近日受邀參加首屆《PolarDB 開發者大會》，這也國內數據庫廠商越來越重視生態建設的表現，特別是數據庫主要的受眾-開發者，他們的聲音對產品的發展至關重要。在本次會議上，阿里云重磅發布了中國首款自研云原生數據庫 PolarDB 的“三層分離”全新版本，基于智能決策實現查詢性能10倍提升、節省50%成本。同時面向開發者，阿里云全新推出數據庫場景體驗館、訓練營等系列新舉措，廣大開發者可率先免費體驗 PolarDB 數據庫核心特性及NL2BI等AI新功能。下文是個人對參與本次大會的一點感受。

一、主論壇：像“搭積木”一樣簡單

1、PolarDB 發展總覽

作為國內最早定義的一款“云原生”數據庫，PolarDB 發展已歷經十五年，從早期基于開源數據庫的深度優化，到結合云原生技術并形成獨立品牌對外發布，到提供多種版本形成品牌矩陣，再到率先提出 Serverless 化并再次開源。PolarDB 一路走來，見證了國產數據庫發展的不平凡之路?，F在 PolarDB 正朝著更智能、更經濟、更優化、更便捷的方向繼續發展。

作為一個品牌族，PolarDB 其實是由多款產品組成，主要分為集中式、分布式兩個系列；包括有高度兼容 MySQL 的 PolarDB-M、高度兼容 PostgreSQL 和 Oracle 的 PolarDB-PG及分布式版本 PolarDB-X。用戶可以根據自身業務場景、生態兼容要求等進行選擇。

此次發布會的一個重要觀點，就是希望向開發者表達 PolarDB 的發展理念，并通過一個比喻-搭積木來形象描述。其通過產品四個方面的加強，來達到這一目標。一是云原生化，即加速數據業務上云，通過一種新的資源交付方式簡化開發者使用數據庫；二是平臺化，即通過云平臺的一站式功能幫助開發者使用和管理好數據庫；三是一體化，即通過多場景打通，優化使用體驗可實現如“單體”般的使用效果；四是智能化，即通過產品內置 AI 能力，可讓數據庫一方面變得更加智能簡化管理，一方面提供更友好交互的可能。

2、PolarDB 集中式版本展示

? 云原生化

針對云原生化，PolarDB 推出了業內首創的三層分離形態，即對數據庫資源層（CPU、MEM、DISK）實現了全部分離，即較以往提供更細粒度的資源管控能力，其帶來的優勢就是可實現根據不同工作負載搭配不同的資源配置，進而實現最優成本產出比。 

在 CPU 方面，PolarDB 實現多角色轉化及向上擴展能力，提供了非常靈活的組合使用方式。

在 MEM 方面，PolarDB 實現了內存全局復制，這樣是達到業務更加平滑的效果。能做到這點也是依賴于阿里云多年在底層硬件的優化功力。

在存儲方面，PolarDB 內置的分布式存儲系統 PolarStore，通過日志優化、RDMA 高速網絡等措施實現低成本下的讀寫延遲優化。

? 一體化

一體化方面，PolarDB 的軟硬一體方案，通過在存儲、網絡、內存等多項硬件領域創新，實現最優費效比。

? 平臺化

Serverless，作為近年大火的熱點，已成為云廠商發力的重點，其對于用戶的敏態業務具有非常好的實用價值。PolarDB 通過智能決策系統可實現基于負載感知的向上或向外擴展能力，進而滿足用戶突發業務壓力。結合內核提供的熱備、事務重連、全局內存等技術，實現彈性條件下的業務無感。

? 智能化

本次大會智能化上還有個小亮點，通過一個小朋友帶來的聯機互動，演示與數據庫通過自然語言交互的使用體驗。雖然來略顯簡單，但其未來發展潛力非常大。其核心正式利用了當今大火的大模型技術。

3、PolarDB 分布式版本展示

在談到 PolarDB 分布式版本之前，會上先提出了使用分布式數據庫的三個核心問題：必要性、兼容性和成本。一是必要性，即是否有必要使用分布式數據庫。對于中小規模用戶而言，分布式數據庫還有些遙遠，但當面臨業務發展時又不得不經歷從集中式到分布式的痛苦過程。PolarDB 給出的答案是“單機分布式一體化”，即兩種架構一套內核，可實現平滑擴展升級，打消用戶使用分布式的擔心。

二是兼容性，即使用分布式是否能做到業務無感，這也是阻礙分布式數據庫推廣的核心問題，很多用戶會擔心分布式下很多使用難點。PolarDB 給出的答案是“自動分片與擴展資源平衡”，通過靈活分片調整方式打消用戶對使用分片的恐懼心理。

三是成本，即分布式下面臨的海量數據管理與多工作負載可能帶來的成本提高。PolarDB 給出的答案是“冷熱分離與查詢事務一體化”來解決。

二、分論壇：開發者需要怎樣的數據庫

此次大會還分設幾個分論壇，就開發者關心的問題進行討論。個人有幸受邀參與一場分論壇，內容是《面向未來，開發者需要什么樣的數據庫？》，與幾位行業大咖進行了一次思想的碰撞。下面就幾個論壇討論有意思的問題分享下部分觀點。

1、在數據庫應用和開發中，開發者最常遇到的問題是什么？

• 數據庫承擔兩個職責，一是數據存儲，一是數據計算。從開發者角度來看，是希望在業務開發中不再拘泥于底層算力和存儲的約束，可以完全依據業務需求進行開發，這也正是 Serverless 技術受到關注的原因。正希望后者提供靈活的存儲與算力的擴展能力，而不需要在預定義。
• 長期以來，開發者與數據庫的交互方式是以 SQL 為主，這也成為數據交互的統一標準。然而一直以來各數據庫廠商紛紛在 SQL 標準上定義了很多方言，這也成為很多開發者面對不同數據庫時不得不需要重新學習的問題，成為很多應用遷移庫的一大障礙。這也是為什么很多國產數據庫做兼容性的主要原因。此外，隨著 AI 技術發展，通過自然語言直接與數據庫交互，也成為一種可能，現在正有更多的數據庫產品開始支持 NL2SQL。
• 數據庫不是孤立存在的，在一個企業的數據生態中，存在著數據的上下游生態，存在數據產生、流轉、存儲、匯聚、分析、展示等多個環境。從開發者角度來看，是希望提供完整的生態支持，以數據庫為核心的數據生態可以順滑的流轉起來。

2、云原生+Serverless 將會給開發者帶來什么？數據庫 Serverless 化?臨的技術問題和挑戰是什么？

• 云原生和 Serverless 作為一種新的資源交付方式，大大簡化原有數據庫交付難點，也簡化了相關管理性工作。開發者可根據需要隨時拉起數據庫使用，無需考慮底層基礎設施。Serverless 技術則可讓開發者更專注業務開發，不再關系底層數據庫資源消耗、業務負載變化情況，Serverless 的彈性能力可以很好解決上述問題。
• 數據庫 Serverless 化是要面臨諸多問題：一是多層資源解耦，提供更細粒度的資源調度方式及彈性；二是數據庫負載感知及變化能力，能夠在極短時間內感知變化并做出相應的資源調整；三是資源隔離和Qos，需要解決 Serverless 中不同用戶共用資源下的隔離和質量保障。

3、企業客戶/開發者在云數據庫使用中存在什么困難？

• 首要問題就是云數據庫產品的選擇問題，云數據庫往往存在很多數據庫產品、每類產品下還有很多版本（如標準版、企業版）、每款下還有多種資源規格（如4C8G、8C16G等）。此外，云產品還是涉及到上下游生態，與TP庫與AP庫的配合、ETL工具的選擇、數據展示等等。如此多的選擇，讓用戶存在很大選擇性障礙。
• 其次是對云數據庫的可用性、一致性、安全性的擔憂。之前上述問題都是企業自己解決，上云后需要通過云來保障。

4、預測下未來十年數據庫發展的演進方向？

• 更加智能化。這主要是針對數據庫管理者而言，通過智能化的管理，簡化數據庫的管理復雜度。當前以AI技術與數據庫結合的一個重要的方向就是AI4DB，例如Oracle最早提出的自動駕駛的概念，正是為了解決管理問題。
• 全新交互方式。這主要是針對開發者而言，一方面在通過SQL實現與數據庫的交互外，是否能提供更加友好的交互方式，大模型技術的出現為這方面提供一種可能。NL2SQL的出現將簡化交互方式，隨著這一技術的發展成熟，未來可能會出現完全顛覆的數據交互方式。
• 普惠標準化。作為企業的管理者來說，是希望數據庫能解決普惠的資源供給，即低成本的使用。同時數據庫標準化也很重要，可以實現切換的低風險，解決數據庫綁定的問題。
• 業務場景化。隨著數據在更多企業場景中的應用，如何選擇和使用數據庫成為業務方關注的問題。如果數據庫提供提供場景化的解決方案，讓選擇不再困難，大大簡化從選型、建模、研發成本，對于業務方具有很大意義。