2006年，Google发布了三篇论文，也是公认的大数据的三驾马车：散布式文件体系GFS、散布式KV存储数据库Big Table以及处理和生成超大数据集的算法模型MapReduce。
尔后，尽管散布式开端成为我们评论的目标，但因为散布式事务的功用以及散布式体系的复杂性，使得散布式数据库仅在数据量非常大的联机剖析处理（OLAP）场景得到了一些运用。在传统数据库范畴，仍以Oracle为代表的的集中式数据库独霸全国，更是独领世界商场，阿里便是其在我国最大的客户。
尔后的十年，是散布式数据库被“萧瑟”的十年。与其说是被“萧瑟”，不如说是技能上难以打破，以及培养本钱高，其时集中式数据库的商业化之路越走越顺，可以停下来从头开端的厂商少之又少。
不过，跟着互联网年代的加快开展和科技的行进，集中式数据库的功用开端绰绰有余。越来越多的企业进行数字化转型，对事务体系也愈加高频的并发拜访，当发生巨大的数据处理量，集中式数据库贵重的本钱和存储、核算极为有限的扩展才能开端露出，企业不得不寻求性价比更高、存储和核算扩展才能更强的数据库。
2010年，阳振坤在阿里的招募下，开端研制国内榜首款全自研式散布式数据库OceanBase。彼时的散布式技能是线年，腾讯云、阿里云、PingCap等公司才开端在开端探究。
散布式数据库被“萧瑟”的10年，正是OceanBase在蚂蚁内部打磨的十年。从仅用在淘宝收藏夹一个细微的场景，到支撑了9年的淘宝双十一，并打破了TPC-C测验的世界纪录，直至2020年独立，到现在现已累计了400＋客户。
8月10日，在OceanBase2022年度发布会，发布了OceanBase4.0产品——“小鱼”，这是首个单体散布式一体化架构的数据库，一起推出支撑多云布置OceanBase Cloud，经过技能打破和云化，企图让企业可在单体架构和散布式架构之间无缝切换，下降了散布式数据库的运用门槛。
纵观OceanBase的开展途径，其实也正代表了国产散布式数据库的十年，产品发布背面泄漏出的信号，是当下国产数据库的开展进程，更需求企业重视并一起推进。
《三体》中衡量一个文明科技水平的标准是，这个文明对微观世界的探究和打开程度的凹凸，即对微观世界的探究越深化，科技水平越高。
散布式数据库之所以可以愈加靠近事务、更安全，原因在于它把数据切分红许多个“小”。
举个简略的比方。假定某公司的数据库中存放了10个表格，每个表格中的数据为100个数据量，那么对当数据进行提取时，只能定位到详细的表格，将表格中的数据悉数跑上一遍，若该表格缺失了2个数据，将会导致整个数据库的体系无法作业。而散布式则是将每个表格中的100个数据进行分区处理，如每20个为一组，分为A/B/C/D/E区，当需求提取某个数据时，不只可以定位到相应的表格，也可以直接定位到A区，一起，体系可对同一表格的不同区进行分区读写，大大提高了可用性和功率。
在实际的散布式数据库中，或许每5个数据即为一组，差异更精密，一般按行或列对数据进行拆分，一起进行三副本备份，哪怕E区的榜首副本缺失或过错，也可经过第二、第三副本进行即时替换，不会导致整个数据库瘫痪。简略的说，集中式数据库好像“大马”拉“大车”，“大马”一旦出了问题，便会停滞不前，而散布式则是用许多的“小马”拉“大车”，一匹小马坏了不影响车子的行进，也可以快速进行补位，确保正常工作。
数据维度越来越小，可用性和安全性越来越高，这是散布式数据的“小便是大”。
可是这样的“三副本”方法，意味着企业假如想要布置散布式数据库，就要一起进行多个服务器布置，门槛比单台机高，且“散布”或“单体”的挑选一般不可逆，挑选了单体机就意味着简直失去了“散布式”的时机。
这也是我们所讨论的中心问题。散布式数据库一般运用于高布置、密布数据量和高并发的数据，但布置门槛高，关于大宗性企业愈加适用，而中小企业因为数据量不大，运用场景简略，并不需求在事务量缺少时布置散布式数据库，反而购买单体机更为合算。但一旦布置单体机，后续事务量巨大时再进行架构调整，便是难上加难。
OceanBase企图经过“小鱼”，来打破这个魔咒。简略的说，单看“小鱼”，仅仅一款高功用的单体机，在单机布置方法下，也可完结包含Oracle/MySQL的兼容性、TP事务处理才能、AP并行剖析查询才能、租户资源阻隔等功用。并在功用进步行了晋级，如将毛病回复时刻从30秒优化到8秒。
一起，小鱼对服务器自身的要求很低，单机布置最小支撑4C8G。这意味着，早年有必要要在服务器等级（128核及以上）的终端上布置的数据库，现在在4核的电脑上也可以进行布置。大大下降了企业的硬件购买本钱，好像大型游戏对电脑装备的要求下降了，这让许多低装备玩家也能顺利的玩游戏一般。
而当企业开展到必定阶段，数据量出现必定规划想要扩容的时分，可以从一台“小鱼”增加到3台“小鱼”（3为散布式布置数量的最小单位），滑润地从单机布置方法晋级成散布式布置方法。
一位OceanBase的技能人员告知光锥智能：MySQL数据库在原理上，也可以做到从单机到散布式，可是进程很长，且需求将数据库暂停运转，独自布置。而小鱼则可在运转中，最快1分钟内即可完结方法的切换。
在发布会中，OceanBase演示了小鱼从1-3-9的整个进程，只需求作业人员在后台进行程序布置，无需调整单机硬件，且进程简略流通，挨近“傻瓜操作”就可以完结，布置完结后，功用简直成线性增加，并没有过多损耗。
这就非常契合企业的布置场景，若将数据库暂停进行调试，在实际操作中可能性等同于“0”。
这也正是“小鱼”的“小便是大”。硬件单位越来越小，但适配程度却越来越高，且在坚持相等功用下，灵敏度也越来越高。
而这样的“小便是大”，不止是技能层面的打破，更处理了数据库范畴的要害问题：技能和事务的结合。
这并不是因为用户不明白它的好，而是因为搬迁本钱太高，单体数据库尽管现已出现问题，可是经过叠加机器数量，能时间短处理，直到再次超负荷，这样的方法尽管“治标不治本”，但却相对省劲。
但很快，一些企业便开端负担不起Oracle昂扬的运营本钱了。最早撑不住的是阿里。时任阿里首席技能官的王坚算了一笔账，把1万亿元GMV折算成数据量，再折算成需求的IBM小型机数量、Oracle数据库量、EMC存储数量，再换算成详细价格相加，得到他们每年需求给IOE的收购费200亿元。而这笔钱乃至逾越他们每年所赚的赢利。
在巨大的本钱费用面前，有必要从“根”上开端处理问题了。据测算，支付宝用OceanBase原生散布式数据库代替Oracle数据库之后，单副本数据可以做到Oracle的1/7，其核算资源投入也下降为本来的1/12，仅存储一项，比较Oracl就节约存储本钱约20亿元，适当于每账户本钱节约了90%。
这源于阳振坤提出了自研散布式数据库可以从两个方面节约本钱，一是上述所讲的硬件本钱，用一般PC机代替大型服务器，硬件本钱得到减缩；二是将数据库的两大功用OLTP和OLAP结合在一起，构成HTAP。
在2020年，OceanBase宣告独立进行公司化运营，建立由其100%控股的数据库公司——北京奥星贝斯公司。
OceanBase的独立，是蚂蚁科技战略三步走的一个缩影。榜首阶段是“实验”在自己的事务上做测验；第二阶段是同享，同享给与自己“实验”事务最相似的金融机构；第三阶段是敞开，将自己蹚出来的老练产品进一步对外输出，扩大到政企和其他非金融类客户。
关于阳振坤来说，独立和敞开有一个特别的含义：经过更多企业和事务场景的深化，可以让OB愈加靠近事务，从需求动身对技能不断打磨迭代，做出有竞争力的国产散布式数据库。
此刻，无论是集中式数据库的本钱开端大规划超出企业负荷，仍是受疫情影响，降本成为了每个企业的首要需求，这给了OceanBase必定的商场空间和时机，抓住时机，OceanBase在2020年正式推出HTAP。
传统的OLTP和OLAP是两套数据库，需求别离购买，一起，数据还要在两个数据库中进行搬迁，搬迁的进程中还会面对着数据丢失和损耗的危险。而HTAP则是在一个数据库的根底上，既满意TP又满意AP，下降了企业购买和搬迁的本钱。
和曩昔比较，HTAP的事务处理功用提高50%，数据剖析功用提高10倍。用户事务无论是事务型仍是剖析型，只需一套体系就可以应对数字化转型进程中“海量、实时、在线”的事务需求。
以雄帝科技为例，其担任全国约三分之一的公交刷卡机体系，此前，刷卡机读取到的仅仅简略的买卖数据，但跟着互联网和信息化的开展，刷卡机可以读取到用户的一些基本信息，比方晚年卡、学生卡等等。在一些场景里，就要对这些数据进行剖析，比方在哪几个时刻段用户量最高，合理分配公交车资源，以及一些营销节点，对不同类别的人群施行不同程度的扣头活动。
除此之外，散布式数据库可以做到真实的弹性扩缩容。以往的数据库扩容简单，缩容难。原因在于颗粒度比较粗，单个数据库内若有20%可用数据可80%抛弃数据，不可以精确的除掉抛弃数据，只能全盘保存。
我国福利彩票就曾被这个问题难住。彩票职业的瞬时数据量迸发是适当惊人的。我国福利彩票发行管理中心技能管理部副主任唐恒光同享到，一类彩票的年买卖量大概是200亿，而在这一年内，开奖前半小时的买卖量可以到达50%乃至70%，这需求数据库在一天之内扩容，而平常的买卖量，却底子用不着峰值的数据库容量，散布式数据库刚好可以处理这个问题，用时“变大”，闲时“缩小”，弹性弹性下降布置本钱。
这样技能上靠近事务场景和痛点的战略，在商业化的道路上稍见成效。仅仅在2021一年中，OceanBase客户数量就完结翻倍，而在金融等中心优势场景，现在全国TOP200的头部金融机构中，有1/4都将OceanBase作为中心体系晋级的首选。
尽管OceanBase在散布式数据库范畴是先行者，但多名职业剖析师向光锥智能表明，当下依然处于前期阶段，只能说OceanBase刚刚完结了前半段。
关于未来的应战，光锥智能将其归纳为两个方面，一部分是技能难题，一部分是职业痛点。
技能难题也是最根底的问题，数据的一致性怎么确保？数据搬迁的本钱怎么下降？
关于散布式数据库来说，数据的一致性是其安身的底子，没有一致性就没有散布式。
OceanBase的技能人员告知光锥智能，OB与MySQL等数据库的差异在于，OB将一致性协议放在了数据库底层，依据协议可以灵敏动态的进行调整，而MySQL则是在现已成型的数据库产品的上层，尽量满意协议，二者有实质的差异，OB的战略可以100%的做到高一致性。
而数据搬迁的本钱在当下，似乎是一个还未处理的难题。OB数据库兼容MySQL，原MySQL用户可直接进行搬迁，而且引入了多云战略。OceanBase CEO杨冰泄漏，除阿里云外，OB行将上线AWS、腾讯云、华为云等多个云布置。
另一方面，是企业面对的痛点。关于新式事物，企业缺少运维东西和经历，更缺少相关的技能人员，技能虽好，可是买了不会装，装了不会用的状况举目皆是，而假如事务用不起来，其他的一切都是白费。
光锥智能从OB内部了解到，现在，OB除了技能中心团队，正在加大服务团队的布置，分为开源服务团队、企业服务团队。这也为其他国产数据库提了一个醒。
这样重服务的方法，或许可以处理当下的问题，而想要真实可以从底子上影响整个数据库环境，阳振坤以为，仍是要开源，共建生态。
2021年，OceanBase宣告源代码开源，与外界同享全球最抢先的原生散布式数据库的中心。一方面期望聚集用户价值，处理用户的详细问题，另一方面期望与外界共建国产散布式数据库的生态，从另一条赛道逾越“IOE”。
在OceanBase4.0版别中，进一步开源了社区版，社区版与企业版别的更新坚持一致，让开源用户也可以体验到OB的最新版别。OceanBase首席技能官杨传辉介绍到，现在OceanBase现已招引了4,200多位开发者重视，发生了500屡次技能创新磕碰（Commit），600多篇社区深度原创内容，均匀每天发生5篇高质量技能内容，均匀每天有100多封活泼邮件，有50多家客户深度实践。
快手和携程便是OceanBase开源后的榜首批用户。携程“IM＋”事务选用MySQL作为音讯写库，因为事务流量激增，数据存储到达MySQL的存储极限，只能保存两个月的记载，与事务部门的需求相差甚大。
面对这样的应战下，携程测验了OceanBase的开源版别，并与OB取得联系，深度沟通下二者共创，用OceanBase代替了MySQL，并供给横向扩容才能经过加减机器应对事务的扩缩容，确保对事务的服务质量。终究，携程在确保功用的一起数据压缩才能提高了85%以上，在相等硬件投入前提下，从两个月扩展到取得逾越一年的数据存储才能。
《三体》中，作者刘慈欣曾花费了很多翰墨，讨论“技能相等”的论题，阳振坤也曾拿散布式数据库与自动驾驶进行类比，二者均在开展的前期，且需求更多人投入在这项“未来工作”中去，开源是现在最有用缩短技能距离，一起行进的方法，这或许也是国产数据库们逆袭的要害点。
在OceanBase大会前，阳振坤博士曾与光锥智能的沟通中讲到，国产数据库要做的不能仅仅追逐，期望未来也能站在技能高点，向世界输出我国技能。