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當(dāng)前構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用的難點是什么?對于這個問題，相信很多資深從業(yè)者都會回答：海量數(shù)據(jù)的高效處理與運維。在大數(shù)據(jù)時代中，它是數(shù)據(jù)庫行業(yè)面臨的基礎(chǔ)性問題，如何將它解決?既是挑戰(zhàn)，也是機遇。

在無數(shù)數(shù)據(jù)庫行業(yè)的老將新兵中，我們注意到一批力圖解決大數(shù)據(jù)語境下，數(shù)據(jù)庫使用和運維難題的“引路人”。今天，InfoQ的專訪對象---姚延棟，正是這批大數(shù)據(jù)“引路人”中的一個。

作為Greenplum的第三號員工，在過去十年間，姚延棟曾帶領(lǐng)團隊將Greenplum打造成為世界排名第三的分析型數(shù)據(jù)庫，創(chuàng)下由華人主導(dǎo)的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品最好排名。而在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域從業(yè)數(shù)十年后，他又選擇開啟自己的創(chuàng)業(yè)之旅，與兩位合伙人共同創(chuàng)辦了一家名為四維縱橫的數(shù)據(jù)庫公司。那么，他為什么在這個時間點選擇創(chuàng)業(yè)?當(dāng)傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為大勢所趨，數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域又發(fā)生了什么新故事?我們帶著這些問題，同四維縱橫創(chuàng)始人姚延棟一起聊聊數(shù)據(jù)庫的過去與未來，挑戰(zhàn)與機遇。

行業(yè)中存在一種思維慣性

“創(chuàng)業(yè)是為了打破行業(yè)的慣性。”

“如果把數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域比作一個大森林，那么我們就是對地形非常熟悉的原住民。當(dāng)有人想穿過大森林，卻不知該走哪條路的時候，我們就充當(dāng)“引路人”來幫助他們穿過森林。倘若沒有我們，那他們可能會按照自己的慣性去走。”

姚延棟在Greenplum效力的十年期間，最初主要從外圍模塊入手打造產(chǎn)品，后來逐步向核心邁進，打磨內(nèi)核模塊，直到團隊駕馭整個數(shù)據(jù)庫內(nèi)核，他坦言這與農(nóng)村包圍城市的過程十分類似。在此期間，他發(fā)現(xiàn)行業(yè)中存在一種慣性思維，而創(chuàng)業(yè)的目的就是為了打破這種慣性。

那么，這個慣性到底指的是什么?

以時序場景為例，現(xiàn)在業(yè)內(nèi)普遍流行使用專用的時序數(shù)據(jù)庫，典型的代表產(chǎn)品有InfluxDB、OpenTSDB 等，而與此同時，幾乎所有場景都需要關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。這樣一來，大家就不得不引入多個數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，使得技術(shù)棧以及監(jiān)控運維變得十分復(fù)雜。

雖然專用時序數(shù)據(jù)庫在一定程度上滿足了業(yè)務(wù)對于時序處理的需求，但也存在諸多問題，其中性能低、擴展性差的問題尤為顯著。過去時序數(shù)據(jù)庫大多是為數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器監(jiān)控、埋點數(shù)據(jù)處理等簡單場景設(shè)計的，所以，其無法為物聯(lián)網(wǎng)等場景下的大量數(shù)據(jù)源和大量指標(biāo)提供支持。除此之外，開發(fā)效率低、需要MPP數(shù)據(jù)庫或者大數(shù)據(jù)產(chǎn)品配合以及數(shù)據(jù)孤島化等方面，都是擺在從業(yè)者面前的難題。

應(yīng)運而生的超融合時序數(shù)據(jù)庫

“我一直把數(shù)據(jù)庫的技術(shù)演進和生物界的進化類比去看。”

從上世紀(jì)60年代誕生起，數(shù)據(jù)庫技術(shù)就一直在不斷地演進、迭代，其背后主要是兩股力量在推動：一股力量是性能問題，另一股力量是效率問題。

上世紀(jì)七八十年代，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫開始獨步天下，從業(yè)者主要是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來高效存儲和處理應(yīng)用開發(fā)中用到的數(shù)據(jù);到了2000年左右，數(shù)據(jù)規(guī)模大幅增長，而大數(shù)據(jù)處理技術(shù)尚未展露雛形，整個社會對于浩瀚信息的處理仍處于比較迷茫的階段，以至于技術(shù)的迭代速度趕不上數(shù)據(jù)增長的速度。自此，大數(shù)據(jù)處理的性能問題開始顯現(xiàn)，數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域隨之出現(xiàn)了時序數(shù)據(jù)庫、KV數(shù)據(jù)庫、文檔數(shù)據(jù)庫等專用數(shù)據(jù)庫，以期解決性能從0到1的問題。但由于應(yīng)用要與多個數(shù)據(jù)庫溝通，從多個數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)到應(yīng)用程序內(nèi)存中再進行關(guān)聯(lián)、聚集以及合并等計算，很多數(shù)據(jù)處理邏輯被迫只能放在應(yīng)用中，開發(fā)和運維效率就不可避免地大打折扣。

如此一來，為了解決效率問題，行業(yè)中又出現(xiàn)了Presto等類型的產(chǎn)品，即在專用的數(shù)據(jù)庫上封裝一個查詢引擎，試圖把數(shù)據(jù)處理邏輯從應(yīng)用處理邏輯中剝離出來。這種方式雖然在一定程度上解決了開發(fā)效率問題，但性能仍是短板，且并未從根本上解決技術(shù)棧復(fù)雜的問題。

我們可以看到，在進化了近50年后，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫技術(shù)已經(jīng)不能滿足從業(yè)者的需求 --- 他們需要更加簡單易用、省心省力的數(shù)據(jù)庫。在這樣的背景下，為了能給用戶提供簡單易用的接口，真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)平民化，姚延棟和他的團隊將關(guān)系數(shù)據(jù)庫、時序數(shù)據(jù)庫和分析數(shù)據(jù)庫融合在同一個數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中，打造了全球唯一一款PB級超融合時序數(shù)據(jù)庫--MatrixDB。

超融合時序數(shù)據(jù)庫解決了什么問題？

目前，超融合時序數(shù)據(jù)庫主要應(yīng)用在兩大場景：第一，時序、時空場景，通常是物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)和智慧城市等領(lǐng)域；第二，實時數(shù)據(jù)分析場景。

談到時序、時空場景，姚延棟分享了一個海量設(shè)備、大量存儲的典型物聯(lián)網(wǎng)場景。“以一家做光纖和5G通訊設(shè)備的國際制造商為例，這家制造商大概有1000萬設(shè)備，每臺設(shè)備每次都會采集300個指標(biāo)數(shù)據(jù)，每次共計需要采集30億指標(biāo)。”基于這種情況下，MatrixDB實現(xiàn)了超大規(guī)模數(shù)據(jù)的實時加載特性，在保證低延遲和高并發(fā)加載的同時，也減輕了系統(tǒng)資源消耗，充分將快速采集、高效存儲 的特性顯示了出來，使得海量數(shù)據(jù)的存儲問題、秒級采集的頻率要求都能得到完美的解決。

在實時分析 的特性方面，姚延棟又給出了另一個案例：在一個實時數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)中，MatrixDB可以實現(xiàn)對IT運營域和OT生產(chǎn)域的數(shù)據(jù)收集，通過ETL/CDC和物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議插入數(shù)據(jù)以后，便能將兩張網(wǎng)的數(shù)據(jù)整合在一起，使得公司的全部數(shù)據(jù)一目了然地展現(xiàn)。當(dāng)企業(yè)再基于這些數(shù)據(jù)進行分析時，就能得到更加精準(zhǔn)且全面的結(jié)論。

我們還注意到了MatrixDB的另一個重要特性——模塊化和可插拔 。專用時序數(shù)據(jù)庫通常包含存儲器和簡單的執(zhí)行器，沒有優(yōu)化器和并發(fā)控制等關(guān)系數(shù)據(jù)庫經(jīng)典組件。從本質(zhì)上來看，它是把存儲器“做成”了數(shù)據(jù)庫，以此來解決一個特定的問題。而超融合時序數(shù)據(jù)庫則是把存儲器“做進”數(shù)據(jù)庫，通過把各個核心功能做到模塊化、可插拔，在一個關(guān)系數(shù)據(jù)庫內(nèi)部同時實現(xiàn)多種存儲引擎，以及跨存儲表關(guān)聯(lián)和ACID。 比如有200張表，其中190張是關(guān)系型數(shù)據(jù)，這部分可以使用關(guān)系引擎存儲;剩余10張是時序數(shù)據(jù)，就可以使用時序引擎存儲，且它們可以相互關(guān)聯(lián)。

與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫+專用時序數(shù)據(jù)庫相結(jié)合的架構(gòu)相比，通過支持多種存儲引擎，超融合時序數(shù)據(jù)庫可以讓性能快10-100倍，同時大幅降低成本，提升開發(fā)運維效率。

令人驚喜的是，除了快速采集、高效存儲、實時分析以及模塊化和可插拔特性以外，我們注意到MatrixDB作為一款數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，還提供了機器學(xué)習(xí)的能力。 隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，In-Database Machine Learning成為一個值得關(guān)注的方向，將機器學(xué)習(xí)的算法內(nèi)置到數(shù)據(jù)庫將逐漸成為主流。一方面，借助分布式數(shù)據(jù)庫的并行計算能力，可以使計算速度超越單機;另一方面，由于單機上的內(nèi)存有限，在數(shù)據(jù)量很大的情況下，只能抽樣進行訓(xùn)練，模型精度就會變差。通過In-Database Machine Learning模式，就能實現(xiàn)在全量數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，模型精度也將得到進一步提高。

“過去從業(yè)者需要自己寫程序才能實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)。”這是姚延棟提到的一個現(xiàn)象，并表示這其中的技術(shù)門檻比較高。“目前，MatrixDB數(shù)據(jù)庫通過直接提供SQL接口，大大降低了機器學(xué)習(xí)的門檻，能夠在一定程度上緩解人才稀缺的問題”。

下一步怎么走？

“未來我們會繼續(xù)在性能和效率兩個維度持續(xù)發(fā)力，并沿著更智能的方向去發(fā)展。” 落實到具體的業(yè)務(wù)層面，姚延棟表示會在提升易用性、構(gòu)建生態(tài)兩個方面重點發(fā)力。

眾所周知，數(shù)據(jù)庫運維對于從業(yè)者來說是一個很大的挑戰(zhàn)，也因此衍生出了數(shù)據(jù)庫運維這個行業(yè)。尤其在分布式數(shù)據(jù)庫環(huán)境中，節(jié)點數(shù)量多以及需求多樣化的特點，使得運維的難度更是大幅增加。姚延棟表示：“今后，我們將繼續(xù)致力于降低數(shù)據(jù)庫的使用門檻，使數(shù)據(jù)庫有能力提供自動性能調(diào)優(yōu)、健康檢查等功能。”

在構(gòu)建生態(tài)的方面，他也給出了更高層面的考慮。數(shù)據(jù)庫是基礎(chǔ)軟件，沒有人能夠只使用數(shù)據(jù)庫就解決業(yè)務(wù)問題，必須與很多周邊產(chǎn)品搭配，才能發(fā)揮真正的價值。因此，對于數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品來說，生態(tài)的重要性不言而喻。“如果沒有生態(tài)，我們相當(dāng)于把復(fù)雜度問題扔給了用戶，聯(lián)合行業(yè)內(nèi)上下游共建生態(tài)是我們接下來的方向”。

"數(shù)據(jù)庫能定義未來記憶。" 由于MatrixDB數(shù)據(jù)庫更多應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智慧生活等場景，姚延棟也與InfoQ談到了他對于萬物互聯(lián)時代中數(shù)據(jù)庫的理解，萬物互聯(lián)的目的是為了更智能化，而智能的前提是基于記憶，但事物本身是沒有記憶能力的，如風(fēng)力發(fā)電機、智能手環(huán)等等。“未來我們希望通過超融合時序數(shù)據(jù)庫，賦予一些沒有記憶能力的設(shè)備以記憶，為智能衍生出更多的可能性。”

萬物互聯(lián)時代的智能化到底會是什么樣?這個問題還未有定論，仍然需要等待技術(shù)隨著時代不斷演進，不斷進化才能得到答案。但可以肯定的是，在這之前先建立起事物的記憶能力，能夠為不遠的智能化時代奠定基礎(chǔ)。

談及數(shù)據(jù)庫和四維縱橫的未來，姚延棟希望能夠讓數(shù)據(jù)處理簡單到像用電、用氣、用水一樣，把MatrixDB數(shù)據(jù)庫打造成一個真正的一站式數(shù)據(jù)處理平臺，讓從業(yè)者在進行數(shù)據(jù)處理時，不再需要關(guān)心底層的數(shù)據(jù)存儲以及計算的復(fù)雜性。這是四維縱橫正在探索的方向，也是行業(yè)共同努力的終極目標(biāo)。

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