上篇讲了分布式数据库的概念和特点，以及上马的可行性，接下来谈谈分布式数据库的对比和展望。
产品项目化，还是系统平台化
跟IT研究员交流的时候，对方问了我一个问题，企业是不是上一套分布式数据库就可以了。
我很诧异，不过仔细想想，好像也行，毕竟技术上具有可行性，而且貌似运维也简化了。
但我的经验是，应该没人这么玩，可能在大多数人眼里，分布式数据库就是个比Oracle更牛X的数据库而已。
之前曾听闻某用户的OA系统要做信创，心仪Oceanbase，且不说Oceanbase还不算信创，明明一个达梦能搞定的事，有必要上分布式吗？
而从人员组织架构看，应用开发、DBA和BI团队通常是分开的，场景各异，分而治之是常态。
因此，少量的产品，进行一定程度的整合，做好风险和规模的平衡，更实际可行。
分布式数据库的风范
目前，以Oceanbase、TDSQL和GuassDB为代表的分布式数据库正在成为企业私有云市场的重量级玩家。
现在的云厂商都已成规模，体量大自然消耗也大，小打小闹的事对他们没啥意义，这让云厂商私有化部署的门槛变得很高，但也给像TiDB和SequoiaDB这些初创厂商提供了生存空间。
在我看来，不同厂商的产品定位还是有明显的差异。比如PingCAP的TiDB，技术领先，圈子里口碑也不错，但我只当它是个数据库，而像巨杉的SequoiaDB，设计就很独特，说是数据库，但看上又跟存储有些神似。
去年疫情期间接触过巨杉，体感多一些，就多说几句。
我认为SequoiaDB的特色在于，在数据库接入层，实现了与MYSQL和PGSQL兼容的引擎，无状态的SQL执行层可以实现横向扩展，真正的核心是在存储引擎上实现了分布式数据存储和共享。
因为与MYSQL和PGSQL兼容，所以巨杉可以作为一个开源数据库的整合平台，但这个场景与云数据库形成互斥，感觉更适合那些IT规模有限的客户。
同时，因为计算和存储分离的架构设计，也让巨杉可以比较平滑的将产品线扩展到当下时髦的湖仓一体化。
以这样的视角去看SequoiaDB，更贴合平台的概念。
分布式数据库路在何方
分布式数据库面市很多年了，每家厂商也都有几个能拿得出手的客户案例。
前阵子，网上看到一个客户的核心从传统集中式到云化分布式的成功案例。以前的几台主机和存储，变成了现在的几十台X86，再加上配套的应用，规模上百台，分布式真的是以数量取胜，这要是没个AIOps，还不得把人累死。
但这应该只是个案，很多用户还在犹豫不决。
分布式数据库的主战场，其实还是企业级用户的数据中心或私有云，他们的IT系统有一定的体量和历史积淀，但经过互联网思维的洗礼后，数据库层面除了传统的Oracle和SQLServer之外，更有了大量的MySQL和MongoDB等，这还没算场景丰富的大数据平台。
现在分布式来了，到底该怎么玩？
现实的选择应该是找个Oracle这样的“软柿子”捏一捏，先做点非核心数据库改造，再做图谋，真遇上了客户要换核心，那该上也得上，毕竟这种事可遇不可求。
总之，就算实现了整体分布式，像服务治理这样的很多配套工程也必须要跟上，才能真正发挥云计算的优势，而这部分对传统行业来说，相当有难度。
另辟蹊径的信创数据库
再回到去IOE的话题，虽说派系林立，但主要是两股势力。
一个是以TiDB和GuassDB为代表的分布式，另一个则是以达梦为代表的信创新势力。
数据库产业升级，不只是分布式替代集中式，还有信创式替代集中式。
大国崛起，十四五期间自主可控的信创才是更重要的战场，而真正有能力消费分布式数据库的金主儿，跟信创的目标重合度很高。
这两年，达梦这样的国产厂商总算是守得云开见月明。产品定位很清晰，完全对标模仿Oracle，虽然缺少一些创新，但尽可能保持用户使用习惯，减少用户体验上的差距的策略，有助于降低数据库替换成本，增加用户价值。
因此，对那些没必要分布式只是替换Oracle的项目，对达梦来说是轻车熟路，对用户来说，跟把Oracle从小型机迁移到X86差别不大。
达梦后来也研发了分布式数据库这条产品线，应了那句，“人民需要什么，我们就生产什么！”。
不过，华为也值得关注，如果GuassDB归为信创，信创分布式才是康庄大道。
“始乱终弃”的分布式数据库
企业数字化转型，必然会选择对业务架构和技术架构进行重构，以实现对业务发展、产品创新和市场变化的快速响应，这些都需要一个分布式的新基建作为底座。
但大多数企业的传统集中式系统，一时半会干不掉，而这些企业又在拥抱互联网，于是催生了双模IT。
当下的数据库市场百花齐放，听说市面上数据库厂商有200多家，虽说绝大部分都是由MYSQL和PGSQL衍生而来，但或多或少还是有些差异，再加上多种数据模式，时代又迎来了多模数据库。
以前数据库种类少，选型似乎不是问题，但现在数据库选型却成了一种智慧。
互联网时代，马太效应明显，数据库领域也是一样，未来优胜劣汰一定会发生，只是时间问题。
所以我说，分布式数据库，始于混乱，终于遗弃！
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