?回歸正題，前兩天有朋友在微信公眾號問我對云原生數據庫有沒有新的看法。實際上很多新興的概念，我的認知也是從模糊到逐步清晰，有個過程的。每過一段時間，對于一些問題的看法就會有些變化。特別是一些比較新的，沒有嚴格定義的數據庫領域的新名詞。

對于云原生數據庫的問題，我以前也寫過幾篇文章談了我的認知和看法，最近這段時間也有一些新的認識。云原生數據庫是國外云廠商最先提出來的，最著名的是亞馬遜的aurora。我剛開始的時候把云原生數據庫和RDS搞混淆了，認為云原生數據庫是RDS換了個更為高大上的名字而已。后來仔細研究以后發(fā)現不是那么回事，國外的一些云原生數據庫真對得起“云原生”這三個字。

首先，這些數據庫可以像其他云資源一樣便捷交付，包括可以支持自服務。這個特性與RDS是十分類似的，RDS可能在某些方面會做的比云原生數據庫更好。

其次是資源的動態(tài)調度能力，云原生數據庫在CPU,內存，存儲容量，IO能力等方面都可以十分便捷的動態(tài)調度，可以隨著業(yè)務增長不斷交付新的計算能力，在這方面，云原生數據庫比RDS更為強大。

這些都是我們用戶能夠看到的能力，實際上云原生數據庫與普通的RDS的區(qū)別不僅僅如此。云原生數據庫充分利用云底座的能力構建起支持提供云服務的能力。數據庫與云底座的能力的有機融合是云原生數據庫區(qū)別于其他數據庫的最為主要的特征。云廠商也會為了增強云原生數據庫的能力而在云底座上進行優(yōu)化與擴展，使其能力能夠更好的支撐云原生數據庫。

不是隨便一個數據庫從物理機搬到云環(huán)境里，做一些運資源調度的接口，通過云平臺能夠向外提供數據庫服務，就可以說這個數據庫是云原生數據庫了，這種數據庫頂多算是RDS之類的數據庫服務，不能算是云原生數據庫。

我們還是以Aurora這個云原生數據庫的鼻祖級的數據庫來分析一下這個問題。Aurora支持Mysql和PG等數據庫，實際上也是使用開源的數據庫作為基礎研發(fā)的，我們今天以Postgresql為例。雖然Aurora也使用了PG的開源社區(qū)代碼作為基礎，但是Aurora對PG做了適應云的改造，那就是日志即數據庫概念的改造，通過WAL回放，Aurora可以實現基于共享存儲的一寫多讀。在一個Aurora PG實例中寫入的數據，可以在多個（目前最多16個）只讀PG實例中立即讀出，而不需要做數據庫復制，因為底層的數據文件是共享的。利用云底座的云存儲服務，一方面Aurora可以從多副本的云存儲中通過均衡IO負載，從而提升IO的整體能力，Aurora還可以實現低延時的存儲級的數據庫復制，配合WAL回放進一步擴展數據庫的能力。

Aurora在CPU、內存容量上的擴展可以通過只讀實例去做橫向擴展，IO容量可以通過云底座的云存儲去動態(tài)擴展，IO處理能力還可以通過云底座的多副本機制去做擴展。數據庫與云底座的深度融合是Aurora作為云原生數據庫的基礎。向上的那些通過云平臺向外提供的服務能力實際上只是應用層的了，和RDS區(qū)別并不大。

這里有一個觀點，那就是云原生數據庫一定是要和具體的云深度融合的，亞馬遜的Aurora不可能在谷歌云上運營，谷歌云上只能運營AlloyDB之類的競品。

如果以Aurora為參考來看我們國內的一些云原生數據庫，就更容易看明白了，不管是集中式數據庫還是分布式數據庫，不能說能在云上跑就算是云原生數據庫。如果我們把某著名的國產數據庫按照RDS的方式納管到某個云平臺上，能夠像云平臺內的云原生數據庫一樣方便的使用，我們還是不能把這個數據庫叫作云原生數據庫，頂多就是RDS。因為數據庫和云底座在本質上并沒有深度的融合，云底座并沒有針對數據庫做相應的優(yōu)化，數據庫也沒有為了更好的使用云底座的能力而做相應的優(yōu)化改造。

再過兩天就要過年了，我也準備休息休息。過年期間寫一些吃喝玩樂的心得，放松放松心情。過去的一年過得不容易，希望新的一年一切順利。?