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面對互聯網業務的不斷深化以及業務量的爆發式增長，傳統數據庫架構迎來了前所未有的挑戰和變革。
在傳統數據庫領域，Oracle一直佔據了很大的市場份額，很多企業的業務系統基於此實現OLTP交易場景。
近年來，隨着分佈式技術的發展，分佈式數據庫逐漸佔據了OLTP領域較大的市場，尤其在互聯網領域，MYSQL、PG等分佈式數據庫的應用非常廣泛。
在中國，軟件國產化、自主可控戰略的提出，“去Oracle”逐漸被提上日程，非互聯網企業也開始考慮數據庫轉型。其中，分佈式數據庫即是一個重要轉型方向。
然而，分佈式數據庫應該如何在企業中正確地落地，一直是業界討論的焦點，首當其衝的問題就是：分佈式數據庫是否能替換Oracle？
走過漫長曆程分佈式數據庫的春天來了
在回答這個問題之前，先來看看分佈式數據庫的發展歷程和特點。
20世紀80年代，伴隨着關係數據庫理論的誕生，IBM和Oracle兩家公司開始提供商業化的數據庫產品，服務於各類大型企業。
初期的數據庫都是單機軟件，跑在專有的硬件之上，比如IBM的大機、小型機，如果業務量或者數據量增加，只能進行垂直擴展，即採用增加CPU、存儲的方式。
這套體系的優點是非常穩定，缺點是開放性不夠，與通用x86服務器體系之上的開發環境兼容性差，另外當業務量增長過快時，其擴展能力有限，而且這套系統的造價非常昂貴。
2000年以後，隨着互聯網在線業務的發展，業務系統訪問的併發度呈指數級上升，海量數據計算和分析需求越來越普遍，傳統單機系統在業務支撐、成本、開放性等方面均面臨巨大挑戰，數據庫垂直擴展的模式也無法維繫。
以支付業務爲例，隨着在線購物、在線繳費方式的普及，支付業務系統的併發量迅速增長，尤其是在“雙十一”“618”“春節搶紅包”等場景下，每秒有上百萬筆支付交易。
互聯網企業開始探索新的水平擴展的方案，最常見的就是應用系統通過分庫分表進行解決。
但是，這種解決方案的應用系統需要做大量改造，需要感知數據存儲位置，增加了運維的複雜性，並因此出現了中間件的方式，如Mycat等。這種方式雖實現了數據對應用的透明，但未解決數據庫運維的痛點。
隨着大數據技術的發展，以Hadoop、Greenplum爲代表的非結構化大規模數據處理技術崛起。
這些技術主要採用Shared-nothing架構，在分析領域率先實現了分佈式的擴展，分析的主要任務是數據的查詢，其應對的挑戰主要是海量數據的存儲、計算，對於事務的要求較低。
2010年後，谷歌Spanner、Tidb採用Paxos或Raft等一致性協議來解決中間件方案的單點瓶頸問題，這爲事務數據庫的分佈式化提供了新的理論依據。
之後，分佈式數據庫發展迎來了熱潮，各類分佈式數據庫百花齊放。
相比於傳統的單機或主備模式的集中式數據庫，分佈式數據庫是傳統數據庫技術與計算機網絡的有機結合，在平滑擴展、高性能、高可靠、高可用、低成本等方面具有優勢，特別是當數據量上升到一定程度，在性能方面可突破集中式數據庫的瓶頸。
回顧過去10年，分佈式數據庫經歷了從行業質疑、小規模試水、到如今在金融、互聯網等行業的探索和應用，有一些甚至在生產系統中得到大量應用，可以說分佈式數據庫的春天已經到來。
分佈式數據庫替代Oracle不能一刀切
那麼，分佈式數據庫足以替代Oracle這樣的傳統數據庫了嗎？
傳統關係型數據庫在覈心交易等領域深耕了40多年，到目前爲止，大部分純交易場景不論從數據量還是商業模式都沒有本質的變化，其業務的擴展空間的確十分有限。
在企業數字化轉型的過程中，數據量隨着業務發展快速膨脹，爲數據庫帶來全新的市場機遇。而分佈式數據庫的設計初衷，正是爲了解決全新的數字化業務問題。
在Oracle所無法滿足的場景中，分佈式數據庫成爲了理想的落地方案。
但值得注意的是，在替代Oracle的問題上，並沒有一刀切的答案。
分佈式數據庫的誕生，首先是爲了解決傳統數據庫不擅長的場景，在關係型數據庫做到極致的領域同樣需要很長的時間才能完善，並不是爲了單純替換某個原有系統。
如果只是爲了使用及推廣新技術，而進行固有架構的替換，將會面臨極大的技術風險與挑戰。
可以看到，目前國內絕大部分的分佈式數據庫的產品試用，都是在一些非核心繫統的應用。例如：在金融機構，分佈式數據庫常用於渠道類業務如：網聯、第三方支付對接等，在生產環境中驗證產品功能和穩定性，並沒有實現真正的替代。
同時，分佈式數據庫的產品成熟度也有待提升。
相比較於DB2、Oracle等商業數據庫和MySQL 等開源數據庫，分佈式數據庫產品在生態圈、技術手冊、技術支持等多個方面，還是稍遜一等，仍然有大量可提升的空間。
由於尚無統一的業界標準，也沒有哪一款分佈式數據庫產品，是這個領域不可爭議的第一名，就如同Oracle一樣。
對於分佈式數據庫而言，想要替代Oracle，更大難點在於如何從Oracle遷移出來。
很多企業原本都是傳統數據庫一體化解決方案，其設計與運維經驗不一定完全適合分佈式數據庫。從Oracle遷移至分佈式數據庫就會遇到各種障礙，例如：
不同數據庫之間的異構數據如何做到無損遷移？
遷移過程中如何保障系統穩定性？
如何設置異構數據庫並行過渡期？
Oracle數據庫往往和應用耦合度較高，遷移過程還會涉及到應用遷移和改造，如何評估改造量和改造難度？兼容性如何保障？
數據庫遷移完成後如何成功建轉運？
傳統運維方案中的網絡、存儲、監控告警、備份恢復等等應該如何規劃？
除此之外，儘管分佈式數據庫比原來各業務系統獨立使用數據庫更加易於運維，但是剛引入分佈式數據庫，難免碰到運維技術和人力跟不上的階段。
這些都是分佈式數據庫需要解決的現實問題。
結語
從全球數據量發展的方向來看，其爆發性增長，主要集中在基於數字化創新的多樣化業務場景。
因此，單純替代傳統Oracle佔據核心優勢的固有領域，並非是分佈式數據庫未來的增長方向。
分佈式數據庫的最佳落地與使用方式，是從海量數據業務到核心的逐步迭代過程。
先從存在海量數據彈性擴展的新興業務需求入手，隨着業務革新不斷的深入，逐漸滲透進傳統業務及應用中。
企業在選擇分佈式數據庫落地場景時，也應該選擇適當的應用場景，以真正發揮其優勢能力，並持續打磨技術團隊的運維能力，並逐步推向核心。
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