作為基礎軟件“三駕馬車”之一的數據庫，其發展歷程可追溯到60年前：從上世紀50年代的層次數據庫、網狀數據庫，70年代的關系型數據庫，再到90年代的關系型數據庫、數據倉庫、PC單機數據庫和 2000 年的開源數據庫，Oracle等國際巨頭始終占領數據庫領域的壟斷地位。2010 年，伴隨云計算發展和云數據庫的崛起，以阿里云為代表的中國廠商在國際上嶄露頭角。

據 Gartner 發布的《2020 年度全球數據庫魔力象限報告》顯示，阿里云進入全球數據庫領導者象限，這是中國數據庫 40 年來首次進入全球頂級數據庫行列。

隨著云原生時代的來臨，阿里巴巴瞄準機遇，十多年前開始搶先布局云數據庫：

2009 年，率先提出升級傳統商業數據庫，用開源的 MySQL 替代 Oracle。
2010 年，基于 MySQL 著手打造開源數據庫 AliSQL，并對淘寶商品庫進行改造。
2013 年 7 月，淘寶最后一個 Oracle 數據庫下線。
2016 年，阿里巴巴開始自研首個分布式數據庫。
2017 年，推出國內首個云原生關系型數據庫 PolarDB，計算能力最高可擴展至 1000 核以上，性能比 MySQL 高 6 倍。
2019年6月， 阿里云進入全球云數據庫市場份額前三、亞太市場第一
2019 年 7月 ，云原生數據倉庫 AnalyticDB 登頂 TPC-DS，成全球最快實時數倉。
2020 年 8 月，阿里云數據庫市場份額躍居國內第一，首次超過傳統數據庫。
2020年11月， 阿里云首次進入Gartner全球數據庫領導者象限，這也是中國數據庫40年來首次邁入全球頂級數據庫行列

阿里云一直深耕云數據庫領域：在打造出云原生關系型數據庫 PolarDB、云原生分布式數據庫 PolarDB-X、云原生數據倉庫 AnalyticDB（ADB）、云原生多模數據庫Lindorm、企業級云數據庫服務RDS后，今年阿里云率先提出“云原生數據庫 2.0”理念，持續加碼云數據庫，推出一站式數據管理平臺 DMS。

緊接著，在 9 月 26 日的阿里云數據庫創新上云峰會暨第 3 屆數據庫性能挑戰賽決賽頒獎典禮上，阿里云又推出全新一站式敏捷數據倉庫解決方案，該方案結合一站式數據管理平臺 DMS 及云原生數據倉庫AnalyticDB，實現了庫倉一體的技術架構，提供在線數據實時入倉、T+1 周期性快照、按需建倉等能力，數據延時低至秒級，持續賦能業務在線化，令企業在線數據釋放最大價值。

打破數字化轉型陣痛，一站式在線管理平臺DMS釋放數據價值

當下，數據成為土地、勞動力、資本、資本家才能后的第五生產要素，在社會的重要性日益凸顯。然而在企業數據價值化的過程中，阿里云資深技術專家、數據庫產品事業部生態工具部負責人陳長城觀察到，開發者和企業遇到一些難題：

1、數據孤島，管理復雜度：數據庫種類繁多、最佳實踐各不相同。 設計開發及維護門檻高， 容易出現質量、性能及穩定性問題。
2、加工復雜，“讓數據用起來”成為難題：異構數據集成，數據加工架構復雜， 依賴專業的數據開發團隊，鏈路診斷、運維門檻極高。
3、數據治理缺乏，安全問題凸出：零安全管控的數據開發應用環境，難以滿足眾多安全合規訴求。

阿里云資深技術專家、數據庫產品事業部生態工具部負責人陳長城

對此，阿里云推出一站式數據管理平臺 DMS 對企業全數據資產統一進行管理。DMS 無縫聯動所有數據庫，實現統一數據資產、數據庫設計與開發、對數據集成與開發、存儲、傳輸、加工、計算、管理，覆蓋數據生產到應用的全生命周期。具備安全管理、容災多活、數據庫DevSecOps、T+1 實時歸檔、實時數倉構建、業務報表生產等業務應用，通過極致的數據傳輸與加工能力，打通 TP、AP、NoSQL 等數據庫，打破數據孤島讓數據可直接用于分析，真正實現庫倉一體和在離線一體化的處理和分析能力，為企業提供了低門檻的應用解決方案。

AnalyticDB，讓數據分析向云原生+數據庫大數據一體化加速演進

另外，隨著企業數字化程度加深，數據在生產和處理上已發生質變，呈現以下趨勢：一是數據規模呈爆炸性增長。據統計，2020 年全球數據規模達 40 ZB，預計 2025 年的數據規模是 2020 年的 4.3 倍，數據爆炸時代來臨。二是數據生產和處理實時化的需求加劇，預計到 2025 年，實時數據占比達 30%，這將給數據庫管理和計算帶來挑戰。三是數據生產和處理智能化需求。如今在海量數據中，非結構化數據占比達 80%，這將給傳統針對結構化數據的關系型數據庫帶來巨大挑戰，新一代非關系型數據庫智能、實時在線化的需求越來越迫切。四是數據加速上云，預計到 2025 年數據存儲云上規模達 49%。

阿里云研究員、數據庫產品事業部OLAP產品部負責人占超群

與此同時，企業在處理數據時正面臨數據一致性、分析實時性、系統復雜性、學習和運維成本增多等挑戰。

對此，阿里云推出云原生數據倉庫 AnalyticDB，幫助企業向云原生+數據庫大數據一體化演進。AnalyticDB 采用存儲計算分離+多副本架構，支持從 1 個節點到最大 5000 節點的實時按需彈性擴容，可實現 PB 級數據存儲、查詢秒級響應，使業務分析效率從天級提升到分鐘級乃至秒級。AnalyticDB 有效解決在離線任務的融合處理、結構化和非結構化異構數據融合分析，以及大規模系統管理成本指數級增長等問題。

2019 年，在數據庫與大數據權威評測機構 TPC 發布的面向復雜分析場景 TPC-DS 10TB 權威基準測試中，AnalyticDB 性能指標刷新世界紀錄，榮登榜單第一名，成為全球最快實時數倉 。在 2020 年天貓全球狂歡季中，AnalyticDB 支持了超過130個業務方，每秒實時寫入或更新高達 2.1 億，實時處理數據規模為 7.7 萬億，每秒交互式分析請求高達 17 萬，AnalyticDB 有效幫助雙11大量商家和用戶完成實時決策。

DMS+AnalyticDB 強強聯合，打造全新一站式敏捷數據倉庫解決方案

企業在打造數據倉庫時，傳統方式是基于T+1數據集成構建離線數倉，以支撐企業各項分析與服務。如此一來，不但會影響線上業務穩定性，難以支持企業的實時需求，且整個數據加工鏈路長，成本高，時間不可控，還有生產庫密碼泄露等安全隱患。

對此，結合上文提到的一站式數據管理平臺DMS及云原生數據倉庫AnalyticDB，阿里云推出一站式敏捷數據倉庫解決方案，來支持業務數據實時入倉+增刪改查、基于拉鏈表的T+1周期性快照等功能，充分滿足企業應用場景對生產數據進行實時分析的需求，如：促銷大屏、監控報表、精準營銷、交互式運營分析等。

據悉，阿里云一站式敏捷數據倉庫解決方案有如下4大核心優勢，有效幫助企業降本增效：

1、對業務側影響小，不會因為數據匯聚集中和實時加工影響業務側正常運行，CPU、內存占用低于5%；
2、事務順序和數據準確性有保障，且處理鏈路短，支持在線數據實時處理落倉，效率更高。數據傳輸效率100m/s，數據延時在10秒內；
3、支持復雜實時數據加工、計算邏輯；
4、低代碼操作，能夠大大降低實時數倉的構建難度，提升構建效率的同時，支撐企業數字化轉型過程中的各類實時場景。

目前，阿里云一站式敏捷數據倉庫解決方案已廣泛應用于金融、數字政府、零售、泛互聯網等行業，幫助企業建設數字化轉型的基礎底座。

結語

在不斷打磨技術、豐富云原生數據庫產品矩陣之余，阿里云還推出三大計劃，助力產業向云原生數據庫升級：2020年，阿里云發布“去 O 計劃”，宣布致力幫助1000家企業“去O”，完成10000 套傳統數據倉庫上云。2020 年 8 月，阿里云推出“升艙計劃”，助力金融、政務、電信等客戶將傳統數據倉庫全面升級至云原生數據倉庫，致力滿足企業對數倉產品實時化、彈性擴展、高性價比及安全可控的訴求。今年 5 月，阿里云宣布開源云原生數據庫能力，對外開放關系型數據庫 PolarDB for PostgreSQL 的源代碼，攜手廣大開發者共建云原生數據庫2.0生態。

阿里巴巴集團副總裁、阿里云數據庫產品事業部負責人李飛飛

最后，談及未來云原生數據庫發展的核心目標，阿里巴巴集團副總裁、阿里云數據庫產品事業部負責人李飛飛用了三個詞：Any data（鍵值、文檔、圖、時序、空天），Any Scale（存計分離、線性擴展、全球高可用），Any Workload（事務處理與分析混合負載）。具體涵蓋以下方向：

1、云原生+分布式
未來數據庫云原生+分布式一定是標配，用云原生的方式構建數據庫系統，資源池化，資源持有，分布式不是其中一個選項，而是必選項。

2、智能化
涵蓋 AI4DB 和 DB4AI，利用AI、機器學習的技術使能數據庫運維管控智能化，進行系統的監控、調度、參數調優和索引推薦等操作。

3、安全可信
隨著《數據安全法》的出臺，數據的安全可信已成為共識，我們需確保數據庫的處理全鏈路過程中具備加密、安全，可信的能力，這是重要的發展趨勢。

4、多模數據處理。面對物聯網、車聯網新場景產生的海量數據，如何對這些新場景打造的新型多模數據庫非常重要。

5、一站式數據處理平臺
企業可能采用多個數據處理引擎，但有了一站式數據處理平臺，用戶無需關心具體使用哪種類型的數據庫，一站式數據管理平臺可以讓數據無縫流轉，讓開發者更便捷地訪問和處理數據。

阿里云數據庫始終以市場為導向，以產品為核心，以技術為基礎。同時擁有龐大的客戶群體，歷經各行業實踐驗證，不斷地貼近客戶需求，深入理解他們的需求，這是技術演進最大的驅動力。

目前，阿里云服務十年以上的企業有近萬家，云數據庫產品和技術服務已廣泛應用于國稅總局、中國郵政、中國人壽、中國太保、中國南方航空、友邦保險等客戶，并全面部署在核心系統之中，助力全社會數字化轉型。

總結

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