是一個細分賽道，不過經過幾年下來，行業還是逐漸形成了一個共識，HTAP 是數據庫的一項基礎能力，而不是一個細分賽道，或者反過來說 HTAP 不足于支撐一個單獨的數據庫細分門類。2023 年一個重要的趨勢就是各個主流數據庫都把 HTAP 支持作為一項基礎能力。典型的有：
23 年 10 月騰訊的 TDSQL-C 也列存索引，并把列存索引和并行查詢整體包裝成 HTAP 能力。
23 年 12 月百度發布 GAIaDB 4.0，重要升級就是推出列存索引和列存引擎，提升不同規模數據的查詢速度，其中列存引擎最大可支持 PB 級數據的復雜分析，并且與事務處理業務嚴格復雜隔離。
海外這個概念提的比較少，google AlloyDB 算是正式提過這個概念，AWS 重點宣傳的是 Zero-ETL，本質上也是 HTAP 的能力，但總的來說海外對這個概念并不是特別感興趣。
趨勢二：Serveless 成為頭部廠商的共識
Serverless 在美國經過 AWS 長達十余年不遺余力的宣傳，早就深入人心，國內因為不同的市場環境，企業普遍還是喜歡預付費為主，所以這種彈性動態的優勢就不明顯，因此導致 Serverless 在國內發展緩慢。
數據庫 Serverless 這塊阿里發力最早，21 年就開始布局，23 年把 Serverless 作為主推方向，基本 TP，AP，NoSQL 各個方向都支持了 Serverless，甚至傳統的 RDS 產品線，以及工具的 DTS 產品也開始支持 Serverless。
23 年 8 月份，騰訊的 TDSQL-C 也宣傳支持 Serverless，并把主打的差異化點是可以完全釋放存儲，數據變成歸檔。業內的 Serverless 無法完全做到不使用不付費，一般實例暫停后仍然會收取高昂的存儲費用，可釋放存儲將徹底解決這一問題。當實例暫停后，數據會進行歸檔存儲。用戶無需再為高額的分布式存儲進行付費，可在原實例暫停后的存儲費用上降低成本 80%。
年底的時候華為 GuassDB for MySQL 也全面商用，號稱相比固定規格，Serverless 實例平均可降低使用成本超 30%，特定情況甚至有 80%+ 的成本降低。
所以從 2023 年開始，Serverless 可以說成為頭部廠商的共識了，相信在接下來數據庫 Serverless 會有一個長足的發展。
趨勢三：國內在產品形態上部分開始領先海外
相比 HTAP，分布式產品在國內發展更充分，競爭對手很多，所以更值得說一說。分布式數據庫國內 OceanBase，TiDB，PolarDB-X 都是比較有特色和競爭力的產品，其中阿里的 PolarDB-X 很早就開始布局和支持存儲分離 + 分布式的技術，走一條存算分離，分布式一體化的技術路線。下圖是阿里宣傳的融合架構圖：
2023 年 AWS re:Invent 上宣布推出 Aurora Limitless Database，本質上是存算分離的 Aurora 的基礎上加了一層 proxy 做分布式。下圖就是 AWS 的架構：
看到 AWS 這個新的發布，國內數據庫圈子好一陣沸騰，覺得國內的數據庫一些方面也可以領先美國廠商了。其實這個趨勢并不是發生在 2023 年某一天，而是一個逐步積累的過程。早在 2020 年的時候，國內的阿里云 RDS 產品能力就比 AWS 要強，提供了三節點，雙節點，單節點，拖管，半拖管等多種形態，除了 AWS 形態，產品性能，規格豐富等都比 AWS 要強。
所以這個趨勢并不能說是 2023 年的新趨勢，這個趨勢一直在發生；但是還是非常值得放到 2023 年重大趨勢中拿出來說，這個還是非常明顯標志著：隨著國內的工程技術能力的逐步增強，會有越來越多的產品領先美國廠商。
趨勢四：AI4DB and DB4AI 成功翻紅
AI4DB，DB4AI 喊了很多年，談不上新概念，不過在 2023 年大模型的帶動下，數據庫和 AI 結合又有了新的想象力，大模型的巨大威力，讓廠商紛紛研究數據庫和大模型的結合。
首先是 23 年 8 月份，騰訊云向量數據庫（Tencent Cloud Vector DB）正式上線公測。作為一款全托管的自研企業級分布式數據庫服務，騰訊云向量數據庫專用于存儲、檢索、分析多維向量數據。該數據庫支持多種索引類型和相似度計算方法，單索引支持 10 億級向量規模，可支持百萬級 QPS 及毫秒級查詢延遲，不過半年后，直到筆者寫這篇文章的時候，騰訊的向量數據庫還是沒有商用。
百度也趕在年底發布了單獨的自研向量數據庫，百度向量數據庫 VectorDB 是一款純自研高性能、高性價比、生態豐富且即開即用的向量數據庫服務。支持多種索引類型和相似度算法，百億級向量規模，毫秒級查詢延遲。百度向量數據庫不僅能配合大模型打造專業知識庫，還可以應用于圖片搜索，音樂推薦，文本分類等領域。
23 年 12 月份，百度還發布 DBSC（數據庫智能駕駛艙），這個是利用 AI 的技術，為用戶提供安全審計、智能診斷與數據庫管理的數據庫自治服務。DBSC 利用 AI 大模型能力和專家經驗實現數據庫的智能化洞察、評估和優化。有效保證數據庫服務的安全、穩定及高效。這塊的探索應該說阿里最早，阿里的 DAS 產品在 20 年就看準了數據庫安全自治工具一體化成主流趨勢。百度的 DBSC 比較有特色的是提供問答診斷、工單處理、知識查找等能力的智能手，這個能力其實是非常考驗產品知識的積累的。
NoSQL 這塊阿里的 Lindorm 直接簡單粗暴的將大模型內置到系統里面，支持以圖搜圖功能，應該說是一種探索，不過總體覺得還是比較難做出特色和實用價值的。
美國的 AWS 利用 AI 增強 ETL 能力，Google 利用大模型實現代碼改寫能力，也是在這個方向發力，國內的也有創業公司跟進，不過目前離成熟還需要一些時間。
趨勢五：云廠商開始發揮軟硬件垂直整合優勢
應該說云廠商本質上先革 IDC 的名，再革各種基礎軟件的命，要相比客戶自建有明顯的優勢，推出自研，走垂直整合是必選道路。前一個非常成功的 2C 廠商是蘋果，2B AWS 也是復制這條道路。國內總體差距比較大，云廠商里面華為，阿里跟進的比較快，都推出了 ARM 系列芯片，國內目前最強的應該是華為的鯤鵬系列。
2023 年開始阿里的全線主力產品都進行了適配，阿里發布的 RDS 經濟版本就是 適配 ARM 系列，基于倚天 /ARM 芯片服務器上持續優化，提高性能，定價則是只有 X86 實力的 60%～70% 的價格，通過性價比吸引用戶嘗鮮和試用。應該說短期內 ARM 的能力還不夠，所以是經濟版本，長期看，ARM 應該要能能力迭代更快，長期發揮比 X86 更好的能力。如果走向這一天，云廠商的相比自建客戶的優勢將進一步拉大。
華為、阿里的動作標志著云廠商 2023 年也開始發揮垂直整合的優勢，不過總體來說國內的發展水平相對美國還是差距比較大。
趨勢六：RDS 還是常青大盤產品，NoSQL 創新相對較少
2023 年我們觀察到，NoSQL 是隨著互聯網場景誕生的，隨著十多年的發展，開始碰到一定的創新瓶頸了。反過來關系型數據庫都紛紛一定程度上吸收了 NoSQL 在性能，分布式，高可用的優勢，關系型數據庫反倒有不少進展。
阿里云棲大會，集中展示了阿里 RDS 的進展，包括解決通用云盤 IOPS 和容量解耦的問題，通過冷溫熱數據分層，讀寫性能提高 102%，存儲成本降低 90%。內核層面也有創新，通過 binlog 并行解析，縮短 crash/recovery 時間，改進 RTO 事件，支持表級別、行級別壓縮；冷溫熱數據分層，降低客戶使用成本等等。應該說從產品形態，計費，內核全方面進行了改進。
整個行業在 NoSQL 這塊相對而言就乏善可陳了。
另外 中立廠商 NineData 進行了第三方公開 RDS sysbench 測試，華為云，百度云分列第一二位，反而不是大家理解的阿里、騰訊。說明在這個領域國內云廠商競爭還是非常激烈的，阿里騰訊保持優勢也還是非常困難的。也說明這個領域發展還是比較快的。應該說 RDS 仍能是常青大盤型產品。NoSQL 主要是向量數據庫有一些發展，期待傳統的緩存，文檔數據庫以及一些細分時序，圖等領域有更多的創新點。
趨勢七：國產數據庫紛紛演進 RAC 架構，企圖突破集中式架構
RAC 架構是 Oracle 經典架構，在 Oracle 10/11 就已經推出。
互聯網廠商因為數據量特別大，Oracle license 又特別貴，所以紛紛用 MySQL，疊加各種分布式技術來實現 Oracle 的替代，這就是轟轟烈烈的去 IOE。所以在過去的一段時間，有認為 RAC 就是落后的代表，但是隨著時間的發展，大家還是紛紛發現，一般的企業不一定需要那么大的數據量，在這種場景下 RAC 優勢就比較明顯了。
所以 2023 年在私有化場景上有一個非常明顯的趨勢，就是國產數據庫廠商紛紛發布了類似 RAC 技術的產品。典型的有達夢 DSC 已經在部分用戶那邊商用了，優璇再次發布了 SuperRAC，人大金倉也很快會推出共享存儲多讀多寫的產品，高斯的 RAC 版本已經在路上了，虛谷偉業的 RAC 也在開發中。
但同時有意思的是，國內紛紛支持 RAC， 2023 年 oracle 原廠開始宣布支持分布式能力。所以說技術關鍵還是看場景，適合的場景選擇適合的技術，未來大概率通用數據庫會走的道路是分布式存算分離一體化的道路，給客戶豐富的選擇。
趨勢八：國內融資環境異常艱難
前面講的都是技術方面的，除了技術外，市場環境，廠商發展在 2023 年也是精彩紛呈，值得一看，接下來說幾個關鍵點。
首先就是 2023 年國內的融資環境異常艱難，相對于 2021 年的高歌猛進，2023 年異常冰冷，市場上絕大部份公司都很難融資，只有少數的公司獲得融資，而且金額也不是很高。
所以我們會看到國內很多大佬紛紛下場，預言 2027 年國內數據庫廠商十家，二十家左右。應該說國內數據庫廠商現在是有點多了，近 300 個數據庫，200 家廠商，而數據庫又是一個非常通用的產品，所以是非常難容得下這么多的廠商的，至于是十家，還是二十家不關鍵；關鍵是怎么在這個殘酷的市場競爭力活下來是非常考驗的。
總的來說，我相信最有創新能力，客戶服務能力強的廠商會活下來。
趨勢九：信創提速
信創從 2019 年大力推行以來，金融行業走的最快，金融行業基本完成了大行，股份制的劃分，推進到了中小行。國家在推動信創目錄上也是動作頻頻。12 月剛公布的新一輪信創目錄：http://www.itsec.gov.cn/aqkkcp/ywjs/。
另外除了金融行業，明顯看到其他關鍵行業如電信、電力都加快了信創的速度。現在信創最大的問題還是競爭太激烈，導致沒有一個實際賺到錢的廠商。大概估計數據庫研發人均收入還不足 50 萬，離健康的 500 萬差 10 倍以上。
信創就是個雙刃劍，給了數據庫廠商希望，估計未來大量倒閉的也是出在這個領域。
趨勢十：頭部獨立廠商商業化能力越來越強
最后一個趨勢，留給在數據庫行業掙扎的企業。
應該說宏觀環境很不好，但是頭部廠商還是持之以恒的突破。像 OB 加大了公有云投入，獲得了一些標桿客戶，像包括新零售行業的海底撈、二維火和客如云，制造業的理想汽車，互聯網行業的高德、攜程、快手、作業幫、翼鷗教育、GCash，以及跨境行業的洋蔥集團、縱騰集團、遞四方等。
TiDB 還在持續拓展海外客戶，包括嘗試 Serverless 等，和 AWS 合作在客戶上也有不錯的進展。
國內深圳計算所推出的崖山數據庫，是今年的異軍突起，有一些標桿客戶，主打 Oracle 兼容，包括推出個人版已向所有用戶和開發者全面開放下載，大家可以去嘗試使用一下。
2024 年，數據庫領域將是柳暗花明又一村
2023 艱難的一年過去，迎來了有希望的 2024 年。展望 2024，我們判斷未來會有這么幾個大的趨勢：
- AI 代碼改寫會越來越成熟，Oracle 轉 MySQL，PG 預計會變得很簡單。
- 向量數據庫會走向更務實的實用階段，預計在智能問答，助手等領域會有更多實際應用。
- 存算分離和分庫分表分布式技術會走向融合。
- 1~2 年之內，Serverless 在國內會變得很普及，各個云廠商都預計會推出 serveless 數據庫產品。
- 數據倉庫領域，湖倉一體化，會成為數據倉庫的主要形態，形成共識。
- 2024 年應該會是數據庫的轉折點，有一些數據庫廠商會被淘汰。
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