随着云计算技术的迅速发展和企业数字化转型的需求日益增强，云原生数据库已经受到越来越多企业的关注。

IT168&ITPUB启动《云原生数据库选型指南》选题，调研采访一线专家，了解云原生数据库的发展现状、核心技术特性，以及云原生数据库在各行业落地的痛点、难点和实践经验，梳理企业机构在云原生数据库选型时的重点关注因素，供业内参考。

成章数据创始人&CEO 陈亮

本期我们邀请到成章数据创始人&CEO陈亮，他认为云原生数据库还在随着IT环境的变化而不断演进，现在还没有出现被广泛接受的最 优解，挑战与机遇并存。

01 云原生数据库演进进行时

长久以来，大家都期待软件可以更加好用、好管理，更加灵活，而云计算的发展正是满足了这样的需求。

陈亮认为，云的一个最核心特性是CPU、内存、网络、磁盘等硬件的虚拟化，数据库的底层IT环境发生了变化，不再是物理的硬件机器，而是对底层硬件抽象后的虚拟化逻辑单元。

数据库的架构设计需要随着IT技术的底层供给而演变，基于虚拟化硬件环境设计的数据库都可以看作云原生数据库，不论是部署在私有云还是公有云上。

硬件虚拟化其实带来了资源池化，给数据库带来很多好处。比如传统数据库时代物理磁盘容量有限制，DBA需要考虑磁盘容量、坏盘等问题，硬件虚拟化后，理论上虚拟化的磁盘、云盘或者存储服务可以看作无限大容量，可以快速扩缩容，让数据库的管理和运维更加简单。资源池化可以按需使用，使得更加经济高效地利用资源。

而目前市场对云原生数据库还没有统一的定义，恰恰说明云原生数据库还在演进发展中。“寻求一个更加经济、更加简单易用、易管理的系统软件，未来很长时间还会按照这个方向去发展。”陈亮说。

企业的业务场景复杂多元，企业会根据业务需求选择合适的数据库。据陈亮观察，云原生数据库有自己的生态位，目前在一些比较典型的应用场景比较适合使用云原生数据库：

一是业务发展存在不确定性，数据流量无法很好预估的场景，比较适合选用云原生数据库，这样的场景大家也更容易接受云原生，特别是中小企业和一些初创公司会选择使用云原生数据库。

典型的如游戏公司，一款新游戏发布后可能会非常火爆，也可能默默无闻，初期很难判定。在这种高度不确定的环境下，云原生数据库可以做到开箱即用，很容易管理，可以先让业务跑起来，然后随着业务发展需要再去扩容，云的弹性伸缩能力可以很好地支持业务快速发展。

二是业务有波动，但是波动可以预估的场景。比如双十一、618等促销活动，会有一个确定性的增长，需要提前把资源分配上去，等活动结束再撤回资源。这种确定性的波动也适合使用云原生数据库，但是目前来看，这种确定性的波动业务场景使用云原生数据库会相对少一些。

其他传统的比较稳态的业务，数据、流量都比较确定，可能在私有环境部署数据库对于DBA的负担更轻，至少目前从经济成本来看，对于稳态业务来说，本地部署还是一个不错的方案。

02 对云原生数据库的需求和选型

正如前文所言，企业普遍希望云原生数据库能更加简单易用。

陈亮发现，不同行业对云数据库的需求也存在差异，比如互联网公司可能会更在意经济成本、降本增效。而一些传统行业，比如金融业对稳定性会有非常高的要求，稳定第一，并且金融业基本不会考虑公有云，可能会考虑本地部署和私有云部署。而像新能源汽车这样的新经济公司，对于云的接受程度相对会高一些。

在采访中，陈亮说了一个创业前没有想到的情况，现在企业对云锁定非常担忧。近两年他与企业客户的交流中发现，大家对多云、云中立的需求越来越多，很多企业都在践行多云战略，让供应链更加多元，规避供应链风险，多云战略有助于获得更具性价比的云服务。此外，在部署模式方面，企业也希望数据库可以支持公有云、私有云、混合云甚至本地部署等多种部署模式。

陈亮认为，企业在做云数据库选型时，现在更加通盘考虑整体的IT方案，云数据库只是整个IT方案中间的一环。但考虑整体IT方案时，多云变得越来越重要。

比如企业更希望云数据库依赖一些标准接口，如果某个特性与功能只在某朵云上提供，企业在使用时会很小心，更为慎重，害怕被云供应商锁定，他们对数据库云中立、在不同云中自由灵活切换非常看重。

此外，数据库能否在很小规模上运行也是很多企业会关注的点，据陈亮观察，很多海内外的客户会关注数据库是否支持scale-to-zero，比如一些Serverless数据库，支持scale-to-zero才能真正做到按需付费。

很多人觉得数据库应该满足大规模系统、大流量的业务需求，但后来发现这种大业务还是少数，中小企业才是更广泛的群体。而且，大规模的业务也是从小业务慢慢长大。大量的中小企业希望不断降低数据库的使用门槛，增加易用性。一开始用很小资源让业务跑起来，等业务增长再去扩容。

陈亮介绍，数据库需要更好地利用云资源的灵活弹性优势，成章数据库就采用了云原生架构，利用云计算提供可伸缩的计算资源、可伸缩的内存资源、可伸缩的存储资源，加上其数据基底Data Substrate五个独立模块所打造的云原生数据库，能够更好实现缓存、并发管理、日志、存储、计算细粒度的弹性伸缩，助力企业降本增效。

03 未来展望：我们需要一个更优解

陈亮认为，整体来看，云原生数据库的发展大概可以分为以下阶段：

第一个阶段，2008年左右，在云计算刚刚发展的初期，直接把数据库搬到云上，数据库本身并没有基于云进行重构，RDS是其代表产品。

第二个阶段，2012年左右，数据库采用存算分离架构，代表产品有AP领域的Snowflake，以及TP领域的Aurora。

第三个阶段，不仅仅是存算分离，其他各种资源都要重新考虑，近些年Serverless的发展是一个尝试。

陈亮强调，云原生数据库的发展还在不断演进中，现阶段的重点和难点如下：

一是理念上，企业对云原生数据库、Serverless数据库使用习惯还没有养成，还存在顾虑和担忧，相对而言国外的企业对Serverless的接受程度比国内高一些，但是未来有多少业务会用Serverless，很难预测。

二是成本上，现在市场上有下云的声音，觉得云数据库太贵，本地部署更便宜。有不同的声音是好事情，说明大家应用云更加深入，有了更深刻的体会。特别是在降本增效的大环境下，促使大家重新思考，反思云到底为企业带来了什么，到底什么样的云计费模式更加合理，现在很多云的计费模式还是跟随亚马逊的脚步，如何让云成本更加可控，这需要用户、数据库厂商、云厂商共同探索，相信各方博弈会有一个最终的结果，大家都在寻找一个更优解。

三是技术上，从供给端看，云上有很多资源，在数据库这个层面利用云虚拟化资源的方式还没有找到能够被广泛接受的最 优解，从存储到网络等，大家还没有找到性能和成本之间客户能够接受的最具性价比的方案。现在的云原生数据库有点像上个世纪80、90年代单机数据库百家争鸣的时候，还没有一个标准出来。单机数据库，在2000年左右大家基本认同在当时的IT环境下，MySQL、PG、Oracle、SQL Server、DB2已经找到了单机的最 优解，架构基本稳定。而云的演进远远没有结束，这也为数据库从业者提供了机会。

“云上的环境还在不断演进，可能要等云上的环境稳定之后，数据库慢慢地才能达到一个相对的稳态。”陈亮强调，数据库是云上的一环，未来需要随着IT环境的变化而变化。此外，随着AI/大模型发展，数据流水线可能会发生变化，对数据工具也会提出新的要求，数据库如何跟进产业发展趋势，大家还在探索中。

无论如何演变，如果一个数据库在成本、易用性和性能三个方面都做得很好，会很有竞争力。如果再能结合一些产业发展趋势，成功率就会更高一些。