大家期待已久的 GOTC 2023 召開在即，組委會廣邀各個論壇嘉賓講師暢談開源與各技術領域的發展趨勢，讓小伙伴們先睹為快。本期出場嘉賓來自 “數據與數據庫技術” 分論壇：

一：過去一年/幾年，開源與數據庫技術領域發生了哪些重大變化？

高新剛：

數據庫領域的開源技術有以下幾個重大變化：

從用戶角度看，有更多的開源數據庫被應用到企業業務中去，尤其是國產開源數據庫社區生態日益繁榮。

從發展趨勢看，隨著云計算的興起，云原生數據庫和云服務數據庫成為企業 IT 發展的選擇方案。

從周邊生態看，數據庫一站式、平臺化、智能化的管理平臺和工具日益完善，成為數據庫不可分割的組成部分。

葉金榮：

云原生數據庫已經深入人心。

Serverless 數據庫也開始成為熱點。

最熱門的無疑是 ChatGPT 對各行各業的沖擊，數據庫也不例外，利用 ChatGPT 已經能幫助 dba 完成一些安裝部署文檔的編寫整理，也能幫助 dba 完成部分 SQL 優化分析建議，以及一些疑難問題的排查分析，至少能提供思路，還是需要有一定經驗的 dba 對 ChatGPT 提供的答案進行二次判斷和分析的；雖然不至于說直接消滅 dba 崗位，但未來對 dba 的要求也更高了。

隨著國際形勢的變化，國產開源基礎軟件也越來越受關注了。

于巍：

數據庫上云遷移加速，相較傳統部署的數據庫而言，云數據庫通過存儲計算分離，實現資源池化和彈性，具備高擴展性、高可用性、低成本等優勢。

近年來，云數據庫在存算分離架構基礎上，引入 Serverless 技術，具備智能彈性擴容能力，能夠隨著用戶業務的請求數的增加和減少，自動 “膨脹” 和 “縮小”，實現資源的智能 “吞吐”。

智能彈性技術的引入，為用戶帶來更經濟的計費模式和更無感的擴容體驗，成為云數據庫技術新趨勢。

資源池化方面，隨著 RDMA 高速網絡和新型內存技術普及，在同一數據中心內，計算、內存和存儲資源的三層解耦逐漸從理論走向實際，成為云原生數據庫資源使用的新趨勢。

二：預測數據庫領域將會有什么樣的發展趨勢？

高新剛：

數據庫技術領域的發展趨勢有以下幾點：

云原生數據庫和云服務數據庫可以更好地滿足云計算環境下的需求，比如高可用性、彈性伸縮、自動化管理等。

分布式數據庫可以可以滿足數據高速增長、訪問高頻并發、低時延響應等要求。

人工智能技術將影響數據庫內核及周邊生態產品的發展，將會更加注重通過指標的分析和挖掘來輔助數據庫平穩高效的運行。

葉金榮：

關鍵詞：XC、國產替代、自主可控。

集中式 vs 分布式怎么選。

AI 對數據庫技術，尤其是對運維 DBA 的沖擊。

MySQL 數據庫未來怎么發展，也是有點迷茫的，大概率是要跟隨 Oracle 的腳步。

于巍：

阿里云預測數據庫將整體向 “四化” 方向發展：云原生化 (資源解耦、Serverless 化)、平臺化 (基于云構建數據平臺能力、OpenAPI 標準化）、一體化（離在線一體化、集中分布式一體化、多模處理一體化、 多引擎融合化)、智能化 (AI for DB 簡化運維、In-DB ML 挖掘數據價值)。隨著數據庫向云原生一站式數據管理與服務縱深發展，阿里云數據庫將向下延伸，做深基礎，與自研 CPU、CIPU、飛天操作系統等軟硬件進行融合創新，通過深耕核心技術，持續釋放云計算的資源池化潛力，全面實現 Serverless 化，讓客戶享受到更多云原生技術紅利。

三：開源或數據庫領域當前亟待解決的問題是什么？whatever.

高新剛：

數據庫開源與技術領域當前亟待解決的問題有以下幾個方面：

數據安全性問題雖然業內關注熱度很高，但實際應用落地效果丞待完善。

數據庫云原生化與傳統數據庫本地化之間的差異巨大，影響原本完善的數據庫周邊生態工具也要隨之適配變遷。

數據庫開源社區的活躍度較高，但研發能力和產品質量需要進一步提升。

葉金榮：

國內幾個數據庫廠商能否聯合起來，一起發展某個或某幾個技術路線，如 MySQL、PG 等，也是為了避免惡性競爭，促進良性共同發展。

如何才能促進開源生態的發展，讓更多的人投入到開源貢獻中，或者說有更好的開源心態。

于巍：

開源軟件存在可持續性發展問題，經常受資金影響，無法持續維護。開源軟件存在知識產權風險，近年有成熟的開源產品，將寬松的 BSD 開源協議更改為 GPL 協議，存在開源引用和使用風險，需要用戶更多重視和了解開源軟件的知識產權相關法律法規等。

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審核編輯黃宇