编者按：在第二届 OceanBase 开发者大会上，OceanBase 首席科学家阳振坤进行《云时代的数据库》主题演讲，表示：云根本的特点就是资源池化共享复用。我相信在不久的将来，在云上，分布式数据库可以实现对”已被云池化的计算和存储资源“的充分调用，从而实现打破单体数据库限制的计算和存储资源的自由伸缩。

      以下为演讲实录：

　　各位女士、各位先生、各位朋友，欢迎大家来到 OceanBase 年度开发者大会。去年的开发者大会中，我跟大家分享了我对数据库产品和技术一些看法，包括单机分布式一体化，事务与分析处理一体化，还有公有云与私有云服务。

　　今年，我把视角聚焦到数据库的云服务，与大家分享我对云上数据库的几点看法。

　　这第一张 PPT 其实去年就有的，今年的内容跟去年差不多。关于云上数据库，有两个部分要关注，一个是数据库，一个是云，让我们从数据库开始。

　　大家知道数据库要做事务处理，要做分析处理，是当今整个社会的基础设施的基础设施。数据库又是这么复杂，这使得一个数据库，尤其事务处理数据库，成长起来非常困难，需要有大量业务长时间打磨。直白地说，数据库的成长需要大量业务做“小白鼠”，可没有一个业务愿意做数据库的“小白鼠”。

　　这张 PPT 可以看得到，数据库从诞生到今天，主流的数据库是一只手都能数得过的数量。很多人会问一个问题，既然数据库这么难成长起来，那么这些数据库他们是怎么成长起来的？

　　1980 年代诞生了一批的商业数据库，那时候的数据库连事务都还没有，稳定性和可靠性也都不好，用户没有更好的选择。现在的这几个主流商业数据库，它们是伴随着整个产业一起成长起来的。

　　到了 90 年代，一些人觉得商业数据库太贵了，希望能够做一些让大家都用得起的数据库，所以出来了开源数据库。这两个开源数据库在市场上经过了十多年时间的打磨，从边缘业务到中心一点的业务，再到更重要一点的业务，逐步稳定、逐步成熟和逐步成长起来的。

　　之后，直到今天，再也没有新的数据库能成长起来。数据库还有希望吗？1990 年代出现的互联网，由于其极大的并发、海量的数据，以及对性价比的更高需求，既对数据库带来了很大的挑战，也给数据库带来了新的需求和新的机会。

　　我们可以看到，互联网出现之后全球出现了不少新的数据库，尽管没有一个像前面说到的那几个数据库那么普及、那么流行。

　　如果把它们分分类，大家能看得到这些系统一些典型的特点，就是容量可以几乎不受限制，处理能力可以不受限制。

　　但是它们都缺少一个关键的特性，就是事务处理的能力。有的系统号称能处理事务，但是如果你问它在什么生产环节里得到过考验，你就发现没有。事务处理真正在生产系统里得到考验的仍然只有关系数据库。

　　一些人说，今天单机处理能力那么强，磁盘容量那么大，对绝大部分用户单机数据库就够用了。然而，越高配的计算机，其性价比肯定是越不好的。在云上，如果允许单个虚拟机可以扩容到很高的配置，对应的物理机的计算资源的复用和超卖就受到更多的限制，否则扩容的成功率就会很低，因此经济上越不合算。所以真正能够让数据库处理能力自由伸缩的，还是原生分布式数据库。

　　曾经有用户问我，分库分表他们告诉我自己是分布式，你们也告诉我自己是分布式，这两个有什么差别？我说这是大飞机和小飞机的差别，大飞机是一架飞机，小飞机是多架飞机。小飞机可以运人，可以运轻武器，但是重武器、重设备只有大飞机才能运输，多架小飞机也无法运输。

　　现在让我们看看云。云根本的特点是资源池化、共享和复用。很多人知道，在几乎所有的企业生产系统里，计算机资源利用率很低，比如 CPU 的利用率，大部分是个位数，比如 3%~5%，因此这些机器大部分的计算资源浪费掉了。

　　云做了什么？云把它们集中起来，通过复用把这些 CPU 利用率提高。大家想想，如果你的 CPU 利用率 5%，云上做到 30%，相当于用一份资金买了六倍的设备，经济效益是非常可观的。

　　云同样实现了对人的复用，一两百人的企业要雇一个 DBA，这个成本其实非常高，而且 DBA 没有成长空间，因为企业业务小。但是，云上一个优秀 DBA 可以支持几十个企业，甚至更多，他有足够大的业务量和成长空间，他的成本也被这么多企业分摊了，人本身的资源得到共享和复用。

　　云还有很多好处，比如计算和存储等资源随时可用，按使用付费，不需要自己买设备、自己运维等。

　　云上的数据库，除了事务处理、分析处理，还要支持各种的模态数据，例如半结构化数据，乃至非结构化数据等。

　　更重要的一点，云上数据库也是云的一部分，所以资源共享和复用至关重要。我相信在不久的将来，云上数据库能做到计算和存储都随时按需使用和付费，比如：

• 一个用户的数据量很大，但是计算量很小，可能需要一个PB的存储却只要一个CPU 核。可以，没问题。

• 或者反过来，一个用户计算量很大，但是数据量不大，要 10 万甚至 100 万 CPU 核，却只有几十 GB 数据。可以，没问题。

　　这样就是把云上数据库的计算能力、存储能力都池化，让它们得到共享和复用，就像云上其他资源一样。

　　这就是我跟大家分享的内容，谢谢大家！