將數(shù)據(jù)庫(kù)性能提升100倍？大數(shù)據(jù)時(shí)代中，一位數(shù)據(jù)庫(kù)老兵的創(chuàng)新之路

　 域名預(yù)訂/競(jìng)價(jià)，好“米”不錯(cuò)過(guò)

當(dāng)前構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用的難點(diǎn)是什么?對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，相信很多資深從業(yè)者都會(huì)回答：海量數(shù)據(jù)的高效處理與運(yùn)維。在大數(shù)據(jù)時(shí)代中，它是數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)面臨的基礎(chǔ)性問(wèn)題，如何將它解決?既是挑戰(zhàn)，也是機(jī)遇。

在無(wú)數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)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(yǔ)境下，數(shù)據(jù)庫(kù)使用和運(yùn)維難題的“引路人”。今天，InfoQ的專訪對(duì)象---姚延棟，正是這批大數(shù)據(jù)“引路人”中的一個(gè)。

作為Greenplum的第三號(hào)員工，在過(guò)去十年間，姚延棟曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)將Greenplum打造成為世界排名第三的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)，創(chuàng)下由華人主導(dǎo)的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品最好排名。而在數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域從業(yè)數(shù)十年后，他又選擇開(kāi)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(kù)公司。那么，他為什么在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)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(shì)所趨，數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域又發(fā)生了什么新故事?我們帶著這些問(wèn)題，同四維縱橫創(chuàng)始人姚延棟一起聊聊數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)去與未來(lái)，挑戰(zhàn)與機(jī)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(kù)領(lǐng)域比作一個(gè)大森林，那么我們就是對(duì)地形非常熟悉的原住民。當(dāng)有人想穿過(guò)大森林，卻不知該走哪條路的時(shí)候，我們就充當(dāng)“引路人”來(lái)幫助他們穿過(guò)森林。倘若沒(méi)有我們，那他們可能會(huì)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(lái)逐步向核心邁進(jìn)，打磨內(nèi)核模塊，直到團(tuán)隊(duì)駕馭整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核，他坦言這與農(nóng)村包圍城市的過(guò)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(gè)慣性到底指的是什么?

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

雖然專用時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在一定程度上滿足了業(yè)務(wù)對(duì)于時(shí)序處理的需求，但也存在諸多問(wèn)題，其中性能低、擴(kuò)展性差的問(wèn)題尤為顯著。過(guò)去時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)大多是為數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器監(jiān)控、埋點(diǎn)數(shù)據(jù)處理等簡(jiǎn)單場(chǎng)景設(shè)計(jì)的，所以，其無(wú)法為物聯(lián)網(wǎng)等場(chǎng)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(kāi)發(fā)效率低、需要MPP數(shù)據(jù)庫(kù)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(yùn)而生的超融合時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)

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

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

上世紀(jì)七八十年代，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始獨(dú)步天下，從業(yè)者主要是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)高效存儲(chǔ)和處理應(yīng)用開(kāi)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(zhǎng)，而大數(shù)據(jù)處理技術(shù)尚未展露雛形，整個(gè)社會(huì)對(duì)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(zhǎng)的速度。自此，大數(shù)據(jù)處理的性能問(wèn)題開(kāi)始顯現(xiàn)，數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域隨之出現(xiàn)了時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)、KV數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)等專用數(shù)據(jù)庫(kù)，以期解決性能從0到1的問(wèn)題。但由于應(yīng)用要與多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)溝通，從多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)到應(yīng)用程序內(nèi)存中再進(jìn)行關(guān)聯(lián)、聚集以及合并等計(jì)算，很多數(shù)據(jù)處理邏輯被迫只能放在應(yīng)用中，開(kāi)發(fā)和運(yùn)維效率就不可避免地大打折扣。

如此一來(lái)，為了解決效率問(wèn)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(kù)上封裝一個(gè)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(lái)。這種方式雖然在一定程度上解決了開(kāi)發(fā)效率問(wèn)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(wèn)題。

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

超融合時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)解決了什么問(wèn)題？

目前，超融合時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)主要應(yīng)用在兩大場(chǎng)景：第一，時(shí)序、時(shí)空?qǐng)鼍埃ǔＪ俏锫?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(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。

談到時(shí)序、時(shí)空?qǐng)鼍?，姚延棟分享了一個(gè)海量設(shè)備、大量存儲(chǔ)的典型物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景。“以一家做光纖和5G通訊設(shè)備的國(guó)際制造商為例，這家制造商大概有1000萬(wàn)設(shè)備，每臺(tái)設(shè)備每次都會(huì)采集300個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，每次共計(jì)需要采集30億指標(biāo)。”基于這種情況下，MatrixDB實(shí)現(xiàn)了超大規(guī)模數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)加載特性，在保證低延遲和高并發(fā)加載的同時(shí)，也減輕了系統(tǒng)資源消耗，充分將快速采集、高效存儲(chǔ) 的特性顯示了出來(lái)，使得海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問(wèn)題、秒級(jí)采集的頻率要求都能得到完美的解決。

在實(shí)時(shí)分析 的特性方面，姚延棟又給出了另一個(gè)案例：在一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)中，MatrixDB可以實(shí)現(xiàn)對(duì)IT運(yùn)營(yíng)域和OT生產(chǎn)域的數(shù)據(jù)收集，通過(guò)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(jìn)行分析時(shí)，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(gè)重要特性——模塊化和可插拔 。專用時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)通常包含存儲(chǔ)器和簡(jiǎn)單的執(zhí)行器，沒(méi)有優(yōu)化器和并發(fā)控制等關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)典組件。從本質(zhì)上來(lái)看，它是把存儲(chǔ)器“做成”了數(shù)據(jù)庫(kù)，以此來(lái)解決一個(gè)特定的問(wèn)題。而超融合時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)則是把存儲(chǔ)器“做進(jìn)”數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)把各個(gè)核心功能做到模塊化、可插拔，在一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部同時(shí)實(shí)現(xiàn)多種存儲(chǔ)引擎，以及跨存儲(chǔ)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(chǔ);剩余10張是時(shí)序數(shù)據(jù)，就可以使用時(shí)序引擎存儲(chǔ)，且它們可以相互關(guān)聯(lián)。

與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)+專用時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合的架構(gòu)相比，通過(guò)支持多種存儲(chǔ)引擎，超融合時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)可以讓性能快10-100倍，同時(shí)大幅降低成本，提升開(kāi)發(fā)運(yùn)維效率。

令人驚喜的是，除了快速采集、高效存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)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(kù)產(chǎn)品，還提供了機(jī)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(gè)值得關(guān)注的方向，將機(jī)器學(xué)習(xí)的算法內(nèi)置到數(shù)據(jù)庫(kù)將逐漸成為主流。一方面，借助分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的并行計(jì)算能力，可以使計(jì)算速度超越單機(jī);另一方面，由于單機(jī)上的內(nèi)存有限，在數(shù)據(jù)量很大的情況下，只能抽樣進(jìn)行訓(xùn)練，模型精度就會(huì)變差。通過(guò)In-Database Machine Learning模式，就能實(shí)現(xiàn)在全量數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，模型精度也將得到進(jìn)一步提高。

“過(guò)去從業(yè)者需要自己寫程序才能實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)。”這是姚延棟提到的一個(gè)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(kù)通過(guò)直接提供SQL接口，大大降低了機(jī)器學(xué)習(xí)的門檻，能夠在一定程度上緩解人才稀缺的問(wèn)題”。

下一步怎么走？

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

眾所周知，數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維對(duì)于從業(yè)者來(lái)說(shuō)是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)，也因此衍生出了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維這個(gè)行業(yè)。尤其在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境中，節(jié)點(diǎn)數(shù)量多以及需求多樣化的特點(diǎn)，使得運(yùn)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(kù)的使用門檻，使數(shù)據(jù)庫(kù)有能力提供自動(dòng)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(kù)是基礎(chǔ)軟件，沒(méi)有人能夠只使用數(shù)據(jù)庫(kù)就解決業(yè)務(wù)問(wèn)題，必須與很多周邊產(chǎn)品搭配，才能發(fā)揮真正的價(jià)值。因此，對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，生態(tài)的重要性不言而喻。“如果沒(méi)有生態(tài)，我們相當(dāng)于把復(fù)雜度問(wèn)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(lái)的方向”。

"數(shù)據(jù)庫(kù)能定義未來(lái)記憶。" 由于MatrixDB數(shù)據(jù)庫(kù)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(chǎng)景，姚延棟也與InfoQ談到了他對(duì)于萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代中數(shù)據(jù)庫(kù)的理解，萬(wàn)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(méi)有記憶能力的，如風(fēng)力發(fā)電機(jī)、智能手環(huán)等等。“未來(lái)我們希望通過(guò)超融合時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，賦予一些沒(méi)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(wàn)物互聯(lián)時(shí)代的智能化到底會(huì)是什么樣?這個(gè)問(wèn)題還未有定論，仍然需要等待技術(shù)隨著時(shí)代不斷演進(jìn)，不斷進(jìn)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?yàn)椴贿h(yuǎn)的智能化時(shí)代奠定基礎(chǔ)。

談及數(shù)據(jù)庫(kù)和四維縱橫的未來(lái)，姚延棟希望能夠讓數(shù)據(jù)處理簡(jiǎn)單到像用電、用氣、用水一樣，把MatrixDB數(shù)據(jù)庫(kù)打造成一個(gè)真正的一站式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，讓從業(yè)者在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)，不再需要關(guān)心底層的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及計(jì)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)。

申請(qǐng)創(chuàng)業(yè)報(bào)道，分享創(chuàng)業(yè)好點(diǎn)子。點(diǎn)擊此處，共同探討創(chuàng)業(yè)新機(jī)遇！