“數(shù)據(jù)庫以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，對于數(shù)據(jù)庫的智能化以及自動化運營平臺帶來了非常多的挑戰(zhàn)。”

阿里巴巴集團(tuán)副總裁、阿里云數(shù)據(jù)庫事業(yè)部總裁李飛飛在2019阿里云峰會上分享時表示，阿里云希望數(shù)據(jù)庫的內(nèi)核加上平臺能夠做到自動優(yōu)化、自動異常修復(fù)、自動安全保護(hù)、容量自動管理以及運維自動化等。

在智能化的嘗試上，阿里巴巴做了一個智能化平臺SDDP，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)庫的狀態(tài)，采集他的性能指標(biāo)，用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法做一些模型，實時更新數(shù)據(jù)庫的參數(shù)。

同時阿里巴巴利用數(shù)據(jù)分塊技術(shù)，已經(jīng)可以做到兩地三中心，甚至兩地四中心實時的數(shù)據(jù)同步，做到跨中心跨城的數(shù)據(jù)高可用。

李飛飛認(rèn)為，明顯的技術(shù)趨勢是，數(shù)據(jù)庫本身是一個系統(tǒng)，任何一個系統(tǒng)對有限的資源應(yīng)進(jìn)行高效管理、安全使用。要不斷關(guān)注硬件的發(fā)展，用硬件的技術(shù)發(fā)展紅利提升系統(tǒng)的性能。?

李飛飛演講實錄如下：

????非常感謝大家對阿里云數(shù)據(jù)庫的支持和信任，今天跟大家分享一下我們阿里云數(shù)據(jù)庫這么多年發(fā)展歷程，和對下一代云原生數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展趨勢做一個總結(jié)報告。

????首先看一下這個排名，上面列了大概300多款數(shù)據(jù)庫，對流行度有一個評比。我們看到一個很大的趨勢，這邊是各種類型主流的數(shù)據(jù)庫，圓圈代表這個數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在的市場份額以及流行程度，箭頭代表遷移的趨勢。也就是說我們看到越來越多的用戶從傳統(tǒng)的商業(yè)形式遷移到開源的數(shù)據(jù)庫生態(tài)里面去，主要是以MySQL和PostgreSQL這兩個數(shù)據(jù)庫為代表。所有這些都是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，我們也看到越來越多的用戶、企業(yè)以及業(yè)務(wù)開發(fā)，用到了種類豐富的NOSQL數(shù)據(jù)庫，這是整個的業(yè)界大趨勢。

????再仔細(xì)看一下根據(jù)DB-Engines流行趨勢的排行，紅線代表傳統(tǒng)商業(yè)型的數(shù)據(jù)庫，他的市場份額不斷下降。藍(lán)色的以開源生態(tài)為代表的趨勢越來越強(qiáng)勁明顯。從份額來看，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫占75%，剩下25%是非常細(xì)分的部分，有各種各樣的NOSQL數(shù)據(jù)庫，構(gòu)成了整個數(shù)據(jù)庫市場的生態(tài)。其中當(dāng)然包括實時數(shù)據(jù)倉等等這樣的類型。

????如果看不同的云廠商提供的數(shù)據(jù)庫類型來看，我們總結(jié)出來一個反應(yīng)，不同的云廠商都有非常豐富不同類型的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，其中以AWS和阿里云為代表，一個是市場領(lǐng)先的云廠商，一個在世界目前排名第三，中國大陸排名第一的云廠商。我們看到他提供的數(shù)據(jù)庫引擎產(chǎn)品基本類同。其中最核心的產(chǎn)品列在這邊，阿里云最核心的兩款產(chǎn)品，一個是POLARDB，一個是ADB。一個是關(guān)系型的TP數(shù)據(jù)庫，一個是實時交互式數(shù)據(jù)倉庫，對應(yīng)的亞馬遜上面的產(chǎn)品就是Aurora和Redshift，我后面會展開講這兩個產(chǎn)品的技術(shù)特點。

????數(shù)據(jù)庫是云上很關(guān)鍵的一環(huán)，我個人認(rèn)為數(shù)據(jù)庫是連接Iaas以及云上智能化運用這一層，中間最關(guān)鍵的一環(huán)，這不僅僅是我個人的觀點。

????數(shù)據(jù)庫總的來講可以分成幾個類型，最經(jīng)典的傳統(tǒng)的OLTP數(shù)據(jù)庫，主要解決了數(shù)據(jù)計賬轉(zhuǎn)賬過程中數(shù)據(jù)正確一致性在高并發(fā)海量數(shù)據(jù)下的挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)量不斷增加，我們希望對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這就引出了Oracle數(shù)據(jù)庫做海量數(shù)據(jù)分析、交互式分析這樣一個類型的數(shù)據(jù)庫。

????除此之外在2008、2009年以谷歌為代表推出了NOSQL的概念，放棄對數(shù)據(jù)的一些要求，換來水平拓展以及對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力的提升。除此之外還有工具類的產(chǎn)品，工具類的組建比如備份、傳輸、數(shù)據(jù)管理等等，這整個形成了數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)界、技術(shù)界、學(xué)界的大圖。

????我們看一下數(shù)據(jù)庫發(fā)展的歷程，最早從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開始發(fā)展到今天，因為海量數(shù)據(jù)的誕生，讀寫沖突，導(dǎo)致我要去做ETL等等技術(shù)做數(shù)據(jù)倉庫，這是數(shù)據(jù)庫發(fā)展三四十年最主要的主線。發(fā)展到今天因為我們異構(gòu)多源的這種數(shù)量類型，導(dǎo)致我們需要不同類型的NOSQL數(shù)據(jù)庫，以及我們對海量數(shù)據(jù)高并發(fā)下處理的需求，又延伸出來了現(xiàn)在最流行的NEWSQL這種概念，這個圖總結(jié)了數(shù)據(jù)庫發(fā)展40多年的技術(shù)歷程。

看當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)上的挑戰(zhàn)和革新，主要有三種架構(gòu)，一種是傳統(tǒng)的單節(jié)點加工，這里每個DB里面包含了CPU和內(nèi)存，底下是磁盤。傳統(tǒng)的單節(jié)點架構(gòu)CPU和磁盤是綁在一起的。最新的云原生架構(gòu)，最核心的用兩個概念可以解釋清楚，一個是存儲計算分離，存儲與計算節(jié)點解耦。第二我希望把單節(jié)點的存儲能力做到越大越好，我利用像RDMA遠(yuǎn)程高速共享網(wǎng)絡(luò)這種技術(shù)，使分布式存儲節(jié)點可以看起來像一塊本地盤，也就是說拿比較標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)語言來講，就是分布式共享存儲。

這樣就做到了存儲和計算可以分開地進(jìn)行彈性伸縮，上面有一個共享狀態(tài)，這些節(jié)點之間是共享狀態(tài)的，避免了我對分布式事務(wù)處理的挑戰(zhàn)。這個架構(gòu)受RDMA網(wǎng)絡(luò)的限制，所以我們還需要另外一種架構(gòu)，就是傳統(tǒng)的分布式架構(gòu)，這種架構(gòu)下要把單節(jié)點的架構(gòu)掛在這個下面，這邊我們也推出了基于POLARDB的分布式版本。

????除此之外還有一些比較新出現(xiàn)的技術(shù)趨勢，大概總結(jié)一下。一個是我們認(rèn)為多模，分為北向南向。南向是你的存儲層，你的數(shù)據(jù)類型可能存儲層多種多樣，比如說存儲層結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、圖的數(shù)據(jù)、文檔的數(shù)據(jù)等等。但我的查詢層希望有一個標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的查詢接口，這樣一個組合就給出了我們比較標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)服務(wù)。還有一種是南向的存儲可能只有一種形式，一般來講我會選一種非結(jié)構(gòu)化的存儲格式，但是北向的查詢接口可以有多種多樣的查詢接口，可以按照圖的方式查、文檔的方式查。

????另外數(shù)據(jù)庫的發(fā)展以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展，對于數(shù)據(jù)庫的智能化以及自動化運營平臺帶來了非常多的挑戰(zhàn)。比如說我們希望大量使用機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)做兩件事，一個對數(shù)據(jù)庫內(nèi)核進(jìn)行優(yōu)化，比如說我的傳統(tǒng)CPO能不能用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法找到更好的查詢計劃。另外一個緯度我的運維管控平臺能不能使用機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能的技術(shù)做智能化的運維和管控。對于我們來講，我們希望數(shù)據(jù)庫的內(nèi)核加上平臺能夠做到自動優(yōu)化、自動異常修復(fù)、自動的安全保護(hù)、容量的自動管理以及運維自動化等等。

????最后非常明顯的技術(shù)趨勢，就是數(shù)據(jù)庫還是一個系統(tǒng)，任何一個系統(tǒng)對有限的應(yīng)對資源進(jìn)行高效管理、安全使用。當(dāng)然我們要不斷地關(guān)注硬件的發(fā)展，用硬件的紅利，硬件的技術(shù)發(fā)展紅利提升系統(tǒng)的性能。具體來講在我們的研發(fā)過程中，我們就會看如何利用RDMA的網(wǎng)絡(luò)，如何利用NVM這種技術(shù)，如何利用GPU進(jìn)行加速。這種硬件技術(shù)的發(fā)展，不斷地推動數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的不斷演進(jìn)和迭代。

????下面講一下阿里云具體的兩個例子，一個POLARDB，一個ADB，講一下剛才我提到的技術(shù)趨勢，在我們的產(chǎn)品內(nèi)核里面一些具體落地和具體解決方案。

這是去年雙十一的真實曲線，這是我們在雙十一11月11號凌晨12點之前的系統(tǒng)負(fù)載，具體數(shù)值因為商業(yè)秘密我藏掉了。在11月11號12點凌晨第一秒的時候，系統(tǒng)負(fù)載有一個122的增長，相當(dāng)于你站在海灘上，海浪原本這么高，突然下一秒你的海浪有122倍的增長，這個對我們的系統(tǒng)帶來了非常高的挑戰(zhàn)，我們系統(tǒng)需要極致的彈性、極致的性能，才能夠滿足在這樣的海嘯來臨的時候，系統(tǒng)的反應(yīng)速度沒有太大的變化。

我們怎么做到這一點？怎么支撐阿里的業(yè)務(wù)，同時服務(wù)好阿里云上形形色色各行各業(yè)的用戶，這個圖解釋了我們的核心技術(shù)。我們以POLARDB為核心，他是下一代云原生數(shù)據(jù)庫，結(jié)合我們的應(yīng)用遷移評估工具以及數(shù)據(jù)傳輸工具，支持我們線下傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫向云原生數(shù)據(jù)庫演進(jìn)，同時我們使用ODB，形成與POLARDB的閉環(huán)。這里我們用DTS做一個增量實時同步，利用下一代數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)和理念，去支持客戶對海量數(shù)據(jù)復(fù)雜查詢分析的需求。另外通過阿里云的市場以及合作伙伴，打造豐富的生態(tài)，形成這么一個閉環(huán)的圖。

????這個圖是POLARDB的架構(gòu)，看起來很復(fù)雜，實際上他就是共享存儲計算分離中間的那個架構(gòu)圖，實際上完全一樣的。底下是我們的分布式共享存儲，利用RDMA網(wǎng)絡(luò)連起來，看起來對上面的內(nèi)核來講，他看起來就像一塊本地磁盤。我的數(shù)據(jù)會保證數(shù)據(jù)的高可用，一份數(shù)據(jù)會打散成三塊，比如說A會分成三個小的，利用分布式數(shù)據(jù)一致的協(xié)議我們對他進(jìn)行優(yōu)化，保證我的數(shù)據(jù)三份數(shù)據(jù)完全一致的，這樣使得我數(shù)據(jù)庫也具備了高可用的能力。

????上面是我的計算節(jié)點，那里面有他的CPU、內(nèi)存。這里我們在現(xiàn)在的POLARDB版本里面，我們要求有一個可寫可讀的節(jié)點，剩下的節(jié)點是只讀節(jié)點。當(dāng)復(fù)雜查詢來的時候，我可以利用彈出來更多的只讀節(jié)點，滿足高并發(fā)的需求，但是我所有的寫所有的更新都是在這個節(jié)點進(jìn)行的，避免了分布式數(shù)據(jù)處理帶來的一些非常大的復(fù)雜性以及對性能的影響，這是POLARDB核心技術(shù)上的特點。做到這些，就能夠達(dá)到右邊列到的所有性能。

????同時因為我的內(nèi)核層完全可以擁抱開源生態(tài)，所以我的內(nèi)核層完全可以基于MySQL來做。所以我們兩個不同的版本，第一個版本百分之百兼容MySQL，第二個版本百分之百兼容PG，基于百分之百兼容PG這個版本上，因為大家知道PG相對Oracle的兼容性比較好，我們又做了很多改進(jìn)和革新，做出了另外一個版本，高度兼容Oracle。同時他的性能相對于MySQL以及Oracle有大大的提升。

????這個圖是傳統(tǒng)MySQL主備高可用的架構(gòu)圖，我們做數(shù)據(jù)庫的人對這個非常熟悉，我不過多展開講。

????在POLARDB我們通過分布式共享存儲，上面是我們一寫多讀的計算節(jié)點，所有的節(jié)點看到的是一份物理數(shù)據(jù)，避免了傳統(tǒng)MySQL主備架構(gòu)里面這種對計算以及存儲資源的浪費，有讀寫分離，同時我的存儲和計算分離以后，我的計算節(jié)點我所有的狀態(tài)信息都在一份數(shù)據(jù)里面，我可以按照客戶的需求彈出或者縮進(jìn)計算資源，按需按量使用分配。

????為了在我的多個節(jié)點之間做負(fù)載均衡，我們前面做了一個智能的PolarProxy，這個PolarProxy會把客戶的應(yīng)用發(fā)放到Proxy這邊做一個動態(tài)的負(fù)載均衡，智能化地把請求分發(fā)到不同的節(jié)點上去，當(dāng)然所有的寫更新的節(jié)點都會發(fā)到主節(jié)點，所有的查詢讀就會通過我的PolarProxy去下發(fā)。下面這一層我的分布式共享存儲這一層，做了PolarStore，上面有一個文件系統(tǒng)無縫對接類似像MySQL或者PG這樣的內(nèi)核。

????這個展開再講一下在Polarstore這一層發(fā)生了什么事情，我們有把數(shù)據(jù)分塊這樣的概念，每個數(shù)據(jù)進(jìn)來會打成很多個小的塊，然后每個小塊我會分三份，這三份之間保證數(shù)據(jù)一致性。這個在分布式共享存儲這個層面上實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的高可用，永遠(yuǎn)不用擔(dān)心數(shù)據(jù)丟失這個問題。

????另外我們在主節(jié)點和物理節(jié)點之間，通過我們的Redo日志進(jìn)行持續(xù)的數(shù)據(jù)回放，不僅僅依賴物理數(shù)據(jù)，也盡可能利用日志的數(shù)據(jù)，因為我的主節(jié)點更新下來以后，只讀節(jié)點如何保證他能讀到最新版本，我通過Redo日志的回放，來保證他們的數(shù)據(jù)一致性。

????這一頁主要再深入解釋一下剛才Proxy所做的事情，主要就是安全防護(hù)，最重要的是他有一個統(tǒng)一的訪問節(jié)點來做動態(tài)的負(fù)載均衡，這樣的話我的會話一致性、負(fù)載均衡、安全保護(hù)等等都通過一個節(jié)點完成。

????利用這些架構(gòu)以后就做到了極致的彈性，可以通過這一層實時監(jiān)控下面Polarstore用戶所分配的存儲空間以及實際使用的空間。當(dāng)他實際使用的空間已經(jīng)逼近我跟他分配的空間的時候，我會自動地幫他進(jìn)行彈性的擴(kuò)容。反過來講如果他使用的空間遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于我分配給他的空間，我可以智能化動態(tài)幫他進(jìn)行彈性的縮融。

????在計算這一層可以根據(jù)計算需求彈出新的只讀節(jié)點，當(dāng)你完成任務(wù)時也可以縮回去。這樣的話帶來下面這個圖，我可以相對于傳統(tǒng)的POLARDB架構(gòu)完美地滿足客戶對彈性計算、彈性資源的需求，按需按量使用。怎么理解？黑色的部分表示你必須要使用的資源，比如你的存儲，你有10T的數(shù)據(jù)，不管你怎么做架構(gòu)，這部分的資源必須付出成本。這一塊的資源，可能是你在高峰期產(chǎn)生的資源消耗，在POLARDB這個架構(gòu)下我可以按需按量使用，等你在業(yè)務(wù)峰值的時候彈上來需要的資源，然后快速釋放。就有點像家里使用自來水的感覺，對客戶業(yè)務(wù)有非常大的幫助和好處。

????第三種架構(gòu)分布式架構(gòu)，結(jié)合DRDS，我們在上面掛一層DRDS以后，上面可以跑多個POLARDB，這個也是支持我們集團(tuán)雙十一的核心架構(gòu)和技術(shù)方案。

TP這塊講完，下面講講閉環(huán)里面很重要的一環(huán)實時數(shù)倉，當(dāng)我有海量數(shù)據(jù)的時候，一種你使用傳統(tǒng)的解決方案，另一種是使用傳統(tǒng)的數(shù)倉，傳統(tǒng)的數(shù)倉都需要建一個DataQ，DataQ帶來的問題在于你需要跑非常昂貴的ETL，如果你那個沒有在DataQ里面，你實際上沒有辦法做實時的BI分析。說白了傳統(tǒng)的數(shù)倉用DataQ的技術(shù)，就是把答案提前算出來，如果那個答案沒有算出來，你沒有辦法做實時交互性的分析。

如果你用大數(shù)據(jù)的技術(shù)，從技術(shù)來講他用的是一個BSP的模型，這里面就有很重要的問題，大家可能也聽說過一個很重要的技術(shù)，所有人要等最后一個任務(wù)完成才能跑下一輪。我們ADB怎么解決問題？用數(shù)據(jù)庫的技術(shù)解決大數(shù)據(jù)分析問題，我們不需要建DataQ，我們做了一個智能化的資源調(diào)度管理器，動態(tài)分配計算資源和存儲資源，同時我做了CBO以及全量的代碼生成，這些技術(shù)以后我做了將大數(shù)據(jù)的生態(tài)演進(jìn)到現(xiàn)在我們推出的新概念叫做快數(shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)到快數(shù)據(jù)的演變。

????大數(shù)據(jù)生態(tài)里面這些傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)明星公司紛紛在走下坡路，我們認(rèn)為將來的下一代大數(shù)據(jù)分析，一定是全量數(shù)據(jù)+實時分析。

????ADB主要利用了這些技術(shù)，首先在每一列上都做索引，第二存儲引擎做了一個自研的行列混存引擎。傳統(tǒng)的索引非常昂貴，我們利用了大量新的索引技術(shù)，大大降低了索引成本。利用這些功能以后，我們看一個具體的案例。達(dá)摩盤在這個案例下我們需要支持將近超過十萬張表，70T的數(shù)據(jù)等等，我們能夠支持120萬家每條、條每秒的峰值寫入。我們在這個場景下，在不建數(shù)據(jù)倉庫的前提下可以支持實時交互式的數(shù)據(jù)分析，做到甚至毫秒級的反應(yīng)速度，把大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫的數(shù)決，同步到這個引擎里面。

????另外剛才講到多模的概念，我們核心的數(shù)據(jù)產(chǎn)品叫DLA，我南向存儲層有多種多樣的數(shù)據(jù)格式，我希望通過統(tǒng)一的產(chǎn)品界面去訪問異構(gòu)多源的數(shù)據(jù)生態(tài)。實際上我們的DLA可以支持15種以上不同的數(shù)據(jù)源，可以一個標(biāo)準(zhǔn)的SKL查詢。

????他集成了一個開源的Presto引擎，以及開源的Spark引擎，同時對他們做了很大的優(yōu)化。這兩種引擎，都可以對接不同的數(shù)據(jù)源，同時做交互式的分析提供給我們的BI工具。

????DLA和ADB最大的區(qū)別在于DLA沒有四級的存儲引擎，所以他的性能肯定沒有ADB那么好。但是因為他沒有自己的存儲引擎，你不需要提前購買任何規(guī)格，不需要存儲任何狀態(tài)，所以他的成本相對來講特別低，同時能夠支持多種數(shù)據(jù)源。

????這里面還有一個很重要的工具，叫DTS。從我的TP到AP，或者上云過程中需要做數(shù)據(jù)的全量或者實時增量同步，我們都通過DTS完成這個任務(wù)。DTS也支持一定功能的ETL，同時有一個功能做數(shù)據(jù)的實時訂閱和分銷，DTS是非常重要的一環(huán)。

????我講到的所有這些，我們生成了整個在數(shù)據(jù)庫生態(tài)里面的完整閉環(huán)。

????最后講講我們在智能化上的嘗試，在阿里巴巴現(xiàn)在做了一個智能化平臺叫SDDP，我們實時監(jiān)控數(shù)據(jù)庫的狀態(tài)，采集他的性能指標(biāo)，用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法做一些模型，實時更新數(shù)據(jù)庫的參數(shù)。比如我們做了一個individualized Buffer Tuning，我去動態(tài)調(diào)整每個數(shù)據(jù)庫里面的Buffer的大小，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫Buffer大小都是定死的，但是隨著客戶用戶負(fù)載的變化你不需要這么多，這個時候你需要更小。我們通過剛才講的平臺，利用智能化的技術(shù)，動態(tài)調(diào)整每個Buffer的大小，我們現(xiàn)在監(jiān)控了超過一萬個實例在阿里巴巴平臺內(nèi)部，平均每天可以節(jié)省27個TB內(nèi)存，而且業(yè)務(wù)性能沒有任何大的變化。

????最后講講高可用，我前面講到傳統(tǒng)的是主備方式，我們利用剛才講的數(shù)據(jù)分塊這些技術(shù)，我們可以做到兩地三中心，甚至兩地四中心，實時的數(shù)據(jù)同步，做到跨中心跨城的數(shù)據(jù)高可用。數(shù)據(jù)安全也非常重要，我們在阿里云的數(shù)據(jù)庫體系里面支持標(biāo)準(zhǔn)的TDE等等，在傳輸過程中大量使用TRS，保證我們客戶的數(shù)據(jù)在上云整個鏈路過程中全程加密的、全程安全可信的。

????最后講一下大圖，這是我們整個阿里巴巴云上數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)品大圖，從工具到我們的引擎產(chǎn)品，黃顏色是自研的，黑色是我們開源及托管第三方產(chǎn)品，到TP、AP，到NOSQL以及到管控平臺。相信大家在上云過程中、業(yè)務(wù)發(fā)展過程中、業(yè)務(wù)平臺上一定能夠找到適合你業(yè)務(wù)發(fā)展的數(shù)據(jù)庫技術(shù)、數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，利用云原生的技術(shù)，不斷挑戰(zhàn)新的業(yè)務(wù)高峰，希望我們能夠利用我們的技術(shù)、我們的產(chǎn)品，和大家一起共同高速成長。

????另外講一下阿里巴巴非常愿意擁抱開源生態(tài)，這也是為什么我們的POLARDB包括ADB都會有不同的兼容版本，有MySQL的兼容版，有別的兼容版等等，甚至我們會把POLARDB核心技術(shù)，通過一個開源的分支叫阿里SQL去進(jìn)行開源回饋社區(qū)。所以你在我們阿里巴巴阿里云上面的RDS平臺上使用的MySQL，實際上是我們的阿里SQL，比社區(qū)版的MySQL性能成本都要好。

????在此我也邀請在座的各位數(shù)據(jù)庫技術(shù)愛好者，加入到阿里SQL的開源分支里面，一同貢獻(xiàn)提升這個性能。

????最后講一下結(jié)果，我們利用所有的技術(shù)做到了什么？國際分析最新報告，我們的營收排到全球第三，超過了傳統(tǒng)的谷歌、騰訊、華為等等這些廠商，在云數(shù)據(jù)庫這個廠商。所以我希望和大家一起推動數(shù)據(jù)庫技術(shù)向更高的高峰發(fā)展，推動各位的業(yè)務(wù)向更遠(yuǎn)的方向演進(jìn)，利用這些技術(shù)也支持了像城市大腦這些復(fù)雜的應(yīng)用，大量使用了我們剛才提到的這些技術(shù)。

????我今天的分享就到這里，后面我們團(tuán)隊還有各位技術(shù)大咖會帶來更深入的分享，從TP到AP等等，希望大家在這個場子里面得到非常深入的了解和分享，謝謝大家！

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