周末有一个很老同学闲聊，八卦到了关税的事，作为制造业从业者的他，聊起很多商品出口的操作，加关税这事早就有了很多预案，按部就班做就好。无外乎哪个方案更合适一些。聊到我这里，我跟他讲的是，作为整体数据平台的建设，国产数据库信创的选择，有时候要面临选什么甚至有一点赌的操作。谁知道他突然来了一句：跟小时候玩金银似的，没攻略一周目全靠猜。我听完一个激灵，可不是嘛，在当下或者再早点的时候选什么数据库，两眼一抹黑，和早年游戏里选什么宝可梦都是靠猜。千禧年前后，那会我们班玩的比较多的一个游戏就是《宝可梦金银》。于是就出现了在一周目大家全都盲猜的时候，到了游戏尾声很多前期看起来很强的选择到了后期被其他人选择超越，比如动画里的八大蝴，10级进化到最终形态，但是个体值很容易就在中后期被胡地超越。

本周，OceanBase终于在千呼万唤之下，正式对外发布了单机版的私有化部署包。对应分布式内核版本4.2.5，对这个纯粹的单机版，我已经期待了很久，不过拖延症下，还是拖了两三天才开始在测试环境下动手。即便没有接触过OceanBase的分布式版本，也可以在部署完成后，立即使用。在Oracle已经提供了rpm包部署的情况下，OceanBase的单机版部署便利程度，已经和单机版Oracle部署便利程度不相上下。MySQL因为可以yuminstall部署，纯粹部署的话，便利性更高一些，不知道以后OceanBase单机版是否会提供类似的部署模式。之所以要去提这个点，是因为在上周，我与OceanBase证券行业的架构师做过讨论，为什么不出一个4.3.5版本。所以我归纳单机版的OceanBase，旨在提供一个更便捷功能更丰富的MySQL，以及一个提供Oracle兼容性的国产平替版。OceanBase的存储引擎，在这方面做得更好，分库分表可以扔进历史的垃圾堆，放心做存储的纵向扩展即可。所以我还是壮胆给OceanBase产品团队提一个建议，出一个基于4.3的单机版，主要是用的场景如下：

最近加的技术群、游戏群、足球群、娱乐八卦群，都在聊着同一件事情，就是美国加征关税，而特朗普一个交易日多空两吃的玩法，让我在写这篇文章的时候，总是要不停推翻自己昨天写的内容，吃瓜的速度赶不上现实节奏了。关税在现实中，主要针对的都是实体商品，而诸如数据库等各种软件，却没有涉及到。但是在另一个时间线上，数据库产业却又在实打实地征收着另一种“关税”，我们往往称之为技术壁垒。毕业以后，在工作过的公司里，操作系统和数据库的授权费，每年占了很大一部分。在数据库这个领域，没有关税，但是却有着极高的壁垒，别人比我们早了几十年，建起了一个极高的壁垒，我们想合法的使用，就得付出高额的成本。在没有关税保护和高技术壁垒下的数据库行业，从起步那天开始，就要去面对最残酷的竞争。

假期小长假，哪里都没去，三天都在出门和朋友吃饭，在家打发时间的循环中度过。而这三天的时间里实际上却做了两件和国产数据库相关的两件事。因为拖延症，本来去年就该去测试的HaloDB一直拖延到最近开源，才在自己的测试环境中部署测试。而安装配置完的初始化以及服务参数的配置，对于有过生产环境部署PG的我来说，也很熟悉，所以整个过程非常丝滑，从创建数据库用户到完成Oracle兼容模式的配置并启动服务，10分钟左右完成。在开启了Oracle兼容性模式之后，又做了一些实验，并且跑了几个之前的命令或者脚本，兼容性整体令人满意。比如HaloDB除了原生的PostgreSQL，为什么还要去兼容MySQL或者Oracle？回到HaloDB的兼容性，怎么样？结尾我想说的是，我在HaloDB的吐槽群里潜水了很久，这是一家画风不同的数据库企业，只要说的有理有据，原厂的工作人员都会虚心接受。

昨晚我加的游戏群以及人数最多的足球群，都在不约而同看着同一个直播——任天堂Switch2发布会。这场赚足眼球的发布会结束之后，给我一些意外之喜，同时也能看出，老任对这台硬件的设计和游戏阵容的布局，很可能是四五年前就开始了，传闻中两三年前要发布却又没发布的SwitchPro搞不好就是现在Switch的前身。如今全球还能继续独立研发游戏主机的厂商仅剩下3家，这三家厂商竞争的格局也维持了20年。诸如世嘉、NEC、松下这些曾经有过独立游戏主机的厂商，早已经从主机游戏市场退出。也许游戏主机市场的今天，就是国产数据库厂商的明天。——墨天轮上本月又少了5家，只剩下222家。剩下的222家里，未来几年还能开的起独立发布会且备受关注的将少之又少。游戏机要预判未来发售时，玩家们的口味变化、硬件进化程度、成本控制以及竞品的状态。而看起来技术上完全落后的3DS，却由于纯粹的游戏卖点以及任天堂自己游戏阵容，卖了上亿台。

2025年的F1上海大奖赛，在22万人现场观看中落幕，回到酒店的我，已经从比赛的高度兴奋中慢慢平静下来，除了法拉利依旧稳定发挥毫无进步，还有一件事情让我非常印象深刻。Oracle赞助的红牛车队，毫无疑问是这个赛季最抽象的。在排位赛之后，朋友就跟我发微信：你看这红牛又慢又快，像不像侧箱上的Oracle？这就要从红牛汽车的研发说起。而Oracle数据库，算是一个什么样的产品？Oracle在我眼里，恰恰就是和红牛很接近的产品。可是直到今天，Oracle数据库海量的参数，以及复杂的调优机制，仍然让我谈之色变。而在众多DBA中，不乏能将Oracle用到极致的高手，他们如同维斯塔潘一般做到人车合一；另一方面，也有很多新手苦苦不得门路，像劳森一样挣扎在那辆红牛中。而比较有意思的是，如果参数乱配不得其法的使用Oracle，很可能出现同等配置之下性能还不如MySQL的情况。在这一点上，Oracle实际并不算新手友好。但是在当下，无论Oracle还是国产数据库，都在尽可能把这个周期缩短。

晶晶是我在一次活动中认识的朋友，工作就是大家熟知的空乘，日常工作是满世界飞。然而她自己却是985院校商科毕业的背景，形成了一个很大的反差。然而更给人反差的是，她竟然自己开始摸索用deepseek和本地知识库，构建自己的数智知识库。过年期间我写的《本地部署deepseek，创建你的DBA小助理》和《deepseekRAGFlow，构建DBA小助手的本地知识库》两篇文章，初衷是让更多的朋友对deepseek和DBA工作有个结合点，然而无心插柳柳成荫，却让她点开了自己的新科技树。好在deepseek回答的很详细，从入门级到最高级大概多少预算，什么样的配置。然后她又把我的文章链接扔给deepseek，最后真得到了一套配置清单。按照配置清单，在电商找到了极其接近的一套整机，当天下单然后选了最近一班飞机飞回北京。因为原文是基于windows的操作，实际上比linux入门要容易很多，安装ollama，下载deepseek以及配置大模型这些，通过她的磕磕绊绊，都搞定了。

故事发生在去年一次和业务部门的沟通中。业务部门同事希望我给出一个直观的解决办法，把客户经理、客户、客户经理助理、团队长的关系，用更加直观的方式展示，最好还能带一些基本信息进去，方便他们在日常工作中去追溯一些事情，也能直观体现每个岗位的实际工作成果。于是我写了一个视图，把团队长、客户经理、客户经理助理、客户的关联关系扔到一个大视图里。结果毫不意外地被业务部门否决了。临了，还被一个同事说，你这不是关系型数据库吗，怎么没法显示“关系”？我们平时所说的关系型数据库，实际上是基于关系模型和关系代数等理论的基础上，将现实中的各种实体以表、属性、行等诸多方式关联到一起。这和我们日常口头上的“关系”却又有着不同的指向。这个事情关系型数据库可以解决，但是却面对一个事情，这和我们日常生活的直觉是很不一样的，甚至有时候是反直觉的，例如：。边用于表示节点之间的关系，例如“朋友关系”“雇佣关系”“位于关系”等。

周日一整天，都在OceanBase承办的全国大学生计算机系统能力大赛活动中度过，作为观察团的一员，全程观察了20支高校团队的答辩和分享。尤其是看到母校的师弟们在台上熠熠生辉，依稀看到多年前的自己。本届比赛的主题，是向量计算的Benchmark优化，在同等硬件配置的基础上，能够获得最高QPS的top20团队，才有机会入围到决赛中。他们成长在中国逐渐步入强大的时代，没有所谓国外更先进的思维定势，不自卑不自负，可以说是改革开放以后成长起来的最优秀的一代。少年强则中国强，初生的太阳终将会将光和热带给每一个人。几位更年长的老师提起他们年轻时候学习的经历，其实直到世纪初MySQL和PostgreSQL的开源，中国大部分数据库从业者才有机会窥探数据库是怎么开发的。而这几年国产数据库越来越多，也诞生出了OceanBase这样正在成长为巨擘的产品，这是时代给予的红利，能够让同学们从校园开始参与到一个成功的数据库产建设中，未来走向工作岗位的时候，我们的程序员并没有输在起跑线。

昨天因为tiktok临近美国被封的日期，大量自称tiktok难民的美国网友涌入小红书，一个不小心，我首页的健身、穿搭、体育八卦全都变成了他们。除了个别网红继续着tiktok特有的怼脸自拍，还出现了中美网友交流各自生活的片段。2025年，谁能想到信息茧房的打破竟然是从这一刻开始。那么，数据库领域有哪些信息茧房？事实上，国外的数据库厂商同样很卷。我曾经有过一个谷歌工作的前任，很重要的一项工作内容就是帮助客户出海、上云以及推广谷歌的云数据库。根据她的反馈，谷歌云数据库技术。至于美国公有云数据库御三家的另一个AWS，已经成了硅谷的计量单位，工作量x麻，薪酬x麻。韩峰老师还有个论断，只要时间足够久，数据库内核就可以做的更好。这些作为曾经的数据库产品经理，都戳到了我的痛点，死去的记忆开始不断攻击我。至于现行的数据库产品，哪怕MySQL也是各类问题层出不穷。也恰恰是MySQL这些至今都解决不了的问题，造就了今天很多国产数据库的机遇。

转眼又到了农历年底，回看自己去年年会之后写的文章《大江大河，岁月如歌》，当时对国产数据库的一些想法的预测，已经正在被头部的数据库厂商一步步践行，比如OceanBase、TiDB、Doris，这些在github上活跃度非常高的项目，在出海的进程中，都已经有了成绩。无论是海外用户还是海外商业客户，都在增长中。和一些商业分析的朋友聊起这事，他们的观点也是比较接近，国产数据库仅靠国内客户是吃不饱的，必须要在全球范围内扩张，才能有更高的利润来继续发展。而发展，无疑带来机会，在未来几年时间里，也是给了很多DBA更多新机会的机遇期。而在中国规则下，最能发挥自己的就是中国DBA，怎么让国产数据库在海外落地生根，怎么给海外客户提供服务，怎么帮助海外用户获得成长无疑都是中国DBA可以大展拳脚的。学好一个成功的国产数据库，就能够为DBA们带来机会。内战内行外战外行的国产数据库恐怕只能继续加剧国内DBA的内卷。

如果评选上周在科技初创公司话题度最高的，那极越一定是排在首位的。还在直播中的主播突然被告知自己失业，无论是摆拍还是真实，都在一种黑色幽默中揭开大幕。而这一系列事件的来源，还是源自于一次查账，据说70亿资金去向不明，从而引发了一系列的连锁反应，传递到一线员工那里，早已经过去了数个月。寒冬之下，又有不知道多少打工人在迷宫的十字路口，面对未来。小米造车之前，大家普遍认为，造车是一件非常漫长且投入无止境的事情。销量在挣扎，经费在燃烧。然而小米su7却给很多厂商打了个样，三年时间，自建厂房，自研系统和部分核心零部件，产能开始爬坡，车的质量也足够能打，然而这一切只花了不到100亿。有善始者实繁，能克终者盖寡，也在墨天轮榜单上被不断验证，古人诚不欺我也。年底了，本来以为自己今年在墨天轮发的内容已经完成，今天在HaloDB群里亲眼见证了一件大事件，又让我思绪万千停不下笔，最终写下这篇文章。

上周末拉斯维加斯大奖赛，维斯塔潘再没有给诺里斯任何机会，将悬念彻底终结在了11月，第四次问鼎车手冠军。作为红牛车队冠名赞助商的Oracle，则是享受了自己主场庆祝的契机。看着胸前显眼的Logo，Oracle作为数据供应商，在另一个赛道获得了成功。红牛的成功，据说Oracle提供了非常多数据服务，从数据库到公有云。无独有偶，法拉利、迈凯伦、梅赛德斯等车队，其实都有属于自己的数据供应商或者赞助商。为了找到最佳策略、最佳调教、最佳开发进度，F1早已经成为了一个高数据依赖的赛场。每一分都事关上百万美元的收益，和围场内部的极限竞争，围场之外则是另一场看不见的竞赛。我们来看看，都有哪些供应商，以及他们的成绩如何。成绩截止到2024年11月29日。Oracle，冠名赞助商，直接将自己公司的名称放到车队，也是最高级别的赞助，每年赞助费1亿美元。而这几年，红牛车队连续问鼎冠军，Oracle这笔赞助是绝对超值的。

场景与需求如果炒过股的朋友，可能会了解，我们日常的委托交易并不是实时完成结算交收，都是在日终完成集中清算的。这种方式可以减少交易成本和操作复杂性，提高资金使用效率，同时也降低了风险。而在清算阶段，用户

OceanBase在4.3开始，同时支持了行存和列存，以及可刷新物化视图。这些特性给予了这个产品更多的使用场景和可能性。作为过去一年时间里，都是在和数仓打交道的人，我在最近也做了一些基于这两个特性的测

最近一个月，车圈一件大事就是小米SU7Ultra在纽北的成绩出来了，四门车的最快速度，在条件有限的情况下被小米拿下。三年前谁能想到，小米才是那个认真研究底盘和驾驶的新势力。实际上Su7刚发布的时候，我自己是持谨慎态度的，一方面这个造型和保时捷太像了，但是保时捷的操控和驾驶，开过的人都知道；另一方面，小米选择的是轿跑路线，到底在新势力里面能有多少市场我也不清楚。然而最终，这辆看起来像保时捷，开起来也像保时捷的小米Su7，却成为了我今年最想买的车，甚至超过了宝马M4或者混动款的保时捷911。如果我们换个角度思考，这何尝不是一个翻版的数据库兼容性问题——看着像Oracle，用着像不像Oracle？在这几个产品中，都做到了让他们的产品看着像Oracle。如果说看着像主要是集中在具体的功能，那么开着也得像，意思就是在功能以外的部分，也得达到Oracle的水准。无论系统负载有多高，各种极端情况频率有多高，Oracle总能让我足够放心。

前一阵子我在墨天轮替亲戚发了一个外企的DBA岗位，其中要求既要有OracleDBA背景，最好有一些Snowflake的经验。在国内自身的OracleDBA不胜枚举，但是Snowflake就少了很多。一方面，Snowflake是纯粹的公有云，而且依托于AWS等国外公有云；另一方面，国内同等生态位的公有云产品，其实有很多可选，内部外部的诸多因素造就了差异。然而很多人可能不太了解的是，Snowflake的三位联合创始人。虽然Snowflake是一个云原生的数据库，其实在很多特性方面，都还是能看到Oracle的影子，或者说，Oracle和Snowflake的很多东西，是不谋而合的，最近这段时间，我也一直在尝试着去寻找两者的相似之处，也算是发现了几处。这一点也和两者的使用场景有关，snowflake主打数仓，如果不是Exadata，Oracle更多的用于事务处理。Oracle和Snowflake都提供了丰富的数据类型来满足各种数据处理的需求，当然，在实际生产系统中，相当比例的Oracle数据类型可能没有被用到。无独有偶，在snowflake中，也有一个类似的类型stage。

最近几个月，一直在做一个调研，就是做一些数据湖仓的建设，期间尝试了很多种数据引擎，既有clickhouse这种大家都很熟悉的产品，也有prestodb这类之前相对不怎么熟悉的工具。当然，这里面也少不了国产数据库，其中selectdb的测试给我带来一些不一样的东西。先说需求，三个刚需：数据湖仓查询、联邦查询，实时数仓，接下请允许我来逐个描述。基于这一个场景的三样需求，对selectdb做了调研和测试，iceberg查询能够支持多种catalog，虽然用得最多的那个catalog可能目前还不支持，与原厂工程师做了沟通，已经在计划之内。而我个人猜测，在olap这条赛道已经足够卷的情况下，未来无论是社区版的doris还是企业版的selectdb，湖仓的支持，都将是一个重点发力方向。关系型数据库的三件套OMP的查询，在selectdb的测试中都可以实现，配好JDBC连接字符串，这一部分配置相对比较容易。这部分之所以放到最后，其实是因为doris或者selectdb就是靠这个成名的。依托selectdb自身的多表join性能，在我测试的过程中，未发现性能瓶颈。

不知不觉，今年的F1已经进入尾声，和前两年红牛极具统治力的表现不同的是，赛季后半段的红牛呈现出了两个完全不同的诡异局面：一号车手维斯塔潘，成绩依旧稳定，虽然不能继续场场冠军，但是整体下限依旧非常高；二号车手佩雷兹，成绩一落千丈，甚至在墨西哥主场成绩滑落到索伯之后。并不奇怪，这说明，红牛的赛车研发跑偏了。比如舒马赫和巴里切罗，汉密尔顿和博塔斯，一号车手拿冠军，二号车手拿亚军。红牛现在研发出来的赛车，100分的车手可以开出95分的效果，90分的车手，只能开出70分的效果。等到发现维斯塔潘开这辆车也跑不出好成绩的时候，已经晚了。作为数据库的预期使用对象，程序员和DBA是最重要的两个群体。导致了红牛这台高性能赛车，除了维斯塔潘，再找不到第二个人能适配。数据库如何匹配研发或者DBA，这也是个很难的抉择。之所以写这篇文章，是因为最近看了不少产品的演进路线，以及红牛在本赛季两位车手匪夷所思的表现差距有感而发。

在上一篇文章《从OraclePDB到OB多租户窥探国产数据库的核心特性之路》中，我以曾经的产品经理视角，来回顾从OraclePDB到Oceanbase的多租户特性。而数据库终究是一个要实操的软件，仅仅停留在纸面上的理论，终究要落地到实际操作中。针对上一篇文章提出的三个核心需求，我来以自己的实际操作，进一步来体验分析多租户这一数据库的和新特性。