国产数据库的下一步

数据库管理-第380期 国产数据库的下一步（20251028）

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上周末行程很赶：周六早飞上海，周日晚返程成都，今天便接着投入工作。此行核心是受邀参加海量数据1024开发者日暨产品发布会后的闭门顾问交流会，会上汇聚了行业大佬、高校骨干与海量数据库的技术专家，针对国产数据库的发展方向、技术实现、目标落地等话题，展开了激烈且富有建设性的技术讨论。由于是闭门会议，具体涉密内容不便公开，本文仅对会上及会后可公开的内容做总结，并分享一些个人感想。

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1 功能

会上讨论最集中的是数据库功能，尤其聚焦AI时代数据库对AI的支撑价值，具体包括：

• AI向量数据支持（涵盖向量数据的维度、类型，以及稠密、稀疏向量适配）
• AI向量检索（涉及算法选型、索引设计等）
• 文本与向量检索融合（包括算法创新与性能优化，德哥的文章对此有详细解读）
• 数据库内置向量嵌入能力（支持自动化同步向量嵌入与文本插入）
• 数据标注
• RAG
• MCP
• …

当然，除AI相关能力外，数据库的基础核心能力同样不可或缺：

• 多模支持（覆盖文本、JSON、图、GIS、向量等数据类型）
• 多租户能力（实现硬件资源的整合与高效利用）
• 云原生适配（需结合实际场景判断）
• 快速开发能力
• …

数据库功能的完整性，直接决定其能否便捷支撑业务需求 —— 避免使用国产数据库后，需大量调整代码才能实现原有功能，甚至不得不舍弃部分业务需求。这也是降低数据库国产化迁移难度与成本投入的关键手段。不过，受限于不同数据库产品的定位差异，且国产数据库大多起步较晚，加之近几年数据库功能迭代速度极快，要实现功能全面覆盖，仍是一件颇具挑战的事。

2 性能

这部分思考源于会后返程酒店的车上——我与德哥闲聊时，他提到一个观点：部分国产数据库仍在关注相对小众的优化方向，即基于对硬件的深度理解，充分利用并适配CPU、内存、网络等硬件优势来优化数据库。但很多时候，这类优化投入大、提升有限，远不如升级更优质或更大规模的硬件来得直接。 关于这个话题，我此前也与其他行业老师交流过，我的结论是需结合具体场景判断：在硬件配置固定的场景下（例如某业务场景TPS+QPS达1万），即便数据库通过硬件优化仅实现1%的性能提升，每秒可释放的CPU资源（即减少的CPU占用）也相当可观，进而带来一系列隐性提升：

• 降低语句执行时间，提升业务处理效率
• 降低CPU占用率，减少因CPU高负载引发的资源争用与等待
• 进一步提升数据库的业务承载上限
• …

在我看来，当前国产数据库的功能短板并非显著劣势 —— 即便存在不足，大部分原本依赖数据库实现的功能，仍可通过业务调整来替代，只是这种方式的成本较高。真正的核心挑战在于：如何在维持原有硬件规模不变，或仅小幅升级硬件的前提下，实现与原有系统相近的性能表现。要达成这一目标，或许需要从最底层的硬件，到操作系统，再到数据库本身进行全链路深耕，不放过任何一个可优化的性能提升点。

3 一点瞎想

延续和德哥的车上闲聊，我们还聊到了公有云建设对IT国产化进程的关键影响。若当年国内大厂没有一个跟一个的集体入局公有云建设，反而让国际主流公有云厂商全面占领国内市场，如今我们的国产化推进恐怕会难上加难，甚至陷入“无从下手”的被动局面。 尽管当前不少国内公有云厂商仍在学习、跟进国际主流技术，国内甚至存在层层跟进的技术链条，看似与领先水平仍有差距，但关键在于“掌握主动权”——公有云作为IT基础设施的核心环节，一旦牢牢掌握在自己手中，我们才能依托自主积累的技术实力，为后续国产化深化筑牢根基。 这其中的价值体现在多个层面：

• 为上层国产软件铺路：自主公有云能为国产数据库、中间件等软件提供适配的底层运行环境，避免因依赖外部基础设施而受限于技术接口不兼容、数据安全管控受限等风险。
• 提升国产化响应效率：当业务提出国产化调整需求时，无需等待外部厂商配合，可直接联动底层云资源与上层国产软件协同优化，大幅缩短落地周期。
• 规避“卡脖子”风险：若是当初让外部厂商垄断基础设施，如今无论是国产数据库的部署，还是关键数据的存储安全，都可能面临技术或规则上的被动限制。

这点还是感谢当年坚持入局公有云的大佬们。

总结

参加海量数据闭门交流会有感。 老规矩不知道写了些啥。