作者 | 那海蓝蓝，腾讯金融云数据库技术专家
作者 | 小编0.7，腾讯TDSQL分布式数据库专家
作者 | 大米，腾讯TDSQL分布式数据库专家
责编 | 仲培艺
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在数据库领域，回顾2017这一年，精彩纷呈，热点不断，而且不乏标志性的事件发生。
如Oracle提出的自治数据库这样的概念，把数据库技术带入一个新世界。其实AI技术应用于数据库由来已久，如AI技术调优数据库的性能、AI技术优化SQL、AI技术自动创建数据库索引（Learned Index）等。但是能把AI和数据库结合使之进入大众视野的，还非“自治数据库”莫属。
再如NDBC（中国计算机学会数据库学术年会）庆祝四十华诞、阿里入股MariaDB、国内类Aurora架构的产品争相发布、数据库事务处理等核心技术的原创书籍出版、社区活动遍地开花等等，无一不在彰示着国内数据库界的精彩和繁荣。
CCF数据库专委会主任杜小勇教授说：客观来说，如今的中国数据库已经处于与世界并跑的位置了!
现在，让我们一起并跑，沿途中，我们将从学术界、工程界的角度，从国外到国内，从数据库内核技术到数据库运维等多种角度，一起来回顾精彩的2017。
1.百看不厌的数据库排行榜
截至2017年12月，在DB-Engines（https://db-engines.com/en/ranking）上排名的数据库引擎已多达361种。
从图1可见（对比去年同期数据如图2），Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server稳居前三，一路遥遥领先。
2017年12月数据库Top5图
2016年11月数据库Top5图
但从图3也不难看出，位于成熟期的同时，其成长空间也受到了一定的限制。Oracle虽保持第一，但处于明显下滑趋势；MySQL在17年6月表现出色，几乎与Oracle持平，但后半年开始有所下滑；Microsoft SQL Server自15年9月跌至谷底后一路回升，于17年趋于稳定，但总体仍处于下滑趋势。虽说没有显著上升，但RDBMS三巨头雄踞排行榜top3已然且在不久的将来仍会是事实。
2013-2017数据库top3分值变化图
再把目光延伸至top20，就会惊人地发现，NoSQL家族正在爆炸式崛起。MongoDB，Redis，Cassandra，Hbase和Hive年轻气盛，一路飙升，从14年到17年均已实现分值翻倍（图4）。稳坐非关系型数据库第一把交椅的MongoDB，从09年的首度推出到现在不过十年，便已跻身top5，其发展潜力让人期待。
数据库产品的起起伏伏，是数据库工程界的一个风向标，但不是数据库界的全部。2017这一年，数据库的理论界也因AI而亮点多多。接下来，让我们睁眼看看世界，然后瞪大眼睛反观一下国内的情景。
2013-2017NoSQL数据库top5分值变化图
2.地球就那么大，世界的门早已打开
以前，国内数据库技术一直在跟跑国外的数据库技术，学术研究队伍如此，工程实践队伍也如此。可以说，在数据库技术的世界里，我们前30多年一直在学习、一直在探索。而国际的前沿技术引路者，还在不断引领数据库技术的潮流。2017这一年，世界上重大的一些事件如自治数据库的概念推出、Aurora相关技术的论文发表、Spanner用论文宣告成为了关系型数据库系统等等，都在影响着国内的技术圈子。
2.1 Oracle，开启自治数据库时代
2017年的Oracle Open World大会上，Oracle总裁拉里·埃里森公布了新杀器，Oracle自治数据库云。这款全球首款“自动驾驶”的数据库，集成了人工智能和自适应的机器学习技术，实现全面的自动化。
自治数据库云的实现，是基于Oracle Database 18c的。对比目前的Oracle数据库，Oracle 18c在性能、内存优化、可用性、安全性、数据仓库等方面都作出优化提升，向HTAP数据库的目标更进一步。
Oracle自治数据库云，消除了复杂性、人为错误和人工管理，能够以更低的成本提供更高的可靠性、安全性和运营效率。通过融合机器学习技术，自治数据库云具备这些特点：
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自主驱动：完全自动化的打补丁、升级、备份和可用性架构，可执行所有日常数据库维护任务，无需任何人工干预。
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消除人为错误：
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自动恢复功能可自动检测并应用纠正措施，Oracle 自治数据库云将自动实施 Oracle Real Application Clusters (RAC) 和跨区域 Oracle Active Data Guard，确保持续的可用性。
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Oracle SLA确保99.995%的可靠性和可用性，把代价高昂的计划内和计划外停机控制在每年30分钟内。
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无需手动性能调优：采用自适应机器学习技术，自动激活列式缓存、存储索引、压缩和资源优先排序，根据负载所执行的实际工作分配资源，避免代价高昂的过度供应。
Oracle推出Oracle 18c和自治数据库云，正指出了数据库领域的发展趋势：数据库HTAP化，和人工智能结合，机器学习代替人工完成繁琐的数据库操作。放眼看去，如卡内基·梅隆的ottertune，一些开源项目顺应潮流，向智能化、自动化数据库靠近。
另外，这一年，Oracle发布12c R2版本，也就是12.2.0.1，多方面得到提升，包括：
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可用性方面：数据保护、逻辑复制、在线操作、分片等的表现得到提升，同时简化了升级操作。
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大数据和数据仓库：完善大数据管理系统结构、提供数据库内的多维度分析、加强查询处理和优化等。
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性能方面：优化共享队列，全局共享Oracle云连接池，增强Java虚拟机上Oracle数据库的性能，完善内存数据库，简单支持非结构化数据存取等。
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压缩、管理、公有云、安全性、空间和图等特性得到增强。
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在数据库的世界里，Oracle依旧是独占鳌头。
2.2 AWS Aurora，启动计算与存储分离的热潮
2017年，Amazon在SIGMOD上发表了论文《Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud Native Relational Databases》。
这篇论文，描述了Amazon的云数据库Aurora的架构。基于MySQL的Aurora对于单点写多点读的主从架构做了进一步的发展，使得事务和存储引擎分离，为数据库架构的发展提供了具有实战意义的已实践用例。其主要特点如下：
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实践了“日志即数据库”[1]的理念。
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事务引擎和存储引擎分离。
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数据缓冲区提前预热。
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REDO日志从事务引擎中剥离，归并到存储引擎中。
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储存层可以有6个副本，多个副本之间通过Gossip协议可以保障数据的“自愈”能力。
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主备服务的备机可达15份，提供强大的读服务能力。
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持续可靠的云数据库的服务能力。
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数据存储跨多个区：提供了多级别容灾能力。
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数据容灾能力：数据冗余、备份、实时恢复等多种能力集成到云服务，提高的数据的保障能力。
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万能数据库的概念呼之欲出。
而2017年尾，AWS的技术大会上，又爆料称AWS支持：multi write、类TureTime、Serveless等，这些都和最新的趋势紧密相融，前两者对应分布式数据库、后