《中国数据库前世今生》里，2000年代数据库分型及国产数据库的起点，你好奇吗？
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序章：从千年虫到列式风暴的奇幻漂流
IQ代表列式数据库进入中国的的标志，列式数据 OLTP。当时的互联网很热，大家都想在这里进行发展，就牵扯到了很多精力。
哎呀，回首2000年代，真是“一波未平，一波又起”。那时候国产数据库还在“跟随”阶段， 动手。 却已经埋下了“超越”的种子。别说 我现在写这段文字都能感觉到那股激动的血液在沸腾——
2000年代的数据库分型：大杂烩时代
那会儿，市面上常见的分类大概有三种：
- 传统关系型—— IBM DB2、Oracle、SQL Server。
- 列式存储—— 还在萌芽期，像 Vertica 那样的外资玩意儿。
- NoSQL—— 只是一颗小小的种子， MongoDB、Cassandra 还没完全扎根。
当时大家都在争论：“行存还是列存？”后来啊呢？大多数企业硬是把两者一起买回去， 是吧？ 用得像拼盘一样乱七八糟。
国产数据库的起点：从跟随到“惊艳”
出岔子。 国产数据库的发展经历了从跟随到超越的过程。在过去，由于技术门槛和市场垄断，国内数据库市场主要由国外品牌占据。只是因为国内技术实力的增强和政策的扶持，国产数据库逐渐崭露头角。如今国产数据库已经形成了较为完整的产业链，并在某些领域实现了对国外品牌的超越。
| 产品 | 类型 | 核心优势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 达梦 | 关系型/混合型 | 兼容性强、 国产化率高 | 政府、金融行业 |
| 星环 | 列式实时分析 | 秒级查询、海量并发 | 广告、电商实时报表 |
| TBase | 分布式PostgreSQL | 水平 、强一致性 | SaaS、多租户平台 |
| Kylin | OLAP/列存储引擎 | MOLAP+Hive混合查询 BI友好 | 大数据分析、BI报表 |
| Mysql 8.0 | |||
| SQLite | 嵌入式轻量 | 零配置、体积小 | 移动端、IoT |
情绪炸裂：千年虫与Y2K危机的尘封记忆 🎢
千年虫，又叫做“计算机2000年问题”“电脑千禧年千年虫问题”或“千年危机”。缩写为“Y2K”。是指在某些使用了计算机程序的智能系统包括计算机系统、 自动控制芯片等）中，由于其中的年份只使用两位十进制数来表示，所以呢出现错误的后来啊，进而引发各种各样的系统功能紊乱甚至崩溃。所以呢从根本上说千年虫是一种程序处理日期上的bug，而非病毒，一阵见血。。
那一年， 我还在大学宿舍敲键盘，“00”变成了“1900”，我差点把实验报告给弄成史前文物……😂 于是各大厂商疯狂升级补丁，中国也不甘示弱，一批本土团队开始摸索自己的时间库实现方式。
NoSQL 的崛起与痛苦成长路 🚀💥
通过应用实践证明， 关系模型是非常适合于客户服务器编程，远远超出预期的利益，今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动， 我emo了。 早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL 的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储， 相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维注入。
案例狂想：12306 的读写分离 “神操作” 🤯
超大规模集中时间段在线访问和业务处理。每次查询有没有车票都要到数据库，但是这样数据库的压力就非常大，特别是中国的人很多。所以当时就做了一个读写分离，KTV你。。
研究研究。 余票数据放入内存缓存——读缓存秒级返回；写库异步落库。后来啊？峰值时期竟然还能保持30%响应时间下降！这不禁让人怀疑，是不是背后还有隐藏的大招？🤔 不过这套方案也不是没有缺点：缓存失效时会出现“一瞬间全线宕机”的恐慌感……这就是技术选型中的 “刀尖上跳舞”。
内存数据库 vs 磁盘数据库：谁更能拯救你的血泪史？ 🧊🔥
| 内存 DB | 磁盘 DB | |
|---|---|---|
| 读写速度 | 10万+ | 5千~1万+ |
| 成 本 | 高内存费用 | 磁盘成本低 |
情感爆棚：国产品牌背后的血泪史 🌧️🌈
十一五期间，那叫一个寒冬。市场没有那么大，而且国家的支持不是很多，当时就很难，裁了很多人。可是正是这些被裁掉的小伙伴们， 在咖啡馆里自学深造，用开源项目砍掉层层商业壁垒，一步步把国产数据库推向新高度，真香！。
达梦 —— 老牌军工基因 + 新潮云端灵魂 🌐⚔️
Dm8 在金融行业仍然有铁饭碗， 它兼容 Oracle 的 PL/SQL，还自带平安加密模块；但它同样拥抱容器化，把老旧的大块头变成轻盈的小碎片，让 DevOps 能够“快速部署”。如果你问我它是不是完美，我只能说：“完美太贵，我更喜欢‘足够好’”。😅 ：别再等下一波风口，你该自己掀起浪潮，简单来说...！
🌊🚀 从 Y2K 的恐慌， 到 NoSQL 的狂欢，再到现在列式实时分析与内存高速缓存并驾齐驱，中国国产数据库已经不再是“追随者”，而是站在舞台中央的大咖。想要玩转这些技术？先把心态调好——接受不完美，把每一次 bug 当成成长礼物，然后大胆去试，用自己的代码去写历史。 注：本文为极度个人化创作，仅供娱乐阅读，请勿当作正式技术文档引用。
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2000年代的数据库分型：大杂烩时代
那会儿，市面上常见的分类大概有三种：
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| 产品 | 类型 | 核心优势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 达梦 | 关系型/混合型 | 兼容性强、 国产化率高 | 政府、金融行业 |
| 星环 | 列式实时分析 | 秒级查询、海量并发 | 广告、电商实时报表 |
| TBase | 分布式PostgreSQL | 水平 、强一致性 | SaaS、多租户平台 |
| Kylin | OLAP/列存储引擎 | MOLAP+Hive混合查询 BI友好 | 大数据分析、BI报表 |
| Mysql 8.0 | |||
| SQLite | 嵌入式轻量 | 零配置、体积小 | 移动端、IoT |
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| 内存 DB | 磁盘 DB | |
|---|---|---|
| 读写速度 | 10万+ | 5千~1万+ |
| 成 本 | 高内存费用 | 磁盘成本低 |
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十一五期间，那叫一个寒冬。市场没有那么大，而且国家的支持不是很多，当时就很难，裁了很多人。可是正是这些被裁掉的小伙伴们， 在咖啡馆里自学深造，用开源项目砍掉层层商业壁垒，一步步把国产数据库推向新高度，真香！。
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