一、數據庫開發(fā)難度數據庫研發(fā)是和操作系統(tǒng)相提并論的高難度工作。參考對數據庫和分布式很感興趣，學習路線是什么？這篇文章里說到了很多學習過程，從學術上就能看到其復雜度。然而這還只是萬里長征的開始，學術到產品還有道巨大的鴻溝。數據庫是基礎性軟件，好比汽車的引擎一樣，是系統(tǒng)的關鍵部件，具有“牽一發(fā)而動全身“的特性。這就要求數據庫具有相當高的成熟度。這種成熟度需要在技術、產品、工程、支持以及行業(yè)經驗上具有相當長時間的積累。傳統(tǒng)的關系型數據庫中，例如Oracle、IBM DB2等，都歷經幾十年才達到現(xiàn)在的版本。任何一款數據庫從研發(fā)到產品都是一個歷經磨難的過程，一般需要6年以上的時間才能走出0到1 的階段，然后再在行業(yè)和實際應用場景中不斷地歷煉打磨，逐步過渡到成熟期。開源數據庫我們也能過一遍數據庫的歷史。老一點的，MySQL第一個版本到如今歷經22年了；Postgres是1986年開始學術研究，1996年第一個版本。新一點的，Cassandra是2008年第一個initial release，發(fā)布open source版本，11年底1.0；到目前是3.11的版本；MongoDB： 2007年就開始開發(fā)，到目前3.4的版本；VoltDB是09年開始，7年后才開始出來見人。另外，金融級數據庫產品面對的是諸如銀行、證券、保險等頭部行業(yè)大型企業(yè)，對產品上的復雜度和成熟度又提出了更高層次的要求。因此，其生命周期還要更長。二、數據庫產品化的難度產品的研發(fā)是一個不斷前進積累打磨的過程。還是拿汽車行業(yè)做案例，同樣是引擎，跑車的引擎和家用車引擎差別在哪里？為什么F1賽車經久不衰，就是廠商知道，產品需要不斷精益求精，不斷地挑戰(zhàn)，不斷地應對日益增長的需求場景變化。再拿產品測試做案例，巨杉SequoiaDB經過6年的發(fā)展，測試用例有12000多個，自動化測試覆蓋率超過99%，測試開發(fā)團隊和產品開發(fā)團隊人員1:1，有過之無不及，測試的開發(fā)水平要求高過大部分的研發(fā)工程師。每一個小迭代，基本要跑一周，機房的測試服務器從來沒有停過。但這又怎樣，和Oracle、DB2比是小巫見大巫。再拿需求到產品轉化過程來看。應用產品客戶的需求很容易理解，而數據庫這種基礎產品，客戶一句話的需求轉化到技術產品的語言是一道巨大的鴻溝，不同用戶的需求就交織在一起，如何將需求轉而到定義產品開發(fā)的功能，“這是一個問題”。所有這些不歷經沒日沒夜地現(xiàn)場支持也沒法實現(xiàn)。另外，如何能夠嚴格把控核心代碼和控制產品發(fā)展路線也至關重要，畢竟是產品，不能靠技術支持堆人力。我想“贏在細節(jié)，輸在格局”這句話對每個產品都適用。三、中國數據庫發(fā)展的缺點和優(yōu)勢先說缺點，最大的還是技術傳承和基因。拿Michael Stonebraker老爺子做案例，一生經歷了Ingres，Postgres，Informix，C-Store, H-Store再到VoltDB。其他的數據庫也是如此，都是幾十年一種傳幫帶的基因。中國因為近年來才開始發(fā)展數據庫，主要還是從開源產品諸如Mysql和Postgres里吸取養(yǎng)分；也有收購引入Informix再開始的；創(chuàng)新從來也不是瞬間的事情，站在巨人的肩膀無可厚非。只不過需要有個積累的過程。我們自己也是從北美DB2的基因派生出來，到中國本土又結合了華為的基因，才落地生根。說到優(yōu)點，就是中國是個巨大的市場土壤，想想中國的用戶數，手機使用頻率，應用場景的多樣化，在中國的環(huán)境里打磨出來的產品適用于任何地方，這點信心是有的，我們在和Gartner探討數據庫發(fā)展方向時感受特別明顯?，F(xiàn)在是中國數據庫發(fā)展的黃金期，也祝愿所有的同行一起來推動自主數據庫的發(fā)展

專業(yè)從事企業(yè)網站建設和網站設計服務，包括網站建設、域名與空間、虛擬主機、企業(yè)郵箱、微信公眾號開發(fā)、微信支付寶微信平臺小程序開發(fā)、APP應用開發(fā)、軟件開發(fā)、等服務。公司始終通過不懈的努力和以更高的目標來要求自己,在不斷完善自身管理模式和提高技術研發(fā)能力的同時，大力倡導推行新經濟品牌戰(zhàn)略，促進互聯(lián)網事業(yè)的發(fā)展。

聽說還有一匹黑馬公司叫萬里開源，自主研發(fā)數據庫及操作系統(tǒng)20余年，萬里開源分布式數據庫GreatDB，支撐了運營商海量數據的存儲和處理，從2013年中國移動某省大數據平臺第一次選用萬里開源分布式集群數據庫至今，萬里開源已在電信行業(yè)多個業(yè)務場景中應用。未來，伴隨著5G、物聯(lián)網等技術的發(fā)展，國產化工作的進一步推進，萬里開源的分布式數據庫將會在更多的業(yè)務場景中替換國外數據庫！