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未来数据库应具备什么核心能力？本周六继续开聊！

百家作者：PingCAP 2020-04-15 19:02:57

上周六，我们开启了 The Future of Database 系列的第一期直播，我司 CTO 黄东旭及 Engineering VP 申砾畅聊了“未来的数据库会是什么样？”这个颇具想象力的话题，直播间观众也积极互动，提出了各种有意思的问题，有些已经在现场解答，有些将在后续的直播节目中为大家一一揭晓：

第二期直播即将开启，本周六晚同一时间，邀请各位深入探讨“会 MySQL 就会大数据 - HTAP 的现在和未来”，感兴趣的同学可以通过文末报名渠道进群交流！

以下是第一期直播的部分文字&视频回顾 Enjoy~

点击上方视频查看更多细节干货

目前业界数据存储方案存在的问题？

受限的 Scale 能力

分库分表和一些「伪分库分表」的方案，仍然有天花板，带来了额外的运维和消耗。

碎片化

回想一下最近几年后端的技术栈，有 NoSQL、缓存、Kafka、离线数据仓库、Hadoop、HBase……不同的工具可能面对的是某些特定、甚至「狭窄」的场景，为了应对一个复杂的业务，大家必然就要多种技术方案组合来覆盖所有的应用场景。这个过程中自然会产生「数据孤岛」，打通孤岛的成本也是巨大的，Kafka 最近几年这么火也是正因为存储方案的多样导致的「数据孤岛」的问题正在显现。

在线业务与分析脱节

现在大家构建存储系统的时候，默认会让在线业务与离线业务是分开的，在线业务用 MySQL、MongoDB 等等，离线业务（或者分析系统）用 Hadoop 做数据分析，好像大家都是理所当然的认为：在线和离线就该这样，泾渭分明。

但目前有个趋势，分析的场景的需求越来越「实时」，或者说高时效的数据分析带来的业务价值受到重视，这就与大家惯性认知产生了本质的冲突：业务需要当日甚至实时的数据分析结果，但后端只能说今天的数据明天才能导出。还有一个问题是，各个部分维护团队也是分开的，当业务发生变化时，很难灵活地调整和适应。

导致以上这些问题出现的深层共性是：变化永远比计划快，你永远没法预测未来需要多少机器？业务会膨胀到多大？到底需要多“实时”的数据来做决策？

有没有可能存在一个应付更多变化、覆盖更多场景的系统？从前可能是：我的工具箱里装了各种型号的锤子（工具软件），去应对不同场景、形状的钉子，现在可能追求用一个锤子，快速、低成本的解决不同的钉子（问题），以不变应万变。

Real-Time HTAP 是解药吗？

聊到最近几年数据库领域的变化，申砾提到最近两年很多数据库打出了 HTAP 的标签，黄东旭分享了自己对“一个真正的 Real-Time HTAP 数据库”的理解：

那么 Real-Time HTAP 价值在何处？应该在于它是一个简单、灵活的方案——能够将各个系统/团队集中在一个 Real-Time HTAP 系统上，节省成本并灵活应对业务变化。

Real-Time HTAP 之后?

Real-Time HTAP 可能是当下厂商们能够看得到的努力方向，那么在 Real-Time HTAP 之后的未来是什么呢？

或许五年之后有以下场景：

基于这些场景，未来数据库绕不开的核心能力应该是：智能、弹性调度能力。

最近有个新概念是 Serverless，Severless 是伴随云（Cloud）诞生的概念。当然 Severless 不是没有服务器，通俗地说，Serverless 就是会根据你的实际需求情况，调整数据库的形态，例如业务流量峰值的时候快速的采购弹性的计算资源进行扩容，低峰的时候自动的释放多余的资源。所以可以把 Severless 当做智能、弹性调度的落地形式来理解，同时未来的数据库一定是跑在云上的。

第二期直播预告

主题

会 MySQL 就会大数据 - HTAP 的现在和未来

时间

4 月 18 日本周六 20:00

主讲人

黄东旭，PingCAP 联合创始人兼 CTO
马晓宇，PingCAP 实时分析产品负责人

简介

上周我们探讨了未来的数据库会走向何方，并透露了 TiDB 4.0 是一个具备未来数据库雏形的数据库。“Talk is cheap, show me the TiDB 4.0” ，本周我司 CTO 黄东旭&实时分析产品负责人马晓宇将会演示在高写入的 TP 负载下，如何运行大计算量的分析型请求、并且互相没有任何肉眼可见的延迟影响（想象一下吧，你的系统可以一边下订单一边出数据报表），另外还将展示一下其他的“参考系”在同样语句下的表现哦~

参与方式

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