摘要：李飛飛花名飛刀，阿里巴巴集團副總裁，高級研究員，達摩院首席數(shù)據(jù)庫科學(xué)家，阿里云智能事業(yè)群數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品事業(yè)部負責人，杰出科學(xué)家。是阿里云的云原生數(shù)據(jù)庫，目前已有非常深厚的技術(shù)積累。

阿里妹導(dǎo)讀：云計算大潮來襲，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫市場正面臨重新洗牌的情境，包括云數(shù)據(jù)庫在內(nèi)的一批新生力量崛起，動搖了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的壟斷地位，而由云廠商主導(dǎo)的云原生數(shù)據(jù)庫則將這種“改變”推向了高潮。

云時代的數(shù)據(jù)庫將面臨怎樣的變革？云原生數(shù)據(jù)庫有哪些獨特優(yōu)勢？在 DTCC 2019大會上，阿里巴巴副總裁 李飛飛博士就《下一代云原生數(shù)據(jù)庫技術(shù)與趨勢》進行了精彩分享。

李飛飛（花名：飛刀），阿里巴巴集團副總裁，高級研究員，達摩院首席數(shù)據(jù)庫科學(xué)家，阿里云智能事業(yè)群數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品事業(yè)部負責人，ACM 杰出科學(xué)家。

如下圖所示的是 Gartner 關(guān)于全球數(shù)據(jù)庫市場份額的報告，該報告指出目前全球數(shù)據(jù)庫市場份額大約為400億美金，其中，中國數(shù)據(jù)庫市場份額占比為3.7%，大約為14億美金。

具體到數(shù)據(jù)庫市場分布，傳統(tǒng)五大數(shù)據(jù)庫廠商 Oracle、Microsoft、IBM、SAP、Teradata 占比達到了80%，云數(shù)據(jù)庫的份額占比接近10%，并且云數(shù)據(jù)庫市場份額占比每年也在快速增長，因此， Oracle、MongoDB 等也在大力布局其在云數(shù)據(jù)庫市場的競爭態(tài)勢。

根據(jù) DB-Engines 數(shù)據(jù)庫市場分析顯示，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)正朝著多樣化、多元化的方向發(fā)展，從傳統(tǒng)的 TP 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫發(fā)展到今天的多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫形態(tài)。目前，處于主流位置的還是大家耳熟能詳?shù)臄?shù)據(jù)庫系統(tǒng)，比如商業(yè)數(shù)據(jù)庫 Oracle、SQL Server以及開源的 MySQL、PostgreSQL 等。而一些比較新的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，比如MongoDB、Redis 則開辟了一個新的賽道。數(shù)據(jù)庫 License 的傳統(tǒng)銷售方式在逐漸走下坡路，而開源以及云上數(shù)據(jù)庫 License 的流行程度卻在不斷提升。

正如 AWS 創(chuàng)始人 Jeff Bezos 所說：“The real battle will be in databases”。因為云最早是從 IaaS 做起來的，從虛擬機、存儲、網(wǎng)絡(luò)，到現(xiàn)在如火如荼的語音識別、計算機視覺以及機器人等智能化應(yīng)用，都是基于 IaaS 的，而數(shù)據(jù)庫就是連接 IaaS 與智能化應(yīng)用 SaaS 最為關(guān)鍵的一環(huán)。從數(shù)據(jù)產(chǎn)生、存儲到消費的各個環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)庫都至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)庫主要包括四大板塊，即 OLTP、OLAP、NoSQL 以及數(shù)據(jù)庫服務(wù)和管理類工具，也是云數(shù)據(jù)庫廠商發(fā)力的四個方向。對于 OLTP 而言，技術(shù)發(fā)展已經(jīng)歷經(jīng)了40年，而如今大家還在做的一件事情就是“加10元和減10元”，也就是所謂的事務(wù)處理。當數(shù)據(jù)量變得越來越大和讀寫沖突的原因，對數(shù)據(jù)進行在線實時分析的需求衍生出了 OLAP。由于需要 Scale out，而數(shù)據(jù)強一致性不能夠得到保證，就有了NoSQL 。而最近又出現(xiàn)了一個新名詞—— NewSQL，這是因為 NoSQL 也有所不足，故將傳統(tǒng) OLTP 的 ACID 保證與 NoSQL 的 Scale out 能力進行了整合，變成了NewSQL。

縱觀數(shù)據(jù)庫40年來的發(fā)展歷史，從最早的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫時期，衍生出了 SQL、OLTP 等技術(shù)；到數(shù)據(jù)量急劇增長，需要避免讀寫沖突，通過 ETL、數(shù)據(jù)倉庫以及 Data Cube 等技術(shù)實現(xiàn)了 OLAP；再到今天，面對異構(gòu)多源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從圖到時序、時空到向量等，也就誕生了 NoSQL、NewSQL 等數(shù)據(jù)庫，同時也出現(xiàn)了一些新的技術(shù)，比如 Multi-Model 和 HTAP 等。

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)最為主流的架構(gòu)是 Shared Memory：共享處理器內(nèi)核，共享內(nèi)存并且具有共享的本地磁盤，這樣的單機架構(gòu)屬于非常主流的架構(gòu)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫廠商基本采用的也是這樣的架構(gòu)。

而隨著互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大規(guī)模發(fā)展，如 Google、Amazon 以及阿里巴巴，大家發(fā)現(xiàn)原來的單機架構(gòu)有很多限制，其可擴展性以及吞吐量無法滿足業(yè)務(wù)發(fā)展需求，于是就衍生出了 Shared Disk/Storage 架構(gòu)，即共享存儲架構(gòu)。也就是說數(shù)據(jù)庫底層可能是分布式存儲，通過利用 RDMA 這樣的快速網(wǎng)絡(luò)讓上層的數(shù)據(jù)庫內(nèi)核看起來像是在使用本地的磁盤，但實際上是分布式存儲。上面可以有多個獨立計算節(jié)點，一般是一寫多讀，但是也可以做多寫多讀，這就是共享存儲架構(gòu)，其中比較典型的代表就是阿里云的 POLARDB 數(shù)據(jù)庫。

另外一種架構(gòu)是 Shared Nothing 。共享存儲雖然有諸多優(yōu)點，解決了很多問題，但是 RDMA 網(wǎng)絡(luò)也存在很多的限制，比如其跨越 Switch 甚至是跨 AZ 和 Region 的時候性能都會有所損失。分布式的共享存儲達到一定的節(jié)點數(shù)量之后，性能會出現(xiàn)一定的損耗，所以不能保證訪問遠程數(shù)據(jù)和訪問本地數(shù)據(jù)的性能完全相同，所以共享存儲的架構(gòu)當擴展到十幾個節(jié)點之后就達到了 scale out 擴展的上限了。此時，如果應(yīng)用需要繼續(xù)擴展怎么辦呢？那就需要實現(xiàn)分布式架構(gòu)了，比較典型的就是 Google Spanner，其利用原子鐘技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)跨數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)一致性和事務(wù)一致性。而在阿里云，基于 POLARDB 實現(xiàn)的分布式版本 POLARDB-X 采用的也是 Shared Nothing 架構(gòu)。

這里需要注意的一點就是：Shared Nothing 和 Shared Storage 可以結(jié)合。可以在上層做 Shared Nothing，而對于下層的 Shard 分片采用 Shared Storage 架構(gòu)。這樣混合架構(gòu)的好處在于能夠減輕分出太多 Shard 的痛點問題，減少分布式事務(wù)distributed commit的 概率，因為 distributed commit 的代價非常昂貴。

總結(jié)三種架構(gòu)設(shè)計，如果在 Shared Storage 架構(gòu)上做到多寫多讀而不是一寫多讀，實際上也就實現(xiàn)了 SharedEverything 。將 Shared nothing 和 Sharedstorage 架構(gòu)進行結(jié)合的 hybrid 架構(gòu)應(yīng)該是后續(xù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)發(fā)展方向的一個重要突破點。

上面從架構(gòu)方面分析了云時代的主流數(shù)據(jù)庫架構(gòu)。從技術(shù)上來講，除了架構(gòu)上的不同，云原生時代還有一些不同點。

多模（Multi-model）

其一是多模（Multi-model），多模主要有兩種，即北向和南向。南向表示存儲結(jié)構(gòu)是多種多樣的，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以是結(jié)構(gòu)化的也可以是非結(jié)構(gòu)化的，可以是圖、向量、文檔等，但對于用戶只提供一個 SQL 的查詢接口或者 SQL-Like 的接口，這部分業(yè)界比較典型的就是各種各樣的數(shù)據(jù)湖服務(wù)。而北向的多模就是存儲只有一種，一般是通過 KV 存儲數(shù)據(jù)形態(tài)來支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但希望能夠提供不同的查詢接口，比如 SPARQL、SQL、GQL 等。業(yè)界典型的代表是微軟 Azure 的CosmosDB。

數(shù)據(jù)庫智能化+自動化管控平臺

數(shù)據(jù)庫的自治化也是非常重要的發(fā)展方向，從數(shù)據(jù)庫的內(nèi)核以及管控平臺兩個角度都有很多技術(shù)點可以做。在數(shù)據(jù)庫自治化部分，阿里巴巴認為，需要做到自感知、自決策、自恢復(fù)以及自優(yōu)化。自優(yōu)化比較簡單，就是在內(nèi)核中利用機器學(xué)習的方法來進行優(yōu)化。而自感知、自決策、自恢復(fù)更多的是針對管控平臺的，比如如何保證實例的巡檢，當出現(xiàn)問題后如何能夠自動快速修復(fù)或者自動切換等。

新硬件: 軟硬件一體化設(shè)計

云原生數(shù)據(jù)庫的第三大核心點是軟硬件一體化設(shè)計。數(shù)據(jù)庫首先是一個系統(tǒng)，而系統(tǒng)就需要能夠安全高效地使用有限的硬件資源。所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計和發(fā)展一定是和硬件性能和發(fā)展緊密相關(guān)的，我們不能夠面對硬件的變化而堅持舊有數(shù)據(jù)庫設(shè)計不改變，比如 NVM 出來之后就可能對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計有一些沖擊。而新硬件所帶來的變化也是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計需要考慮的。

RDMA、NVM 以及 GPU/FPGA 等新硬件或者架構(gòu)的出現(xiàn)，對于數(shù)據(jù)庫的設(shè)計都會提供新的思路。

高可用

高可用是云原生最基本的要求之一，上云的用戶勢必不希望業(yè)務(wù)出現(xiàn)中斷。高可用最簡單的解決方案就是冗余，可以做 Table 級別的冗余，也可以做 Partition 級別的冗余。無論是使用哪一種，基本上都是三副本，甚至更多的時候需要做四副本或者五副本，比如金融級別的高可用可能需要做兩地三中心或者兩地四中心。

對于高可用的多副本而言，如何保證副本之間的數(shù)據(jù)一致性？在數(shù)據(jù)庫里面有一個經(jīng)典的CAP理論，其理論結(jié)果是在 Consistency、Availability 和 Partition Tolerant 三者之間只能選擇兩個。現(xiàn)在大家的一般選擇都是 C+P，同時對于 A 而言，通過三副本技術(shù)和分布式一致性協(xié)議，使得 A 達到6個9或者7個9，這樣基本上就做到了100%的 CAP。

前面介紹了數(shù)據(jù)庫市場背景和云原生數(shù)據(jù)庫的基本要素，接下來我將結(jié)合阿里云 POLARDB 以及 AnalyticDB 兩款數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，分享以上技術(shù)的具體落地情況。POLARDB 是阿里云的云原生數(shù)據(jù)庫，目前已有非常深厚的技術(shù)積累。我們在VLDB 2018，SIGMOD 2019等國際學(xué)術(shù)會議上發(fā)表了相關(guān)論文，主要介紹存儲引擎等方面的技術(shù)創(chuàng)新。

POLARDB 采用共享存儲架構(gòu)，一寫多讀。共享存儲架構(gòu)有多個優(yōu)勢，首先是計算和存儲分離，計算節(jié)點和存儲節(jié)點可以分開實現(xiàn)彈性縮擴容；其次，POLARDB 突破了 MySQL、PG 等數(shù)據(jù)庫對于單節(jié)點規(guī)格和可擴展性的限定，能夠?qū)崿F(xiàn) 100TB 存儲容量以及每個節(jié)點100萬 QPS 的性能；此外，POLARDB 能夠提供極致的彈性能力，備份恢復(fù)能力也有很大提升。在存儲層，每個數(shù)據(jù)塊都采用三副本高可用技術(shù)，同時對于 Raft 協(xié)議進行了修改，通過實現(xiàn)并行式的 Raft 協(xié)議保證了三副本數(shù)據(jù)塊之間的數(shù)據(jù)一致性，提供了金融級高可用。POLARDB 還能做到100%兼容 MySQL 以及 PG 等數(shù)據(jù)庫生態(tài)，可以幫助用戶實現(xiàn)無感知的應(yīng)用遷移。

由于底層是共享的分布式存儲，PolarDB 屬于 Active-Active 的架構(gòu)，主節(jié)點負責寫入數(shù)據(jù)，從節(jié)點負責讀取數(shù)據(jù)，因此，對于進入數(shù)據(jù)庫的事務(wù)而言，主備節(jié)點都處于Active 狀態(tài)，其好處在于通過一份物理存儲避免了在主從之間不停地做數(shù)據(jù)同步。

具體而言，POLARDB 有一個 PolarProxy，也就是前面的網(wǎng)關(guān)代理，下面有 POLARDB 的內(nèi)核以及 PolarFS，最下面對接的是 PolarStore，利用 RDMA 網(wǎng)絡(luò)管理底層的分布式共享存儲。PolarProxy 會對客戶需求做分發(fā)，將寫請求分配到主節(jié)點，而對于讀請求而言，則會根據(jù)負載均衡以及讀節(jié)點的狀態(tài)實現(xiàn)對于讀請求的分配，這樣就能夠盡可能地實現(xiàn)資源的最大化利用以及性能的提升。

POLARDB 共享存儲采用分布式+三副本。其中 Primary 節(jié)點負責寫，其他節(jié)點負責讀，其下層是 PolarStore，每部分都會有三副本的備份，通過分布式一致性協(xié)議保證數(shù)據(jù)一致性。這樣設(shè)計的優(yōu)勢在于能夠?qū)崿F(xiàn)存儲與計算分離，同時能夠做到無鎖備份，所以備份可做到秒級。

在一寫多讀的情況下，POLARDB 能夠?qū)崿F(xiàn)快速伸縮。舉例而言，從2核 vCPU 升級到32核或者從兩個節(jié)點擴展到4個節(jié)點，都能夠在5分鐘之內(nèi)生效。存儲和計算分離能夠帶來的另一大好處是降低成本，因為存儲和計算節(jié)點可以獨立地進行彈性伸縮，充分體現(xiàn)成本優(yōu)勢。

下圖展示了 POLARDB 如何利用物理日志實現(xiàn)持續(xù)恢復(fù)。左側(cè)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)，而在 POLARDB 里面，由于采用了共享存儲，因此可基本保留類似傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫利用物理日志進行恢復(fù)的過程，通過共享存儲實現(xiàn)持續(xù)恢復(fù)，做事務(wù)的 Snapshot 恢復(fù)。

對比一下，如果 MySQL 做主備架構(gòu)，首先需要在主庫里面有一個邏輯日志和物理日志，在備庫里面要重放主庫的邏輯日志，然后再按照主庫的方式做邏輯日志和物理日志。而在 POLARDB 里面，因為是共享存儲，可直接通過一份日志實現(xiàn)數(shù)據(jù)恢復(fù)，備庫能夠直接將所需要的數(shù)據(jù)恢復(fù)出來，而不需要去重放主庫的邏輯日志。

POLARDB一寫多讀集群的另一大優(yōu)勢是動態(tài) DDL 的支持。在 MySQL 架構(gòu)下，如要對數(shù)據(jù)的 Schema 進行修改，需要通過 Binlog 去 Replay 到備庫，因此備庫會存在Blocking 的階段，需要一定時間 Replay 動態(tài)的 DDL。而在 POLARDB共享存儲架構(gòu)下，所有 Schema 信息以及 metadata 均以表的形式直接存儲在存儲引擎里面，只要主庫改完了，那么備庫的元信息也實時同步更新，因此不會存在 Blocking 的過程。

POLARDB 的 Proxy 最主要的作用就是做讀寫分離、負載均衡、高可用切換以及安全防護等。POLARDB 是一寫多讀架構(gòu)，當請求進來之后，需要進行讀寫的判斷，將寫請求分發(fā)到寫節(jié)點，將讀請求分發(fā)到讀節(jié)點上去，并且對于讀請求做一定的負載均衡。這樣就能保證會話的一致性，并且徹底解決了讀不到最新數(shù)據(jù)的問題。

無損彈性是 POLARDB 監(jiān)控的模塊之一。分布式存儲需要知道分配多少磁盤量 /Chunk，POLARDB 會監(jiān)控未使用的 Chunk 量。比如當可用量低于30%的時候，就會在后臺自動地對其進行擴容，這使得應(yīng)用基本不受影響，可連續(xù)寫數(shù)據(jù)。

對于云數(shù)據(jù)庫 POLARDB 而言，以上技術(shù)帶來的最大優(yōu)勢是極致的彈性。這里我們以一個具體的客戶案例進行說明。如下圖所示，紅線部分指離線資源的消耗情況，這些成本是客戶無論如何都需要付出的，而其上面的部分則是計算資源的需求。

比如客戶在3、4月有新品上市，5月還有促銷活動，這兩個時期計算需求會非常大。如按照傳統(tǒng)架構(gòu)方式，可能需要在新品上市之前就將容量彈到更大的規(guī)模，并且保持這樣的水位，到了后面的促銷階段又需要彈到更高的規(guī)格，成本非常高昂。但如果能夠做到極致彈性，比如 POLARDB 的存儲與計算分離，實現(xiàn)快速彈性擴容，那么用戶就只需在藍色方塊出現(xiàn)之前將容量彈上去，之后再彈下來即可，這樣就能大幅降低成本。

除了云原生數(shù)據(jù)庫 POLARDB ，阿里云數(shù)據(jù)庫團隊在其他方向還有眾多探索。

如果企業(yè)需要極致的 Scale out 能力，像阿里巴巴以及傳統(tǒng)行業(yè)中的銀行、電力等對高并發(fā)、海量數(shù)據(jù)支撐要求極高的用戶，共享存儲架構(gòu)只能支持彈至十幾個節(jié)點，肯定是不夠的。因此，阿里云數(shù)據(jù)庫團隊也采用 Shared Nothing 做水平拓展，將Shared Nothing 與 Shared Storage 相結(jié)合，形成 POLARDB-X 。POLARDB-X 支持金融級跨可用區(qū)數(shù)據(jù)強一致, 對支持海量數(shù)據(jù)下的高并發(fā)事務(wù)處理有著極好的性能表現(xiàn)。目前，POLARDB-X 在阿里內(nèi)部已上線應(yīng)用，利用存儲計算分離、硬件加速、分布式事務(wù)處理和分布式查詢優(yōu)化等技術(shù)，成功支持了在雙11這樣的場景下阿里巴巴所有業(yè)務(wù)核心鏈路數(shù)據(jù)庫洪峰的挑戰(zhàn)，我們后續(xù)將推出商業(yè)化版本，敬請期待。

此外在 OLAP 分析型數(shù)據(jù)庫方向，阿里云數(shù)據(jù)庫團隊自主研發(fā)了數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品——AnalyticDB，在阿里云的公有云和專有云上均有售賣。AnalyticDB 擁有幾大核心架構(gòu)特點：

行列混存引擎，能夠支持高吞吐寫入和高并發(fā)查詢；

支持海量數(shù)據(jù)處理，對于海量數(shù)據(jù)能實現(xiàn)秒級分析，完美支持多表、中文以及復(fù)雜分析；

利用向量化技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的融合處理。

近日，AnalyticDB 打榜 TPC-DS，在性價比方面達到了全球第一，通過了 TPC 官方的嚴苛認證。同時，介紹 AnalyticDB 系統(tǒng)的論文即將在 VLDB 2019 會議上展現(xiàn)。AnalyticDB 的常用應(yīng)用場景是從 OLTP 應(yīng)用我們的數(shù)據(jù)傳輸與同步工具 DTS 至AnalyticDB 進行實時的數(shù)據(jù)分析。

自治數(shù)據(jù)庫平臺：智能調(diào)參上線 iBTune (individualized Buffer Tuning)

云原生數(shù)據(jù)庫的特點之一是自治化，阿里云內(nèi)部有個平臺叫 SDDP（Self-Driving Database Platform——自治化數(shù)據(jù)庫平臺），SDDP 會對各個數(shù)據(jù)庫實例進行實時的性能數(shù)據(jù)采集，并使用機器學(xué)習方法建模進行實時調(diào)配。

iBTune 的基本思想是，每個數(shù)據(jù)庫實例都包含一個 Buffer Size，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫里面的Buffer Size 是提前分配好的，不能變化。而在大型企業(yè)里，Buffer 是一個資源池，需要消耗內(nèi)存，因此希望做到彈性自動調(diào)配每個實例里的 BufferSize。比如淘寶商品庫的數(shù)據(jù)庫實例晚上不需要那么大的 Buffer，那么就可以自動將其 Buffer Size 彈下來，到早上再自動彈上去，同時要求不影響其 RT。為了滿足上述需求并進行自動Buffer 優(yōu)化，阿里云數(shù)據(jù)庫團隊構(gòu)建了 iBTune 系統(tǒng)，目前監(jiān)控近 7000個數(shù)據(jù)庫實例，通過長期運營，可平均節(jié)省20TB 內(nèi)存。介紹 iBTune 項目的核心技術(shù)論文也發(fā)表在了今年的 VLDB 2019大會上。

云上的數(shù)據(jù)安全是非常重要的內(nèi)容，阿里云數(shù)據(jù)庫團隊在數(shù)據(jù)安全方面也做了大量的工作。首先，數(shù)據(jù)落盤加密，在數(shù)據(jù)存儲的時候就進行加密。此外，阿里云數(shù)據(jù)庫也支持 BYOK，用戶可以將自己的密鑰拿到云上來實現(xiàn)落盤加密以及傳輸級別的加密。未來，阿里云數(shù)據(jù)庫還將在內(nèi)存處理時實現(xiàn)全程加密，對日志實現(xiàn)可信驗證等。

阿里云數(shù)據(jù)庫按照工具產(chǎn)品、引擎產(chǎn)品以及運營管控的全程數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品分類提供服務(wù)。下圖展現(xiàn)的是阿里云——云數(shù)據(jù)庫常用鏈路，通過 DTS 工具將線下數(shù)據(jù)庫遷移到線上，基于數(shù)據(jù)需求/分類，分發(fā)至關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫以及 AnalyticDB 等。

目前 POLARDB 數(shù)據(jù)庫的增勢迅猛，已經(jīng)服務(wù)于通用行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)金融、游戲、教育、新零售、多媒體等多個領(lǐng)域的龍頭企業(yè)。

而 AnalyticDB 在分析型數(shù)據(jù)庫市場也有非常出眾的表現(xiàn)，支持實時分析以及可視化應(yīng)用。

基于阿里云數(shù)據(jù)庫技術(shù)，阿里巴巴支持了城市大腦等一系列關(guān)鍵項目及云上云下的大量客戶。截止目前為止，阿里云數(shù)據(jù)庫已經(jīng)累計支持了近40萬數(shù)據(jù)庫實例成功上云。

云原生是數(shù)據(jù)庫的新戰(zhàn)場，它為發(fā)展了40多年的數(shù)據(jù)庫行業(yè)帶來了許多令人激動的新挑戰(zhàn)和新機遇，阿里巴巴希望與國內(nèi)外數(shù)據(jù)庫行業(yè)的各位技術(shù)同仁一起，將數(shù)據(jù)庫技術(shù)推向更高的境界。

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