上周末系统变更,配合DBA在IBM小型机上升级DB2的数据库版本,貌似很平常的一件事,但是心里却起了波澜。
外面的世界早就变了样,而我们却依然在DB2这条路上惯性前行。
1977年,硅谷一个30多岁的男人,凭借IBM的一个“失误”,成功开发了世界上使用最广泛,最成功的关系型数据库产品,就是后来的Oracle。到了1995年,IBM才发布了其关系型数据库产品,DB2。
而我,直到2003年,才开始学习DB2,起步晚不说,还是个冷门。一转眼,在这条路走了十多年,为什么不换条路呢?
数字化转型的新基建
今天,像Oracle、DB2这样的传统关系型数据库已经风光了30多年,至于未来,他们应该还会存在,但是我们看到的是,越来越多的应用场景被新产品和新技术替代。
目前,大多数NoSQL都是面向特定任务而设计出来的,这让我们有了更多的选择,如果一味的只用关系型数据库,可能会适得其反。
键值,列式,文档和图,四种NoSQL就像是四大名捕,各个身怀绝技。尤其是图数据库,这两年特别火。根据Garnter的研究分析,未来几年,图数据库将会以100%的速度增长。
最近在看任泽平等人合著的《新基建》,书中提到凡是符合未来新时代经济社会发展需要的基础设施都叫“新基建”。
相对于传统的关系型数据库,新型的图数据库就像是数据中心里的“新基建”,可以从数据挖掘的视角,去审视和发现大数据中存在的有价值的关系。
什么是图数据库?
我们今天所说的图(Graph),是图论的主要研究对象,是由若干顶点(Vertices)和边(Edges)组成的,用来存储实体的相关属性以及它们之间的关系信息。
图实际上是一个很古老的概念,最早出现在瑞士数学家欧拉的学术论文中,试图解决一个叫“哥尼斯堡七桥”的问题。
随着社交、电商、零售等行业的迅猛发展,这些行业逐渐形成了一张张基于大数据的关系网,如何发现关系,利用关系是亟需解决的问题。
而在面对复杂复杂关系的处理上,图是最佳的解决方案。利用图表现对象与对象之间的关系,在图上运用数学算法求解就可以有效解决链接爆炸的问题,降低复杂性,简化查询。
说起图应用的案例,其实很多,最著名的就是Google的PageRank算法,再比如Linkedin用图管理社交关系,实现好友推荐,Amazon用图实现实时的商品推荐,商业银行用图做风控、实现反欺诈和反洗钱。
虎虎生威的TigerGraph
说起图数据库,不得不提大名鼎鼎的Neo4j,尤其是其Cypher查询语言,让人有种耳目一新的感觉。
不过由于Neo4j社区版的功能有限,影响了其适用范围。目前开源软件社区中还有其他几个竞品,DGraph和JanusGraph,这二者都原生支持分布式,但是不支持SQL。另外一个重要的特征是,DGraph支持原生存储,而JanusGraph需要借助外部存储系统,导致其运维成本非常高。
后来,朋友向我推荐了一个第三代图数据库(Graph 3.0)的新产品,TigerGraph,与其技术人员交流后,发现产品确实有过人之处。
总结一下我对TigerGraph学习和理解:
支持原生图存储,使得空间占用更少,相比传统关系型数据库在容量上平均减少50%。
支持并行计算的分布式部署,高效并行加载数据,支持数据分片,利于横向扩展。
支持HTAP混合交易负载,可以很好的处理数十亿的实体和数千亿的关系,实现亚秒级的查询响应和更多跳的深度链接分析。
提供GSQL的专用查询语言和GraphStudio可视化开发套件。不过TigerGrpah的GSQL与Neo4j的Cypher语法有一定的差别,目前二者正在制定新一代的GQL,专门用于图数据库查询。
当然,TigerGraph还有很多特性,比如支持用户可扩展的图算法库等,唯一美中不足的地方,TigerGraph是一款闭源软件。
关于图的一些思考
虽然图数据库在国内互联网行业应用较多,但是在金融保险领域的案例其实还很少。我司早期尝试利用图数据库技术实现了家族营销的业务创新。
组织是人的组织,组织内部的关系也很重要。今天看到网上有文章讲保险代理人的模式,从传统的金字塔开始向前端小团队、后端大平台的方向发展,利用平台赋能扁平灵活的小组织。关于营销组织中的痛点,是不是也可以通过图计算进行优化,提升代理人队伍的管理效率呢?
另一方面,在我自己专业的业务连续性管理方面,也是很好的图计算应用场景,但是从建模到落地实施,估计也是长路漫漫。目前市面上的产品,好像也没听到过哪家是基于图的方式研发的。
早期我们看到的MySQL对与Oracle的替代,使用的是分库分表,读写分离的套路,其实不过是一个维度上的两个点在竞争,但当你升到更高的维度,用图的方式重构数据时,就不再是弯道超车,屌丝逆袭了,而是变道超车,决胜千里。
目前的很多创新,都是在外围展开的,对于真正核心的应用改造,无论在应用场景,还是理念上都有所欠缺。都知道创新这条路不好走,但如果是战略性的,就要敢于投入,毕竟一旦成功,收益远大于支出。
梦想总是要有的,万一实现了呢。
DBA这碗饭还能吃多久
在一些有规模的公司里,DBA大概分成两类。一类面向运维的,主要负责稳定运行、性能调优等;另一类,面向应用开发,主要是业务建模。
在Oracle最新的19C中,已经开始讲自动驾驶“Self-Driven”的概念了,试图通过人工智能完成数据库自治。
从前,Oracle数据库除了专业的模型设计外,还提供大量的可配置参数,给了传统DBA很大的操作空间,而现在,随着数据库产品自身越来越智能,DBA可操作的余地变少了,价值越来越低,就算遇上难缠的性能问题,也可以通过闪存这样硬件帮忙把坑填了,而且速度还杠杠的,绝对比DBA优化好使。
另一方面,自动化运维平台也越来越普及,很多工作,在页面上点点按钮就搞定了,复杂的实施工作都被平台屏蔽掉了。就好像那句话, 离开了平台,你还是DBA,但有了平台,你就是操作员。
没有岗位是一成不变的,随着像图数据库这样的新技术的出现,让一些传统架构下的复杂事务,变得简单高效,性能甚至是百倍的提升。而分布式,多副本的集群技术,也让原来的可用性和性能问题也逐渐弱化,DBA们也差不多是时候考虑转转型了。
写在最后
当年,董事长提过新三大件,“买房、买车、买保险”。
房子,最重要的是什么?位置、位置、位置
汽车,最重要的是什么?安全、安全、安全
保险、最重要的是什么?保障、保障、保障
今天,你看看卖房的中介,从链家的VR视频看房,到基于行业图谱的贝壳找房,各个都是科技赋能的高手。
但是,对于保险公司,最重要的是,队伍!队伍!队伍!
董事长说我们是一家伟大的销售公司,科技赋能业务。当我们把各个渠道的代理人、客户和产品等这些实体和关系,借助图数据库技术,充分发挥计算优势,进行深度的链接分析时,就是科技赋能队伍,从而打造出一支高效能的、武装精良的特种部队。
如果把传统的关系型数据表比作Excel,那么Graph就可以被比作PPT。两样技能肯定都是需要的,但是如果用来展现,你说哪个好?当然是,有图有真相。
DBA从来都不是我职业的全部,但我依然选择做一个隐形的DBA。
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原文标题:Hello,图数据库!再见,DBA!
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