本文内容根据 PingCAP 高级副总裁范若晗在 BDTC 2021 的主题演讲：“开源走向世界”整理而成，从协作方式和技术演进两个角度，分享了 “开源”和“全球化” 之间相互关联，密不可分的关系，分为上下两篇，[上篇介绍了开源如何构建全球化的舞台]()，本篇主题为：从数据库技术演进看开源力量

我们认为，数据技术演进的驱动力总结起来，主要包括三个方面：理论基础推动软件创新、基础设施保障软件能力的实现、业务需求真正打磨了技术的不断工程化、产品化，是产品真正的 “用武之地”。

数据库演进历史——基础理论驱动

按照时间和功能维度，我们将数据生态做了划分，大致包括 SQL 生态，大数据生态，NoSQL 生态，NewSQL 生态，以及 SQL 的云化生态。每个生态的演进，离不开基础理论的发展。
1970 年 IBM 的关系型数据库理论 Relational Model 包括 System R 原型产品的问世，为 Oracle、DB2、MicroSoft SQL Server 这些商业数据库的诞生奠定了基础。而后 MySQL、PostgreSQL 以开源这一形态获得快速发展和全球最广泛的应用。
2003 年 - 2006 年，谷歌三驾马车 GFS，MapReduce，BigTable 论文的发表，奠定了业界大规模分布式存储系统的理论基础。现如今非常流行的 Hadoop、Spark、MongoDB、Hbase 等也都是建立在这些理论基础上的。大家可以发现，这些数据产品都是用开源模式发展壮大的。因为闭源的模式迭代速度慢，单位成本高，已经无法应对海量用户需求了。
2012 年 - 2014 年，还是 Google 发表的 Spanner 和 F1，以及斯坦福大学的 Raft 论文，推动了 NewSQL 数据库的发展。PingCAP 的 TiDB，也是对这些理论基础的产品化实现，并在此基础上不断创新。

数据库演进历史——业务创新驱动

再来看看怎么理解刚刚说的 “用武之地”，总体而言，业务需求体现在以下三个方面：一是  “事务特性”  ，也就是通常说的 ACID 原子性、一致性、隔离性、持久性。通俗来说，流程数字化、业务线上化都属于严肃业务，比如金融、电信等业务，以及企业级的 ERP、CRM，都要求可靠的事务特性。
二是  “数据规模” ，主要体现在互联网带来的海量数据爆发增长，不管是用户行为全面互联网化、或移动设备带来的数据采集极大丰富，还是内容本身的创造造成的数据海量暴涨，从文本到图片、动画、短视频、长视频、游戏再到最近很热的元宇宙，都是数据规模增长因素，在疫情的极致推动下，各个行业的数字化转型又催生了新一轮的数据增长。
三是  “处理延迟”  ，在移动互联网及数字化的今天，对用户体验的追求水涨船高，ToC 业务希望更快地服务响应，从而争夺用户的碎片时间，争夺商业时机，ToB 业务对数据处理也需要更迅速的业务响应，更实时的数据分析和更敏捷的运营决策。
这三个因素在不同时期有不同的发展，还有不同的组合，不断催生并落地了数据技术的发展。不同的数据库生态，正是在业务驱动力的不同组合推进的结果。信息化时代数字基础弱，主要解决关键业务的准确性和效率问题，更多是小数据量的严肃业务，对数据有高度的事务特性要求，且数据结构稳定、规则清晰，数据量有限，这类需求关系型 SQL 单机数据库生态就能满足，要求的是效率和稳定。
2000 年左右进入大数据时代，经过信息化的长期发展，数据有了大量积累，新的数据也以前所未有的体量和速度增加，单机关系型数据库逐渐有了吃力和老态的迹象。为了对海量数据进行存储和分析，尤其是离线积累的数据，各类高效、可伸缩、可部署在低廉硬件上的大数据处理平台纷纷崭露头角。
而后的互联网时代初期，内容和用户线上行为都极大丰富，但当时主要是海量非结构化的数据存储（视频/音频/图文/社交关系等）、但数据规模庞大，要求并发性流量、同时争夺流量，快速响应用户访问、提供低延迟用户体验的需求驱动了 NoSQL 生态的发展。因为早期互联网业务不以盈利为目的，要处理的数据更多是用户在互联网上的浏览记录，社交关系等，所以对于事务特性上就没有那么高的要求。
进入移动互联网时代，随着数据量的迅猛增长，业务在保证良好用户体验的同时还要完成交易和变现，业务敏捷除了要求系统能快速响应业务变化和数据增长，还要求高可靠地支持海量交易、支付等严肃事务。可以看到，这时期业务驱动力的三要素都进入了视野。部分企业仍在通过 SQL 生态云化的过渡方式来满足，但我们也在实践中看到，当用户的数据量尤其数据更新超过一定范畴，原生分布式的 NewSQL 才是先进架构的选择。再加上数据技术都进入到全面云服务化的阶段，架构的差异就更加显露出来。
同时，实时洞察要求数据决策从 T+1 向 T+0 升级，甚至是秒级毫秒级的分析响应，实时汇聚多源数据、动态更新并灵活计算都是不断出现的需求，渐渐的事务性计算和分析性计算之间的分界越来越模糊，数据库和大数据的技术创新会不断融合。

数据库演进历史——基础设施驱动

最后，硬件是软件发挥作用的基石，数据技术的发展离不开基础设施的发展。
从大型机到 X86 服务器再到云计算，基础设施部署实现了从 “年” 到 “月”到“日”到“秒”的颠覆性变革，资源从专有、封闭到按需启动、弹性扩展。云原生时代再次把资源规模扩大，资源颗粒度缩小，API 化、微服务化进一步把业务上线、更新的速度推到秒级。
未来，资源分离的设计将在云上释放更大的威力。上面数据库发展的时间轴只画到了 NewSQL，实际上数据技术还在不断进化。相信在这个进程中，开源能够发挥的价值将越来越大。现在所有云的产品背后核心都来自于开源，创新源动力也是来自于开源。以下是在 2021 PingCAP DevCon 大会上，东旭提出的一个大胆假设：云原生的时代，所有能分离的都会分离，规模效应掌控一切。这个分离包括存储与计算的分离、更极致的是不同目的的存储与存储的分离，业务计算与分布式计算及事务性计算可以进一步分离。不断把规模效应和资源效率优化推向极致，而对于用户而言，只需要关注业务本身就好，其他的都交给云端的数据库来完成。

TiDB 产品迭代的启示

在这三个驱动力作用之下，我们可以总结下 TiDB 过去 6 年中产品的迭代来做个印证。
TiDB 产品最大的优势是技术开放性，架构开放就意味着能够产生更多的连接，更多连接意味着更快的迭代速度、更多的可能性。TiDB 的初心是希望提供一个原生分布式且良好支持 OLTP 事务的数据库，让我们的 DBA 不再因为海量数据的分库分表加班熬夜。TiDB 1.0 和 2.0 解决的就是这个问题。后来随着数字化带来的实时化诉求，一栈式 HTAP 成为我们的努力方向，伴随今年 TiFlash MPP 的发布，我们已实现全面的 HTAP 能力。
作为云原生的分布式数据库，我们在今年推出了 TiDB Cloud，以及免费开放给开发者试用的 Developer Tier，用户可以在 Amazon Web Services 上免费运行 TiDB 集群一年。TiDB Cloud 负责基础设施管理、集群部署、备份管理等所有后台数据库管理，让开发者可以专注于打造优秀的应用，实现秒级切换。所有这些都基于开源带给我们的迭代速度和创新源动力。
最后用 RedHat CEO Paul Cormier 最近在电视采访中说过的一句话作为总结：Open source software is the heart of the technology behind cloud computing。
是不是开源，是不是要去做开源，是不是要把开源作为公司持续创新的外在推动，我认为是每一家基础软件公司都可以去深度思考的一个问题。