分布式数据库近年来广受关注，目前，对分布式数据库的讨论，已经从什么是分布式数据库，为什么要用分布式数据库，转变为怎样规划应用分布式数据库。但分布式数据库有3条不同的技术路线，这无疑增加了选型难度，到底该怎么选？怎样选才能既满足企业未来五到十年业务发展需要，同时，所选数据库产品又符合产业发展趋势？

　　继Gartner点名原生分布式数据库之后，近日，由国家工业信息安全发展研究中心、中国电子学会、北京国家金融科技认证中心联合研究编制的《分布式数据库发展趋势研究报告》发布，该报告再次点名原生分布式数据库，指出原生分布式数据库是未来数据处理的发展趋势。

　　过去一年，我写的文章中，有很大部分与分布式数据库相关，比如：《话题探讨：GitHub不用分布式，能说明什么？》，《用分布式数据库后性能提高50%，为何还是放弃了？》《开源数据库虽香，但需警惕风险勿沦为“韭菜”》等等，有文章提到一些分布式数据库实践失败的案例，让一些人误认为我在唱衰分布式数据库。

　　其实不然，正好相反，我认为，中国数据库的机会在于“换道超车”而非“弯道超车”，分布式数据库就属于“换道超车”。所以，分布式数据库有着巨大的空间和无限的可能，而在多种分布式数据库技术路线中，原生分布式数据库更被看好，多份报告已经很说明问题，这是由底层结构决定的。

　　但作为一个新物种，原生分布式数据库产品成熟度还需要时间来锤炼，生态也需要完善。所以，有问题并不可怕，关键在于能不能不断的去解决问题。

　　为什么说分布式数据库是大势所趋

　　分布式是全球趋势而非中国特色，相比国外，国内的分布式更广泛，本质还是因为中国庞大的人口基数与人口密度、以及高度发展的经济。在数字化转型过程中，云计算、5G、IOT、人工智能、区块链等新兴技术的发展，带来了产品和应用在各行各业的不断更新和落地，随之而来的是数据量呈现几何级增长、数据结构复杂度与日攀升。

　　报告指出，从需求面看，随着数据量爆发增长，传统数据库面临挑战：

　　首先，是传统数据库遇到的性能瓶颈。

　　快速发展更新的业务驱动着数据规模无限增长，传统集中式数据库面对数据量的增长时难以维持性能，然而分布式数据库的性能可以水平扩展。

　　例如：二十年前，某电信运营商的业务以2G为主，业务比较单一，数据库仓库容量仅有10TB，分析形式以报告为主，引入4G后，业务范围扩展了很多，比如政企对公业务、视频内容业务、公有云业务、物联网业务等，数据容量已经超过800PB，因此，对数据库提出迫切的扩展性要求。

　　其次，是传统数据库面临分析能力的缺失

　　数据量爆发增长一定会带来数据分析需求的增长。

　　企业级应用的业务场景通常可以分为联机交易（OLTP）和实时分析（OLAP）两种，目前，多数企业使用两套系统分别支撑交易系统和分析系统，不仅造成了大量的数据冗余，同时增加了系统的复杂度和运维难度。

　　而分布式数据库的混合负载能力可大幅度提升分析时效性，并减少数据冗余，灵活性大大提高；

　　最后，是传统数据库的成本颇为高昂。

　　集中式数据库系统水平扩展难，需要按最大容量设计，可靠性需要付出高额的成本，反观分布式数据库，其架构支持灵活扩展，并可实现低成本的高可用解决方案。

　　从政策面看，当前，国家已出台多项政策扶持数据库行业的发展，并且信创政策也已经上升到国家战略层面，近三年部分相关政策见下图，其中不少政策都明确重点布局针对数据库分布式转型、应用创新战略。

图片来源：《分布式数据库发展趋势研究报告》

　　例如：2019年中国人民银行印发《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021 年)》(银发〔2019〕209 号)金融科技发展三年规划中，就明确提到的“加强分布式数据库研发应用”的要求。

　　2021年11月30日，工业和信息化部发布的《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》，其中聚力攻坚基础软件部分，也明确提到了加速分布式数据库、混合事务分析处理数据库、共享内存数据库集群等产品研发和应用推广。

　　多项政策都明确提到了分布式数据库研发应用，为什么？因为“沿着同样的路线再造一个Oracle根本不可能，也没有意义”是国内数据库从业者的共识，分布式数据库被认为是国产数据库“换道超车”的唯一机会。

　　更明确的说，针对国内数据库存量市场，分布式数据库正在成为核心系统升级的首选。

　　从市场面看，借助政策红利，国产数据库的应用越来越广泛，主要体现在党政、金融、电信、交通等行业领域；

　　从技术层面，国产数据库技术也处于加速提升的关键阶段，各方面能力突飞猛进，在与国外高端数据库技术的抗衡中逐渐不落下风。例如：OceanBase打破了Oracle保持九年之久的TPC-C基准测试世界纪录，哪怕是九年前的纪录，从技术上说，这依然是巨大突破，因为，这并不容易，并不是随随便便就能刷出来的，否则，这纪录也不会9年无人打破。

　　因此，多重因素驱动下，分布式数据库是大势所趋是明确的。

　　为什么说原生是未来主流选择？

　　分布式数据库与单机数据库的不同在于其可以将核心功能，即查询、事务管理、存储等扩展到多台节点，甚至多个地域。目前，从实现方式上看，分布式数据库主要有3种不同的技术路线：

图片及代表产品来源：《分布式数据库发展趋势研究报告》

　　1、 分布式中间件+单机数据库

　　2、 通过分布式共享存储实现扩展，采用非对称计算节点（大部分公有云数据库都属此类）

　　3、 原生分布式数据库

　　先来看分布式中间件+单机数据库技术路线：

　　代表产品：TDSQL、GoldenDB、PolarDB-X等；

图片来源：《分布式数据库发展趋势研究报告》

　　这种路线在单机数据库系统上进行改造，主要解决了扩展性的问题，但能力受到单机数据库自身制约，有天花板。

　　优势：兼容性好，学习成本低；从原理上说，如果有足够的资源投入，比如：硬件资源、开发运维人员等，节点的扩展可以做到很大规模。

　　劣势：业务代码修改成本高；下层计算节点无法按需扩展；全局事务能力、高可用等方面有短板；复杂度高，机器冗余多。。

　　再来看通过构建分布式共享存储实现扩展，采用非对称计算节点，大部分公有云数据库是这条路线。

　　代表产品：GaussDB(for MySQL)、TDSQL-C、SequoiaDB等；

　　图片及代表产品来源：《分布式数据库发展趋势研究报告》

　　由于共享存储能够跨多个节点提供读写，在某种程度上讲，也算是一种分布式。这条路线有限地解决了扩展性问题，跨地域数据一致主要依赖分布式存储的部署形态。

　　优势：由于上层运行的来自单机数据库改造，兼容性好；日志和数据在分布式共享存储中保持冗余和一致性，产品整合度相对较高；应用不需要改造。

　　劣势：扩展性有限，尤其是写节点，当数据处理规模要求较高时，仍旧需要分库处理；并且很难做到跨地域高可用。另外，这种架构需要对底座有比较重的依赖，需要对基础设施进行大范围替换。

　　最后，看原生分布式数据库技术路线，各计算节点提供对等的读写服务；

　　代表产品：OceanBase、TiDB、ZNBase等

图片及代表产品来源：《分布式数据库发展趋势研究报告》

　　优势：可以按需扩展，没有数量和规模限制；数据一致性的安全保护机制更好；支持跨地域的访问和容灾；硬件依赖少，可灵活进行混合云和多云部署；硬件利用率高，可以通过普通PC服务器实现集群和高可用。

　　劣势：多数产品成熟度不足，仍需沉淀，没有经过长时间核心系统验证；架构与传统数据库不同，目前虽然一些金融、能源、电信等行业的业务场景已尝试原生分布式数据库的部署，但整体上下游生态适配还有待进一步完善。

　　总结一下，前两种路线明明更简单，为什么有些厂商会选择第三条路呢？

　　因为，前2种技术路线，并没有改变底层结构，其底层使用的是非原生分布式数据库，因此，性能和能力受到底层数据库的制约，而原生分布式架构则没有这种制约。

　　虽然原⽣分布式技术实现难度更⼤，但是下⼀代数据库产品的颠覆式创新⽅向之⼀，且和云计算天然契合。因此，报告认为，原生分布式的技术路线将是产业趋势。

　　从九大趋势看如何选型

　　既然，原生分布式数据库是未来主流选择，那么，原生分布式数据库又该怎么选？

　　在报告给出的分布式数据库九大发展趋势中，我们可以得到一些启示。九大趋势如下：

　　1、 分布式数据库走向原生设计

　　2、 分布式数据库架构的设计走向一体化

　　3、 分布式数据库的能力将向混合负载发展

　　4、 分布式数据库的场景将向云化发展

　　5、 分布式数据库的高可用能力不断在提升

　　6、 分布式数据库对数据一致性的支持将日臻完善

　　7、 分布式数据库的生态建设亟需推动

　　8、 分布式数据库需要支持异构芯片的混合部署

　　9、 分布式数据库应支持数据透明加密

　　其实，大部分趋势在不少研报中曾多次出现，比如：云、生态、加密等，很多人都有所了解，并不难理解，因此，这里只聊三点：

　　第一点，数据一致性

　　众所周知，数据库最重要的就是保管好数据，数据不能丢失，这是基础，如果连这一点都做不到，其它的都是白搭。

　　报告指出，在可靠数据库管理系统中，事务应该具有四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。以往在处理单一事务时，事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内，操作多条数据要么都成功，要么都失败。这样在一个系统内部，可以使用数据库事务来保证数据一致性。

　　但是，在微服务日益广泛的今天，一项操作会涉及到跨多个系统、多个数据库的时候，用单一的数据库事务就没办法解决了。并且，数据一致性不仅指在事务发生时的数据一致性，还需要考虑到主备副本之间、集群之间的数据一致性，以及是否有类似区块链似的校验，具备防篡改的能力和应对磁盘静默错误的能力。需要注意，这里其实提到了数据一致性的四条防线：

　　1、 数据多副本一致

　　2、 区块链级校验（防篡改）

　　3、 存量数据一致性主动校验

　　4、 磁盘静默错误防御

　　目前，从整个数据库行业看，不论是Oracle、MySQL还是其它大多数数据库都没有校验主备副本之间的数据一致性。而四道防线都能做到的就更少了。

　　第二点，一体化架构

　　什么是一体化架构？能解决什么问题？这是以往的一些分布式数据库研究报中没有出现过的一种新趋势。

　　报告指出，一体化设计思路是将传统商业数据库的强大单机能力与分布式融合，将多种负载能力在一套数据库上融合，甚至将多种兼容能力体现在一套数据库中。这些是国内重点行业的企业迫切需要的，能够为企业节省大量的迁移适配成本。

　　从分布式数据库的3种技术路线来看，前两条技术路线并不是真正一体化架构，只能说是分布式中间件或分布式系统，第三条技术路线（原生分布式）才是一体化。

　　而一体化之后性能、易用、兼容等各方面都会有显著提升，接下来要说的第三点就是如此。

　　第三点：HTAP

　　HTAP并不是什么新概念，自从2014年，Gartner首次提出 HTAP（Hybrid Transaction / Analytical Processing，混合事务分析处理）概念之后，HTAP就一直被热炒，因为确实有场景支持，所以，也备受关注，因此，号称HTAP的数据库产品也越来越多。

　　但什么才是真正的HTAP？是近年来特别火的话题，并不是具有同时处理TP 和AP的能力，就是HTAP数据库。

　　目前，比较主流的观点是，真正的HTAP，是高度融合的一个系统。这里需要注意，高度融合的一个系统，不是把两个不同的系统拼接在一起形成所谓的一个系统。这并不符合“一份数据”的要求，本质上还是使用两个系统，成本必然大幅上升，并且系统后续的开发和运维，也会有各种问题。另外，这种系统是无法保证对事务的支持能力、数据实效性的。

　　真正的HTAP，一定是基于一体化架构。当然，这种架构在技术上实现难度更大。但对事务的支持能力和数据的实效性等方面都能提供更好的保证。

　　最后，总结一下，可以预见的未来，更多的数据库产品最终会走向原生分布式的技术路线，未来原生分布式数据库才是主流选择。而原生分布式数据库到底应该具备怎样的能力？该怎么选？目前，在国内还没有明确的体系标准，但是，我们透过一些研报能发现一些关键指标的，这点在选型时，需要注意。