2021DTCC Hubble数据库逻辑计划融合达成AI Native数据库

2021年10月18日~20日，由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区主办的第12届中国数据库技术大会（DTCC2021）在北京国际会议中心隆重召开。大会以“数造未来”为主题，设置20+技术专场重点围绕数据架构、人工智能与大数据应用、传统企业数据库实践等内容展开分享和探讨，天云数据受邀参加做“数据库之逻辑计划融合”主题分享。

 

　　从应用生产数据到人的行为生产数据再到机器生产数据，产业互联网的变革已经到来，这将带来巨大数据革命。生产资料发生变化，处理数据的规格、速度和多样性发生了变化，数据库不仅仅是支撑到30000亿记录数据库表的处理、SQL访问，还需要支持机器学习建模访问；不仅仅是支撑交易场景，还要支撑分析场景。所以需要一种新型的数据架构类型来支撑这个巨大的变革，天云数据资深售前孙岩从逻辑计划融合讲如何做数据底座。

 

　　我们知道SQL作为数据库逻辑计划在数据库领域持续34年经久不衰，它功能丰富、使用方便灵活、语言简洁易学，因此深受计算机工业界和计算机用户的欢迎。但站在三十年后的今天，试问SQL真的就是数据库唯一的查询语言吗？物联网兴起，数据库凭着单一查询语言能否承载？

 

　　数据，可影响万物。数据库，作为数据的最佳载体，变得价值连城。互联网、物联网的发展一而再再而三的向数据库发出“新指令”，以Facebook为例，如果想很好地显示出你在Facebook的朋友圈中是否有影响力，你与朋友是否有着共同的兴趣爱好，关系型数据库就显得“无能为力”了。想呈现社会网络中人与人之间的关系，图数据库以其点和边关系的表达天然具有优势。尤其在错综复杂的数据关系环境，可谓一图胜过千言万语。因此，SQ作为数据库唯一的查询语言已经很难承载了，必须加入Graph逻辑计划，以应对物联网发出的“新指令”。

 

　　Hubble数据库

 

　　如何支撑逻辑计划？

 

　　我们知道，业务场景分为两种模式，面向联机事务交易(OLTP)和面向联机分析(OLAP)。不管是关系型数据库还是图数据库都可以分为上面的两层业务逻辑。如果TP、AP业务在场景上是统一的，那么数据存储上就可以向上做兼容，满足同样的场景。因为Hubble数据库在设计之初就考虑了向上兼容性以及场景的复用，以抽象存储层、抽象计算层、抽象资源管理作为基础支撑，通过Hubble AP、TP的混合存储以及混合计算引擎，来支撑上层逻辑计划成为了可能。