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陈小伟：从ChatGPT谈起，预测5个数据库开发趋势

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3 月 25 日，第一届 OceanBase 开发者大会在北京举行，OceanBase 生态产品技术专家陈小伟为大家带来了 《数据库协同开发的现状和发展趋势》 的分享，从热门的 ChatGPT 谈到数据库的协同开发，与大家一起洞悉行业热点话题，畅想行业发展趋势。

以下为演讲实录：

随着数据快速增长，数据库稳定性问题导致的故障也越来越严重。我们先看几个具体的例子，是 ChatGPT 帮我找的：

2016年，某社交网络应用的一名工程师在修改一条 SQL 查询时犯了一个错误，导致了该公司的服务在全球范围内停机。该错误导致了数据库中某些表的数据无法访问，最终导致了整个系统的故障。

2017年，某电商企业曾因一次故障而导致其 S3 服务在美国东部地区停机。事后调查发现，该故障是由一个错误的删除指令引起的，这个指令本来只想删除一小部分数据，但由于编写了烂 SQL，结果导致了整个数据中心的数据丢失。

2018年，某云厂商的云存储服务出现了一个故障，导致一些客户的数据无法访问。调查后发现，这是由于一个工程师在修改数据库的查询语句时犯了一个错误，导致了整个服务出现了故障。

我其实也问了中国大陆地区的情况， ChatGPT 的回复也是有很多例子，但是不能够告诉我具体的公司名称，看来目前还是很保护中国大陆厂商的面子的，这背后不知道是否有团队在帮助做一些工作。

这些例子，比如烂 SQL 导致的系统不稳定，在数据规模不大的时候都不成为问题，但是目前的趋势就是数据规模越来越大，数据库作为保障信息系统稳定性的重要兜底装置，身上的担子就越来越重了。

由这个话题，开始我今天的分享的主题： 数据库协同开发已经成为趋势。 本文主要包含四个部分，我会从四个方面来阐释此观点，也在文章的结尾给大家介绍了 OceanBase Developer Center（ODC）在这方面的努力和今年的 roadmap。

分享数据库行业现状，数据库的开发工具，要解决的还是使用数据库的问题。
目前在数据库使用过程中有哪些挑战，以及我的用户，包括蚂蚁集团是如何去应对这些挑战的。
基于对国内市场、海外市场常见工具的观察，所得出的结论。
结合数据库行业的变化，对趋势做进一步洞察。

数据增长带来一系列变化

▋ 数据快速增长

近些年在数据管理领域的很多挑战，根本原因都可以归结到数据快速增长。信通院的报告显示，中国数据库市场规模近几年保持 25% 左右的年增长率。

表面上我们看到的是，数据存储规模在快速增加，数据库市场规模在不断增长。我们服务的用户场景，有一些具体的例子：

某电商系统使用 60 个节点的数据库集群，每个节点数据规模 20TB 左右，总数据规模超过 1PB；
某金融系统使用的数据库表数量达到 20W，列数量达到 400W；
某金融系统使用的分区数量达到 100W；
某制造业系统使用的 PL 程序包数量达到 4K个。

从数据库开发者的视角来看，或者说从数据库开发工具的视角来看，这背后数据库的实例数量、数据库实例内存储的对象的数量、使用数据库的业务系统的数量、以及数据库厂商的数量、数据库从业人员数量，都在不断地增长。

伴随着上述的诸多变化，给数据库的使用带来了很多问题，近些年在数据管理领域的很多挑战，根本原因都可以归结到数据快速增长。

▋ 更加严格的合规监管

数据快速增长，应用数量也不断增长，个人、企业的敏感数据流通范围更广了，数据带来的隐私泄露问题也越来越严重。这几年我们国家从顶层设计、法律法规、行业规范、企业自主意识方面都对敏感数据保护越来越重视。

列举一些近些年我们国家颁布的，一系列关于保障信息安全的法律法规和行业标准。

《中华人民共和国网络安全法》：2017年6月1日生效，包括对个人信息的收集、使用、存储和保护等方面的规定，对违反规定的行为进行了明确的处罚。
《中华人民共和国个人信息保护法》：2021年11月1日生效，是中国大陆地区首个专门针对个人信息保护的法律。该法规明确了个人信息的定义、处理规则、权利保护和责任追究等方面的内容。
《中华人民共和国电子商务法》：2019年1月1日生效，包括对于个人信息的收集、使用、管理、安全保障等方面的规定，针对电子商务领域的个人信息保护进行了规范。
JR/T 0223-2021《金融数据安全数据生命周期安全规范》。
WS/T 78802021 《国家卫生信息资源使用管理规范》。

在数据安全之中，数据库扮演至关重要的角色，保证数据不泄露、丢失。数据不丢失是由 ACID 来保障的，不泄露则需要业务应用系统来和管理工具一起保障。很多客户已经开始重视这个问题，正在寻找解决方案，但解决方案并不普及，目前行业方案还不成体系，配套的开发工具也不够成熟。

▋ 协同角色变化

数据量在快速增长，数据库实例数量在快速增长，行业的从业人员也在快速增长，但是不同角色并不是等比例增长。

在十几年前，一个 Oracle DBA 管理的数据库实例规模在 25 个左右，总数据规模在 5TB 左右。现在的数据规模，如果按照之前的模式，DBA 数量是远远不够的。此外，我们发现数据分析师角色人数也逐渐在增长，不同角色在和数据库打交道的时候，工作方式是不一样的。比如数据分析师，几乎不会去用 Java 连数据库做事务提交，更多的是写 SQL、Python 脚本等，然后在团队内也有协同的诉求。

从比例去看，DBA 和总协同人数的占比甚至小于 1/100，在大型互联网公司，这个比例已经接近 1/1000。

我们选取了 OceanBase 服务的用户场景的数据库开发协同过程，不同角色的人员规模，出于保护客户信息的需要，这里的人数是一个近似值而不是准确值。

这里 DBA 人数，在大型互联网公司的比例是很夸张的，从数量级来说已经接近 1/1000，但实际上还有一个统计口径的原因。我们从招聘统计数据发现 SRE 岗位需求已经超过 DBA 的岗位需求，其中数据库 SRE 和 DBA 的职责其实类似，DBA 更关注数据库本身，而数据库 SRE 更注重整个系统的可靠性和性能。从大型互联网企业的情况看，安全稳定保障和业务功能开发的人员占比大概是 1:10 ~ 1:5 左右。

应对挑战，各显神通

伴随数据增长产生了很多变化，这些变化导致各类风险的出现或者加剧，我们观察到的挑战，包括以下 3 个类别。

系统稳定： 对数据库稳定性带来风险，烂 SQL 的代价比以往更大、数据备份恢复压力凸显；
协同效率： DBA 工作负担越来越重，权限配置和 SQL 审核效率亟需提升；
数据安全合规： 政府和行业监管对数据安全合规越来越严格，企业本身对隐私数据保护也越来越重视，缺少有效的数据安全防护机制，合规风险之雷必须尽快排查。

▋ 解决方案列举

应对风险，不同行业、不同规模的企业也采取了很多办法，各有各的招，这里举一些典型的实践方案。

大型传统企业： 通常采购数据库特权访问系统，基于特权系统的权限管控、SQL 审核等功能，数据库特权访问管理系统也叫作数据库堡垒机，会和数据库客户端工具集成来实现权限管控，通常这些功能更多的应用于生产环境而不是开发环境；

大型互联网企业： 通常选择自研平台，有独立团队负责开发维护数据库管控平台，对数据库变更过程、运行过程进行全流程管控；

中小型企业： 私有云大量采用开源组装，开源产品选择面比较多，但是单一开源产品支持的数据库类型比较单一，功能也不够丰富，所以需要进行组装；

中小型企业： 公有云直接依托云服务厂商提供的内置服务，比如阿里云 RDS 的用户直接使用 DMS 。

▋ 蚂蚁集团实践

蚂蚁集团数据库开发的协同过程，整体是面向业务 Developer 视角来看的，因为业务侧才是需求方。

下图是 Developer 和 DBA 的协作模型，DBA 负责资源规划和审批、部署运维、监控诊断、故障处理、变更审核，开发者负责资源申请、数据库变更。其中资源申请、权限申请、数据库变更等关键操作，需要业务方负责人和业务归口的 DBA 审核确认后才可以执行。

一个典型的过程， Developer 根据业务规划在 ODC 界面申请数据库资源，DBA 看到申请单之后完成审核，此时 ODC 会调用 OCP 生成租户并授权给 Developer。

这里列举蚂蚁集团 DBA 日常工作中，使用的几个主要的系统：

AntMonitor/OCP：监控告警；
HNBC：容量大盘和调整迁移；
Tars：SQL 诊断故障自愈；
DLM：数据生命周期管理、历史库、归档等；
ODC：数据库开发平台。

上述系统大部分是 DBA 使用，Developer 和 DBA 协同的主界面则是 ODC。除了基本的资源申请和变更管控，ODC 还提供了一系列用于保障数据安全稳定的功能，比如风险识别、高危操作管控、勿删应急等功能。

分享一些蚂蚁集团数据库开发协同相关的具体数字和经验：

DBA/Developer 占比大约为 1:600，每名DBA 需要服务 300～400 个应用；
90% 以上的变更工单是业务自己审批，需要 DBA 审批的高风险变更占比不到 10%;
最常见风险包括不合理的索引修改、变更影响范围过大等。

协同开发是演进趋势

我们调研分析了一些数据库开发工具，范围涉及国内市场、海外市场，包括云服务和桌面软件，有商业工具，也有开源免费的工具，通过这些工具我们可以发现协同开发逐渐成为主流。

▋ 国内市场工具产品

这里先列一个清单，是这两年从用户侧了解到有在使用的一些工具。

此外我们也看到这两年有一些新的产品出现，比如 Bytebase、NineData 等。

其中作为云厂商基础设施的，最典型的是 DMS，DMS 是阿里云的数据库开发安全管控产品，类似的还有华为云的 DAS 等。

MySQL 生态，有不少开源工具产品也被大范围地使用，典型的如 Yearning、SOAR、See 等。

Yearning 支持自动化 SQL 语句审核，可对 SQL 进行自动检测并执行、DDL/DML 语句执行后自动生成回滚语句、审核/查询审计功能、支持自定义审核工作流、支持细粒度权限分配。
SOAR(SQL Optimizer And Rewriter) 是一个对 SQL 进行优化和改写的自动化工具，由小米人工智能与云平台的数据库团队开发与维护。支持 MySQL 语法族协议的 SQL 优化、支持基于启发式算法的语句优化、支持复杂查询的多列索引优化、支持 EXPLAIN 信息丰富解读、支持 SQL 指纹、支持自定义规则的 SQL 改写。
See 把 Inception、SQLAdvisor、SOAR 整合到一起，看起来是个人项目，相比 Yearning 提供更多功能，比如支持 SQL优化建议，社区活跃度较低。
SQLE， 是爱可生开源的一款面向数据库使用者和管理者的 SQL 审核工具，旨在规范 SQL 审核上线流程，提高 SQL 质量。
NineData 的定位更接近云厂商的数据管理服务，SaaS 形态。

▋ 海外市场工具产品

这里也列一个表格，和国内工具产品不同，海外市场商业工具更加成熟，开源工具更侧重于基础开发功能。

Toad 深受 Oracle 用户喜爱，作为一个适配 Oracle 的图形化客户端， Toad 相比 PL/SQL Developer 更加现代，功能也更全面。
ApexSQL 功能更加丰富，特别是对 SQL Server 的支持特别完善，Toad 是 Quest 公司的产品，2019 年 Quest 收购了 ApexSQL。Quest 还曾经被 DELL 收购后来又独立出来了。
Red-Gate 支持的数据库类型很多，提供 SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL 数据库的管理和开发功能，支持数据库比较和同步、备份恢复、版本控制等，国内开发者使用比较多的 Schema migration 工具 Flyway 就是 Red-Gate 开源的产品。
Devart 提供多种数据库管理工具，支持 SQL Server、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLite 等数据库，提供了查看、编辑、比较、同步、安全管理等多种功能。Skyvia 也是 Devart 公司的一款云数据集成平台，用于将不同的数据源整合在一起并进行数据转换、同步、备份和恢复等操作，Skyvia支持多种关系型数据库和云数据库。Devart 更专注于数据库管理工具，而 Skyvia更专注于数据集成和转换平台。
Cloud DBeaver 是 DBeaver 的 WEB 化产品，目前功能还比较简单，但是可看出老牌数据库开源工具项目往云服务和云原生转型的行动，最近 DBeaver 还集成了 OpenAI，这是另一个热点了。
EverSQL 提供 SQL 检查和优化功能，SaaS 形态，宣称有 10W 个用户，主张通过优化 SQL 帮助用户省钱。

▋ 全球市场工具产品

这里举两个比较特殊的产品， Navicat 和 Bytebase，这两个产品各有典型性。

作为广受开发者喜欢的数据库图形化客户端工具，Navicat 给大家的印象更多时候是一个面向个人开发场景的工具。实际上 Navicat 也提供了协同能力，如 Navicat Cloud 和 Navicat Server，可以让用户在不同的设备和团队中共享和协作数据库。用户可以将数据库文件保存到 Navicat Cloud 中，从任何设备上访问和编辑数据库。

Navicat Server 则提供了一些高级功能，如用户管理、权限控制和版本控制等，可以帮助团队更好地管理和保护数据库。

Bytebase 是 2021 年国内团队做的数据库协同开发工具，也是开源模式，高阶功能需要收费。基于项目进行协同，以数据库对象为管控目标。Bytebase 也提供 SQL 检查、数据库变更流程、Git 集成、备份恢复等功能。

数据库开发工具趋势洞察

作为数据库开发工具，我们在最开始看到是数据增长带来了一系列变化，并因此带来了系统稳定、协同效率和安全合规三个方面的问题。这个是大的趋势，我们认为数据库开发工具需要去解决这些重要的问题，但是具体到数据库开发工具还需要去做哪些考量，我们不能脱离数据库行业整体的一个格局和趋势，所以首先我们来看数据库行业的一些现状以及趋势。

▋ 海外市场仍是主流

刚开始看到 DMS 的时候，我其实觉得还挺强大的，不仅支撑了阿里巴巴、蚂蚁集团大规模业务场景下的数据库协同，也适用于各种阿里云数据库产品的开发和管控，功能非常全面。并且我也去找了国外的竞品，比如 AWS/Azure 等产品并没有类似的 DMS 这样强大的数据库管控功能。

我会产生一个错觉，我们国家是领先世界的，因为我们人口多，所以我们数据多，所以我们的场景最复杂，就类似微信、支付宝这样的覆盖 10 亿以上用户的 App，大部分国家就没有机会做出来，不是能力不够，而是环境条件不具备。那么作为入行不久的数据库行业的从业者，我差点也以为，我们是领先世界的，不仅仅是在分布式数据库内核领域，在数据库协同工具层面也是一样。

那么事实果真如此吗？数据库全行业看，2021 年全球数据库市场规模为697 亿美元，其中中国数据库市场规模为 47 亿美元（约合305.8 亿元人民币），占全球5.2%；美国开源与商业数据库数量基本持平，我国商用和开源占比分别为83.4%和16.6%；国内 MySQL 生态为主，海外 PostgreSQL 生态更活跃；国内数据库协同开源项目较多，海外开源项目以面向个人开发者为主，商业数据工具普遍在往 DevOps 方向发展。

▋ 混合云和多云

混合云和多云的发展，可以说是客户驱动云厂商在做产品形态变化，中大型客户不再愿意被一家云厂商绑定。我们看到越来越多的行业场景在做应用架构、数据库架构的时候，混合云和多云成为趋势。这里混合云指的是公有云和私有云混合使用，此时云厂商一站式解决方案不再可用。

▋ HTAP 和多数据源

如果你有关注这几年声量最响的一些数据库创业公司，可以发现大家都在谈 HTAP，HTAP 是数据库新势力必争之地。

为什么这么说，因为 TP 和 AP 都有非常优秀的产品在做了，其中有一些还有显著的优势，那么我们是选择做一款更加厉害的 TP 产品，还是做一款更加厉害的 AP 产品好呢？每个厂商有自己的答案，对于 OceanBase 而言，我们相信 TP 和 AP 都可以，首先 TP 是我们的优势，而 AP 我们也做得不差，那就是 HTAP。

话虽如此，当时实际上这个过程没有那么简单，有很多问题需要去解决，我们可以预见在几年之内，TP+AP 混合场景仍将是主要场景。但是无论是 TP+AP，还是 HTAP 都对开发工具提出了新的要求，实际上是一套库，还是多套库不是最关键的，最关键的是数据协同的角色，写数据的人和分析数据的人会比以前更加紧密地去协同，这个时候数据库开发工具就需要具备数据同步、全局对象检索 Metadata Catalog、多角色协同等相对应的一些能力。

▋ 趋势解读

上面我们讲了市场格局、混合云和多云的趋势、还有 HTAP 或者说 TP + AP 这些新的场景，这里我们汇总一些具体到数据库开发工具方向，未来会是怎样的趋势，我判断会有 5 个趋势。

趋势一：个人开发 → 多角色协同开发

这是是我们今天讲的核心，数据库协同开发会越来越流行。

趋势二：Developer Tool → Data Operation Platform

这一点是对协同开发的延伸，从开发工具到数据协同平台，这里有个概念叫做 DataOps ，目前为止还不是那么清晰，Gartner 去年的报告对 DataOps 领域做了一些解读，认为未来三到五年会形成一个清晰的市场。

我们看到信通院的大数据标准化推进委员会，也在牵头做 DataOps 相关的概念讨论。关于这一部分坦白讲，我也没有看明白，因为实际上我们都还没有看到有哪个具体的产品已经可以自圆其说，一个 DataOps 领域解决什么问题的产品。DevOps 这个概念从出来到大致都了解，是个漫长的过程，直到现在，我认为 DevOps 也没有解决新的问题，开发、测试、运维这些问题，还是由对应的工具在帮助解决。

趋势三：TP + AP & HTAP 场景支持

我们会看到数据库开发工具会兼具 TP 场景和 AP 场景下的功能。

趋势四：集成和被集成

集成主要是账号系统、审批系统的集成；被集成则是需要产品能够提供 API ，易于二次开发。

趋势五：开源和 SaaS

从两个方面去看：一方面是云，目前国内市场数据库 60% 以上的份额，已经在云上了，而且大家不愿意被一家云厂商绑定，所以跨云的 SaaS 是很自然的结论。

另一方面，软件业的开源趋势应对全球市场的优势，特别是在现在跨地域、跨云的场景下，在数据管理领域，被全球更广泛的客户信任非常重要，那么你的服务形态一定是 SaaS。此外，还要用最低的成本获取更多地区的客户信任，答案就是开源了。所以我认为未来的趋势，开源和 SaaS 是必然。

正在努力的OceanBase

正是由于数据的不断增长，带来了数据库稳定性、数据安全、协同效率等三大挑战，云数据库、混合云、HTAP 等数据库技术和使用趋势，又给数据库开发工具提出新的功能要求。所以数据库开发工具需要提供更加完善的功能，帮助 DBA 减轻负担，从而提升数据库开发和运行效率、保障数据库稳定运行。

目前，OceanBase 针对上述问题已经有了自己的一套解决办法，我在这里简单介绍一下 OceanBase的开发者中心即 ODC ，这几年它从一个数据库图形化客户端工具，逐渐变成一个面向协同开发场景的管控平台。

OceanBase 的功能有很多，不仅有图形化的客户端工具，还在系统稳定，协同效率方面都有功能提供，上图中，黑色字体是已有的东西，蓝色是正在做和今年会做的东西，今年我们将在 SQL 开发、协同效率、系统稳定、安全合规四个方面做各种各样的优化。

附上今年OceanBase的开发者中心路线图，Q1 的板块我们在 3 月份已经发布了，可以移步阅读《过去的90天，ODC发生了哪些新的改变？》查看详情！后续，OceanBase 将更多专注于应用性和稳定性，特别是桌面版的优化，这也是客户提的需求，今年我们也会针对很多功能做开源，很希望后续能跟大家一起讨论哪些是大家真正感兴趣的，我们会考虑更高优先级处理。

今年 OceanBase 的所有开发也都会参与到内容建设里面，把一些解决的问题通过文章在微信公众号等渠道分享给大家，大家可以通过官网、公众号等渠道与我们取得联系，今天我的分享就到这里，谢谢大家！