国家工业信息安全发展研究中心：2022分布式数据库发展趋势研究报告

国家工业信息安全发展研究中心中国电子学会北京国家金融科技认证中心随着信息技术的迅猛发展，各行各业产生的数据量呈爆炸式增长，传统集中式数据库的局限性在面对大规模数据处理中逐渐显露，从而分布式数据库应运而生。分布式数据库是在集中式数据库的基础上发展起来的，是分布式系统与传统数据库技术结合的产物，具有透明性、数据冗余性、易于扩展性等特点，还具备高可靠、高可用、低成本等方面的优势，能够突破传统数据库的瓶颈。分布式数据库目前已应用到金融、电信等大数据行业，未来将走向更广阔的领域。本报告旨在梳理我国分布式数据库技术路线和产业现状，分析分布式数据库的技术特点以及面临的问题与挑战，对未来分布式数据库技术的发展趋势进行展望与研判，并提出发展建议。报告的第一章基于目前的技术发展情况，给出分布式数据库的概念及分类；第二章阐述分布式数据库的产业现状；第三章指出当前分布式数据库面临的机遇和挑战；第四章对分布式数据库未来的技术发展趋势进行展望；第五章提出推动分布式数据库发展的建议。I 2 （二）分布式数据库的分类 3 7 7（二）产业政策 9（三）市场格局 （一）软硬件协同为分布式数据库的设计提供新思路 （二）新技术发展为分布式数据库的架构带来新挑战 （三）多租户管理为分布式数据库的运维提供新方法 （四）数据迁移对分布式数据库的兼容性提出新目标 （五）安全合规对分布式数据库的安全性提出新要求 （六）数据增长对分布式数据库的存储技术带来新挑战17 （二）分布式数据库架构的设计走向一体化 20（三）分布式数据库的能力将向混合负载发展 22 24（五）分布式数据库的高可用能力不断在提升 26（六）分布式数据库对数据一致性的支持将日臻完善 27 28（八）分布式数据库需要支持异构芯片的混合 29 30 32（二）锻长板，依托应用丰富生态，打造自主技术体系32（三）重测评，建立专有测评体系，提高产品质量水平33（四）推政策，加强顶层设计引导，提升产品的成熟度34（五）促开源，借助开源生态建设，优化国际合作形势351一、分布式数据库的定义及分类当前数字化浪潮席卷现代社会的每一个角落，以数据作为关键生产要素的数字经济时代，数据库技术成为数字产业化的核心关键技术，数据库成为了构成新型基础设施建设的坚强底座。作为IT系统的核心之一，数据库是企业级用户交易数据、客户信息、存货库存等海量数据的载体，数据库产业发展事关国家战略全局。据统计，2020年全球数据库市场规模为671亿美元，其中中国数据库市场规模为35亿美元（约合240.9亿元人民币），占全球5.2%；预计到2025年我国数据库市场规模将达到688.02亿元，2020-2025年复合增长率为23.4%。随着数据形态发生变化及数据体量爆发增长，分布式数据库的提出为解决企业数据承载困难的问题提供了一个较好的解决思路。根据IDC调研，目前约26.8%的企业级市场用户部署了分布式数据库，超过90%的企业认可分布式数据库部署后的效果，其中，约66%的被访企业看到数据库系统性能的明显改善，切实解决数据库企业级应用痛难点。（一）分布式数据库的定义根据国际权威咨询机构（参考Gartner1，Forrester2）对1Gartner:<HypeCycleforDataManagement,2021>:“分布式事务数例节点集上执行事务的数据库。接受来自地理上分布的一组节点的写入，同时保持数据完整提供可接受的性能的能力使这项技术具有差异化。”2Forrester:<NowTech:Glo2于分布式数据库的定义：分布式数据库是一种能够提供跨地域数据访问能力的数据库。分布式数据库需要保证区域间数据一致性，在部分节点故障或者网络故障时仍旧能持续保持数据库的可用性，同时在集群内提供数据存储区域的管控，满足合规要求。支持法规遵跨区域提供从性任务一致且可信的数据改善业务连续性支持法规遵跨区域提供从性任务一致且可信的数据改善业务连续性分布式数据库具备以下三个特点：l跨区域提供一致且可信的数据。分布式数据库可以存储来自多种来源和格式的统一数据，以跨区域提供一致和可信的数据，从而支持现代业务应用程序和混合工作负载，有助于最大限度地减少应用层的数据集成，并确保数据的一致性和完整性。l改善业务连续性。业务连续性已变得至关重要，特别是在支持区域和全球需求方面。分布式数据库提供了内置支持跨地理分布区域的分布式数据处理和访问，使用高速网络连接，通过自3的高可用性（HA）功能，可在各个地理分布区域提供全天候数据可用性，并且零停机时间防止服务器或数据中心故障。l支持法规遵从性任务。分布式数据库可以通过存储和保护绑定到某个区域的敏感数据，确保受GDPR和CCPA等法规遵从性要求驱动的数据本地化。通过利用访问控制、审核以及动态和持久数据屏蔽功能，保护机密数据不被区域（二）分布式数据库的分类分布式数据库与单机数据库的不同在于其可以将核心功能，即查询、事务管理、存储等扩展到多台节点，甚至多个地域。从实现方式上看，当前主要包含3条不同的技术路第一条技术路线为分布式中间件+单机数据库。这条路线是在单机数据库系统上进行改造，主要解决了扩展性的问题。上层无状态的计算节点维护一套统一的分片规则，提供4SQL解析，请求转发和结果合并的能力，下层实际是增强的单机数据库，提供单机数据库的存储和执行能力。这一架构通过数据在逻辑层的切割，可近似线性地对计算性能和存储容量进行扩展，具有可规模化扩展的能力。这种路线的兼容性好，学习成本低；从原理上说，如果有足够的资源投入，比如：硬件资源、开发运维人员等，节点的扩展可以做到很大规模。l劣势：首先，由于每张表只能有一个分片规则，业其次，由于分片规则是基于算法提供的，下层计算节点之间并不会进行数据交互，扩展下层计算节点的时候无法按需扩这个路线本质上把单机数据库进行了二次处理，在全局事务5能力、全局MVCC、副本控制、高可用等方面存在短板，需多，上层节点要保持高可用，分库规则的存储需要高可用，每个数据分片也需要一写多读的一组节点维持高可用。第二类技术路线是通过构建分布式共享存储实现扩展，采用非对称计算节点，大部分公有云数据库是这条路线。这条路线有限地解决了扩展性问题，跨地域数据一致性主要依赖分布式存储引擎。共享存储能够跨多个节点提供读写，上层的计算部分是无状态的一组节点组成。当有写能力的计算节点出现故障时，会自动从可用的读节点中自动选出一个作为写节点，实现写能力的高可用。l优势：由于上层运行的来自单机数据库改造，兼容性好；日志和数据在分布式共享存储中保持冗余和一致性，产品整合度相对较高；应用不需要改造。6l劣势：扩展性有限，尤其是写节点，当数据处理规模要求较高时，仍旧需要分库处理；并且很难做到跨地域高可用。另外，这种架构需要对底座有比较重的依赖，需要对基础设施进行大范围替换。第三条技术路线是原生分布式数据库，各计算节点提供对等的读写服务。这条路线是根据分布式一致性协议做底层设计，与传统数据库有本质区别。原生分布式数据库将分布式存储、事务、计算有机的结合在一起，数据由系统自动打散并存储多个副本，通过一致性协议保证多个副本和事务日志的一致性，对分布式事务、全局MVCC等支持更为彻底。整个分布式结构是包裹在集群内部的，应用对此无感知，对应用来说，与使用传统数据库没有区别，大多数应用不需要做分布式改造。7l优势：系统不需要改造；集群的扩展和收缩对应用透明，并可以按需扩展，没有数量和规模限制；数据一致性是在事务层被一致性协议保护的，安全性更高；原生的多副本机制支持跨地域的访问和容灾；硬件依赖少，可灵活进行混合云和多云部署，以及跨多云的数据管理；多活架构，硬件利用率高，可以通过普通PC服务器实现集群和高可用。l劣势：多数产品成熟度不足，仍需沉淀，没有经过长时间核心系统验证；架构与传统数据库不同，目前虽然一些金融、能源、电信等行业的业务场景已尝试原生分布式数据库的部署，但整体上下游生态适配还有待进一步完善。二、分布式数据库发展现状（一）发展背景习近平总书记在中共中央政治局第三十四次集体学习时强调“数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。”在数字经济、产业数字化转型的大背景下，数据要素尤为重要，而数据库作为各行业数据的存储、管理和分析的软件，是数字经济、产业数字化转型的基础。数字化转型对于大多数行业来说是知之非艰、行之惟艰。在数字化转型过程中，云计算、5G、IOT、人工智能、区块8链等新兴技术的发展，带来了产品和应用在各行各业的不断更新和落地，随之而来的是数据量呈现几何级增长、数据结构复杂度与日攀升。根据国际数据公司（IDC）的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB，2020年全球大数据储量达到47ZB，预计到2025年全球大数据储量达到163ZB。如今，除了要求数据库提供完善的管理功能、数据存储等功能之外，若能够自如地利用数据库对数据进行采集、存储、传输、展现、分析和优化等，就可以实现企业对数据资产的治理、增值与科学决策，对数据库的高可靠、高可9用、高安全以及数据分析，发挥数据价值的能力需求进一步提升。但传统数据库在处理高并发、实时处理等数据业务时，明显力不从心，同时，高昂的建设成本也难以迎合数字化时代的潮流趋势。相较于传统数据库，分布式数据库的优势尽显：首先是传统数据库遇到的性能瓶颈，快速发展更新的业务驱动着数据规模无限增长，传统集中式数据库面对数据量的增长时难以维持性能，然而分布式数据库的性能可以水平扩展；其次是传统数据库面临分析能力的缺失，传统解决方案通常需要构建独立分析系统，数据存在冗余且获取延时，而分布式数据库的混合负载能力可大幅度提升分析时效性，并减少数据冗余，灵活性大大提高；最后是传统数据库的成本颇为高昂，集中式数据库系统水平扩展难，需要按最大容量设计，可靠性需要付出高额的成本，反观分布式数据库，其架构支持灵活扩展，并可实现低成本的高可用解决方案。多重因素驱动下，分布式数据库的崛起，将为企业数字化转型提供新的思路。（二）产业政策当前，国家已出台多项政策扶持数据库行业的发展，并且信创政策也已经上升到国家战略层面，近三年部分相关政策见下图。借助政策红利，从市场层面，国产数据库的应用越来越广泛，主要体现在党政、金融、电信、交通等行业领域；从技术层面，国产数据库技术也处于加速提升的关键阶段，各方面能力突飞猛进，在与国外高端数据库技术的抗衡中逐渐不落下风。金融业是数据密集型行业，移动互联网和电子支付的蓬勃发展对金融系统能力带来全新的挑战。比如金融行业的数据量急剧增长，对数据存储和管理提出了更高要求，同时面临高并发业务和大用户量带来的系统压力，这就要求移动应用响应速度更快；目前我国绝大部分金融核心运行在大型机系统上，运行速度尚能满足，但安全风险逐渐上升。分布式数据库在金融领域的应用能够极大的提升行业的安全与效率，同样，金融产品的日新月异也对分布式数据库技术的成熟与稳定有着极高的要求。除金融外，电信行业也是一个典型的大数据行业，数据是其重要的生产要素。随着5G的发展与普及，电信运营商需要处理的数据业务呈指数级增长。在助力各行各业数字化的进程中，如何利用好数据、技术等资源，释放更强大的生产力，实现对其他行业的快速支撑，是对电信行业的考验，也是对数据库技术的创新与突破的考验。（三）市场格局我国分布式数据库自2011年陆续起步，经过10年的发展，国产分布式数据库百花齐放，比如技术路线为分布式中间件+单机数据库的有TDSQL、GoldenDB、PolarDB-X等；技术路线是通过构建非对称计算节点与分布式存储实现扩展的有GaussDB(forMySQL)、TDSQL-C、SequoiaDB等；技术路线为原生分布式数据库的有OceanBase、TiDB、ZNBase等。以下整理了部分国内分布式数据库的典型企业及其产品。第一条技术路线：分布式中间件+单机数据库第二类技术路线：非对称计算节点+分布式存储第三条技术路线：原生分布式数据库三、分布式数据库发展面临的机遇和挑战（一）软硬件协同为分布式数据库的设计提供新思路硬件和软件是信息系统的核心组件，两者之间相辅相成，互相制约、互相促进，所以新型硬件的发展为分布式数据库的发展带来新的挑战，软硬件协同设计为分布式数据库架构提供更多的想象空间。比如：由于市场竞争带来的性能效率问题，多核CPU技术走向成熟，但实际应用中CPU核数的简单叠加并不能实现数据库处理能力的无限扩张，核数增加带来的性能增益会出现拐点和瓶颈，所以如何进行多核CPU调度优化为分布式数据库的架构设计提出新的难题。另一方面，由于非易失内存具有掉电不易失、高速读写负载等优点，那么“把数据存储在内存中”便为数据库设计提供了更多的空间，但随着大容量内存和高速硬盘的普及，如何搭配新存储介质设计新的分布式数据库架构也有待探索。（二）新技术发展为分布式数据库的架构带来新挑战随着大数据、人工智能、云计算等数字技术蓬勃发展，传统数据库产品与新兴技术的紧密融合促使数据形态发生的前提下，还有许多待探索的问题。一是分布式事务的一致性保证。对于单机较容易实现的ACID，分布式环境中出现了更多的难题。分布式数据库将需要处理的事务进行拆分，再部署到不同的服务器上进行处理，理想状况下，整个过程需要全局一致性协议的保护，而分库分表两阶段的方式在一些意外情况下容易出现问题。二是架构的创新。当前各厂商在进行分布式改造时，分布式数据库的架构要么是对中间件负担过重，可扩展性较差，要么是在多并发和低延时上还存在升级改造的空间，因此分布式数据库的架构需要再创新。三是数据分片的智能化。分布式通过分库分表进行数据拆分，从而各表的数据量保持在阈值以下，从而应对高并发和海量数据，但如何高效的、高质量的进行分片，还需再探索。四是企业级能力的提升。传统的数据库产品能够为用户提供很多企业级的服务，但分布式数据库的企业级能力还有众多挑战，比如：分库分表后会影响原有集中式数据库的功能，如存储过程的调用等，因此，分布式数据库自身的企业级能力还需进一步加强。（三）多租户管理为分布式数据库的运维提供新方法从管理难度的角度，相较于传统集中式数据库，分布式数据库的前后端工具使用均体现出差异，分布式数据库对运维人员的工作增加了许多新要求。比如：基于分布式数据库分片特性，需要更准确地管理不同节点不同类型的数据表；基于分布式数据库多节点特性，运维节点的数量也大幅增长；基于分布式数据库架构特性，运维过程中更加需要注意节点故障中留存的数据不一致问题。这就需要数据库厂商提供全生命周期的运维管理工具，覆盖迁移、开发、运维全流程。从管理资源角度，多租户架构中一个集群中可以同时运行多个数据库租户，每个租户单独配置数据副本数量、副本类型、存储位置及计算资源等，租户之间的数据和资源互相隔离。多租户架构具备在现有服务器资源下的弹性，可以自动在不同业务之间灵活分割资源、不同时间段之间灵活调整资源，进而提升运维效率。从管理数量的角度，用户的业务系统种类不断增加，分布式数据库的实例数量也不断增加，运维管理变得更困难。另外，用户既存的大量应用系统相互隔离、分别建设，导致硬件资源利用率低，通过多租户管理等解决方案，将多个传统数据库实例并入一套分布式数据库集群，能够有效提升资源利用效率，结合方便易用的管理工具，从而为分布式数据库的运维提供新方法。有可能实现一个企业一个数据库解决所有应用的目标，最大限度地减少企业开发和运维的投入，专注于业务发展，实现降本增效。（四）数据迁移对分布式数据库的兼容性提出新目标大部分行业经过企业信息化的长期积累与革新，在企业内部积累了大量的业务系统。传统的企业级数据库产品提供了强大的能力，协助开发者快速便捷地构建应用程序，但同时也导致应用设计过度依赖数据库功能。适配新的数据库产品必须对应用代码进行大量修改，比如：当一款经过长期迭代发展的业务系统需要进行数据迁移时，由于源数据库与目标数据库在底层架构、实现逻辑上存在差异，在进行数据迁移过程中，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面、细致的改造。这就要求分布式数据库对原有数据库都能够很好的支持，降低迁移的代码改造成本。目前大多数分布式数据库还不完全具备主流数据库生态的兼容能力，兼容的种类还不够丰富，兼容度还有待提高。个别技术路线还不能做到数据库架构对应用系统的完全透明，需要单独对数据库架构做分布式改造。另一方面，将数据从传统集中式数据库迁移至分布式数据库是一项复杂且庞大的工程。企业对于能否在不影响业务的条件下，实现安全的无损迁移，是尤为重要的。迁移前对兼容度和性能进行评估和模拟测试，在迁移过程中，支持在较大数据量的背景下快速、准确完成迁移，并且不影响线上生产环境应用正常运行。完成之后还需要进行多轮全量数据校验和业务测试，以保证迁移正确性。但是目前大多数分布式数据库还无法提供迁移流程的全生命周期管理，流程缺失，或者准确性不足。值得一提的是，高度的商业数据库兼容能力意味着大量的设计和研发工作，涉及产品整体架构的多个方面，十分考验厂商对代码的理解和掌控能力。完全自主研发的产品在这方面具备先天的优势，未来无论在兼容性适配还是产品能力的研发上都更具潜力。（五）安全合规对分布式数据库的安全性提出新要求当前信息安全已经上升到国家战略高度，诸多行业监管机构和政府部门对数据存储和使用都有明确的安全合规性要求，而数据库系统对维持企业核心数据的安全性和业务的稳定性具有重要作用，任何数据的丢失和长时间的服务中断都将给企业造成无法挽回的损失。另一方面，随着“互联网新技术蓬勃发展，企业越来越重视数据库的可用性、可扩展性、稳定性以及安全性。由于分布式数据库天然对数据有频繁调度，不论是地理位置方面还是节点方面，都增加了传输过程的风险性。尽管分布式数据库会设计一些安全措施，但企业仍会持审慎的态度，所以如何有效预防分布式数据库的数据泄露，保证分布式数据库满足安全合规的约束，对分布式数据库的发展提出了新的要求。（六）数据增长对分布式数据库的存储技术带来新挑战在当今的数字化时代，随着业务的迅速发展，每天产生 的数据量惊人，数据库存储的成本将会越来越大。通常的做 法是，对历史数据做归档，即将长期不使用的数据迁移至以 文件形式存储的廉价存储设备上，然而在部分核心业务的应用场景下，会存在典型的如针对几个月甚至几年前的“旧”数据依旧存在实时的、低频的查询甚至更新需求。如果这时 从历史备份中还原后查询，那么查询时间将会是以天为单位。如果将这些低频但实时的查询需求的历史数据与近期活跃存储在同一套分布式数据库集群下，同样会带来一系列挑战，•存储成本巨大，进而导致成本远大于收益，比如钉钉聊天信息数据量在高度压缩后接近50PB，很难想象这些数据不做压缩会带来多大的资金开销。•性能挑战巨大，随着数据量越来越大，即使针对数据做了分布式存储，单实例容量超过大概5T以后性能也会急剧下滑，进而影响到近期活跃数据的查询性能，拖垮整个集群。•运维难度巨大，比如针对海量数据下发一个表数据结构变更操作，很难想象全部完成需要多长时间。正是基于上述情况，数据增长对分布式数据库的存储技术带来了诸多新挑战。鉴于存储成本是考核数据库的关键指标之一，分布式数据库需要具备数据压缩能力、HTAP数据混合处理的能力等，以解决成本可控、统一查询入口、改造成本低廉等问题。四、分布式数据的发展趋势（一）分布式数据库走向原生设计随着数据处理规模指数级增长，众多系统面临着性能和成本的双重压力。为应对新的业务需要，数据库领域急需革命性产品开启未来。分布式数据库的核心理念是让多台服务器协同工作，完成单台服务器无法处理的任务，尤其是高并发或者大数据量的任务。而原生分布式高可用设计能够在普通服务器上实现无限水平扩展，通过添加低成本服务器即可扩展算力，提升数据库集群的整体性能。所有节点均支持读写，对外提供统一的数据库服务，支持全局索引、全局一致性事务。特别是对客户来说，用法与传统集中式数据库没有区别，从而省去了定制改造的步骤，减少大量人工成本。除此之外，在高可用方面，容灾能力是关键业务系统的重要衡量指标。原生分布式在设计之初就假定硬件是不可靠的，它可以支持多个数据副本分散存储在不同地域，实现跨机架、跨数据中心、跨地域的容灾部署，能够最大程度提高业务系统的容灾能力。在强一致事务的保护下，变更操作在多个地域保证成功提交，因此当灾难发生时，数据不会丢失，达到高级别的容灾标准。原生分布式架构是一个全新的设计，具备集群的扩展和收缩对应用透明，并可以按需扩展，没有数量和规模限制；原生的多副本机制支持跨地域的访问和容灾；多活架构，硬件利用率高等优势。可以预见的是，未来更多的产品会走向原生分布式的技术路线，原生分布式数据库也将迎来更好的发展机遇。移应用还需要在复杂的业务逻辑中梳理Oracle某原生分布式数据库基于Paxos协议和分区等技术整合多套原先的分散（二）分布式数据库架构的设计走向一体化目前国内数据库主要分为存量替换和增量市场两个部分。其中，增量市场主要以开源语法兼容为主，绝大部分业务逻辑在应用中实现，对数据库能力要求相对较低，很多开源产品也能满足。而对厂商来说，增量市场研发投入相对较少，因此大部分新兴分布式数据库厂商都在追逐这个市场。而存量替换则是多数国内企业真正遇到的难题，绝大部分企业的核心业务系统运行在功能强大的集中式商业数据库上，目前面临着原有数据库系统无法升级的困境，存在License过期的风险，而业务系统重构又存在成本高、风险大的问题。商业数据库功能灵活、语法支持多等对分布式数据库的兼容能力设计提出极大的挑战。厂商要用一体化设计的思路，将传统商业数据库的强大的单机能力与分布式融合，将多种负载能力在一套数据库上融合，甚至将多种兼容能力体现在同一套数据库中，这些是国内各重点行业的企业迫切需要的，能够为企业节省大量的迁移适配成本。此外，未来分布式数据库应提供数据迁移过程的全生命周期管理，在管控界面上完成数据迁移的创建、配置和监控，交互简便。同时提供多种方式的数据校检和保护，全面高效的保证数据正确性，展示差异数据，提供快速修复能力。因此，未来分布式数据库产品将具备全方位、高标准、高可靠性的平滑迁移能力。（三）分布式数据库的能力将向混合负载发展企业级应用的业务场景通常可以分为联机交易和实时分析两种，通常称为OLTP和OLAP的业务应用，由于是不同的应用场景，大型企业往往会选择多款数据库产品分别支持。这种组合式的解决方案要求数据在不同产品间进行流转，数据的同步过程就带来了时间延迟和数据不一致的风险，而且还会产生冗余数据，成本开销被迫提高，这在一定程度上限制了企业的发展。HTAP（混合事务/分析处理），是近年来提出的一种新兴的应用框架，旨在打破事务处理和分析之间“壁垒”。未来分布式数据库应具备混合负载能力，即在支持高并发、事务性请求的同时，也对分析型的复杂查询提混合负载管理，提供高性能并行执行计算，充分释放资源，进一步提升系统稳定性。并且可以灵活配置两种负载的资源占比，使得在线交易和分析互不影响，一站式地解决企业级应用的各种需求，从而大幅度降低成本，同时提高了企业决策的效率。混合型事务和分析（HTAP）能力能够帮助企业提高诸多特定场景的分析决策的实时性，比如：金融防欺诈、证券交易决策、信用风险评级等。一个对数据多种查询和计算的HTAP系统于用户而言更加友好，性价比更高，省去了数据抽取转化加载的过程并保证了查询结果的实时性，将成为更多用户的选择。（四）分布式数据库的场景将向云化发展全球知名咨询公司Gartner指出，“到2022年，75%的数据库将被部署或迁移到云平台，只有5%的数据库会考虑本地部署。”云化无疑代表了未来，当前，云已经成为中小型企业和互联网公司进行数字化转型的首选IT架构，在传统行业，云的使用度也在逐步攀升。在此趋势下，数据库也加速了与云环境融合。分布式数据库可以将传统部署和公有云资源有机结合，有效解决私有部署灵活度低，成本过高的问题。多云支持具备快速部署、快速销毁、前期投入低等特点。利用公有云资源能够低成本实现容灾和算力扩展。另外，部署灵活特性意味着不被特定硬件和服务绑定，能够做到机房部署，任意公有云部署，甚至集群内跨多基础设施的混合云，多云部署。因此，在数据库产品设计层面要充分适配云环境、兼容更多云技术，从而添加更多资源管控、灵活购买、多部署形态等云化方面的能力。面对未来越来越多的用户选择业务上云，企业如何在云原生架构下使用数据库以及提升自己跨云数据管理的能力，就成为必须要思考的问题。在“互联网+”的大背景下，保险公司的传统业务面临向互联网化转型的（五）分布式数据库的高可用能力不断在提升提高分布式数据库的可用性包括了容灾能力建设及可靠性建设。在容灾方面，传统的高可用容灾方案依赖操作系统、存储、数据库等多组件整合分级实现，与业务自身应用配合度低，容灾切换要求高、难度大，风险难以估计，亟需变革升级。在可靠性方面，由于各行业迅猛发展和信息量爆发式增长的现状对数据库的高可用能力要求更高，7×24小时的服务不中断和数据零丢失往往超出了传统数据库可以式数据库应采取更好的方案来提升其高可用能力。对公理财系统是银行重要业务系统之一，支撑着企业客户万亿级别的资+主备模式提升高可用水平，为业务提供坚实的连续性保障，同时保证了系统（六）分布式数据库对数据一致性的支持将日臻完善研究表明，在可靠数据库管理系统中，事务应该具有四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。以往在处理单一事务时，事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内，操作多条数据要么都成功，要么都失败。这样在一个系统内部，可以使用数据库事务来保证数据一致性。但是在微服务日益广泛的今天，一项操作会涉及到跨多个系统、多个数据库的时候，用单一的数据库事务就没办法解决了。并且，数据一致性不仅指在事务发生时的数据一致性，还需要考虑到主备副本之间、集群之间的数据一致性，以及是否有类似区块链似的校验，具备防篡改的能力和应对磁盘MySQL还是其他大多数数据库都没有校验主备副本之间的数据一致性。传统数据库技术面临巨大挑战，无法有效保障数据一致性。因而，在数据服务场景越发多样化的趋势下，对分布式数据库所具备的数据一致性级别要求将会越来越高。当前支持跨区域的数据一致性只是基本，随着微服务的广泛应用，还需要分布式数据库能够支持跨集群、跨表分区、跨数据块（七）分布式数据库的生态建设亟需推动数据库作为基础软件，需要与整个上下游软硬件厂商适配，需要很好的产业建设和人才培养，才能为用户提供更完整、更便利的服务。分布式数据库作为数据库产业的下一步发展趋势，要积极推动生态建设，与国产芯片厂商、硬件厂商、操作系统厂商、中间件厂商等相互认证，与上游ISV共建行业解决方案，为用户提供一整套的产品服务体系。先行的分布式数据库厂商要积极参与国家行业标准制定，推动整个行业发展。另一方面，要积极参与制定人才培养体系，与高校深入合作，为国家培养更多的基础软件人才，助力行业基业长青。而分布式数据库生态建设的核心，便是开源的思想。开源是做基础软件的必经之路，也是社会组织分工的一种新形式和新趋势，开源社区本身就是基础软件商业化当中重要的一环。分布式数据库之所以需要开源，是因为需要更多人去理解和使用，使用和为其贡献代码的人越多，才能越有助于构建出一个完整和健康的生态。因此，开源生态建设既是企业商业布局的利器，也是促进技术发展和推广的重要手段。当更多的分布式数据库厂商通过开源方式将技术共享给开发者、社区、合作伙伴进而推进共建生态环境时，分布式数据库将会步入快速高品质迭代的大道，提升产品质量，扩大品牌力，吸引更多、更广的用户群体，为分布式数据库的推广与发展，起到跨越式的推动作用。（八）分布式数据库需要支持异构芯片的混合部署异构计算时代已经到来。所谓异构，即将CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等不同制程架构、不同指令集、不同功能的计算单元，组合起来形成一个混合的计算系统。所谓异构芯片的混合部署，就是在允许异构内核以分离模式运行的同时，集成内核的共享集群逻辑以锁定模式运行。这就在不同的层级上既提供了锁定模式的安全机制，又提供了分离模式的性能。而在关键行业及软件领域，数据库还需要提供对异构芯片的支持，从而提升数字化解决方案的严谨性，降低应用风险，分布式数据库也不例外。而对于企业，从成本角度上看，如A芯片涨价，企业可选择采购B芯片，提升采购自由度的同时，可降低芯片成本；从安全层面上看，如果A芯片爆出安全漏洞，企业可随时替换B芯片，尤其在核心系统，可以选择安全性更高的芯片，从而保障业务的连续性。（九）分布式数据库应支持数据透明加密正式施行之后，监管部门已在金融等行业中推广数据加密，要求敏感数据采用加密的方式进行存储。而数据库、存储产品等作为数据的承载媒介，有义务为此提供坚实的数据安全目前，敏感数据加密业界普遍的做法是通过代码直接调用加密机进行加密，这在实际的应用中带来了负担，因为每次应用代码的迭代都要考虑是否完成了对敏感数据的加密。同时，应用开发人员需要与安全、审计人员协作完成这块工作，一旦出现遗漏，就易造成信息的泄露。因而在分布式数据库的发展中，亟需实现更加简易的数据加密机制，而数据透明加密的出现不失为一种有益思路。其通过数据库层配置即可完成，开发人员无需修改代码，因而能够使应用完全无感。目前，数据透明加密的实现在透明传输加密及透明存储加密两个层面都取得了突破。具体而言，透明传输加密使得即使网络包被拷贝走以后，网络包中传输的数据也无法解密，其需要实现SQL代理到数据库服务器之间的通信加密。而透明存储加密使得即使数据库的文件被拷贝拿走，也无法解密其中的数据。透明存储加密采用两级密钥管理，第一级密钥为根密钥，在国家认证的加密机里，而第二级密钥即数据密钥的密文需在分布式数据库的内部表里管理。五、分布式数据库的发展建议（一）补短板，聚集技术研发力量，推动标准体系建设我国分布式数据库起步较晚，且数据库的技术壁垒高，长期以来一直面临着紧张的外部压力。在核心技术研发上，强强联合比单打独斗效果要好，要充分调动产学研用多方力量，协同攻关，解决技术瓶颈问题，持续加强关键核心技术突破，不断完善分布式数据库产品在高性能、高可靠、高安全、海量数据支撑等方面的核心技术研发，集聚资源力量协同攻坚。另一方面，随着商业模式向云化、微服务等方向发展，分布式数据库产品需要结合商业模式的转变，注重技术攻关与商用模式创新有机结合，完成技术攻关与融合创新的更新迭代。由此来建立面向我国分布式数据库自主技术路线的标准体系，从关键技术、技术迁移、适配兼容、行业应用等多维度建立标准规范，实现行业规则统一、互联互通、高效发展，探索出特色发展路径，抓住机遇尽早实现分布式数据库领域的换道超车。（二）锻长板，依托应用丰富生态，打造自主技术体系对于数据库厂商来说，做好产品是硬道理。好的产品是“用出来”的，要经历足够的应用实践，由用户推动成熟，在应用中解决层出不穷的问题，才能让产品更健壮，所以行业应用是推动数据库发展的关键要素，用户和厂商需共同为数据库产业良性发展而努力。当前，我国正在构建以内循环为主，国内国际双循环相互促进的新格局。我们应当抓住这次以外力促进提升内功的机会，转