技術(shù)的終極善意：抹平集中式和分布式邊界

在中國數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)，比“替代”更難的是選擇。

如今，數(shù)據(jù)庫已成為AI時(shí)代名副其實(shí)的數(shù)據(jù)底座，但國內(nèi)企業(yè)技術(shù)決策者們卻陷入一種前所未有的“選擇焦慮”：數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)品牌林立，技術(shù)架構(gòu)同質(zhì)化嚴(yán)重，上百款數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品更是目不暇接，以至于技術(shù)決策者們紛紛發(fā)出感嘆：“為什么數(shù)據(jù)庫選型這么難？”

毫無疑問，“選擇困境”的背后是一個(gè)更深層的問題：即隨著中國千行百業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的全面深入，數(shù)據(jù)庫如何支撐起企業(yè)近、中和長期的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略需求？

對(duì)此，平凱星辰帶來它的答案。在發(fā)布平凱數(shù)據(jù)庫（TiDB企業(yè)版）兩年多后，平凱數(shù)據(jù)庫（TiDB企業(yè)版）發(fā)布了全新形態(tài)：基于同一套內(nèi)核衍生的三種部署模式，以打破數(shù)據(jù)庫選型“水平擴(kuò)展、業(yè)務(wù)透明、極致性能”不可兼得的“不可能三角”，適配企業(yè)不同場(chǎng)景、不同戰(zhàn)略階段的數(shù)據(jù)需求。

選型“不可能三角”能否打破？

數(shù)據(jù)庫使用周期通常達(dá)到8-10年。選對(duì)了，則企業(yè)數(shù)智化戰(zhàn)略能夠順利落地；選錯(cuò)了，可能面臨的就是一場(chǎng)漫長的技術(shù)噩夢(mèng)。

對(duì)于中國用戶而言，數(shù)據(jù)庫選型更處于一個(gè)多重困難的交匯點(diǎn)：

1

近期之難在于“負(fù)重爬坡”：

存量數(shù)據(jù)與應(yīng)用的遷移，猶如上升飛行的飛機(jī)在空中更換引擎，既需要體驗(yàn)平滑和業(yè)務(wù)連續(xù)，又能確保風(fēng)險(xiǎn)盡可能低；。

2

中期之惑在于“場(chǎng)景爆炸”：

多元化的數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景帶來需求的復(fù)雜化、散亂化；

3

遠(yuǎn)期之憂在于“范式顛覆”：

AI大模型、Agent的興起，正在徹底改變數(shù)據(jù)交互、使用的基本邏輯與方式，數(shù)據(jù)庫需要支撐起未來“范式顛覆”帶來的變化。

在平凱星辰研發(fā)副總裁姚維看來，本質(zhì)上，數(shù)據(jù)庫的選型長期存在著“水平擴(kuò)展、業(yè)務(wù)透明、極致性能”的“不可能三角”，企業(yè)一直面臨“魚與熊掌不可同時(shí)兼得”的狀況。

例如，集中式數(shù)據(jù)庫具備極致的性能和業(yè)務(wù)透明，但在擴(kuò)展性方面也存在瓶頸，無法水平擴(kuò)展容量、性能等；同樣，分庫分表的分布式數(shù)據(jù)庫具備極佳的擴(kuò)展性和性能，卻也犧牲了業(yè)務(wù)透明性，且運(yùn)維困難；云原生分布式數(shù)據(jù)庫解決了水平拓展和業(yè)務(wù)透明，但在極致性能方面又遇到瓶頸，主要是延遲方面難以滿足某些極低延遲要求的業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求。

更加關(guān)鍵的是，這種“不可能三角”極易讓企業(yè)往往為了滿足不同階段、不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景，而引入多套不同技術(shù)架構(gòu)、不同品牌的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，后續(xù)直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)孤島、運(yùn)維復(fù)雜飆升、成本過于高昂等一系列問題。

那么，如何打破數(shù)據(jù)庫選項(xiàng)的“不可能三角”？平凱數(shù)據(jù)庫帶來了它的答案。

三把鑰匙帶來答案

在數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)堆棧日益龐雜的今天，平凱數(shù)據(jù)庫的解決方案解決思路是“為用戶做減法”，不額外增加產(chǎn)品，收斂選擇路徑，“敏捷模式、標(biāo)準(zhǔn)模式、聚能模式”三種部署模式，滿足企業(yè)不同場(chǎng)景、不同階段的需求，從而解決數(shù)據(jù)庫選型的難題。

三種部署模式猶如三把鑰匙，破解“水平擴(kuò)展、業(yè)務(wù)透明、極致性能”的“不可能三角”。姚維直言，三種模式基于同一個(gè)原生分布式內(nèi)核，并非三個(gè)獨(dú)立的產(chǎn)品，而是通過調(diào)整計(jì)算與數(shù)據(jù)的“親和度”，衍生出三種部署形態(tài)，用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)階段無縫切換，無需遷移數(shù)據(jù)。

以聚能模式為例，其專為對(duì)延遲極度敏感的場(chǎng)景打造。通過內(nèi)存直連與親和性調(diào)度等技術(shù)創(chuàng)新，將延遲降低至原來的 1/4，吞吐提升 2-3 倍，讓客戶無需犧牲分布式彈性即可享受單機(jī)般的極致性能。

“分布式架構(gòu)通常是將計(jì)算與存儲(chǔ)分離，做數(shù)據(jù)切片，盡量追求業(yè)務(wù)透明和數(shù)據(jù)分布均勻，這種方式的代價(jià)是數(shù)據(jù)散，在某些需要跨節(jié)點(diǎn)處理數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，計(jì)算與存儲(chǔ)都需要訪問網(wǎng)絡(luò)，容易帶來延遲上升。”姚維補(bǔ)充道，“聚能模式的思路是將計(jì)算與存儲(chǔ)融合，減少跨網(wǎng)絡(luò)訪問內(nèi)存數(shù)據(jù)；同時(shí)，將關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)增加數(shù)據(jù)組調(diào)度策略，把它們調(diào)度在同一臺(tái)節(jié)點(diǎn)內(nèi)，類似一臺(tái)單機(jī)數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)極低延遲的極致性能。”

同樣，標(biāo)準(zhǔn)模式則是延續(xù)經(jīng)典的存算分離模式，在水平擴(kuò)展與業(yè)務(wù)透明性上保持業(yè)界標(biāo)桿水準(zhǔn)，完美適配數(shù)據(jù)量快速增長的成長型與核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景 。

而敏捷模式則專為 TB 級(jí)以下數(shù)據(jù)量及創(chuàng)新業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)。該模式僅需 1-3 個(gè)節(jié)點(diǎn)即可起步，讀寫性能大幅優(yōu)于 MySQL，壓縮率提升 3 倍以上，并提供優(yōu)于單機(jī)主從架構(gòu)的高可用能力，原生擁有金融級(jí) RPO=0 的強(qiáng)一致高可用，極大降低了客戶的試錯(cuò)成本與使用門檻 。

正所謂好的架構(gòu)與技術(shù)，往往讓使用者們無感，只需聚焦在業(yè)務(wù)創(chuàng)新之中。本質(zhì)上，為了“為用戶做減法”，平凱數(shù)據(jù)庫在“給自己做加法”，通過底層內(nèi)核層面的技術(shù)創(chuàng)新，通過計(jì)算與存儲(chǔ)的聚合與解耦、以及數(shù)據(jù)組調(diào)度機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分布的自適應(yīng)，從而完成數(shù)據(jù)庫在不同形態(tài)之間的靈活切換。

“數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的關(guān)鍵不應(yīng)該預(yù)設(shè)為某種‘最優(yōu)形態(tài)’，而需要具備順應(yīng)業(yè)務(wù)變化的動(dòng)態(tài)調(diào)整力。”姚維強(qiáng)調(diào)，“三種模式徹底打通了業(yè)務(wù)發(fā)展的全生命周期，企業(yè)無需在早期即押注重金，而是做到‘隨需而變’。”

這一創(chuàng)新在底層邏輯上抹平了“集中式”和“分布式”的界限，打破了傳統(tǒng)意義上數(shù)據(jù)庫分類的壁壘，一直以來，從產(chǎn)業(yè)視角看，“集中式”和“分布式”被解讀為技術(shù)路線之爭(zhēng)；但站在用戶視角，面臨的真實(shí)困境是“全場(chǎng)景覆蓋的不可能三角” ，他們關(guān)心的問題其實(shí)非常樸素：這個(gè)場(chǎng)景下，誰能把問題解決得最好？

有了一套內(nèi)核三種模式以后，客戶可以不再受困于“集中式”還是“分布式”，只需關(guān)注當(dāng)下的適配性，而將未來的不確定性交給模式切換來解決，以最小的代價(jià)應(yīng)對(duì)最大的變化。三種模式的本質(zhì)是將選擇權(quán)交回用戶手中。

內(nèi)核持續(xù)進(jìn)化，迎接AI長遠(yuǎn)挑戰(zhàn)

信通院《數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告（2025年）》指出，AI技術(shù)的快速發(fā)展，正驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)不斷演進(jìn)，數(shù)據(jù)庫技術(shù)已邁入AI原生時(shí)代。

無疑，從長遠(yuǎn)看，AI給數(shù)據(jù)庫帶來的顛覆性挑戰(zhàn)不容小覷。一方面，AI爆發(fā)，帶來愈發(fā)豐富的事務(wù)型、分析型、向量等多種數(shù)據(jù)類型，需要數(shù)據(jù)庫能夠更好和更快的處理；另一方面，Agent的爆發(fā)和應(yīng)用，不僅帶來數(shù)據(jù)庫使用邏輯的改變，更可能帶來脈沖式的數(shù)據(jù)流量沖擊，甚至?xí)?dǎo)致海量碎片化實(shí)例存在于數(shù)據(jù)庫環(huán)境之中。

這些顛覆性的變革正對(duì)于數(shù)據(jù)庫的彈性、隔離性與多模支持能力提出前所未有的高要求。因此，數(shù)據(jù)庫內(nèi)核走向進(jìn)化，不僅需要支撐起傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)處理需求，更能夠匹配未來AI技術(shù)應(yīng)用需求。

對(duì)此，平凱數(shù)據(jù)庫的解決思路是充分解耦。在新一代存算分離2.0內(nèi)核中，平凱數(shù)據(jù)庫著重聚焦兩項(xiàng)重要工作：其一，抽象物理存儲(chǔ)和IO接口標(biāo)準(zhǔn)化，解決數(shù)據(jù)庫與本地存儲(chǔ)緊耦合的問題，讓數(shù)據(jù)庫成為一個(gè)通用化的數(shù)據(jù)底座，確保各種數(shù)據(jù)服務(wù)體驗(yàn)的一致性；其二，解耦數(shù)據(jù)庫各個(gè)模塊，分析引擎、向量引擎和權(quán)威索引擎等通過可插拔的方式統(tǒng)一在抽象層之上。

“我們還需要對(duì)各個(gè)模塊進(jìn)一步拆分，以確保各種任務(wù)獨(dú)立分配資源和彼此之間零干擾。”姚維補(bǔ)充道。此外，平凱數(shù)據(jù)庫還針對(duì)AI生態(tài)做了大量工作，原生適配AI框架、AI SDK等。

事實(shí)上，平凱數(shù)據(jù)庫新一代存算分離2.0內(nèi)核的能力已經(jīng)在Manus、Dify等頭部熱門AI種子用戶的真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中得到驗(yàn)證。例如，Manus利用平凱數(shù)據(jù)庫新一代存算分離2.0內(nèi)核能力成功支撐起流量暴漲；Dify通過平凱數(shù)據(jù)庫新一代存算分離2.0內(nèi)核成功部署超過50萬個(gè)實(shí)例，且運(yùn)維復(fù)雜性和成本均大幅下降。

據(jù)悉，基于平凱數(shù)據(jù)庫新一代存算分離2.0內(nèi)核的首款產(chǎn)品是平凱數(shù)據(jù)庫云服務(wù)，將于今年上半年正式推出。平凱星辰表示，基于新一代內(nèi)核的三種模式也很快會(huì)推出，無論是私有化部署還是云端環(huán)境，均將保持一貫優(yōu)良的使用體驗(yàn)。

綜合觀察

信創(chuàng)的本質(zhì)不是替換，而是進(jìn)化。

《數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告（2025年）》預(yù)測(cè)，到2027年，中國數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)總規(guī)模達(dá)到837.42億元，市場(chǎng)年復(fù)合增長率（CAGR）為11.99%，數(shù)據(jù)庫品牌將進(jìn)一步收斂，市場(chǎng)加速進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段。過去兩年里，平凱數(shù)據(jù)庫首批通過分布式數(shù)據(jù)庫安全可靠評(píng)測(cè)，并在國內(nèi)服務(wù)超過 500 家大型企業(yè)，上線 3500 個(gè)關(guān)鍵系統(tǒng)和部署總節(jié)點(diǎn)數(shù)超過 28,000 個(gè)，覆蓋金融、運(yùn)營商、醫(yī)療等多個(gè)行業(yè)。

無疑，過去兩年，平凱星辰證明了其多年堅(jiān)持內(nèi)核架構(gòu)技術(shù)創(chuàng)新的巨大價(jià)值。面向未來，平凱星辰將繼續(xù)推動(dòng)“統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座”戰(zhàn)略，深耕數(shù)據(jù)庫內(nèi)核技術(shù)，與用戶共同進(jìn)化，讓數(shù)據(jù)庫技術(shù)不再是業(yè)務(wù)的枷鎖，而成為企業(yè)探索智能世界時(shí)最堅(jiān)實(shí)的基石。

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