ITPub博客

 —— 表级 TTL 自动过期 · TTL 归档到指定表 · 自动日期分区，真机实测与踩坑一、数据生命周期与降本：数据留得久，成本降得下继续上次COS特性后，官方升级到了V21.6.4,推出了一些新功能。为了体验这些功能，利用腾讯云的资源开通了TDSQL-B（即TDSQL Boundless）的验证环境。做数据库运维的可能都经历过订单、日志、审计、埋点这些表，而这些中除了订单数据，其他都

昨天快下班的时候，朋友圈开始刷同一张图。中国信息安全测评中心联合国家保密科技测评中心，发了《安全可靠测评结果公告（2026 年第 3 号）》。数据库这栏有：杭州易景数通的羲和通用数据库系统软件 V1.0和腾讯云计算（北京）的 TDSQL 集中式关系型数据库管理系统软件 V10.3等。名单不长，但其中两个名字，我看得有点久。两个名字一个是 TDSQL。老面孔了，从 V8.0 开始，不同版本在这个名单

当下的IT国产化进程，并非一刀切的全面替换，而是清晰分化成了"已替换的浅水区"和"难替换的深水区"两个截然不同的赛道。两个场景的行业现状、落地难度天差地别，也彻底重塑了数据库从业者的生存现状，行业红利褪去、岗位价值重构，已经成为无法回避的现实。一、国产化的两个层级：浅水区落地，深水区停滞1、可顺利替换的「浅水区」目前已经完成数据库国产化替换的企业，主要集中在

信通院 大数据技术标准推进委员会刚发了《数据库发展研究报告（2026年）》。这份报告去年我也读过，今年变化之大，值得认认真真写一篇。先说个背景。这已经是信通院连续第六年出数据库年度报告了，参与单位从信通院、移动、工行、中海油、南方电网，到 OceanBase、达梦、GoldenDB、金仓等一众国产数据库厂商，基本是国内数据库圈子的大半壁江山。89页的报告，我挑三个最值得说的角度来聊。先说钱这件事—

先说成本这件事关于数据库替换这件事，我个人始终觉得很多人对它的难度存在严重的低估。很多人一听说要换数据库，第一反应是"那不就是导个数据吗？"——这种朴素的理解不能说完全错，但确实只看到了冰山一角。你跟他说这个成本很大，他觉得你在吓唬人，是在帮原有数据库厂商说话，是在制造焦虑，是屁股决定脑袋。我有时候也很无奈。真正干过这件事的内行，心里都清楚这个活儿有多苦、多碎、多么不讨好。但在

一顿饭局里藏着半个行业的现状前几天和朋友吃饭，他突然问了我一个问题：“我老婆他们银行最近在换数据库，好像叫什么……什么的？你懂不懂？”作为一名在国产化数据库圈子里摸爬滚打多年的从业者，我几乎是下意识地接了一句：“是不是XXXX？”他立刻拍大腿：“对对对！就是这个名字！你了解吗？”我点点头，说：“了解一些。但你让她拿去做复杂查询，多半是不行的。”朋友马上接话：“没错！他们内部也说，表一多就不行了。”

KaiwuDB 3.1.0 社区版发布作为KWDB的MVP怎么说也要体验和支持一下。KWDB具备千万级设备接入、百万级数据秒级写入、亿级数据秒级读取等时序数据高效处理能力，具有稳定安全、高可用、易运维等特点。面向工业物联网、数字能源、车联网、智慧产业等领域，提供一站式数据存储、管理与分析的基座。KWDB 3.1.0 版本在保持原有特性的基础上，针对数据库对象、数据写入与查询、数据库运维与安全、数据

去年我才听到这个数据库，估计熟悉他们产品的人不多但是第一时间我得到了一个数据，券商头部都是用他们的产品且都是用户主动找上门的金融领域的做的很出名瞬间觉得是自己孤陋寡闻了。后来经过一系列了解发现他们非常低调，宣传不是太多。主打产品实力强。今年我也尝试了一下。说说自己的感受。为了快速体验，使用了容器安装容器安装只能单实例。没有体验分布式架构。（金融场景必须要求高可用）启动容器以后可以有web页面进入管

一次从业务到技术的分析上周路过街边，几个工作人员推销办卡送礼品的。礼品恰好挺好的。我就办张信用卡吧。别以为我是闲得慌凑热闹，作为混迹技术圈多年的老炮儿，我心里早就打着小算盘 —— 正好看看银行的业务系统实际运行起来到底怎么样。工作人员麻利地接过我的身份证，拿着 pad 开始走流程，拍照、录入信息、绑定手机号和微信，一套操作行云流水。她一边操作一边跟我解释：“现在办卡都要求绑定后激活使用，这些优惠券

很多领域提到最 高级都是军用，而数据库领域最 高级都说是金融之所以这样说是因为金融真的涉及到钱啊，有的一笔交易金额可能就上百万。你说给了对方说没有到账这就出大事了。所以金融领域的数据库，不能错，不能丢，最好也是不能断，也不能慢。这些集中在一起那就变得严苛了。无论哪家厂商在金融领域经受考验了，那么在其他场景也没什么大问题。所以现在国产数据库主攻金融领域。当然还有一个原因是这里的头部真有钱投入。有一次

通过动手实验体会vibe coding在实验前需要具备的前提条件是：1要安装好vscode2 要安装好Python环境3 需要seekdb4 需要powermem5 Jupyter插件（非必须，但是实际用过以后还是装吧）这里的1和2做开发的人都知道。3和4其实知道的人很少。名词解释PowerMem : 这是⼀款由 OceanBase 公司出品的专为 AI 应⽤打造的智能记忆 SDK，通过 LLM

这应该是本年度最后一个MVP了2025年已经只剩下40天左右了。这一年获得了不少，但是今天不是写年终总结的时候。下个月差不多才是。这是昨天才到奖杯。这是当时线上直播的画面。（四大卷王悉数到场，分列两行最右边两个）2024年11月12日 kaiwuDB3.9发布我有幸参与到发布会中，而还作为圆桌讨论的主持人。看上面的观看直播的数据还是很欣慰的。我之所以今天才写，是因为真的很忙。回顾发布KaiwuDB

最近几年每年都会来北京参加OceanBase的发布会每次来都能看到最新的新功能，以前的HTAP、单机版以及AI支持都是历次的亮点。而且最近几年都有动手的训练营。去年是数据库和智谱大模型的链接。今年的训练营是大模型开发。虽然wo在此之前 也做过 一些简单 的vibe coding 但是本次涉及到langchain，这个之前没有接触过，没有预习所以 没做出来.这个要回家补课了。seekdb的发布在来本

有些数据库不得其法的话安装会费力，而有些数据库可能天生就是费力今天我们说的是前者，后者那种数据库没必要去说自 OpenTenBase 5 版本起，官方正式推出了 opentenbase_ctl 工具集，旨在显著简化入门用户的部署与安装流程。这就是我说的得其法。 如果没有官方的努力安装就不会这样简单。官方很贴心给我提供了编译好的opentenbase_ctl工具与使用教程。此外，通过源码编译或rpm

我总不能系统所有的SQL都是单表吧？如果业务场景真的简单也不是不可以。不过绝大部分都不会这么说，都会说自己系统特别复杂。可能说系统简单有点不好意思和人打招呼。其实我倒是希望我们的业务场景简单一点。但是事与愿违，那业务逻辑是从业以来闻所未闻，以至于到现在我都说不清楚。有的系统就是SQL都是单表为什么？因为是某国产数据库。应用真的是完全适配了。在我看来属于跪着适配的。其实从我内心还真是希望有这种，因为

期待已久的国测终于在刚刚出了结果这里有三家通过，我这里祝贺一下崖山数据库。依然在这里要介绍一下崖山数据库–Yashandb崖山数据库是深圳市（副省级）科创局下属的深圳计算科学研究院的产品。从这个角度可以说是是根正苗红。纵然现在国产数据库还是有上百家。但是真正全自研的（从0开始）其实并不多（最多5个）。崖山数据库是其中之一。现在国测越来越难通过，收敛态势非常明显这次结果是非常激烈的竞争得出的结果，非

上周开会这周才写这是因为最近安排的太满了，上周金仓会议后又接着信通院的会议。每天连吃饭都安排的很满，我是第一次出去参会忙的一天衣服都没洗。发布会提到经过大家多年的认知已经对此有了认知了。我这里想说的，非互联网场景，就是想把复杂的应用结构做到应用侧可能都做不到。不少场景还真是必须在数据库中做。这已经不是开发成本问题，而是可行性的问题了。复杂SQL的原因–需求复杂–设计复杂–场景复杂传统行业的业务场景

今天的图片可能有点多，也有缝合的迹象，但是也有我自己的观点早些时候被邀请作为大会出品人以及演讲嘉宾和圆桌嘉宾非常荣幸。原计划两天圆桌讨论我就一天，而实际上我过于热情，举办方让我参加了两天的。为此还录制了一段祝福视频在大会主会场循环播放今年的PG生态大会，是我参加历次中最大规模的。这个规模堪比DTCC的主场规模。众所周知PG的有一个特点就是不像Oracle、MySQL、Mongodb、Redis、E

今天说的要有点争议了，我个人认为不一定是金融领域。数据库最难的一定是金融级，但是场景严苛和替换难未必是一回事数据库最严苛的是金融领域金融场景最严苛是毋庸置疑的。不能错，不能丢，不能慢。人行监管下同城双活都是最低要求。两地三中心，三地五中心都有。金融用的人也多，所以业务量大，几乎都是7X24小时的。在这种场景下单机数据库可能受到一定挑战。大型机、小型机、以及exadata这样的硬件结合数据库自身的高

我曾经陆续接触了一些国产数据库都是主动找到我希望我可以对产品、技术、文档、生态等诸多方面给出建议，甚至是批评的。这点感受非常好。我也愉快的接受了。当然部分也授予了我一定的荣誉，也有的马上就有一些荣誉。与之形成对比的事国内也有不少厂家，你是不可以去说一点负评价的。要么删除文章、要么启动法律程序等。这类也不会去找业内同行去提意见从而改进自己。以下按姓氏笔画排名（英文字母）cantian：华为开源，存储