Oracle 发力 MySQL，MariaDB 成功上市，大规模融资锐减 | 解读数据库的 2022

随着 DBMS 供应商之间基准性能竞争的逐渐平息，显现出一片寂静的景象。我喜欢写年终回顾，所以很高兴能和大家分享 2022 年数据库领域的亮点以及我对它们的看法。

大融资减少，大时代放缓

正如我去年所讨论的那样，2021 是数据库融资充足的一年。随着投资者继续寻找下一个 Snowflake，大量资金投入到开发新 DBMS 的初创企业中。

2022 年初，随着众多大型融资轮的发布，似乎是上一年的又一次重演。盛况始于 2 月，Timescale 发布 1.1 亿美元的 C 轮系列融资、Voltron Data 发布 1.1 亿美元种子和 A 轮系列融资，以及 Dbt Labs 发布的 2.22 亿美元 D 轮系列融资。

Starburst 于 3 月宣布 2.5 亿美元的 D 轮系列融资，用以扩展其 Trino 产品。到了 5 月，Imply 为其商业版 Druid 发布了价值 1 亿美元的 D 轮系列融资。DataStax 在 6 月份的 IPO 中获得了 1.15 亿美元的资金。最后，SingleStore 在 7 月放弃了 1.16 亿美元的 F 轮系列融资，然后在 10 月又增加了 3000 万美元。

在 2022 年上半年，还有几家规模较小的公司推出了令人印象深刻的 A 轮系列融资，包括 Neon 为无服务器 PostgreSQL 产品进行的 3000 万美元 A 轮系列融资、ReadySet 为其查询缓存层产品进行的 2900 万美元的 A 轮系列融资、Convex 为其基于 PostgreSQL 构建的应用程序框架进行的 2600 万美元的 A 轮系列融资，以及 QuestDB 时间序列 DBMS 的 1500 万美元 A 轮系列融资。尽管我们没有构建新的 DBMS 或相关架构，但 OtterTune 在 4 月份发布了自己的 1200 万美元 A 轮系列融资。

但随后，大规模融资在 2022 年下半年戛然而止。除了早期初创企业的融资规模较小，具有丰富经验公司的融资额也没超过 9 位数。10 月，RisingWave 为其流处理引擎进行了价值 3600 万美元的 A 轮系列融资。Keebo 为他们的 Snowflake 查询加速器筹集了 1050 万美元的 A 轮系列融资。11 月，我们看到 MotherDuck 宣布了 4500 万美元的种子 + A 轮系列融资，用于 DuckDB的商业化云版本，之后 EdgeDB 在 11 月进行的 1500 万美元的 A 轮系列融资。最后，SurrealDB 兄弟获得了 600 万美元的种子轮融资（这并不是一个详尽的列表，我可能还错过了一些）。

数据库市场中唯一一个值得注意的金融事件是，MariaDB 在 12 月通过 SPAC 的“灾难性”上市——其股价在首个交易日即下跌了 40%。

我的看法：

与 2021 相比，2022 年大型融资轮减少有两个原因：

• 最显而易见的原因是整个科技行业已经降温，这部分是由于对通胀、利率和加密经济崩溃的担忧。

• 另一个原因是，在大环境变得糟糕之前，每一个有能力拿下大轮融资的人都已经这么做了。例如，Starburst 在 2021 年进行了价值 1 亿美元的C轮系列融资之后，又于 2022 年进行了 D 轮融资。

在过去两年中筹集了大量资金的数据库公司，需要快速筹集到更多资金，以保持增长势头。还有人评论说，这些公司得到的金额令人吃惊。坏消息是，除非整个科技行业的环境有所改善，大型机构投资者再次开始当街撒钱，否则这些数据库公司将陷入困境，市场无法维持如此多的数据库独立软件供应商（ISV）。

对于这些估值数十亿美元的公司来说，唯一的出路是 IPO，否则就是破产。问题是对于大多数此类公司来说，收购它们太贵了，除非风投愿意大幅削减其估值。此外，进行大型并购的主要科技公司（如亚马逊、谷歌、微软等）已经拥有自己的云数据库产品，因此尚不清楚谁将会收购这些数据库初创企业。

亚马逊在 2021 以 20 亿美元的估值收购 Clickhouse 是没有意义的，因为他们已经从 Redshift 每年赚了数十亿美元——这个问题并非 OLAP 数据库公司独有，OLTP 数据库公司很快也将面临同样的问题。

我并不是唯一一个对数据库初创企业的命运做出如此悲观预测的人。Gartner 分析师预测，到 2025 年，50% 的独立 DBMS 供应商将倒闭。我认为这有明显的偏见，但我认为能够生存下来的，将是那些努力改进或增强 DBMS，而不是取代它们的公司（例如，dbt、ReadySet、Keebo 和 OtterTune 等）。

我无法评价 SPAC 的“快速 IPO”方式（MariaDB 的上市方式）是不是一个好主意，此类金融手段不属于我的专业领域（即数据库）。但由于这与美国前总统对其社交媒体公司所做的事情类似，我认为这可能是一个见不得人的交易。

区块链数据库仍然是一个愚蠢的想法

有种说法很盛行，即关于 Web3 如何代表人们构建新应用程序的方式发生了根本变化。Web3 运动的核心宗旨是在区块链数据库中存储状态，而区块链本质上是去中心化的日志结构数据库（也就是账本），它使用 Merkle 树的某些变体和 BFT 共识协议来维护增量校验和，以确定要存储到数据库中的下次更新。这些增量校验和是区块链确保数据库日志记录不可变的方式：客户端使用这些校验和来验证以前的数据库更新没有被更改。

区块链是先前想法的巧妙融合，但认为去中心化账本就是每个人无论如何都应该构建 OLTP 应用的想法是错误的。从数据库的角度来看，对于加密货币以外的任何实际用例，它们都无法提供超过现有 DBMS 技术的任何东西。此外，任何声称“在区块链数据库中提供比现有 DBMS 更好的安全性和可审计性”的说法都是错误的。

因此，如果加密货币是区块链数据库的最佳用例，那么 2022 年的加密市场崩溃也于事无补，这只会进一步阻碍了它们的未来。在本次讨论中，我忽略了 FTX 的崩溃，因为它似乎是直接的欺诈行为，与数据库无关。然而我要指出的是，FTX 和所有其他加密货币交易所一样，并没有在区块链数据库上运行业务，而是使用 PostgreSQL。但其他与加密货币无关的区块链数据库使用案例，如贸易和游戏平台，都由于其不切实际或欺诈而失败。

我的看法：

评估一项技术时要遵循的一条规则是，一旦企业发布了有关它的电视广告，它就不再是“新的”。举个例子，如果当 IBM 开始宣传某项技术时，它还没有令人信服的使用案例，那么就永远不会有了：IBM 在 2002 年的一次商业广告中宣传 Linux 是一个热门的新事物，但当时已有数千家公司（包括谷歌）将其作为主要服务器操作系统。

因此，当 IBM 发布其 2018 年区块链商业广告时，我就知道这项技术不会超越加密货币，因为去中心化区块链可以解决集中式 DBMS 无法解决的问题。甚至，今年 IBM 宣布关闭其与航运巨头马士基（Maersk）的供应链 IT 基础设施改造项目（他们在商业广告中大肆宣传过此项目），在我看来也并不奇怪。

与由可信机构控制的、只允许可信客户端直接连接的、精心编写的事务性 DBMS 相比，区块链的效率非常低。除了加密货币或设置陷阱等非法活动外，几乎所有现实世界的互动都以这种方式进行。我们需要信任他人，建立一个运转良好的社会。例如，我授权托管 OtterTune 网站的公司从我们的信用卡中扣款，他们信任云提供商托管他们的软件——但没有人需要区块链数据库来进行这些交易。

从工作量证明（PoW）转换为能源密集度较低的权益证明（PoS）共识机制，确实提高了区块链数据库的性能，但这只会影响数据库的吞吐量，区块链事务延迟仍然以几十秒为单位。如果解决这些长延迟的方法是使用参与者较少的 PoS 区块链，那么应用程序最好只使用 PostgreSQL，并对这些参与者进行身份验证。

感兴趣的话，可以参阅 Tim Bray 的这篇精彩文章（https://www.tbray.org/ongoing/When/202x/2022/11/19/AWS-Blockchain），了解他与 AWS 高层就区块链是否存在可行进行的内部讨论。请注意，他说 AWS 在 2016 年便得出结论，即区块链数据库是一种寻找问题的解决方案，比 IBM 推出区块链商业广告还早两年。不过尽管 AWS 最终在 2018 年发布了 QLDB 服务，但它与区块链不是一回事，它是一个不使用 BFT 共识的集中式可验证数据库。客户对 QLDB 的接受程度并不高，尤其是与亚马逊极为成功的 Aurora 产品相比。

新数据库系统

2022 年有几个关于新 DBMS 软件的重要发布。

• Google AlloyDB

最大的重磅炸弹是 5 月份谷歌云发布了新的数据库服务。AlloyDB 并非构建在 Spanner 之上，而是 PostgreSQL 的一个修改版本，它将计算层和存储层分离，并支持直接在存储中处理 WAL 记录。

• Snowflake Unistore

6 月，Snowflake 发布了他们带有“混合表”的新 Unistore 引擎，以支持 DML 操作的低延迟事务。当查询更新表时，更改会传递到 Snowflake 的列式存储。对此，SingleStore 方面有些不满，表示他们在这个领域拥有一些专利，但没有任何结果。

• MySQL Heatwave

在 Oracle 意识到亚马逊从 MySQL 中赚到的钱比他们还多之后，他们最终决定在 2020 年为 MySQL 构建自己的云产品。但他们并不只是制作一个 RDS 的克隆，而是使用一个名为Heatwave的内存矢量化 OLAP 引擎来扩展 MySQL。2021年，Oracle 宣布他们的 MySQL 服务也支持自动数据库优化（但与 OtterTune 提供的不同）。去年，Oracle 终于意识到他们不是领先的云供应商，并同意在 AWS 上支持 ‍MySQL Heatwave。

• Velox

Meta 于 2020 年开始构建 Velox，作为 PrestoDB 的新执行引擎。两年后，他们宣布了这个项目，并发表了一篇关于它的 VLDB 论文。Velox 不是一个完整的 DBMS：它不带 SQL 解析器、元数据目录、优化器或网络支持。相反，它是一个具有内存池和存储连接器的 C++ 可扩展执行引擎，可以使用 Velox 构建一个完整的 DBMS。

• InfluxDB Iox

与带有 Velox 的 Meta 一样，Influx 团队在过去两年中一直致力于开发他们的新 IOx 引擎。最终他们宣布，将于 10 月推出带新引擎的 GA 版本。InfluxDB 基于 DataFusion 和 Apache Arrow 从头开始构建 IOx。值得庆幸的是，我在 2017 年警告 Influx 的 CTO，使用 MMAP 是个坏主意，之后他们也在新系统中放弃了 MMAP。

我的看法：

数据库是我生命中第二重要的东西，所以我很高兴看到去年的所有发展。

我对 AlloyDB 的热评是，它是一个简洁的系统，并且投入了大量的工程设计，但我仍然不知道它有什么新奇之处。AlloyDB 的架构类似于 Amazon Aurora 和 Neon，其中 DBMS 存储具有额外的计算层，可以独立于计算节点处理 WAL 记录。尽管谷歌云已经拥有可靠的数据库组合（如 Spanner 和 BigQuery），但它觉得有必要建立 AlloyDB，以试图赶上亚马逊和微软。

值得关注的长期趋势是 Velox、DataFusion 和 Polars 等框架的激增。连同像 Substrait 等项目，这些查询执行组件的商品化意味着所有 OLAP DBMS 在未来五年内将大致相当。与其完全从头开始构建新的 DBMS，或者强行对现有系统做分支（例如 Firebolt 对 Clickhouse 所做的分支），不如使用 Velox 这样的可扩展框架。这意味着每个 DBMS 都将具有十年前 Snowflake 所独有的矢量化执行能力。由于在云中，存储层对每个人来说都是相同的（例如 Amazon 控制 EBS/S3），DBMS 产品之间的关键区别将难以量化，例如 UI/UX 方面和查询优化。

一位数据库先驱的逝去

更令人沮丧的是，2022 年 7 月，我们失去了 Martin Kersten。Martin 是 CWI 的一名研究员，也是几个有影响力的数据库项目领导者，包括 1990 年代的第一个分布式内存 DBMS（PRISMA/DB）和 2000 年代的第一个列式 OLAP DBMS（MonetDB）。Martin 于 2020 年被荷兰政府授予皇家爵士头衔，特别表彰他在数据库方面做出的贡献。

MonetDB 代码库是其他几个 OLAP 系统项目的基础。2000 年代后期，Peter Boncz 和 Marcin Żukowski 将其分支为 MonetDB/X100，并将其商业化为 Vectorwise（现在称为 Actian Vector）。之后 Marcin 使用他在 MonetDB 原始代码上开发的许多技术，与他人共同创立了 Snowflake。最近，Hannes Mühleisen 创建了一个名为 MonetDBLite 的嵌入式 MonetDB 版本，然后他再次将其重写为现在的 DuckDB。

Martin 对现代数据库系统的贡献怎么强调都不为过。如果你在使用任何现代分析型 DBMS（例如 Snowflake、Redshift、BigQuery、Clickhouse），那么你必将受益于 Martin 及其学生在过去 30 年开发中取得的许多进展。

我的看法：

我承认，与 Mike Stonebraker 这样的人相比，Martin 可能并不为数据库研究界以外的人所熟知。我一直认为 Martin 是欧洲版的 Stonebraker：他们都是多产的数据库研究人员，又高又瘦，戴着眼镜，年龄相仿。

除了研究之外，Martin 总会花上大把时间，并渴望与他人讨论数据库架构。我最后一次见到他是在疫情之前的 VLDB 2019。他和我争论了将近一个小时，说强调他认为在 MonetDB 中使用 MMAP 是正确的选择——他断言，因为 MonetDB 专注于只读 OLAP 工作负载，所以 MMAP 就足够了。我感觉很糟糕，因为他还要说服在 Youtube 上观看我数据库课程的学生，随后我便给他发邮件，告诉他为什么我认为 MonetDB 的设计并不完善。

明年将是光明的一年

我总想以愉快的方式结束自己的年终回顾文章，数据库本该让人们对自己的生活感觉良好，因为它们代表了科学和工程突破的顶峰，使我们能够组织有关现代生活各个方面的数据。就我个人而言，2022 年发生了很多变化：

1.OtterTune 在四月份推出了我们的 A 轮系列融资。

2.我的 1 号博士生作为一名新的数据库教授加入了密歇根大学。

3.7 月，我被卡内基梅隆大学“永久雇用”（尽管我仍然受到该校终身教职员工“道德败坏”条款的约束）。

4.9 月我重返全职教学岗位。

在我的亲生女儿开始学前班后，我还从她那里得了四次非 COVID 鼻窦感染。

我对 OtterTune 明年的发展方向感到兴奋。我们计划在 2023 年上半年宣布全面重写我们的数据库自动化服务。我已经发布了我们目前正在开发的新功能预览。由于跨州运输水獭，我们的唱片公司也遇到了一些法律问题，但我们已经解决了，并希望在 2023 年发行新专辑。

（P.S.：一如既往，请不要忘记在假期期间对数据库运行 ANALYZE，或者让 OtterTune 为你自动解决问题。）

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