国内外数据库差距在哪里

　　上文提到的绝大多数数据库都是由国外厂商甚至国外个人开发出来，能称上优秀的国产数据库寥寥无几，这其中一方面是基础软件人才的缺失导致企业技术和产品的研发能力不足，另一方面缺乏优质客户的早期陪跑也让国产数据库的升级迭代举步维艰。

　　IT产业发展较晚、基础软件人才缺失

　　1978年Oracle推出第一版数据库时，我国才刚刚恢复高考。而计算机在国内开始被大家大规模熟知也是在上世纪90年代，到现在才短短几十年的历史。近年来由于互联网的兴起带动国内IT从业人员的大幅增长，但主要的开发者还是集中在上层应用和功能性软件的开发。对于底层软件的研发难度也让大多IT企业和从业人员望而却步。

　　产品研发周期长

　　数据库是基础性软件，好比汽车的引擎一样，是系统的关键部件，具有“牵一发而动全身“的特性。这要求数据库本身有高稳定性、强容错性和高安全性，因此数据库的开发不仅仅需要大量研发人员的长期投入，往往还需要配套的严格的测试体系和优秀的顶层产品设计。不仅如此，数据库本身服务于行业应用，因此一款成熟的数据库还需要在实际场景中不断的历练打磨。传统的关系型数据库中，例如Oracle、IBM DB2等，都历经几十年才达到现在的版本。

　　客户数据库替换成本高

　　虽然有基础软件“国产自主可控”的政策推动，但国内大型银行、运营商等核心交易、计费系统长期依赖于Oracle、IBM等数据库系统。对于大型企业而言，核心系统是其业务的命脉，而数据库又是其中的基石，数据库本身的稳定性和安全性优先于一切，因此对他们而言，核心系统的完全替代并非易事。

　　虽然数据库国产化举步维艰，但并非没有机会，随着这些年的技术积累，国内也出现了一些优秀的数据库企业。

　　如达梦数据库已经在国家电网、中铁建等一大批的央企的核心系统中获得了大规模的应用，南大通用在中国银行、中国联通等大型企业也都有不错的商业落地。创业公司中如PingCap、Kyligence、柏睿、巨杉数据库、偶数科技、涛思数据等国产数据库厂商也取得了可喜的成绩。另外国内有技术实力的互联网巨头如阿里巴巴等也投入了大量人力在底层数据库上，研发了如OceanBase等优秀的数据库。

　　无论未来国产数据库走向如何，这些投入在底层基础软件研发的公司永远值得大家尊敬。

　　新的挑战带来新的机遇

　　纵观数据库和企业信息化软件的发展史，往往都是需求驱动技术的更新迭代。近年来随着云计算、大数据、人工智能、物联网等场景的提出和落地，对数据库的要求也越来越高，随之也带来数据库技术本身的发展。

　　云计算的发展让所有IT基础设施都有云化的可能，在数据库领域也有DBaaS（Database as a Service）数据库被提出，而其中比较有代表性的如AWS的RedShift，独角兽企业Snowflake等。

　　▲ DBaaS部分数据库系统举例

　　在大数据生态下，围绕Hadoop和新的流式计算等大数据框架有一系列新型的数据仓库方案被提出；随着人工智能领域的蓬勃发展，在需要逻辑推理的应用场景中，如风控&反欺诈、ChatBot等，知识图谱是其核心模块。而知识图谱本身的存储可以利用图数据库如Neo4j、GraphDB等来构建和存储；另外垂直行业的场景下，由于其数据本身的行业特点也可能需要特殊的数据库才能更好的支持，如刚刚完成D轮融资的InfluxDB就是应用于物联网场景的数据库。另外一些新的需求如OLAP和OLTP的同时支持；对非结构化文本甚至图片的支持，未来也可能是大家关注的方向。

　　在当前数据大爆炸的时代，对数据的存储和处理要求也越来越高，也将驱动新一轮的数据库系统的研发。在去国产自主可控的背景下，随着底层技术积累越来越深，国产数据库也存在着巨大的商业机会。