分布式数据库一定会替代Oracle吗？

面对互联网业务的不断深化以及业务量的爆发式增长，传统数据库架构迎来了前所未有的挑战和变革。

在传统数据库领域，Oracle一直占据了很大的市场份额，很多企业的业务系统基于此实现OLTP交易场景。

近年来，随着分布式技术的发展，分布式数据库逐渐占据了OLTP领域较大的市场，尤其在互联网领域，MYSQL、PG等分布式数据库的应用非常广泛。

在中国，软件国产化、自主可控战略的提出，“去Oracle”逐渐被提上日程，非互联网企业也开始考虑数据库转型。其中，分布式数据库即是一个重要转型方向。

然而，分布式数据库应该如何在企业中正确地落地，一直是业界讨论的焦点，首当其冲的问题就是：分布式数据库是否能替换Oracle？

走过漫长历程

分布式数据库的春天来了

在回答这个问题之前，先来看看分布式数据库的发展历程和特点。

20世纪80年代，伴随着关系数据库理论的诞生，IBM和Oracle两家公司开始提供商业化的数据库产品，服务于各类大型企业。

初期的数据库都是单机软件，跑在专有的硬件之上，比如IBM的大机、小型机，如果业务量或者数据量增加，只能进行垂直扩展，即采用增加CPU、存储的方式。

这套体系的优点是非常稳定，缺点是开放性不够，与通用x86服务器体系之上的开发环境兼容性差，另外当业务量增长过快时，其扩展能力有限，而且这套系统的造价非常昂贵。

2000年以后，随着互联网在线业务的发展，业务系统访问的并发度呈指数级上升，海量数据计算和分析需求越来越普遍，传统单机系统在业务支撑、成本、开放性等方面均面临巨大挑战，数据库垂直扩展的模式也无法维系。

以支付业务为例，随着在线购物、在线缴费方式的普及，支付业务系统的并发量迅速增长，尤其是在“双十一”“618”“春节抢红包”等场景下，每秒有上百万笔支付交易。

互联网企业开始探索新的水平扩展的方案，最常见的就是应用系统通过分库分表进行解决。

但是，这种解决方案的应用系统需要做大量改造，需要感知数据存储位置，增加了运维的复杂性，并因此出现了中间件的方式，如Mycat等。这种方式虽实现了数据对应用的透明，但未解决数据库运维的痛点。

随着大数据技术的发展，以Hadoop、Greenplum为代表的非结构化大规模数据处理技术崛起。

这些技术主要采用Shared-nothing架构，在分析领域率先实现了分布式的扩展，分析的主要任务是数据的查询，其应对的挑战主要是海量数据的存储、计算，对于事务的要求较低。

2010年后，谷歌Spanner、Tidb采用Paxos或Raft等一致性协议来解决中间件方案的单点瓶颈问题，这为事务数据库的分布式化提供了新的理论依据。

之后，分布式数据库发展迎来了热潮，各类分布式数据库百花齐放。

相比于传统的单机或主备模式的集中式数据库，分布式数据库是传统数据库技术与计算机网络的有机结合，在平滑扩展、高性能、高可靠、高可用、低成本等方面具有优势，特别是当数据量上升到一定程度，在性能方面可突破集中式数据库的瓶颈。

回顾过去10年，分布式数据库经历了从行业质疑、小规模试水、到如今在金融、互联网等行业的探索和应用，有一些甚至在生产系统中得到大量应用，可以说分布式数据库的春天已经到来。

分布式数据库替代Oracle

不能一刀切

那么，分布式数据库足以替代Oracle这样的传统数据库了吗？

传统关系型数据库在核心交易等领域深耕了40多年，到目前为止，大部分纯交易场景不论从数据量还是商业模式都没有本质的变化，其业务的扩展空间的确十分有限。

在企业数字化转型的过程中，数据量随着业务发展快速膨胀，为数据库带来全新的市场机遇。而分布式数据库的设计初衷，正是为了解决全新的数字化业务问题。

在Oracle所无法满足的场景中，分布式数据库成为了理想的落地方案。

但值得注意的是，在替代Oracle的问题上，并没有一刀切的答案。

分布式数据库的诞生，首先是为了解决传统数据库不擅长的场景，在关系型数据库做到极致的领域同样需要很长的时间才能完善，并不是为了单纯替换某个原有系统。

如果只是为了使用及推广新技术，而进行固有架构的替换，将会面临极大的技术风险与挑战。

可以看到，目前国内绝大部分的分布式数据库的产品试用，都是在一些非核心系统的应用。例如：在金融机构，分布式数据库常用于渠道类业务如：网联、第三方支付对接等，在生产环境中验证产品功能和稳定性，并没有实现真正的替代。

同时，分布式数据库的产品成熟度也有待提升。

相比较于DB2、Oracle等商业数据库和MySQL 等开源数据库，分布式数据库产品在生态圈、技术手册、技术支持等多个方面，还是稍逊一等，仍然有大量可提升的空间。

由于尚无统一的业界标准，也没有哪一款分布式数据库产品，是这个领域不可争议的第一名，就如同Oracle一样。

对于分布式数据库而言，想要替代Oracle，更大难点在于如何从Oracle迁移出来。

很多企业原本都是传统数据库一体化解决方案，其设计与运维经验不一定完全适合分布式数据库。从Oracle迁移至分布式数据库就会遇到各种障碍，例如：

• 不同数据库之间的异构数据如何做到无损迁移？

• 迁移过程中如何保障系统稳定性？

• 如何设置异构数据库并行过渡期？

• Oracle数据库往往和应用耦合度较高，迁移过程还会涉及到应用迁移和改造，如何评估改造量和改造难度？兼容性如何保障？

• 数据库迁移完成后如何成功建转运？

• 传统运维方案中的网络、存储、监控告警、备份恢复等等应该如何规划？

除此之外，尽管分布式数据库比原来各业务系统独立使用数据库更加易于运维，但是刚引入分布式数据库，难免碰到运维技术和人力跟不上的阶段。

这些都是分布式数据库需要解决的现实问题。

  结语

从全球数据量发展的方向来看，其爆发性增长，主要集中在基于数字化创新的多样化业务场景。

因此，单纯替代传统Oracle占据核心优势的固有领域，并非是分布式数据库未来的增长方向。

分布式数据库的最佳落地与使用方式，是从海量数据业务到核心的逐步迭代过程。

先从存在海量数据弹性扩展的新兴业务需求入手，随着业务革新不断的深入，逐渐渗透进传统业务及应用中。

企业在选择分布式数据库落地场景时，也应该选择适当的应用场景，以真正发挥其优势能力，并持续打磨技术团队的运维能力，并逐步推向核心。

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