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数据库一体机简史：从血脉相连到星火燎原的数据库革命

eygle@eygle.com(eygle) — Fri, 24 Apr 2026 09:39:35 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

如果说数据库机（DBC）是萧开美（David K. Hsiao）在技术上最重要的贡献，那么VLDB（International Conference on Very Large Databases，超大型数据库国际会议）则是他在学术组织上留给后世最重要的遗产。

01.

VLDB：萧开美开创的中美链接

20世纪70年代，萧开美在为兰德公司担任顾问期间，国防高级研究计划局（DARPA）的克雷格·菲尔兹（Craig Fields）提出了超大型数据库（Very Large Data Bases，即VLDB）的课题。为了探讨这一主题，萧开美提议组织一次关于超大型数据库的研讨会。萧开美的提议受到支持，并由他和兰德公司的斯托克顿·盖恩斯（Stockton Gaines）负责执行。

图1 VLDB图标

1975年，第一届VLDB国际会议（如图1）在美国马萨诸塞州弗雷明汉（Framingham）召开，萧开美成为发起者和奠基人之一。VLDB一经创立便广受欢迎。它的独特定位----专注于超大规模数据管理的工程与理论挑战----恰好填补了当时学术界的空白。随后几年间，VLDB迅速发展成为数据库领域全球最重要的学术盛会之一，与SIGMOD（ACM数据管理国际会议）、ICDE（IEEE数据工程国际会议）并称为数据库领域的三大顶级会议，延续至今已逾五十年。

萧开美开创了VLDB大会，也因此与中国产生了链接。

02.

西柏林的邂逅：铁幕裂缝中的学术春风

1978年，第四届VLDB国际会议在当时的西德西柏林（West Berlin）召开。此时，东西方之间依然隔着那道著名的柏林墙----这道于1961年8月13日在一夜之间拔地而起的隔离边界，将德意志民族一分为二。

西柏林，这块孤悬于东德腹地的西方飞地，以其独特的地缘政治地位成为冷战的象征。在这里，肯尼迪总统于1963年6月26日发表了那句著名的演讲：我是一个柏林人（Ich bin ein Berliner）。在铁幕依然高悬的1978年，选择在西柏林举办一场国际科学会议，本身就是一种宣示----学术交流可以超越政治边界，知识的自由流动不应受地缘政治的阻隔。

图2 姚诗斌

这届大会的程序委员会主席是姚诗斌（S. Bing Yao，见图2）。彼时的姚诗斌，已是普渡大学（后转至马里兰大学）计算机系的知名学者，拥有密歇根大学博士学位，在数据库设计与查询优化¹领域颇具建树。他是那种在学术与现实之间保持平衡的学者：既有严谨的理论功底，又有强烈的产业关怀；既懂得科学研究的纯粹，也理解技术推广的社会价值。正是这一气质，使他在担任大会程序委员会主席时做了一个在当时颇为大胆的决定。

1978年，中美关系正常化之前，两国之间的学术交流几乎是一片空白。然而，姚诗斌选择向中国学者发出邀请，并批准豁免其会议注册费----这在那个年代是一种非正式但极为重要的外交姿态。一封来自VLDB程序委员会的邀请函，意味着一扇窗口的悄然开启，而窗口那边站着一代如饥似渴的中国学者。

中国科学院随即响应，派出代表团参会。团长是中国科学院的陆汝钤²，成员包括中国科学院数学所的周龙骧、中国科学院计算所的崔蕴中两位教授。这是中华人民共和国历史上第一个正式参加国际数据库会议的代表团，具有里程碑式的历史意义。

在这次会议上，陆汝钤和周龙骧一行结识了萧开美、姚诗斌、苏岳威（Stanley Y. W. Su）、孔祥重（H. T. Kung）、叶祖尧（Raymond T. Yeh）、陈天机（Tien Chi Chen）等一批国际著名的华人数据库学者。这次在施普雷河畔的相遇，日后演变成了连接中美数据库学术界数十年的纽带，其深远影响远超与会者想象。

¹查询优化（Query Optimization）是数据库管理系统中最核心、最复杂的模块之一，负责为用户提交的声明式查询语句（如SQL）找到执行效率最高的物理执行计划。由于一条逻辑等价的SQL查询可以有数十乃至数千种不同的执行路径，而不同路径之间的性能差异可能达到数个数量级，查询优化器的质量直接决定了数据库系统的整体性能表现。现代查询优化器通常采用基于代价的优化（Cost-Based Optimization, CBO）策略，利用统计信息估算每种候选执行计划的I/O代价、CPU代价和网络代价，从而选择最优方案。

²陆汝钤，1935年2月15日出生于上海，计算机科学家，中国科学院院士，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，复旦大学教授、博士生导师。1959年，陆汝钤毕业于德国耶拿大学数学系，获得学士学位，同年进入中国科学院数学研究所工作，师从华罗庚院士，并在陆启铿院士指导下从事多元复变函数论研究。2003年获得华罗庚数学奖；2018年获得吴文俊人工智能最高成就奖。

03.

科学的春天：旋风九日与改革开放的序曲

图3 时代杂志封面

随后的1979年，是翻天覆地的一年。1月1日，中美两国正式建立外交关系；仅仅28天后的1月29日，邓小平副总理应卡特总统的邀请，踏上了美国的土地。这是中华人民共和国成立以来，中国最高领导人第一次访问美国，也是一个时代转折的象征性时刻。美国《时代》周刊的封面（如图3所示），在这一年的元旦刊印上了邓小平的面孔，配上了意味深长的题词：邓小平，中国新时代的形象（Visions of a New China）。

访美的九天后来被形容为"旋风九日"。邓小平与卡特总统的深入会谈，最终签署了《中美科学技术合作协议》和多项双边合作文件，向世界宣告了中国改革开放的决心与诚意。事实上，早在1978年3月，邓小平就在全国科学大会上发表了著名讲话，重申"科学技术是生产力"，并宣告中国迎来科学的春天。这两大历史事件前后呼应，构成了此后十年中国学者赴美访学热潮的历史底色。

这次历史性的访问，在计算机科学领域同样产生了直接的涟漪效应。中国政府随后邀请了多位旅美华人学者回国讲学，其中就包括在国际数据库界颇具声望的萧开美夫妇、IBM院士应鹤鸣夫妇，以及叶祖尧等人。当这些学者带着满箱的论文和讲义抵达北京时，等待他们的是如饥似渴的中国同行----那是一代人在"科学的春天"里迸发出的巨大求知热情，也是一个民族在深渊之后重新仰望星空的历史时刻。那些装在皮箱里的论文复印件，成为了连接东西方数据库学界最早的物质纽带。

04.

授人以渔：讲义、论文与数据库启蒙的漫漫长路

1979年，周龙骧会同上海中船总公司夏道衷、上海科技大学施振夏邀请苏岳威和埃里希（Erich J. Neuhold，德国国家信息技术研究中心主任）到上海和北京讲学一个月，并出版了讲义。这是来自大洋彼岸的顶级学者第一次将最新的数据库研究成果直接带到中国的课堂，其意义不亚于一次学术的登陆行动----在那个互联网还不存在、学术论文只能靠邮寄的年代，这批讲义的价值难以用今天的标准来衡量。

1980年，崔蕴中邀请姚诗斌来北京讲学一个月。这次讲学由中国科学院计算所主办，包括萨师煊在内的50多名中方数据库学者参与听课。萨师煊，这位被后世誉为中国数据库学科奠基人的学者，此前已于1978年在中国人民大学率先将"数据库"三个字写上黑板----那是数据库技术在中国学术界的第一个春天。而姚诗斌的来访，则将这个春天推进到了实质性的学术对话阶段。这次讲学的讲义出版后，成为了我国数据库领域最早的中文参考资料之一，对推动中国数据库技术的发展起到了启蒙作用。

从1979年开始，在邀请海外学者访华的同时，中国政府启动了大规模的海外访学计划。第一批公派留学生和访问学者陆续踏上赴美、赴欧的旅途，他们怀着改变国家命运的使命感，携带着国家的嘱托，走进了世界顶级大学的实验室。这其中，有一批人的目的地是数据库研究的重镇，而那里早已有几位同根同源的学长在等待着他们。

图4 史忠植

1980年，中国科学院计算技术研究所的史忠植³（见图4）前往俄亥俄州立大学，进入萧开美教授的实验室进行访问研究。与此同时，北京大学的何新贵⁴（见图5）也在萧开美的指导下开展数据库机的研究，并发表了一系列相关论文。后来，何新贵还曾担任中国计算机学会数据库专委会主任。

图5 何新贵

这批中国访问学者，用求知若渴的眼神，见证了数据库机研究的最鼎盛时期。他们带回国内的不仅是知识，更是一种面向前沿的研究方向与科学精神。

然而，历史总是充满戏剧性的转折。当萧开美因所在学校（美国海军研究生院）的军方背景而不再适合接待中国访问学者时，一场新的学术缘分悄然开启。

³史忠植（1941--），江苏宜兴人，中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师，中国人工智能领域先驱。他1959年考入中国科学技术大学，毕业后成为中国科学院计算技术研究所范新弼教授的研究生，1968年留所工作。史忠植长期从事人工智能研究，涵盖专家系统、知识工程、机器学习、神经计算和智能体等领域，2013年获"吴文俊人工智能科学成就奖"。

⁴何新贵（1938--），浙江浦江人，中国工程院院士（2001年），1960年北京大学数学力学系本科毕业，1967年研究生毕业，是我国计算机软件领域的第一代学术从业者，对中国的航天工业发展做出了突出贡献。何新贵还是北京大学信息科学技术学院首任院长，2019年被中国计算机学会授予终身成就奖。

05.

血脉：海外华人与中国数据库产业

在数据库机的历史中，有两位华人教授对中国数据库产业的发展产生了根本性的影响，他们是萧开美和姚诗斌。如果说萧开美是通过"让中国学者亲历数据库机时代"来播下种子，那么姚诗斌则是通过更直接的学术与人脉纽带，深度介入了中国数据库学者的成长。

姚诗斌是数据库系统研究领域的先驱学者之一。他在1977年发表了开创性论文"Approximating Block Accesses in Database Organizations"，提出数据库查询优化和物理设计中的一个经典数学模型----姚氏公式（Yao's Formula）⁵。1981年，他与菲利普·莱曼（Philip L. Lehman）合作发表B-树并发操作的经典论文"Efficient Locking for Concurrent Operations on B-Trees"，在其中提出了"Lehman-Yao算法"⁶。

⁵姚氏公式（Yao's Formula）是数据库领域中用于估算查询时需要访问的数据块（block/page）数量的经典公式。该公式基于概率论中的urn模型（urn models），用于在已知记录选择率的情况下估算需要读取的磁盘块数。"Approximating Block Accesses in Database Organizations"是数据库领域引用率极高的经典论文之一。

⁶Lehman-Yao算法（B树并发控制）在B树节点中引入"右链接指针"（right-link pointer），使并发读操作（查询）无需加锁即可安全执行，同时写操作（插入/删除）仅需对极少数节点加锁，从而大幅提升B树索引在高并发场景下的吞吐量。Lehman-Yao算法已成为现代数据库系统（如PostgreSQL的nbtree模块）实现B树索引并发控制的基础算法之一，具有重要的工业应用价值。

1980年姚诗斌教授到北京讲学，冯裕才（后来的达梦数据创始人）就在课堂里认真听讲。后来姚诗斌教授还将他收集的数据库论文等材料寄给冯裕才，这些珍贵的文献资料，对达梦数据库的萌生和发展产生了关键影响。冯裕才将姚诗斌列为对他影响最大的三位美籍华人之一。姚诗斌主张实干，他在讲学时就提出，希望中国的老师、教授们不要只做理论研究，更应该"动手做一个数据库管理系统"。

1982年，姚诗斌亲身践行了自己的学术主张，创立了XDB系统（XDB Systems）公司，开始动手做一个数据库管理系统。XDB公司研发的XDB-SQL产品是市场上最早能在PC（DOS和Windows环境）上实现与IBM大型机DB2高度兼容的数据库系统之一。XDB系统公司的企业级数据库产品----XDB Enterprise Server也在市场上获得了较广泛的应用。

1980年至1982年，何新贵、史忠植在萧开美处访问，主要研究当时的热点前沿课题----数据库机⁷，后来萧开美到美国海军研究生院任职后，限于该校的军方背景，国内访问学者无法继续跟随萧开美。于是，史忠植、罗大卫、夏道衷、刘玉梅等于1982年至1983年转到马里兰大学，在姚诗斌的实验室继续做数据库方面的研究。在姚诗斌的指导下，罗大卫和夏道衷也发表了关于数据库机的相关论文，如"Data language requirements of database machines"。此后，史忠植与罗大卫一起，参与开发了XDB数据库表格查询系统⁸。

1984年，姚诗斌还邀请了刘云生、王珊等到美国研究访问。王珊到美国访问时，就在姚诗斌的团队参加了XDB Systems的开发，这段经历深深激励了她。1997年12月，XDB系统公司以约1650万美元的价格被微福思（Micro Focus）收购。2019年，姚诗斌宣布退休。

⁷D. K. Hsiao, D. S. Kerr, A. Orroji, Zhongzhi Shi, P. R. Strawser, "The Implementation of a Multi-backend Database System (MDBS): Part I--An Exercise in Database Software Engineering", OSU, Proceedings of the International Workshop on Database Machines, Aug. 1982.

⁸S. Bing Yao, A. Hevner, Zhongzhi Shi, Dawei Luo, "FORMANAGER: An Office Forms Management System", ACM Tans. on Office Information Systems, Vol.2, No.3, July 1984.

当姚诗斌在美国践行数据库理想的同时，他的中国门徒们也在高歌猛进，改写着中国数据库的历史。

图6 王珊

1999年，王珊（见图6）主持创建了北京人大金仓信息技术股份有限公司，这是中国第一家以数据库系统为核心业务的商业公司，开创了中国数据库产业化的先河。人大金仓（现电科金仓）以"十年磨一剑"的精神，成为国内金融、能源、电信等关键行业数据库的核心供应商，在国产数据库崛起的历史中写下了浓墨重彩的一笔。

图7 冯裕才

2000年，冯裕才（见图7）领导的武汉华工达梦数据库有限公司正式成立，并于2024年6月12日以"达梦数据"之名成功在上海证券交易所科创板上市，成为"国产数据库第一股"。从一摞异国邮来的论文，到上交所的敲钟时刻，这段历史本身就是一部关于坚持的史诗。

笔者是数据库领域的晚辈和后来者，但是也很荣幸从Oracle时代到国产数据库时代，与云和恩墨一起参与到这些前辈的探索过程中。图8左图是我与王珊老师在中国人民大学2011年联合组织中韩数据库交流会的现场；图8右图是我2010年到武汉达梦公司访问，与冯裕才老师在一起的合影。时光荏苒，岁月如梭，转眼十五六年已过，王珊老师已经退休，冯裕才老师仍然执掌达梦数据拼搏不息。

图8 盖国强与王珊（左图）、冯裕才（右图）在一起

2025年9月，我再次到访达梦公司，与冯裕才老师对话（如图9所示）并发布了相关视频。云和恩墨也与达梦数据签订了战略合作协议，在数据库一体机、数据库服务等领域展开深入合作。从2010年初访达梦到2025年再访达梦，转眼15年，中国数据库产业已经真正站立起来！

图9 冯裕才（左）与盖国强（右）在达梦会客厅座谈对话

06.

善举：姚诗斌的另一种回馈

技术与学术，是姚诗斌带给世界的公开贡献。数据库设计的论文、VLDB的学术舞台、XDB Systems的创业故事----这些成就，已经足以让他在信息技术的历史上占有一席之地。但还有一份馈赠，藏在中国西部一片片校园的砖墙里，藏在那些因为有了新教室而得以继续读书的农村孩子的眼神里。

2002年至2011年间，姚诗斌和他的妻子金联珠（Lien Yao）选择了一种最朴素的方式来表达对于中华文化的归属与责任：修建学校，让更多中国农村的孩子能够坐进明亮的教室里读书。他们通过美国中华基金会在中国捐建和资助超过20所小学（如图10所示），覆盖甘肃、宁夏、青海、内蒙古、陕西、河南等偏远省份，以另一种方式回馈他所挚爱的中国文化与教育事业。

姚诗斌认为："中国现在不是没有钱，现在因为中国经济开发很快，民间和政府渐渐都有一些资金累积。这个资金应当放到最合适的地方去。我认为教育是为将来投资，出了人才就会在社会上起作用，尤其是偏远的地方。这种大规模的事情是需要政府行为才能做到。我们从个人角度出发也只希望能尽一点绵薄之力。政府行为更加重要。"

姚诗斌在家族基金出资声明中这样写道：

我们基金会的宗旨是为造福子孙后代，特别是弱势群体，做出慈善贡献。我们认为教育对改变人们的未来至关重要。因此，我们最初的项目重点是在中国农村地区建设小学。

这些项目是通过我参与的美国非营利组织----中华基金会实施的。我们的代表石晓林先生曾在中国教育系统工作多年。他投入了大量时间和精力走访农村学校，建立联系，并负责规划和监督项目进展。正是由于这种直接高效的运作，我们才能确保超过95%的捐款直接用于项目本身。

图10 姚诗斌先生捐赠的部分学校目录

所有善举都会被铭记。我在《会宁校史》一书中找到了关于姚诗斌捐赠的记录：

2007年4月，由石晓林老师搭桥，美国中华基金会姚诗斌、金联珠夫妇向学校（袁咀小学）捐赠12550美元，政府同比陪同，共投资人民币20万元，新建砖木结构校舍461平方米，使校容校貌、学校设施硬化建设大为改善。

会宁，一个甘肃省的山区小县，曾是中国工农红军三大主力长征胜利会师的历史之地，这里一次次制造"高考神话"，成为"状元县"。在这里，贫困家庭的孩子以惊人的勤奋刻苦，把大学录取率推向全国领先水平。会宁的孩子们知道，读书是改变命运的唯一出路，而在这片贫瘠的黄土高坡上，许多学校的教室还是危房，屋顶在雨天漏水，操场在冬天结冰。姚诗斌的捐助，让其中一所学校的孩子，有了一排新的砖木结构校舍。

血脉相连、赤子之心，萧开美、姚诗斌等前辈的贡献与回馈，让人想起周恩来总理那句振聋发聩的呐喊：为中华之崛起而读书！这句话，在他们身上，有了更深沉的技术注脚。

07.

从火种到星光：萧开美的家国情怀

2020年7月21日，萧开美先生辞世。

从俄亥俄州立大学的数据库机实验室，到蒙特雷海军研究生院的多数据库研究中心，萧开美的职业生涯是一段坚持不懈的探索与创新历程。在海军研究生院任职期间，萧开美主持创办了数据库系统研究实验室，将研究方向从数据库机扩展到多数据库系统⁹（Multi-database Systems）、异构数据库互操作（Heterogeneous Database Interoperability）等更广泛的领域。

⁹多数据库系统（Multi-database Systems MDBS）指将多个独立的、异构的数据库系统整合成一个统一的逻辑整体，允许用户以透明方式跨越多个底层数据库进行查询和事务处理的系统架构。萧开美在美国海军研究生院主持的多后端数据库系统（MDBS）是早期代表性成果之一。MDBS的核心挑战包括：数据模型异构性（如关系型与层次型的互操作）、分布式事务的原子性保障、全局模式与局部模式的映射等。这一研究领域是现代联邦数据库（Federated Database）、数据虚拟化（Data Virtualization）和数据湖（Data Lake）架构的先驱思想来源。

纵观萧开美的学术生涯，有一条线索贯穿始终：对硬件与软件协同设计的执着，以及对数据库性能极限的永不满足。在数据库机时代，他相信专用硬件可以从根本上突破软件层面的性能瓶颈，用架构革命替代补丁式的调优；在多数据库时代，他关注如何让分布于不同系统的数据相互理解、协作工作，让信息的价值跨越孤岛。这两个方向，在今天的数据库领域都找到了各自的传承----前者化作了各种数据库加速器、智能存储和存算分离架构的理论基础，后者则演变成了联邦数据库、数据湖、数据网格等现代数据架构理念。

他的名字，将永远与数据库机这一伟大技术构想连在一起。在那个算力匮乏、I/O昂贵的年代，萧开美用工程师的直觉和理论家的眼光，提出了数据库机这一超越时代的解决方案。他提出的核心问题----如何让数据的存储与处理之间的鸿沟不再成为性能的天花板----在半个世纪后的今天，依然是数据库工程师每天都在面对的挑战。

而他留下的那条连接中美数据库学界的纽带----从1978年西柏林会议上的握手，到中国访问学者在大洋彼岸汲取的知识养分，再到回国后在这片土地上燃起的一个个技术火种----已经深深编织进中国数据库产业的历史基因之中。

历史的星火不会熄灭，它会在一代又一代人的传递中，燃成越来越明亮的光。

参考文献：

http://www.intsci.ac.cn/gywm/

本文网址：https://www.eygle.com/archives/2026/04/dbc_hsiao_yao_china.html

数据库一体机的漫长历史，从苏岳威到萧开美，中国贡献不曾缺席

eygle@eygle.com(eygle) — Tue, 07 Apr 2026 11:07:12 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

数据库机设想的最早提出者是丹尼尔·斯洛特尼克（Daniel Slotnick）¹。而真正将数据库机推进到完整设计阶段的是两位华人学者----苏岳威（Stanley Y. W. Su）和萧开美（David K. Hsiao）。

01.

最初构想：来自并行计算的畅想

图1 丹尼尔·斯洛特尼克

斯洛特尼克（见图1）早年曾在数学大师冯·诺伊曼领导的普林斯顿高等研究院项目中工作，那是1952年前后，彼时他不过二十出头。在与冯·诺伊曼的日夜交流中，斯洛特尼克萌发了"处理器阵列"（Processor Array）的构想----即让大量处理器并行工作，而不是依赖单一的串行计算。1954年，斯洛特尼克离开普林斯顿后，继续在纽约大学库朗研究所攻读应用数学博士学位，于1956年获得博士学位。此后，他加入了IBM位于纽约州波基普西的开发实验室，开始将并行计算的想法变为现实。

1965年，斯洛特尼克重返学术界，在伊利诺伊大学香槟分校启动了震撼业界的ILLIAC IV项目并担任其主任。ILLIAC IV是世界上第一台大规模并行计算机，但其运行速度在1981年关闭之前的约八年间依然位居全球最快。正是在主导ILLIAC IV的研究过程中，斯洛特尼克敏锐地意识到：并行处理的思想同样可以被移植到数据库领域----如果能让存储器的每个磁道²都配备一个"小脑"，就可以在数据流动到主机之前，在本地完成大量的过滤和搜索。

斯洛特尼克于1970年在论文《逻辑处理与每磁道设备》（Logic per Track Devices）中正式提出了将逻辑处理与存储设备的读/写磁头相关联的想法。他设计的基本动机是能够在大规模存储单元上直接搜索数据库，从而限制需要传输到主机进行进一步处理的数据量----这一"近数据计算"（Near-Data Processing）的理念，在半个世纪后依然是现代数据库一体机的技术基石。斯洛特尼克的想法由詹姆斯·帕克（James Parker）、纳夫塔利·明斯基（Naftaly Minsky）和贝赫鲁兹·帕哈米（Behrooz Parhami）等科学家进一步发展。尽管这些努力均未产生数据库机实现的全面提案，但为后续工作提供了思想源泉。

¹丹尼尔·斯洛特尼克（Daniel Slotnick）于1931年11月12日出生于纽约市，在哥伦比亚大学学习数学，1951年获得学士学位，1952年获得硕士学位。1952年毕业后，他加入了位于新泽西州普林斯顿高等研究院的冯·诺伊曼领导的电子计算机项目组。正是在这个开创性的项目中，他学习了逻辑和硬件设计的基础知识，并与计算机领域建立了持久的联系。也正是在这里，他产生了关于集中控制并行计算机的最初构想。1954年，斯洛特尼克离开普林斯顿继续深造，于1956年在纽约大学库朗研究所获得应用数学博士学位。在普林斯顿大学担任一年研究助理后，他加入了位于纽约州波基普西的IBM开发实验室。1965年，他重返学术界，启动了ILLIAC IV项目并担任其主任。ILLIAC IV在伊利诺伊大学设计、商业化制造并安装在NASA，其运行速度达到每秒约三亿条指令。斯洛特尼克于1962年获得AFIPS奖，1965年担任卡内基梅隆大学的年度梅隆讲师，并于1976年当选为IEEE会士。斯洛特尼克于1985年10月25日去世。

²磁道是盘片上的一个同心圆环数据轨迹。斯洛特尼克的概念是在每个这样的圆环（磁道）上配备独立的处理逻辑，使得数据可以在存储层直接进行筛选和处理，而不需要全部传输到主CPU。这种细粒度的并行处理架构，是数据库机（Database Machines）和近数据处理（Near-Data Processing）的早期先驱。由于一个柱面包含多个磁道（每个盘面一个），如果所有磁头对齐，可以同时读取一个柱面的所有磁道，实现并行处理。

02.

细胞系统：苏岳威与CASSM数据库机

图2 苏岳威

苏岳威（见图2）是美国佛罗里达大学计算机与信息科学与工程系的荣誉特聘教授。他于1968年在威斯康星大学麦迪逊分校获得计算机科学博士学位。彼时，数据库理论还处于萌芽期----埃德加·科德（Edgar F. Codd）提出关系模型的那篇划时代论文"A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks"甚至要等到1970年才发表。在这样一个理论尚未完善的时代，苏岳威就已经开始思考一个更为前沿、更为困难的问题：如何从硬件层面重构数据库的处理方式？

1973年，苏岳威与合作者乔治·科普兰（George P. Copeland）和利波夫斯基（G. Jack Lipovski）联合发表了数据库机历史上的里程碑式论文----《CASSM的体系结构：一种用于非数值处理的细胞系统》（The Architecture of CASSM: A Cellular System for Non-numeric Processing）。这篇论文发表于第一届国际计算机体系结构研讨会（ISCA 1973），是当时学术界最顶级的硬件研究舞台。

CASSM是第一个完整的数据库机设计。它的全名是"Context Addressed Segment Sequential Memory"（上下文寻址段顺序存储器），提出了一种"面向非数值信息处理的存储与计算体系结构"，专门用于解决传统计算机在处理非数值数据（如大规模文本检索、数据库查询）时的效率瓶颈。

CASSM的设计理念令人耳目一新：采用固定磁头磁盘作为存储介质，每个读/写磁头关联一个简单的处理单元，形成"存储-计算"深度耦合的细胞阵列。所有处理单元由单个主控处理器统一协调，负责与主机计算机通信、向各处理单元分发指令，并整理和处理中间关系和结果关系。系统可以支持网络模型、层次模型和关系模型三种数据模型，体现了极高的前瞻性。CASSM的精妙之处在于：数据不再需要"跋山涉水"赶到CPU面前才能被处理，而是在存储介质旁就能完成大部分过滤和运算，大幅削减了主机与存储之间的数据搬运量。

苏岳威在1975年的VLDB大会上再次发表了针对超大型数据库的CASSM改进方案³，进一步巩固了其在数据库机领域的学术地位。1977年至2005年间，苏岳威在佛罗里达大学创立并长期担任数据库系统研究与发展中心（Database Systems Research and Development Center）主任，将CASSM的思想不断深化与推广。

CASSM系统是第一代数据库机的雏形，对后来的RAP（Relational Associative Processor，关系联想处理器）和RARES系统设计产生了深远影响，被学界公认为数据库机领域"架构思想期"的奠基之作。RAP由加拿大多伦多大学的埃尔汗·奥兹卡拉汉（Erhan Ozkarahan）等人于1975年提出。RAP也是一种背端数据库机，采用与磁道关联的"细胞处理器"结构，直接在磁盘旁处理关系运算。CASSM、RAP与DBC（Database Computer，数据库计算机）共同构成了1970年代数据库机研究的"铁三角"，它们的思想奠定了此后数十年商业数据库一体机的理论基础。

³Stanley Y. W. Su and G. Jack Lipovski, "CASSM: A Cellular System for Very Large Data Bases", Proceedings of VLDB 1975, Framingham, Massachusetts, 1975. Semantic Scholar

03.

数据库机：萧开美的超大规模数据处理探索

图3 萧开美

早期的技术研究大多数都是在国家安全的驱动之下做出的。萧开美（见图3）的研究工作和职业生涯就与此紧密相关。

萧开美于1968年获得宾夕法尼亚大学计算机与信息科学博士学位。他是该校这一领域的第一批博士生，也是第一位在计算机科学领域获得博士学位的华人。他的博士论文是关于数据库保护和访问控制的，是该领域的第一篇论文。他也因此成为了数据安全和访问控制领域的专家。

1970年代初，萧开美加入俄亥俄州立大学（Ohio State University），开始专注于计算机系统架构与数据库技术的交叉研究。彼时，摩尔定律的"红利"已经开始显现，但数据量的增长速度更快。面对这一矛盾，萧开美敏锐地意识到：仅靠软件优化已难以为继，必须从硬件体系结构上重新思考数据库的处理方式。

当时数据库领域的前沿是如何处理超大规模的数据量。1975年，萧开美在美国国防高级研究计划局（DARPA）的支持下，创立和发起了VLDB会议，开始研究超大型数据库（Very Large Databases）的数据处理问题。处理超大型数据库，事实上就要研究如何在软件和硬件之间进行平衡。

在美国海军研究办公室（Office of Naval Research）的资助下，萧开美于1975年左右开始系统性地研究数据库机。随后，他在1976年以惊人的速度和深度完成了一系列奠基性研究报告。

图4 萧开美完成于1976年的报告

1976年9月至12月，萧开美先后完成并发布了三卷本重量级报告----《数据库计算机架构》（The Architecture of a Database Computer，如图4所示）。三卷分别对应DBC的整体架构、存储与检索子系统，以及大容量存储器设计⁴。这套技术报告后来被他整理为"Collected Readings on a Database Computer (DBC)"一书出版，成为数据库机领域最重要的参考文献之一。同年11月，他还发表了论文"Database Computers: A Step Towards Data Utilities"，从更宏观的视野阐述了数据库计算机对未来信息社会的战略意义。

萧开美是DBC概念的早期提出者之一，他的DBC设计雄心勃勃，所构想的数据库机挑战的存储容量是10GB。今天的读者看到这个数字或许会莞尔，但要知道，在1976年，硬盘的容量是以MB来量度的，10GB在当时已经是超大规模的数据库，足以令当时所有的数据库软件都"望洋兴叹"。更重要的是，这仅仅是一个开端----正如我在前面文章中所介绍的，此后的一体机是以TB、PB、EB乃至ZB为愿景的，存储容量的量级提升了数百亿倍，而"让计算靠近数据"的核心哲学从未改变。

⁴David K. Hsiao, "The Architecture of a Database Computer" (three-volume technical report), The Ohio State University, OSU-CISRC-TR-76-1, OSU-CISRC-TR-76-2, OSU-CISRC-TR-76-3, September-December 1976. 收录于Hsiao (ed.), "Collected Readings on a Database Computer (DBC)," 1979.

在1977年的VLDB大会上，萧开美发表了"Database Machine Architecture in the Context of Information Technology Evolution"，进一步阐述了从数据库机到数据库计算机的历史必然性。与此同时，《俄亥俄州立大学校报》也在1977年5月报道了萧开美的工作，标题为《教授发明数据库计算机》（Prof invents database computer），称这一发明"将有一天让传统计算机走向过时"。这种夸张的预言虽然并未完全成真，但确实折射出彼时学术界对数据库专用硬件的强烈期待。图5是《俄亥俄州立大学校报》的报道全文，其主要内容如下：

俄亥俄州立大学的一位教授和他的一名前学生发明了一种计算机，这种计算机有朝一日可能会使传统计算机走向淘汰。这台新计算机被称为"数据库计算机"，由计算机与信息科学系教授萧开美和其前学生、现任职于IBM公司的Richard I. Baum共同设计。

萧教授表示，这台新计算机专门为存储和处理大量信息而设计，而非用于数值运算。他说："过去，人们将计算机作为一种计算工具使用，也就是说，通过数字运算得出同样是数字的结果。做那类工作，你需要一台运算速度非常快的计算机，但它并不需要很大的'在线'存储容量。"

近年来人们逐渐转向一种新型的计算方式----这种方式要求计算机不仅能够存储信息，还能在用户需要时随时调取。保险公司用这类系统来保存被保险人的档案，航空公司用它来管理订座名单。这类计算需要一台拥有非常大的"在线"存储容量、同时响应速度与传统计算机相当的计算机。

萧教授表示，通过将成熟技术与新兴技术相结合，他的计算机不仅能满足上述两项要求，还能提供一套更为完善的机制，用于保护计算机中存储的敏感信息。他指出，传统计算机无法将同一计算机文件的不同部分分配给不同用户使用。

图5 俄亥俄州立大学校报报道

与美国海军的合作带来了丰厚的科研成果。在这一时期，萧开美成为了数据库机领域的绝对权威。学术上的进展也悄然改变了萧开美的人生轨迹：1982年，他加入了美国海军研究生院（Naval Postgraduate School），在那里工作直至退休。这一学校的军方背景，在后来深刻影响了中国学者赴美访学的去向----这是后话，我将在后面的篇章中详述。

04.

产学研用：推动Teradata创立融资的专刊

1975年，萧开美还作为创始主席，发起成立了IEEE计算机学会数据库工程技术委员会（Technical Committee on Database Engineering, TC/DBE）。这个委员会的创始成员阵容堪称豪华，包括查尔斯·巴赫曼（Charles Bachman，网状数据库模型之父、1973年图灵奖得主）、埃德加·科德（E. F. Codd，关系数据库之父、1981年图灵奖得主）、王佑曾（Eugene Wong，加州大学伯克利分校教授，Ingres数据库共同发明人）、姚诗斌（S. B. Yao，马里兰大学教授）等数据库领域的顶尖学者。

图6 萧开美卸任TC/DBE主席前的回顾致辞

1977年6月，萧开美卸任TC/DBE主席前，在"Data Base Engineering"上发表了回顾致辞（如图6所示）。他说，大家在初始阶段即达成共识："技术委员会应与其他组织合作主办技术活动，应发挥成员在数据库研究与开发方面的优势（例如工程应用层面），并专注于新兴数据库领域。"

在这一期杂志上，萧开美还发表了其前沿探索的署名文章----《数据库计算机：为何需要，如何实现》（Data Base Computer - Why and How）。在这篇文章中，萧开美开宗明义地回答了时至今日仍然是很多人关心的问题：当大多数基本功能已可通过软件实现时，为何还需要用数据库机？

一、为了可靠性

数据库管理软件的复杂度和规模与日俱增。规模庞大、结构复杂的软件系统容易出现故障，而硬件的功能验证、设计验证和生产验证方法早已成熟。将基本数据库管理功能集成到硬件中，不仅能提供更可靠的基础功能，还能降低软件复杂度、缩小系统软件规模，从而提升整体软件可靠性。

二、为了性能

传统计算机系统并非为数据库管理而设计。将数据库管理功能移交给专用硬件处理，可显著改善响应时间。冯·诺伊曼型计算机也可因此回归其本职----程序编制与执行----并有效利用释放出的CPU时钟周期。通用计算机与专用数据库计算机均可由此实现高性能运行。

在20世纪60年代，当时制约数据库计算机实现的主要障碍是数据库研究的不成熟和硬件技术的不足。而随着技术的进步，这些制约条件逐渐消除，使得数据库计算机的实现成为可能。

萧开美为数据库计算机的设计列下了基本原则，包括：

大存储容量

数据库存储的在线容量应在10⁹～10¹⁰字节范围内；结构信息设备的在线存储容量应在10⁷～10⁸字节范围内。

智能检索与更新

访问频繁的结构信息，需要一套速度更快的内容可寻址存储体系。为此，新兴的电子存储器与微处理器是可能的解决方案。

创新的体系结构方案

由于数据库计算机是专用机器，其设计与配置需要非传统方法。设计与配置须考虑三个因素：(a)功能专用化；(b)利用新技术；(c)兼容新功能。

支持多数据模型

当前领域内至少存在三种主流数据库管理系统（分别为层次型、网络型和关系型），新型计算机必须支持这三类数据库管理功能。

无需依赖遥远的技术

对高性能、低成本数据库计算机解决方案的需求是当下迫切的。因此，任何数据库计算机设计都不应依赖尚在遥远未来的技术。

萧开美在1977年写下的这些文字，直至今天仍然是数据库一体机设计的重要参考。例如，他对多数据模型支持的提案就激励了云和恩墨zData产品不断向通用数据库支持进行创新，并且在业内率先实现了"多元数据库一体机"架构。

图7 《IEEE计算机》杂志数据库机专刊

此外，萧开美还在TC/DBE的旗帜下，策划组织了《IEEE计算机》杂志的数据库机专刊（如图7所示）系列，并在历届国际数据库机研讨会上大力宣传推广数据库机理念。这本专刊产生了出乎意料的深远影响----它甚至直接推动了一家数据库机公司的融资成功。

这家公司就是1979年7月13日在加利福尼亚州布伦特伍德（Brentwood）成立的Teradata。Teradata由杰克·谢默（Jack E. Shemer）、菲利普·尼奇斯（Philip M. Neches）等人共同创立。Teradata的创业理念源自加州理工学院的计算机研究成果，以及谢默在施乐帕克研究中心（Xerox PARC）和花旗银行先进技术组工作期间的构想：既然每家大银行都有庞大的交易数据库，为何不专门为它们打造一台"数据处理专机"？

萧开美曾多次在出差途中与谢默相遇。谢默的公司（即Teradata）就在洛杉矶机场附近，萧开美几乎每次途经都会碰到他。按照萧开美后来的回忆，谢默当时"正在和一名空姐约会"，谈笑风生，意气风发。谢默对萧开美说，他把那本《数据库机专刊》买了一批，分发给他的投资人，告诉他们：

"有一种东西叫做数据库机。它来了，它来了！是萧开美说的。我想创办一家公司，向大型公司销售这种机器，因为他们有非常大的数据库，比如纽约的花旗银行。"

这段话成了Teradata融资路演的关键推销词。一位数据库机领域权威学者的学术背书，让那些商界投资人看到了数据库专用硬件的巨大市场潜力。Teradata由此完成了早期融资，并于1984年推出了标志性产品DBC/1012（Database Computer/1012）----一台基于大规模并行处理架构的关系型数据库机。DBC/1012的第一台测试系统交付给了富国银行（Wells Fargo Bank），而花旗银行则成为这款机器的重要早期客户。1986年，DBC/1012被《财富》杂志评选为"年度产品"，在数据仓库时代正式到来之前，它早已悄然驻扎在美国最大金融机构的机房之中。

作为回报，Teradata后来每年都向VLDB基金会捐赠500至1000美元的赞助经费，支持这一国际学术会议的持续发展。一本学术专刊，一次机场偶遇，改变了整个行业的走向，这大概是萧开美当初策划组织那本IEEE专刊时始料未及的。

05.

创新意志：是开始还是停止

萧开美的工作极大地推动了数据库机领域的发展，他也成为这个领域当之无愧的先驱人物。然而产学研的结合就在于此，学术界的研究成果最终要在工业界变成现实，驱动社会应用进步，成为真正的生产力。

萧开美看到Britton-Lee和Teradata已经开始投入数据库机的生产实践，就结束了数据库机的研究。他甚至还劝阻了一家公司进入相同的领域，在回忆中他谈到：

"我还去洛杉矶访问了另一家数据库公司，他们试图使用与Britton-Lee相同的主意在一台独立的小型计算机上重新实现SQL。我对负责人说，'你不应该这样做。首先，你已经有一个Britton-Lee这样的既定竞争对手。他们已经有一个系统，正如你想要做的那样运行。等到你的系统完成时，还不清楚你的系统是否会比Britton-Lee的系统表现得更好。从功能和逻辑上讲，你正在做完全相同的事情----SQL事务，仅此而已。所以为什么你想在不同的小型计算机上做同样的事情呢？此外，开发成本至少需要一百万或两百万美元。你需要至少六个月到一年的时间来完成软件。'我想他们下周就关闭了公司，解雇了所有人。"

萧开美的观点非常明确而且充满真知灼见，那就是：如果你的产品毫无创新之处，只是在重复先行者的路线，并且失去了先发优势，你要想好是不是还要开始。这一警句，在半个世纪后的今天，对于众多正在进入某个赛道的创业者仍然有振聋发聩的警示意义。

云和恩墨作为这些华人先驱创新意志的继承者，也一直在思考如何通过创新让数据库一体机的道路可以更持久地为用户创造价值。

从自研zStorage开始，云和恩墨就一直坚持软硬解耦，从而让用户可以透明地获得成本优势。其次，云和恩墨将zData打造成了通用数据库一体机，以平台化方式支持通用数据库产品，大幅简化用户IT基础设施的管理复杂度。

但是这些还不是最关键的，关键在于性能密度，也就是说，以同样的成本能够为用户带来多少的价值输出。萧开美认为数据库机的两大价值在于：可靠性和性能。云和恩墨遵循萧开美的先驱洞察，持续在可靠性和性能上进行研发投入。

2025年9月，云和恩墨发布了zData X 3.5版本。这一版本在3个存储节点的配置下，4KB随机读IOPS已达1100万，实现了行业引领性的性能指标，相较传统存储方案实现了数量级的性能跃升，彻底将数据库的I/O瓶颈豁然解开（如图8所示）。此外，通过分布式块存储软件的数据压缩技术，zData X可实现2至10倍的数据压缩比，且几乎不影响I/O性能，这切切实实地为用户削减了存储成本。

图8 zData X的I/O性能优势

数据库机要解决的核心挑战，正是I/O能力的不足----当CPU按照摩尔定律高速进化时，计算机系统的瓶颈转移到了存储上；而zData，正是要通过持续优化与集成创新，重新将计算的瓶颈推回到CPU端----这，正是先驱们50多年前就构想的那条披荆斩棘的探索之路。

06.

永无止境：从数据库机到数据库一体机

从1970年斯洛特尼克的"每磁道逻辑处理"构想，到1973年苏岳威的CASSM细胞系统，到1976年萧开美的DBC三卷本架构研究，到1981年Britton-Lee推出的第一台商用数据库机IDM 500，再到1984年Teradata的DBC/1012，数据库机经历了从理论到实践的第一次"大航海"。

进入2000年代，随着互联网数据量的爆炸式增长，Oracle Exadata于2008年横空出世，以软硬件深度集成的方式重新定义了数据库一体机。而在中国，云和恩墨沿着先驱者的足迹，以zData走出了一条软硬解耦、通用平台、高性能密度的自主创新之路。

历史证明，每一代数据库机的革命，都是在上一代技术的局限与下一代技术的可能性之间，由那些敢于想象、敢于坚持的人，一点一点凿出来的。这条路，还远没有走到终点。

本文网址：https://www.eygle.com/archives/2026/04/hsiao_stanley_zdata.html

从萧开美奠基数据库一体机架构到云和恩墨的软件定义存储创新突破

eygle@eygle.com(eygle) — Thu, 02 Apr 2026 10:00:17 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

图1 《高级数据库机架构》

2024年12月，在一篇关于中国人工智能先驱史忠植研究员的访谈¹中，我看到了一本久违的书：《高级数据库机架构》（Advanced Database Machine Architecture，如图1所示）。这本封面厚重的学术专著，在我心中拨动了一根记忆的弦，也打开了一段跨越近半个世纪的技术史诗。

从1970年代学院派的概念探索，到1979年商业公司的争相涌入；从1983年悲观主义者的"死亡宣判"，到1992年并行数据库系统的绝地反击；从2008年拉里·埃里森（Larry Ellison）在旧金山发布会上的惊天一击，再到今天云和恩墨以软件定义存储重新定义一体机......这是一部充满争议与反转的数据库硬件进化史。

这段历史中，有一位华人科学家的名字贯穿始终，却鲜为国内读者所知----他就是萧开美（David K. Hsiao）²。正是他点燃了数据库机的学术火炬，也正是他的论文激励了Teradata的创始人走上商业化之路；正是他的研究引领了一批中国访问学者的方向，也间接催生了中国数据库产业的第一批种子。

在前面的篇章（可见文末往期回顾）中，我们讨论了数据库机从Britton-Lee到Teradata的创业历程。在这篇文章中，我将以史学的严谨态度，重新梳理数据库一体机从学术概念到商业产品、从封闭专用到开放通用的完整历程，并以人物故事为经、技术演进为纬，为读者呈现这段波澜壮阔的科技往事。

¹专访史忠植研究员：二十多年前就开始做Agent研究的中国学者，InfoQ，2024-12-30，https://www.infoq.cn/news/vAy1biQtrhdHHWJqz97z

²萧开美在某些文献中被写作"肖开美"。本文依史忠植访谈之例，记为"萧开美"；《中国数据库40年》一书中，周龙骧先生的文章记为"肖开美"。"萧"与"肖"二姓之争在中国历史上是一段公案。中国于1977年12月正式发布《第二次汉字简化方案（草案）》（简称"二简字"），强制将"萧"简化为"肖"，导致大量"萧"姓人士被改姓为"肖"，对"萧""肖"两个氏族造成的影响延续至今。"二简字"方案于1986年被废除，但在1979-1980年萧开美回国时，正值"二简字"推行的高峰期，所有新闻和学术期刊均严格执行"肖"字写法。据文献记载，被强制改姓的"萧"姓族人后来纷纷更改户口本，恢复本姓。

00.

序章：华人先知点燃的火炬

图2 萧开美

数据库机领域真正的先驱人物是一位华人科学家----萧开美（见图2）。萧开美出生于1933年，于1956年从台湾赴美，在迈阿密大学俄亥俄州分校取得数学学士和硕士学位。1968年，他成为宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系的首批博士生，并以数据库保护和访问控制为题完成博士论文----那是该领域的第一篇博士论文。

萧开美的学术地位在数据库界举足轻重。他不仅是VLDB³（超大型数据库）国际会议的创始人和发起者----这一创办于1975年，现为数据库领域三大顶级会议之一的学术盛会----而且是第一位在计算机科学领域获得博士学位的华人。这在当时是具有里程碑意义的历史事件。

博士毕业后，萧开美留在宾夕法尼亚大学任教，此后还先后在俄亥俄州立大学和马里兰大学担任教职，最终在美国海军研究生院（Naval Postgraduate School）结束了他的学术生涯。他的研究重心始终牢牢锁定在一个问题上：如何让数据库运行得更快？到了1970年代末，他给出了自己的答案----数据库机（Database Machine）。

³VLDB官方会议历史，https://www.vldb.org/conference.html，1975年第一届会议于美国马萨诸塞州弗雷明汉举行。

01.

檄文：数据库机来了

图3 《数据库机来了》论文印刷稿

1979年3月，萧开美发表了一篇足以改变数据库机历史的著名论文《数据库机来了》（Data Base Machines are Coming, Data Base Machines are Coming!）⁴。如图3所示，仅凭这个充满感叹的标题，我们便能感受到作者当时的激情与笃定。

萧开美在论文中回顾了数据库机技术的发展，并满怀热情地呼吁数据库机的时代已经到来。这篇论文被视为数据库机领域的"动员令"和"战斗檄文"。

值得玩味的是，这篇论文的标题中，"Data"和"Base"是两个独立的单词，而非我们今天熟知的合体词"Database"。这个小细节，折射出那个时代技术词汇尚未定型的历史语境----Database作为单一词汇的通用化，本身就是1980年代以后的事情。

萧开美论文的核心论点可概括为：新兴研究的持续发力与硬件技术的最新进展，将很快使商用数据库机成为现实。这一论断包含三层内涵：

第一，技术就绪性判断。萧开美指出，大规模集成电路、半导体存储器、微处理器等硬件技术的进步，已使构建成本可控的数据库专用硬件成为可能。

第二，研究生态成熟度判断。论文强调数据库机并非孤立的硬件创新，而是需要数据库理论、体系结构、算法优化等多领域研究的协同推进。

第三，商业化前景预期。论文明确指向商业数据库机，而非纯粹的学术研究原型，体现了作者对技术转化路径的清晰认知。

从技术架构角度，萧开美论文虽未展开详细设计，但指明了数据库机的核心特征：将数据库操作从通用CPU卸载（offload）至专用处理单元，实现存储与计算的协同优化。这一思想成为后续所有数据库机/一体机设计的根本遵循。

同年6月，萧开美又发表了配套论文《DBC----一台为超大型数据库设计的数据库计算机》（DBC--A Database Computer for Very Large Databases）⁵，进一步探讨了数据库机的架构与设计方案。

在20世纪70年代末到80年代初，数据库机之所以成为热点，是因为随着数据量的指数级增长，通用计算机的CPU逐渐成为处理大规模数据库任务的瓶颈。萧开美通过研究提议："既然通用计算机慢，那我们就为数据处理量身定制一套硬件。"

1983年，萧开美主编出版了《高级数据库机架构》一书，系统总结了该领域的各种技术路线，指明了数据库机前进的方向，成为那个时代数据库机研究者的重要参考。正是这本书，在数十年后出现在史忠植访谈画面里，再度唤起了我们对这段历史的记忆。

⁴David K. Hsiao, "Data Base Machines are Coming, Data Base Machines are Coming!", ACM SIGMOD Record, Vol. 9, No. 4, March 1979.

⁵David K. Hsiao, "DBC--A Database Computer for Very Large Databases", VLDB Conference Proceedings, June 1979.

02.

行动：数据库机的商业化如火如荼

萧开美关于数据库机的研究论文影响了很多人，杰克·谢默（Jack E. Shemer，1940-2020）是其中之一。谢默曾在施乐工作，在看到萧开美的文章后，他相信数据库机的时代即将到来。1979年7月，谢默联合几位来自施乐和花旗银行的资深技术专家创立了Teradata。Teradata在大规模并行数据处理领域做出了革命性的开创工作。后来，Teradata成为了VLDB的长期赞助商。

萧开美还曾为另外一家数据库机公司----布里顿-李（Britton-Lee）----提供咨询。关于Teradata和Britton-Lee的故事，读者可以参考前面的文章，这里不再详述----

《从Teradata到Exadata和zData的容量愿景》

《从Britton-Lee的陨落到Exadata和zData的智能复兴》

《从Britton-Lee到zData，专用硬件和通用硬件之抉择》

《从德维特的Gamma系统到开放集成的zData实践》

03.

批判：一篇让数据库领域颤抖的论文

1983年，一篇措辞犀利的学术论文在数据库机领域引发了轩然大波。这篇论文的作者，是来自威斯康星大学麦迪逊分校的戴维·德维特（David J. DeWitt）----日后的并行数据库系统权威、数据库学界最具影响力的学者之一。

论文的标题极为直白，充满挑衅意味：《数据库机：一个已经过时的构想？----对数据库机未来发展的批判性分析》（Database Machines: An Idea Whose Time has Passed? A Critique of the Future of Database Machines）⁶。要知道在几年以前，德维特还是数据库机的坚定支持者，他和保拉·霍索恩（Paula Hawthorn）的合作直接影响了Britton-Lee的创立和发展。然而短短几年之后，德维特对数据库机的看法就发生了转变。

文章开头，德维特写道："萧开美撰写《数据库机来了》一文时，数据库机的前景似乎一片光明，许多研究项目正在进行，几款商业产品也即将面世。然而现在我们的观点完全不同，我们曾一度想将本文标题定为'数据库机死了（Database Machines are Dead, Database Machines are Dead）'"。

这种呼应萧开美论文标题的刻意反转，颇具文学色彩，也让这篇批判性论文获得了更广泛的传播。

⁶Haran Boral, David J. DeWitt, "Database Machines: An Idea Whose Time has Passed? A Critique of the Future of Database Machines", IWDM 1983: 166-187

德维特的核心观点是：磁盘容量的增加对高度并行数据库机产生了非常不利的影响，除非找到提高大规模存储设备带宽的方法，否则高度并行的数据库机架构注定要消亡。

这个论断在当时颇有说服力。专用数据库机的硬件成本高昂，而通用计算机的性价比则在摩尔定律的驱动下快速提升。专用硬件的优势，正在被通用硬件的迅猛进化所侵蚀。

然而，德维特本人并未就此放弃。批评者往往也是探索者----在发表那篇批判性论文的同一年，他在威斯康星大学悄悄启动了一个全新的研究项目：Gamma数据库机项目⁷。

Gamma项目从1984年1月正式启动，持续运行到1992年底。其核心目标，恰恰是去验证德维特在1983年论文中所质疑的东西：使用非专用的通用（"廉价"）硬件，能否实现高性能的并行数据库系统？

Gamma运行在一个由普通工作站通过高速网络互联而成的集群上，采用无共享（Shared-Nothing）架构，通过数据分区（Partitioning）和并行查询处理实现高性能。它证明了一个关键命题：并行数据库不一定需要专用的昂贵硬件，通用硬件的集群同样可以实现出色的性能。这一发现，深刻影响了此后整个并行数据库系统的发展方向。

时间来到1992年，德维特与吉姆·格雷（Jim Gray）联合撰文发表了《并行数据库系统：高性能数据库系统的未来》（Parallel Database Systems: The Future of High Performance Database Systems）。在这篇论文中，他们共同反驳了德维特1983年的判断：

高度并行的数据库系统正开始取代传统的大型机，用于超大规模的数据库和事务处理任务。这些系统的成功驳斥了1983年一篇预测数据库机消亡的论文。十年前，高度并行数据库机的未来看起来黯淡无光，即使在其最坚定的支持者看来也是如此。批评者预测，除非找到解决I/O瓶颈的方案，否则多处理器系统将很快受到I/O限制。虽然这些关于硬件未来的预测相当准确，但批评者关于并行数据库系统的整体未来的判断肯定错了。在过去十年中，Teradata、Tandem和许多初创公司成功地开发并销售了高度并行的数据库系统。

德维特作为一位学者公开承认自己十年前的判断"肯定错了"，这在学术界并不多见。德维特和格雷的这篇论文成为并行数据库系统领域的经典文献，也标志着这一方向完成了从"被质疑"到"被认可"的历史性转折。

⁷D.J. DeWitt, S. Ghandeharizadeh et al., "The Gamma Database Machine Project", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol.2, No.1, March 1990. DOI: 10.1109/69.50905.

04.

复兴：Exadata的谋定而后动

德维特在1983年指出的那个死结----磁盘I/O带宽的增长速度跟不上数据量的增长----并没有消失，它只是被推迟了。时间进入21世纪，这个问题再度以新的形式出现在数据库设计者的面前。

然而，技术的进步也带来了新的解法。到2000年代中期，InfiniBand高速互联技术的成熟，为打破带宽瓶颈提供了一把"钥匙"。InfiniBand是一种高性能、低延迟的网络互联标准，其带宽远高于同期的以太网，延迟则低至微秒级。正是这把"钥匙"，让Oracle等待已久的数据库一体机蓝图成为可能。

当Oracle开始谋划推出数据库一体机时，德维特当年所指出的约束条件都已经有了解决方案。Oracle数据库一体机的目标是通过开放硬件打造高性能的数据库基础设施。

图4 HP Oracle Database Machine

2008年9月24日，旧金山Moscone中心，约4.3万人齐聚Oracle OpenWorld（OOW）年度大会。Oracle CEO拉里·埃里森走上舞台，发表了他在硬件领域的历史性宣言：Oracle与惠普合作，正式推出Oracle历史上的首款硬件产品----HP Oracle Database Machine（即Exadata V1，如图4所示）。

Exadata V1的核心硬件采用的是HP的x86服务器，其核心技术创新是Smart Scan（智能扫描）技术。该技术的原理是将SQL查询的基础操作（如过滤、投影）直接下推到存储服务器层执行，而非将所有数据传输到数据库服务器后再处理。这种"存储层计算"的设计大幅减少了计算节点与存储节点之间的数据传输量，从根本上缓解了带宽瓶颈⁸。

与Smart Scan配合的，是连接计算节点和存储节点的InfiniBand高速内部网络。InfiniBand在Exadata内部同时承担两个角色：其一，作为Oracle RAC（Real Application Clusters）节点间的私有互联网络；其二，作为计算节点与Exadata存储服务器之间的数据传输通道。两个角色都要求极低的延迟和极高的带宽，InfiniBand完美胜任。

这一架构，正是对德维特所预言的"提高大规模存储设备带宽"的工程实现----只不过，解法不是传统意义上的磁盘带宽提升，而是通过高速网络与存储计算下推的组合，在系统层面上规避了带宽瓶颈。

Oracle的第一代一体机产品面向数据仓库场景。很快，在2009年推出的第二代产品，将Exadata的应用场景扩展至OLTP。同时，闪存技术被用来加速I/O，Smart Scan技术则被用来缩减网络流量。一体机开始解除束缚，Exadata进入高速发展期（如图5所示）。

图5 Oracle Exadata的早期创新

Oracle Exadata的成功带动了数据库一体机市场的复兴，很多厂商开始提供第三方的同类产品。但本质上，所谓第三方的"Oracle数据库一体机"是不存在的。因为Oracle并不授权任何第三方一体机预装Oracle数据库。而且第三方一体机需要依赖Oracle ASM才能实现数据冗余和条带化，导致产品竞争力不足。

⁸Oracle官方Exadata十年历程信息图，https://www.oracle.com/webfolder/s/assets/infographics/10-years-of-exadata/index.html

05.

革命：软件定义一切带来真正的解放

"数据库机"的真正进化在于软件定义时代的到来。2010年代初，"软件定义"浪潮席卷整个IT产业：软件定义网络（SDN）、软件定义数据中心（SDDC）、软件定义存储（SDS）......这场浪潮的核心逻辑，是将原本固化在专用硬件中的功能，以软件的形式在通用硬件上实现，从而获得更高的灵活性、可扩展性和成本效益。

软件定义存储领域涌现出多个具有代表性的项目和产品：Ceph----由加州大学圣克鲁兹分校博士生Sage Weil于2004年发起的开源分布式存储系统，2012年以LGPL协议开源，2014年被Red Hat收购，被誉为"存储领域的Linux"⁹；ScaleIO（现更名为Dell PowerFlex）----EMC收购自以色列公司ScaleIO，提供基于服务器的软件定义块存储。

⁹Sage Weil，Ceph项目历史，"Ceph: 20 Years of Cutting-Edge Storage at the Edge", The New Stack，InfoQ翻译，2024-10-16，https://www.infoq.cn/article/dfjRxSKdNJtNbqiddwmu

通用的软件定义存储可以支持对象、块存储等，而云和恩墨基于自身的数据库基因，走上了一条与Ceph等通用SDS方案不同的专业化道路：不做通用的SDS，而是聚焦专为数据库场景深度优化的软件定义块存储。这就是zStorage的由来。

zStorage是云和恩墨自主研发的数据库分布式存储软件，针对数据库I/O特征----高IOPS、低延迟、大量随机读写----进行了深度优化，并充分利用现代NVMe闪存和高速网络（InfiniBand和RoCE）的性能潜力。以zStorage为内核灵魂的zData数据库一体机，因而将Exadata的愿景再度向前推进一步：以开放的通用硬件，实现通用数据库的性能加速。

在软件定义存储的数据库部署模式中，传统的"数据库服务器+专用存储阵列"架构被彻底重构：

存储资源池化：基于x86标准服务器的分布式存储资源池取代专用存储阵列，存储节点可以独立横向扩展。
性能与容量协同扩展：通过节点级横向扩展，使性能与容量同步增长，消除传统集中式架构的性能瓶颈。
在线弹性扩容：数据库的扩容完全可以在线进行，无需停机，业务连续性得到根本保障。
高速网络加持：25Gb至200Gb带宽的高速RoCE / InfiniBand网络，确保存储I/O路径的极低延迟和超高吞吐。

这是技术进步为数据库基础设施带来的根本性革命：数据库摆脱了存储层的束缚，获得了极致性能与极致弹性的双重自由。传统存储架构与软件定义存储架构的对比如图6所示。

图6 传统存储架构与软件定义存储架构的比较

2025年10月，具备多元数据库承载能力的新一代zData X在金杯电工正式上线，帮助这家传统制造业巨头将其生产制造（MES）、供应链（SRM）、销售（CRM）、财务（ERP）等核心系统整合到新平台之上。系统完成重构迁移之后，数据库I/O性能较原架构提升了10倍，并且从超融合平台回收了148核CPU、17.7TB存储，让用户的资源得以充分利用，整体IT运行成本得到大幅优化。zData X提供的可视化智能运维平台更让数据库管理实现了现代化（如图7所示）。

图7 zData X在金杯电工的应用实践

06.

眺望：AI时代数据库机的新轮回

写完这段历史，不能不向前眺望。

当下，人工智能的浪潮正在深刻改写数据库与存储的版图。GPU加速数据库、向量数据库、AI原生数据库......一批专为AI工作负载设计的"新型数据库机"正在悄然涌现。有趣的是，这些新物种的核心思路，与1970年代数据库机研究者们的初衷惊人地相似：为特定的计算特征设计专用的硬件与软件协同方案。

倘若萧开美与德维特能够并肩站在今天，面对这一幕，或许会会心一笑：这场关于专用硬件与通用硬件的辩论，从未真正结束，也永远不会结束----因为它的本质，是人类永不停息地追逐计算极限的冲动。

历史的螺旋，还在转动。

参考文献：

专访史忠植研究员：二十多年前就开始做 Agent 研究的中国学者，InfoQ，2024-12-30，https://www.infoq.cn/news/vAy1biQtrhdHHWJqz97z

《中国数据库40年》，2017.10，清华大学出版社

本文网址：https://www.eygle.com/archives/2026/04/david_hsiao_dbc.html

数据库发展历程中的华人英雄：从王佑曾到Wei Hong的 Postgres创新之旅

eygle@eygle.com(eygle) — Wed, 25 Mar 2026 14:55:24 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

在上一篇《从Britton-Lee到zData，专用硬件和通用硬件之抉择》中，我们提到了数据库领域的先驱之一保拉·霍索恩（Paula Hawthorn）。有朋友对这对伉俪的携手经历很感兴趣，我在迈克尔·斯通布雷克（Michael Stonebraker）的书中找到了一张照片，这张照片是Illustra团队的合影（如图1所示）。图中，前排中间的是保拉·霍索恩，中排左一为迈克·乌贝尔（Michael Ubell）。这个团队中每个人都有一个绰号，霍索恩的外号是"老妈（Mom）"、乌贝尔的外号是"小个子（Short One）"。她们妇夫二人在Britton-Lee之后，追随斯通布雷克的第二次创业历程，共同发起了Illustra，致力于将Postgres商业化。当然，照片前排左一正是大家所熟知的Ingres传奇的缔造者迈克尔·斯通布雷克，他也是数据库领域第四位图灵奖得主。

图1 Illustra团队核心成员

图2 戴维·德维特（1948.7.20 --）

我们言归正传。保拉·霍索恩当年投身数据库机领域，其实并非受斯通布雷克的影响，事实上他甚至反对这一想法。真正对霍索恩产生影响的是另一位数据库领域的大师----戴维·德维特（David DeWitt，见图2）。德维特出生于1948年，比斯通布雷克小了5岁。当他1970年进入密歇根大学开始研究生学习时，斯通布雷克正在攻读博士学位，并且成为了德维特计算机体系结构入门课程的助教。斯通布雷克的博士论文是关于"马尔可夫链"的算法研究，然而在撰写论文期间，他就意识到这不是一个值得投身的领域。斯通布雷克后来回忆并评价这段经历时说："我当时认为，而且至今仍然认为，大多数博士论文都是在浪费时间，我也认为我的论文是在浪费时间。"然而当时正值越南战争¹期间，斯通布雷克面临的情况是，如果毕业离开研究生院，他就会被征召入伍。从斯通布雷克面对的越南战争到当下进行中的2026伊朗战争，和平总是最宝贵的期待。

1971年春天，斯通布雷克在阿奇·内勒（Arch Naylor）的指导下完成了论文。研究生中流传着传言，说斯通布雷克与内勒就论文爆发了史诗般的争执（甚至有人说他们师徒动了手）。德维特说："我从来没有听说过这些争论是关于内容还是风格（内勒在写作方面非常严苛）"。不过，作为导师的内勒可能被斯通布雷克伤了心，从那时起到1994年退休，内勒再也没有带过研究生----尽管如此，他仍将斯通布雷克视为自己最得意的门生。

¹越南战争（Vietnam War，1955年--1975年），简称越战，是冷战时期在越南、老挝和柬埔寨进行的一场大规模局部战争，主战场位于越南。该战争是第二次世界大战后美国参战人数最多的海外军事冲突，对战后国际格局影响深远。

斯通布雷克在1971年毕业后来到加利福尼亚大学伯克利分校，担任助理教授。他迫切地希望找到新的研究方向，发表论文，从而拿到终身教职，但他一时毫无头绪。每个人身边都可能有一位"点火者"，而斯通布雷克就触发了一次伟大的变革。

图3 王佑曾

一切都是偶然。伯克利的华裔教授王佑曾²（Eugene Wong，见图3）正在研究关系型数据库的新进展，他建议斯通布雷克阅读一下科德³（Edgar F. Codd）的论文。就这样，他们开始了数据库领域相关论文的研究，并深深被其吸引。后来，他们共同开启了数据库领域的传奇项目----Ingres。王佑曾出生于1934年的中国南京，后躲避战乱辗转到美国学习。他比斯通布雷克年长9岁，成为了后者的领路人。

²王佑曾（Eugene Wong）分别于1955年、1958年和1959年在普林斯顿大学获得电子工程学士、硕士和博士学位。在加入加州大学伯克利分校之前，他是剑桥大学的国家科学基金会博士后研究员（1959-1960），并在纽约的IBM研究中心担任研究员（1960-1962）。他于1962年加入EECS（电气工程与计算机科学）系，从事数据库管理系统、优化算法、随机过程和神经网络方面的研究工作。1985-1989年，他担任系主任，在此期间领导该系经历了发展最快的时期，使其成为伯克利校园最大的学术部门，也是该领域排名最高的部门之一。王教授于1994年从该系退休，成为名誉教授。1980年，他与Michael Stonebraker和Lawrence A. Rowe共同创建了Relational Technology公司，后更名为INGRES公司，该公司是数据库软件产品的领先供应商。他于1988年因其在Ingres方面的工作获得ACM软件系统奖，并于2005年被授予IEEE创始人奖章。

³ 埃德加·科德（Edgar F. Codd，1923 - 2003）是英国计算机科学家、关系数据库模型的提出者。他于牛津大学获得数学与化学学位，二战期间曾在英国皇家空军服役。战后移居美国，加入IBM从事计算机系统研究。1970年，他在Communications of the ACM发表论文A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks，首次系统性地提出关系模型，主张以数学中的关系代数为基础组织和查询数据，奠定了现代关系数据库系统的理论基础。尽管其思想最初在IBM内部未被立即采纳，但随后对整个数据库产业产生了深远影响，催生了包括System R在内的一系列关系数据库系统原型。科德因其开创性贡献于1981年获得图灵奖。他晚年继续从事数据库理论研究，并提出了著名的"科德十二定律（Codd's 12 Rules）"，用于定义关系数据库管理系统的标准。

德维特毕业后一度想到加利福尼亚大学伯克利分校工作，未果。但他与斯通布雷克保持了非常密切的合作关系。斯通布雷克为德维特提供了早期的Ingres版本，供其在课堂上使用，并邀请他参加了1977年5月在伯克利举行的第二届"分布式数据管理和计算机网络研讨会"。斯通布雷克在这里发表了他的第一篇关于分布式Ingres的论文。在这次会议上，德维特受到斯通布雷克的启发，将自己的博士论文研究方向调整为构建并行数据库系统，并于1978年初启动了DIRECT项目。在DIRECT项目的实施过程中，德维特决定尽可能复用Ingres的代码。斯通布雷克更加调动了Ingres团队帮助德维特解决有关Ingres工作原理的问题，其中就包括鲍勃·爱泼斯坦和保拉·霍索恩。

图4 《数据库机架构的性能评估》论文封面

1981年，霍索恩与德维特合作撰写了《数据库机架构的性能评估》（A Performance Evaluation of Data Base Machine Architectures）一文（如图4所示），探讨影响数据库机性能的关键因素。这篇论文就是Britton-Lee数据库机创始的理论基础。

图5 Gamma系统进程结构

1984年，德维特在威斯康星大学麦迪逊分校启动了Gamma数据库机项目（Gamma Database Machine Project，如图5所示），并持续到1992年。Gamma运行在使用标准网络技术连接的计算机集群上（最初为DEC VAX 11/750），其主要贡献包括：设计并实现了多种分区技术（轮询、范围和散列）并将其用于在多台计算机和磁盘上分布数据，以及在集群环境中执行关系查询的并行算法和流水线算法。通过广泛的基准测试，Gamma成为了首个发布测试结果、证明具备实际"线性可扩展性"的并行DBMS。尽管Gamma项目从未商业化，但它通过发表大量技术论文，证明了不使用专用硬件亦能实现可扩展性，从而对数据库领域产生了深远影响。业界几乎所有成功的Shared-Nothing并行数据库系统都采用了Gamma项目所开发和评估的思想与算法。

既然通用硬件亦可实现数据库加速，那么剩下的问题就是如何集成。Oracle Exadata提出的概念是"Engineered Systems"⁴，其本质定义是基于通用硬件的软硬件集成系统----Engineering Database Hardware and Software Together，可谓直指本原。只不过Exadata是基于Oracle的共享存储集群技术（Oracle RAC），而非Gamma类系统所采用的Shared-Nothing架构。

⁴ Engineered Systems（工程化系统）是Oracle提出的软硬件一体化设计理念，指通过对数据库软件、操作系统、存储、网络及服务器硬件进行协同设计与深度优化，从而实现高性能、高可靠性和高效率的系统整体交付。该概念的核心代表产品是Oracle Exadata。Oracle官方将其定义为"hardware and software engineered together"，强调通过端到端集成优化来获得优于通用系统简单组合的性能与效率。

云和恩墨zData数据库一体机的缘起正是Engineered Systems理念的一个典型实践。2013年6月，EMC以2～3亿美元收购了以色列的一家初创软件定义存储公司ScaleIO；2014年5月，希捷以4.5亿美元现金购入了Avago旗下LSI的加速解决方案事业部及存储器组件事业部。云和恩墨创立于2011年，是中国市场上数据库解决方案的领导厂商。当时EMC与希捷找到云和恩墨，希望通过三方合作来整合一套工程系统----将LSI的闪存、EMC的ScaleIO，通过云和恩墨的解决方案能力集成为数据库一体机，这便是zData的由来。时至今日，云和恩墨初代的zData仍运行在部分用户的生产环境中，稳定运行已逾十载。

图6 性能、成本、可靠性三者的权衡

zData探索至今，云和恩墨初心不改。zData的目标是从根本上实现以开放硬件支持通用数据库，支持软硬解耦，为用户提供稳定可靠、极致性能的统一"数据库运行平台"，并确保成本可控。数据库一体机作为用户核心数据系统的关键载体，云和恩墨希望破解"不可能三角"（如图6所示），在保障极致可靠性（Reliability）与极致性能（Performance）的前提下，同时保持人人可承受的优化的成本（Cost）。而在中国企业国产化数据库创新应用时代，用户正在这三方面面临更严峻的新挑战。

面对不同场景，zData在满足可靠性与性能需求的前提下，推出了不同架构的产品以满足不同用户的成本控制需求。目前，zData以存算分离架构满足电信、金融、能源等行业的大型核心应用需求；以存算融合架构（如图7所示）满足制造业、医疗、教育等行业的中等规模核心场景需求，在可靠性、性能和成本之间求解最佳模型。

图7 zData的存算融合部署架构

2023年，云和恩墨zData上线某省电力营销2.0系统，高效支撑了该省3000万户的供电服务，是zData服务核心客户的里程碑事件之一。该系统全面采用国产化设备，1000用户并发下的TPS（每秒事务处理量）稳定达到62843，较传统架构提升近3倍；随机写IOPS高达2172K，顺序读吞吐量达到23.7GB/s；1.98秒即可完成上亿条记录的检索运算，将复杂查询响应时间压缩至原架构的1/10。zData的上线为该省电力营销系统的实时服务提供了坚实支撑（如图8所示）。

图8 zData在某省电力营销2.0系统的应用实践

在数据库一体机的历史上，从Exadata到zData，这些系统都受到了Gamma数据库机项目开创性研究的影响。在新的时代里，通用硬件和软件优化成为行业不断努力的目标。戴维·德维特的Gamma系统还深刻影响了一系列数据库产品的构建，这其中包括IBM DB2 Parallel Edition、Informix Version 8、Tandem Non-stop SQL、Vertica、Netezza、DATAAllegro、Greenplum、Aster Data和ParAccel等。因在Gamma系统中的贡献，德维特于1995年当选ACM会士，"Gamma并行数据库系统"亦于2008年荣获ACM软件系统奖。

话说戴维·德维特可能是拉里·埃里森最痛恨的人之一。1983年，德维特发布了首个科学的数据库评测基准----威斯康星基准。该基准不再只看单一任务，而是通过复杂的SQL组合来测试系统的性能瓶颈。德维特用该基准测试发现Oracle性能不佳并公开了结果，这激怒了拉里·埃里森。埃里森甚至试图施压威斯康星大学解雇德维特。Oracle后来在其软件许可协议中加入了一条：禁止用户在未经允许的情况下发布性能评测结果。这一条款被业界戏称为"德维特条款"，至今仍出现在许多数据库巨头的合同中。

图灵奖得主、数据库领域的另一位传奇人物吉姆·格雷（Jim Gray）曾多次在公开场合和论文中引用德维特的工作作为并行计算的黄金标准。

1992年，吉姆·格雷和戴维·德维特联合发表了并行数据库领域的里程碑论文：Parallel Database Systems: The Future of High Performance Database Systems。在这篇论文中，他们系统性地提出了并行数据库的定义。由于德维特主导了Gamma系统的绝大部分工程实现，格雷在后来的访谈中多次将并行数据库的实用化归功于德维特，德维特也被很多人称为"并行数据库之父"。

2008年，微软聘请德维特成立麦迪逊实验室，称其为"数据库领域的传奇"，并强调他将把"并行数据库的基因"带入微软产品线。当时微软斥巨资收购了并行数据库公司DATAllegro，德维特的任务是带领团队将DATAllegro的MPP（大规模并行处理）架构与微软的SQL Server核心进行深度融合，这便是后来PDW（SQL Server Parallel Data Warehouse）的雏形。在PDW的演进过程中，德维特意识到结构化数据（SQL）与非结构化数据（Hadoop/HDFS）不应是两个孤岛，因而主导开发了PolyBase。这项技术允许用户使用标准的T-SQL语句直接查询存储在Hadoop或Azure Blob Storage中的数据，而无需了解MapReduce或复杂的编程。同时，他将并行数据库的"谓词下推（Predicate Pushdown）"和"并行数据移动"算法应用到了异构数据源之间，极大地提升了混合数据环境下的查询效率。PDW后来演变为SQL Server APS（Analytics Platform System），并最终发展为目前微软云业务的核心----Azure Synapse Analytics。

图9 Wei Hong

作为本篇的一个延展，图1中排左三是一位华人，他的名字是Wei Hong⁵（见图9），斯通布雷克在图灵奖获奖演说中亲切地称其为"EMP1（首位员工）"。Wei Hong是Ingres团队中率先加入Illustra的两位明星之一，也是该公司的第一位员工。他的数据库生涯受到开源的深刻影响。据Wei Hong回忆，1985年他在清华大学首次接触到Ingres代码的打印件。当时，他们将代码手工逐行输入到计算机中，最终成功使其运行，由此开启了对数据库技术的深入研究。1989年夏天，Wei Hong加入了斯通布雷克在加州大学伯克利分校的研究小组，并在那里获得博士学位。从他的经历中我们可以看到，开源技术真的改变了很多人的人生。

⁵ Wei Hong现任谷歌数据基础设施与分析（DIA）团队工程总监，负责流式数据处理领域，包括构建和维护谷歌广告与商业部门中一些最关键收入数据管道的相关基础设施。加入谷歌之前，他曾联合创办并领导三家初创公司：与斯通布雷克在数据库系统领域共同创立的Illustra和Cohera，以及在物联网领域的Arch Rock。他还曾在Informix、PeopleSoft、Cisco和Nest担任高级工程领导职位。他曾是英特尔研究院伯克利分院的资深研究员，从事传感器网络和流式数据库系统的研究工作，并荣获ACM SIGMOD时间检验奖（Test of Time Award）。他是80项专利的共同发明人，拥有加州大学伯克利分校的博士学位，以及清华大学的硕士和学士学位。

又及，INGRES公司于1988年上市。IPO前，三位联合创始人的持股比例分别为：Lawrence Rowe 5.3%、斯通布雷克5.3%、王佑曾5.1%。INGRES公司IPO前后的主要股东持股情况如图10所示。王佑曾退休后参与了中国的很多科技建设。1994年至1996年间，他曾经担任香港科技大学副校长，并于2001年出任董建华任期内的香港创新科技顾问委员会主席。

图10 INGRES公司IPO前后的主要股东持股情况

参考文献：

https://awards.acm.org/award_winners/dewitt_1251768

Making Databases Work

https://en.wikipedia.org/wiki/David_DeWitt

https://www2.eecs.berkeley.edu/Faculty/Homepages/wong.html

https://academicians.sinica.edu.tw/index.php?r=academician-n%2Fshow&id=185

本文网址：https://www.eygle.com/archives/2026/03/wei_hong_postgres.html

从专用硬件到通用硬件，Britton-Lee和zData的数据库一体机探索与实践

eygle@eygle.com(eygle) — Mon, 16 Mar 2026 11:20:08 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

在上一篇《从Britton-Lee的陨落到Exadata和zData的智能复兴》中，我们讲述了Britton-Lee（图1是其公司标志）的创业历程。从1979年创立，到1981年推出世界上第一台大规模量产的商业数据库机，Britton-Lee是这一领域的绝对前瞻者。

1989年5月，Brittion-Lee更名为ShareBase，展示了其向数据库软件转型的决心，然而此时距离鲍勃·爱泼斯坦（Bob Epstein）出走创立Sybase已经5年。他们的转型并不顺利，1990年6月，ShareBase被Teradata收购。从1979年创立到1990年被收购，Britton-Lee用11年的发展历程验证了专用硬件与通用硬件之间路线选择的成败。

图1 Britton-Lee公司标志及后期更名为ShareBase后的公司标志

在创立Britton-Lee之前，大卫·布里顿（David L. Britton）和杰弗里·李（Geoffrey M. Lee）曾经于1977年联合创立国际存储器公司（IMI），销售了业界首款8英寸温彻斯特（Winchester）磁盘驱动器。随后，他们为巴斯夫公司（BASF）在德国建立了一家8英寸温彻斯特磁盘驱动器制造厂。作为企业家，他们相信关系数据库模型代表着一个日益受到关注且充满机遇的领域，于是联系了加州大学伯克利分校Ingres项目的负责人。通过对此课题的讨论和研究，他们认为软硬件结合的系统，能够解决仅基于软件方法的关系系统中存在的许多固有问题。这就是Britton-Lee创立的机缘。

图2 左二站立者为保拉·霍索恩

Britton-Lee的创始人中，除了前文提及的鲍勃·爱泼斯坦等四位来自加利福尼亚大学伯克利分校Ingres项目组外，还有两位知名的创始团队成员来自迈克尔·斯通布雷克（Michael Stonebraker）的团队。这两位分别是保拉·霍索恩¹（Paula Hawthorn，见图2）和迈克・乌贝尔（Michael Ubell），二人是夫妻。霍索恩深受爱泼斯坦的器重，在爱泼斯坦离职后，她成为Britton-Lee的工程副总裁。此后，她又先后在多家初创公司担任研发副总裁。她被公认为数据库系统领域的重要专家和先驱之一。她还创立了多个女性计算机科学组织，并推动制定多项平权行动计划，以支持该领域的学生。

¹保拉·霍索恩（Paula Hawthorn）于1996年成为加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系首位女性杰出校友。她是社会进步的不懈倡导者。1979年，她正在攻读电气工程博士学位时，与同为"开创者"的Barbara Simons和Susan Eggers共同创立了学生组织"计算机科学与工程女性"（WiCSE），并参与创建了计算机科学重返校园项目（CS Reentry Program）。该项目鼓励拥有其他学科学位的女性重返校园学习计算机科学。霍索恩曾在德士古公司（Texaco）工作，并在那里对计算机产生了浓厚兴趣。她在加州大学伯克利分校师从Michael Stonebraker并获得博士学位，随后在惠普、劳伦斯伯克利国家实验室以及多家颇具影响力的初创公司工作。尽管现已退休，霍索恩仍是一位坚定的社会活动家。

保拉·霍索恩于1943年出生于俄克拉何马城（Oklahoma City）。她在休斯顿大学学习期间数学成绩非常突出，原本计划成为一名数学老师，但由于参与民权抗议活动而被捕（当时美国社会仍普遍存在种族隔离与种族歧视），她被禁止在德克萨斯州教书。在个人生活方面，她18岁离家与丈夫结婚，26岁生下第一个孩子，28岁生下第二个孩子，随后离婚。尽管如此，她仍坚持完成学业，并于1974年获得休斯顿大学的硕士学位。之后，她带着孩子进入加州大学伯克利分校攻读电气工程和计算机科学的博士学位，师从图灵奖得主迈克尔·斯通布雷克。当时，斯通布雷克的职业生涯也刚刚起步。霍索恩与斯通布雷克同龄（均出生于1943年），她也是斯通布雷克的第一位女博士生。

霍索恩与斯通布雷克的相识颇具偶然性。她初到伯克利时原本想学习操作系统，但当时计算机资源极为稀缺。负责操作系统课程的老师告诉她："你可以独自使用计算机的时间只有从午夜到凌晨三点。"当时霍索恩已有两个孩子，无法在深夜留在学校，因此一度考虑退学。但是她在休斯顿的导师劝她不要离开，并建议她去找斯通布雷克。她的导师说："那里还有另一位教授，他从事数据库研究工作，有自己的计算机，你可以在他的计算机上运行你的实验。"于是，霍索恩去找斯通布雷克，对他说："我对底层操作系统方面的研究很感兴趣。"斯通布雷克回应道："这对我来说其实并不太有吸引力，不过如果你真的很优秀，我们或许可以接收你。"就这样，霍索恩加入了斯通布雷克的研究项目，并且表现优异。她后来回忆说："当时在斯通布雷克的项目中担任首席程序员的鲍勃·爱泼斯坦（后来成为Sybase的创始人）最终向斯通布雷克推荐了我，说我做得很好，并决定雇佣我。于是我就这样加入了Ingres项目。"也正是在Ingres项目组，她遇到了自己的第二任丈夫迈克・乌贝尔。

保拉·霍索恩于1979年获得博士学位，她是那个时代少有的女博士之一。据她回忆，她在伯克利入学时，一个90人的班级里只有两名女生，另外一位是芭芭拉·布卢斯坦·西蒙斯（Barbara Bluestein Simons，曾担任ACM主席）。

保拉·霍索恩为Ingres项目做出了重要贡献。她在博士论文《关系型数据库管理系统的性能评估与增强》（Evaluation and Enhancement of the Performance of Relational Database Management Systems）中对几种不同的数据库机进行性能评估，以确定哪些因素对数据库性能的影响更为关键。最终她发现，工作负载特征在很大程度上决定了专用硬件对数据库系统性能的影响，数据库机对性能具有极大的提升作用。

图3 迈克尔·斯通布雷克

博士毕业之后，霍索恩决定与几位同事一起加入Britton-Lee，围绕数据库机的理念展开创业。然而斯通布雷克（见图3）并不认同数据库机的理念，他说："好吧，也许目前确实如此（数据库机对性能有所帮助），但只要等到通用机器变得更快，我们就不需要专用的数据库设备了。"霍索恩则反驳说："但我们同样可以让专用硬件变得更快。"

在经历过Britton-Lee公司的实践之后，霍索恩坦言："结果证明我错了，斯通布雷克总是对的。"在那之后，霍索恩追随斯通布雷克，加入了他创办的Illustra公司，开始打造通用数据库产品。Britton-Lee的实践表明，在摩尔定律²的作用下，通用硬件的性能进化速度往往快于专用硬件----因为有更多的人投入到通用硬件的开发中，同时规模效应也发挥着重要作用。事实上，今天的数据库一体机最关键的能力之一正是集成与优化能力。只要具备可靠集成新型硬件的能力，就能够持续通过硬件创新提升数据库处理超大规模数据的能力。

²摩尔定律由英特尔联合创始人戈登·摩尔于1965年提出，指集成电路上可容纳的晶体管数量大约每18至24个月翻一倍，性能同步提升而成本不变。该定律揭示了半导体技术指数级进步的规律，成为信息技术快速发展的核心驱动力，推动计算能力持续增强、单位成本大幅下降。近年来，由于物理极限和制造成本的挑战，行业正通过3D封装、Chiplet等创新技术延续其发展精神。

值得注意的是，虽然Teradata长期坚持专用硬件路线，但如今的Teradata（尤其是Teradata Vantage平台）也已经实现了硬件解耦。核心组件BYNET已经演变为软件形态（Virtual BYNET），可以运行在标准的InfiniBand或以太网上。目前，Virtual BYNET已经可以运行在AWS、Azure和Google Cloud等公有云的通用硬件上。

我们身处不同的历史时期，往往难免受到时代视角的局限。要理解历史上的某一种产品形态，就必须深入了解当时各方面的技术条件与约束。以史为鉴，方能洞察未来。

zData诞生于软件定义存储（Software-defined storage，SDS）时代。这一时期的硬件能力已经大幅提升，因此zData从起步阶段就支持通用的开放硬件架构，并专注于在存储特性方面对数据库进行针对性优化。在2010年代，关键挑战在于：虽然闪存存储、InfiniBand网络以及软件定义存储等技术都已出现，但它们在核心数据库生产环境中的应用还非常有限，zData必须实现卓越的可靠性、可用性、稳定性和性能，才能被用户真正接受。这四个方面的核心价值主张，主要通过云和恩墨持续投入zStorage³的研发来实现。

³zStorage是云和恩墨针对数据库应用自主研发的高性能分布式块存储。相比支持多种协议（块/文件/对象协议）的传统架构，zStorage的架构更精简，数据处理单元由变长改为定长，处理机制更简单，减少了1/3写I/O处理流程，三节点集群可以达到300万以上的IOPS随机读写性能，P99时延小于0.8毫秒。zStorage兼具分布式存储的高扩展性、软件定义云化能力与集中式存储的低时延，以及丰富的数据保护特性，可以为数据库提供云化的高性能、高可靠、高扩展数据底座。

在可靠性方面，zStorage采用Raft协议保障多副本一致性与完整性，实现"数据不丢"；通过端到端校验，并将校验和写入元数据区，精准检测静默错误，确保"数据不错"。该方案支持2副本和3副本冗余模式，分别可实现5个9（99.999%）和9个9（99.9999999%）的数据可靠性，从而最大程度保障用户数据在运行过程中的安全性。

在可用性方面，zStorage在保证数据一致性的前提下优先实现高可用设计。当存储节点数量≥5时，系统可容忍任意2个节点故障而业务不中断；磁盘故障时I/O挂起≤2秒，节点或交换机故障时I/O挂起≤10秒。同时，zStorage的智能网络稳态自治引擎（Intelligent Network Stability Autonomy Engine，INSAE）攻克业界难题"非对称网络故障"，保障该场景下服务不中断。

非对称网络故障是指故障节点只与部分节点能连通。如图4所示，图中节点1与节点4之间不通，但与节点2和3都是相通的。在这种情况下，节点1和节点4上作为Leader的数据副本就不能向对方复制副本数据，从而导致I/O挂起。zStorage通过两种方案解决了此问题：

方案1：将节点1或节点4踢出集群；

方案2：通过节点2或节点3转发节点1和节点4之间的网络通信。

zStorage会实时探测网络连通情况，在两种方案中选择影响最小的一种进行处理，以保证I/O正常。

图4 非对称网络故障及zStorage的解决方案

进入2020年代，整个环境再次发生变化，信创产业在国内蓬勃发展。云和恩墨也更加深刻地体会到自主研发为用户带来的价值。zData数据库一体机的早期版本主要支持Intel处理器，后来逐步扩展到支持ARM架构，如今更是进一步支持鲲鹏和海光处理器，实现了全栈国产化。在存储介质方面，zData最初支持HDD与SSD混合架构，其中SSD主要作为缓存；随后逐步演进为支持全SSD架构。在当前存储价格持续攀升的背景下，zData X又新增了智能零感压缩引擎（Intelligent Zero-Impact Compression Engine，IZICE），可以通过无感压缩实现2～10倍的空间压缩率，从而显著降低用户的存储成本。在某保险客户的财险场景中，zData X的智能零感压缩引擎特性（如图5所示），通过冷热数据分层压缩，帮助用户节省了近10倍存储空间，避免了迫在眉睫的存储扩容，有效缓解了扩容压力，切实为用户创造了卓越价值。

图5 zData X的智能零感压缩引擎（IZICE）特性

图6 SQL in Silicon的示意图

其实，从专用硬件到通用硬件，Oracle的一体机路线也经历过纠结与尝试。在收购Sun公司之后，Oracle尝试通过研发专用处理器实现SQL in Silicon（见图6）级别的性能加速与安全提升，并进行了M7、M8等多代处理器的研发。如图4所示，如果能够将某些特定的SQL操作下推到处理器内部执行，那么对性能的提升将是惊人的，Oracle当时也曾公布了十分亮眼的测试数据（如图7所示）。但随后Oracle很快放弃了SPARC处理器路线，转而专注于和Intel在通用处理器上进行合作。

图7 Oracle数据库和CPU结合的优化示意

其实早在2013年，Oracle就曾基于Sun的SPARC T5处理器打造的8路服务器，在TPC官网测得了单机850万tpmC的打榜纪录（如图8所示）。T5芯片制程仅仅28纳米，但是直至今日，这个纪录都是值得一提的。Sun之一时辉煌，最终也只能在滚滚IT浪潮中归于沉寂。

图8 Oracle在SPARC T5-8路服务器上测得的性能纪录

从Britton-Lee到Oracle，虽然专用硬件设计具有令人艳羡和期待的能力，但事实最终证明，专用硬件高昂的成本和封闭的生态，使其在与通用硬件的竞争中逐渐失去优势。然而，世事并无绝对，在每一波新的技术浪潮来临之际，总会有创新产品的机遇。当云计算与AI时代到来后，专用硬件领域也再次出现了试图改变世界的新一轮探索。

本篇最后的延展是关于保拉·霍索恩的。在她的职业生涯中，霍索恩曾在惠普、劳伦斯伯克利国家实验室、Britton-Lee、Illustra、Informix工作，并为多家初创公司提供咨询。她以强大的亲和力和高效的管理能力而闻名。在Britton-Lee工作期间的一次大型活动上，创始人大卫·布里顿（David L. Britton）介绍说："这就是我们的大地母亲（This is our earth-mother）, Paula!"。从那之后，霍索恩便有了一个正式的外号"Mom"。她回忆说："那会儿所有的女性意识都已经觉醒了，但我说：'没关系。'甚至有些工程师在我还没大到能当他们妈的时候，就已经管我叫'老妈'了。"

在任何地方，她都被视为团队的守护神。霍索恩和吉姆·格雷（Jim Gray）一家是挚友。当吉姆·格雷于2007年1月28日在海上失踪后，霍索恩全力投入到组织和协调搜救资源的工作中。吉姆·格雷的妻子唐娜·卡恩斯（Donna Carnes）写下过一段深情的感激之言："我要感谢保拉（Paula）在过去一年中提供的所有帮助和安慰，特别是她在整个水下搜寻过程中陪伴着我。保拉，我想吉姆会说我欠你大约一百万瓶Ridge仙粉黛（我正在努力）。但最重要的是，我想让你知道，在那段漫长而艰难的水下搜寻过程中，你带来了多么积极的改变。"

2022年，伯克利计算机科学校友迈克尔·奥尔森⁴（Michael Olson）在母校设立了保拉·霍索恩研究生奖学金，以"帮助改善历史上长期由男性主导的科技领域中的性别不平等"。

⁴迈克尔·奥尔森（Michael Olson）于1992年获得加州大学伯克利分校计算机科学硕士学位，随后继续攻读博士学位一年，但最终并未完成。在本科和研究生期间，奥尔森是Postgres项目的主要开发人员。1993年5月，奥尔森离开博士项目，加入Illustra公司，并随着Illustra被并购而加入Informix公司。1996年，奥尔森与博斯蒂克夫妇共同创立Sleepycat公司并担任CEO。2008年，他参与创建Cloudera并担任首席执行官直至2013年，之后他担任Cloudera的首席战略官（CSO）。2019年，奥尔森离开了Cloudera。

参考文献：

https://eecs.berkeley.edu/about/history/first-women/

https://ethw.org/Oral-History:Paula_Hawthorn

https://www.tpc.org/tpcc/results/tpcc_result_detail5.asp?id=113032601

https://queue.acm.org/detail.cfm?id=1394130

https://enmotech.com/products/zStorage

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数据库一体机，从Britton-Lee的IDM到zData的智能化创新历程

eygle@eygle.com(eygle) — Mon, 09 Mar 2026 13:57:56 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

在上一篇《从Teradata到Exadata和zData的容量愿景》中，我们讨论了Teradata开创的"数据库机"时代。很多文献也将Teradata视为第一个成功的商业数据库机创造者，但这一说法其实并不完全准确。

在数据库机的历史上，还有一家名噪一时的公司----布里顿-李（Britton-Lee）。Britton-Lee是世界上第一台大规模量产的商业数据库机的构建者，其一时之兴衰，更能说明数据库机的过往与未来。

图1 大卫·布里顿

Britton-Lee与Teradata同年（1979年）创立，其公司名称来自两位联合创始人----大卫·布里顿（David L. Britton，见图1）和杰弗里·李（Geoffrey M. Lee）。可以说，Britton-Lee与Teradata共同开创了计算机领域"数据库机（Database Machine）"这一新品类。

为什么有Britton-Lee这样的创业机遇呢？原因有两个。

第一个起因是Britton和Lee曾经在生产磁带、磁盘的硅谷传奇公司Memorex¹任职，他们对存储设备有着深刻的理解。大卫·布里顿还曾担任国际存储器公司（International Memories）总裁，他于1978年离职寻求创业。第二个起因是当时的硬件资源较弱，新生的关系型数据库性能存在很大的问题，并且关系型数据库最初被认为最适合数据分析场景。

Britton和Lee创业的起点与Oracle非常相似。有一次，一家计算机公司需要磁带支持，但该公司不知道如何实现磁带驱动器软件，于是要求Britton和Lee在约三个月内开发一款PC磁带站软件。他们及时地完成了该项目，获得了约一百万美元的高额报酬，并决定用这笔钱开设Britton-Lee公司。Oracle的起点类似：拉里·埃里森（Larry Ellison）就职的精密仪器公司（PIC）希望推出一种取代缩微胶卷及其读取器的产品，PIC以40万美元将软件开发项目外包给埃里森、鲍勃·迈纳（Bob Miner）和爱德华·奥茨（Edward Oates）。他们三人为此设立了SDL（软件开发实验室）公司，这家公司后来发展成为了Oracle。此外，大卫·布里顿和拉里·埃里森都曾经在Ampex公司任职。

¹Memorex（美力思）于1961年创立，是硅谷早期的标志性企业之一。公司最初以生产高质量计算机磁带起家，并迅速成为挑战IBM在大型机外设领域垄断地位的重要竞争者。其业务范围随后扩展至磁盘驱动器、通信设备及各类磁性存储介质，在数据存储技术的黄金时代扮演了关键角色。对于全球大众消费者而言，Memorex最辉煌的印记源于其20世纪70年代的经典营销活动----那句著名的广告语"是现场演出，还是Memorex？"（Is it live, or is it Memorex?），配合爵士天后艾拉·费兹洁拉（Ella Fitzgerald）极具穿透力的歌声与震撼的影像，完美诠释了其高保真录音带的性能，成为广告史上的传奇。Memorex于1981年被Burroughs公司收购，后曾作为Unisys的一部分。上世纪90年代后，品牌权先后流转于坦迪（Tandy）及Imation公司。尽管传统的磁带和磁盘制造业务已随技术更迭远去，但Memorex至今仍是全球知名的消费电子品牌，涵盖光存储、闪存及各类配件。

图2 鲍勃·爱泼斯坦

在创业的开端，Britton和Lee还找到了精通数据库的鲍勃·爱泼斯坦²（Bob Epstein，见图2）来共同解决数据库性能问题，他们选择的方向是硬件。爱泼斯坦担任了Britton-Lee的开发副总裁兼首席架构师。

爱泼斯坦是加利福尼亚大学伯克利分校Ingres项目的第三任经理。他是图灵奖得主迈克尔·斯通布雷克（Michael Stonebraker）的博士生，也是斯通布雷克开创Ingres项目时的主要开发者之一。

彼时，斯通布雷克与王佑曾（Eugene Wong）和拉里·罗（Larry Rowe）已经在筹建关系技术公司----RTI（Relational Technology，Inc.）。RTI的目标是将Ingres商业化。但是爱泼斯坦深知关系型数据库在小型机上的性能极差，且只能同时支持少数几个用户。因此他选择加入Britton-Lee，希望通过专用硬件提高数据库性能。爱泼斯坦加入Britton-Lee时还从Ingres项目组带走了几位核心成员，属实是拆了他导师斯通布雷克的台。

²鲍勃·爱泼斯坦（Bob Epstein）拥有电气工程与计算机科学博士学位，专业方向为分布式数据库系统（辅修音乐）。他早期的职业生涯专注于数据库与网络技术的商业化。1976年至1979年，他担任加州大学伯克利分校Ingres项目的负责人。1979年至1984年，爱泼斯坦担任Britton-Lee的开发副总裁兼首席架构师。1984年，他作为首席架构师和倡导者，通过创建Sybase及开发SQL Server，推动了客户端/服务器计算模式的发展，后者最终通过纳入中间件和开发工具，发展成为价值数十亿美元的业务。爱泼斯坦联合创办了Sybase、GetActive Software、Zight和Britton-Lee四家信息技术公司。

Britton-Lee的"智能数据库机"（Intelligent Database Machine，IDM）于1981年正式推出（比Teradata早3年），主要包括IDM 500和IDM 200两种型号。在宣传中，他们将IDM称为"真正的数据库机（A TRUE DATABASE MACHINE）"。这一命名是否似曾相识？----Oracle的RAC全称是Real Application Cluster。从"True"到"Real"，技术圈里真假难辨，最后导致大家在命名上开始较劲。此外，数据库一体机从诞生之初，就以"智能"为名，其核心价值就是通过智能化加持，使软硬件协同创造超越用户期待的性能奇迹。

图3展示了IDM 500的产品架构。图中清晰显示，Britton-Lee IDM的本质是一种数据库加速外设。它必须作为"后端（Back-end）"连接到大型主机或大型微机，无法独立面向终端用户提供计算服务。这种"术业有专攻"的设计，正是早期"Database Machine"理念的精髓：让计算归计算，让数据处理归数据处理。

在20世纪80年代，计算资源极其昂贵，架构分工非常明确。Britton-Lee的设计初衷是"卸载（Offloading）"。Britton-Lee IDM实际上实现了现代存储界梦寐以求的"近数据计算（Near-Data Computing）"。传统存储必须把成千上万条原始数据搬运到主机内存，再由CPU判断哪些数据符合条件。这会导致主机网络带宽被占满（I/O瓶颈）。IDM内部集成了处理器和硬件加速器（Database Accelerator），它在数据离开自己的机箱之前，就把不需要的数据"扔掉"了。

图3 IDM 500的产品架构图

Britton-Lee的IDM数据库机中包含了完整的数据库系统，具有清晰完整的技术栈层次，其中并发控制、审计日志、崩溃恢复等功能一应俱全。主机系统则负责查询、报表等用户侧功能的实现。

到1983年，Britton-Lee销售了大约200台IDM数据库机，取得了良好的开端。但是行业也在发生变化，随着硬件技术的加速进步，爱泼斯坦认为为数据库研发专用硬件已无必要，应该将优化聚焦于数据库软件层完成，客户端/服务器架构的理念在他脑海中形成。

图4 Sybase的Logo

但是，Britton和Lee只想做硬件，他们不支持爱泼斯坦的想法。1984年，爱泼斯坦离开Britton-Lee，并带走了他在这里结识的马克·霍夫曼（Mark Hoffman）。从伯克利时代一直追随爱泼斯坦的汤姆·哈根³（Tom Haggin）和简·多尔蒂⁴（Jane Doughty）也随后加入。1984年，在爱泼斯坦家的后院，Sybase（如图4所示）诞生了。

历史总是充满了偶然，我们很难假设，如果Britton-Lee当时接受了爱泼斯坦的想法，那么凭借硬件先发优势和数据库硬核产品的组合，会否成长为基业长青的巨头？Oracle是否还能崛起？

但是历史不容假设。在数据库领域，Sybase在20世纪90年代异军突起，一度挑战了Oracle的王座，而后被SAP收购，通过HANA再次加入数据库机的赛道，此乃后话。

Britton-Lee于1985年实现了IPO。到1987年，他们已经向150多个客户销售了逾675套数据库机，其中包括AT&T、杜邦、RCA、法国里昂信贷银行和高盛等。

³汤姆·哈根（Tom Haggin）毕业于加州大学伯克利分校，与Bob Epstein为校友及好友。加入Sybase前，他在Britton-Lee担任MIS（管理信息系统）主管，负责开发数据库管理系统应用程序。在Sybase，他主要负责应用程序接口和开发工具。他是DB-Library（Sybase客户端API）和OpenServer（服务器端API框架）的主要设计者和开发者。他还是ODBC规范前身（SQL Connectivity）的核心制定者之一。他曾与微软的Kyle Geiger和Jim Gray合作，推动了动态SQL的标准化。哈根在Sybase工作了约10年，于1994年左右离开。随后他创立Tilden Park Software公司并担任负责人，专注于商业软件产品的设计与开发。

⁴ 简·多尔蒂（Jane Doughty）毕业于加州大学伯克利分校。Bob Epstein曾评价其编程天赋极高，且项目管理能力卓越。在Britton-Lee时期，她与Bob Epstein、Tom Haggin等人共同参与数据库技术的开发。她是Sybase的四位联合创始人之一。在公司早期，她负责数据库服务器（Database Server）的工程研发工作，是核心技术架构的奠基人之一。她在Sybase 1991年IPO前离开了公司，原因是搬迁至外州（威斯康星州麦迪逊市）。她的丈夫是著名计算机科学家、威斯康星大学麦迪逊分校教授David A. Wood。

在技术创新期的瞬息万变中，形势可能一夜之间就会逆转。Britton-Lee在1987年经历了数据库机销售的严重放缓，当年营收约2500万美元，亏损约900万美元。当年第四季度亏损250万至290万美元，其中包括为裁减约50名员工（占当时280名员工总数的20%）所计提的准备金。

图5 Britton 和 Lee 的合影

1988年1月1日，Britton-Lee公司联合创始人大卫·布里顿和杰弗里·李宣布辞职。这使公司总裁兼首席执行官约翰·卡瓦利尔（John C. Cavalier）得以完全掌控公司。卡瓦利尔于1987年加入Britton-Lee，此前他是NCA公司的CEO。NCA后来被Ask Computer Systems公司收购。大卫·布里顿和杰弗里·李在退出公司后基本淡出公众视野，图5是互联网上能够找到的唯一一张他们两人的合影。

1990年，Britton-Lee被Teradata收购。在这一时期，Teradata成为"数据库机"领域的唯一幸存者。

此处可作一小结：专用硬件和通用硬件之争，是数据库机成败的关键。其次，是硬件与软件之争，当硬件进化速度超过软件，数据库机就获得关注；当软件进化速度超过硬件，数据库机就归于沉寂。可谓此起彼伏、此消彼长。

1991年9月，AT&T公司收购了NCR公司，后者于12月宣布以约2.5亿美元收购了Teradata。幸运的是，Teradata并未在并购中沉沦。2007年1月，NCR宣布Teradata将成为一家独立的上市公司。图6是Teradata自2007年以来的收入变化曲线。截至2026年1月底，Teradata的市值约为26亿美元。

图6 Teradata收入历史趋势图

Teradata的目标市场是数据仓库。伴随着开源产品（如Hadoop等）的普及以及大数据技术的崛起，其市场进一步被蚕食。

真正为数据库一体机带来复兴的是Oracle。Exadata以通用硬件为基础，将数据库一体机从OLAP环境拓展到OLTP环境，从而为"数据库一体机"打开了广阔市场，开启了真正波澜壮阔的新时代。而云和恩墨的zData更进一步，通过分布式存储技术，将数据库一体机推进到通用数据库支持范畴，实现了统一数据库运行平台的交付，大大简化了用户的数据库基础设施架构。

从Teradata到Exadata和zData，数据库一体机经历了从"专用硬件+专用软件"到"通用硬件+专用软件特性"再到"通用硬件+通用软件"的演进过程（如图7所示）。

图7 数据库一体机的时代演进

"专用硬件+专用软件"时代：早期Teradata使用自研的专用网络交换机和网卡（BYNET）。BYNET是系统的"神经中枢"，负责处理MPP架构中的节点间高速通信、合并排序和消息广播。整个系统被封装在特定的物理机柜中，包含定制的存储阵列和容错电源。

"通用硬件+专用软件特性"时代：Exadata设计的核心目标是使用通用硬件，采用开放架构实现集成化交付。Oracle采用InfiniBand技术作为网络互连方案；在数据库软件层面，通过Smart SCAN技术、混合列压缩等专用软件特性实现一体机加速。

"通用硬件+通用软件"时代：zData的设计目标是通过智能化的软件定义存储技术，面向数据库场景提供高性能块存储，实现软硬件解耦并支持所有数据库产品。用户可采用经官方认证的通用硬件，构建自有的数据库统一存储资源池，实现性能与成本的自主可控。

从以上演进过程可以看到，技术的进化是在需求驱动下不断重塑的。例如，zData为顺应国内用户的需求，从过去仅支持Mellanox的InfiniBand，进化为支持更通用的RoCE（RDMA over Converged Ethernet）高速网络技术；网络带宽从过去的100Gb扩展为支持从25Gb到200Gb的不同带宽配置；硬件平台也从Intel处理器扩展到支持AMD、海光、鲲鹏等处理器；支持的数据库更是从Oracle扩展到DB2、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、GaussDB、OceanBase、达梦、崖山等数十种。如图8所示，zData的进化，为用户带来了稳定可靠、性能卓越的数据库运行平台。通过整合的数据库资源池和智能化运维能力，数据库管理效率显著提升，运营成本也得以优化。

图8 云和恩墨数据库一体机从zData到zData X的进化

作为补充，关系型数据库在诞生之初，曾被认为最适合数据仓库场景，因为当时其性能表现有限，但具备存储更多数据的能力。DB2诞生后，就是作为IMS的补充先被尝试用于分析型系统的。而Oracle创始人拉里·埃里森也曾回忆说："我们经历了传统观点所预测的那些非常严重的性能问题。我们始终无法让数据库运行得足够快。我们尝试了一个又一个方法。最终我们取得了突破，实现了十倍的性能提升。在最后的测试中，我们的性能超越了当时被认为是最快的PDP-11数据库CODASYL系统运行得更快。"

图9 埃里克·欧曼

再做一个补充，当年爱泼斯坦从伯克利带到Britton-Lee的一员大将是埃里克·欧曼（Eric Allman，见图9）。欧曼是sendmail的开发者，他的努力对电子邮件传输技术产生了重大影响。sendmail是互联网上最早的邮件传输代理之一，欧曼因此于2014年入选互联网名人堂（Internet Hall of Fame）。欧曼还是syslog的创造者，syslog是几乎所有开放系统和外围设备中使用的事实上的标准日志记录机制。他在Britton-Lee担任首席程序员，从事数据库接口软件的开发。

作为本篇最后的延展，我们通过图10来看一下Britton-Lee的IDM 500一体机在当年的性能表现。由于年代久远，此处不再提供测试用例和详细解释，但可直观看出，数据库机的性能表现非常强劲。

图10 Britton-Lee IDM 500的性能表现

参考文献：

http://www.neophilic.com/~eric/

History of Sybase，by Bob Epstein

Oral History of Mark B. Hoffman

http://www.tildenpark.com/who.html

http://www.tildenpark.com/tomresume.htm

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数据库一体机的创新者，从Teradata、Exadata到 zData

eygle@eygle.com(eygle) — Tue, 03 Mar 2026 16:09:10 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

题记：本文是对数据库一体机历史的一次回顾和总结。从数据库技术的诞生到软硬件结合的尝试，数据库一体机的进化史，本质上是一部人类对抗数据规模爆炸的奋斗史。

数据库一体机更早期的名字是"数据库计算机（Data Base Computer）"，其诞生的目标就是高效处理超大规模的数据集。从Teradata、Exadata到zData，这一领域的产品命名就体现了这一愿景（如图1所示）。

图1 数据库一体机的演进

Teradata的命名源自TB（Tera Byte），该公司创立于1979年，并于1984年发布了其DBC/1012数据库机。"DBC"是指Data Base Computer，这一时期，Data和Base两个名词尚未完成公认的合体，人们熟知的Database一词也未正式诞生。"1012"代表的是他们当时的野心----10的12次方（Tera）字节，也即TB。Teradata创立的时期，硬盘容量最常见的单位是MB，关于TB的畅想已经属于大胆。

Exadata的命名明显直指Teradata，EB代表10的18次方（Exa）字节，EB是TB存储容量的100万倍。事实上，Oracle数据库在数仓方面一直缺乏竞争力，Teradata、DB2、Informix在当时的数仓能力都远超Oracle。在2000年代初期，Oracle开始向数据仓库领域进军，并于2008年推出其与HP合作的第一代数据库一体机（Hp Oracle Database Machine）产品。

zData的命名遵循了TB、EB的存储容量序列。云和恩墨自2014年开始探索数据库一体机产品，在软件定义存储领域率先创新，所以选择以ZB为愿景。1ZB（Zetta Byte）等于1000 EB，是更大规模的存储容量。大约在2020年左右，zData上实现了首个PB级别的数据库存储，是产品跃迁的第一个里程碑。

图2 数据库一体机的命名

图3 杰克·谢默（1940.8.22--2020.1.2）

一个产品的灵魂往往藏在它的起源中。1970年代，杰克·谢默¹（Jack E. Shemer，如图3）在花旗银行工作时敏锐地察觉到传统单机系统在处理海量数据时的瓶颈。他联合加州理工学院针对大规模数据处理需求展开讨论，并提出大规模并行处理（MPP）的商业化构想，这就是Teradata的设计源头。1979年7月13日，谢默联合几位来自施乐和花旗银行的资深技术专家，在加州布伦特伍德（Brentwood）他的家中正式创立Teradata公司，他担任首席执行官。加州理工学院的菲利普·尼奇斯²（Philip Neches）出任公司的首席技术官。

图4 菲利普·尼奇斯（1952.2.7--2022.9.25）

菲利普·尼奇斯（如图4所示）于1983年完成其博士论文《Hardware Support for Advanced Data Management Systems》。他在论文中提出了一个系统性的框架，用于分析数据库工作负载的特征，并据此设计专门的硬件支持机制。尼奇斯在论文中的关键洞见包括：数据库工作负载具有内在的并行性，关系代数操作可以在数据分区的基础上并行执行；网络通信开销是并行数据库系统的主要瓶颈，因此架构设计应最大化本地磁盘I/O、最小化节点间数据移动；商用微处理器的性能提升速度将超过专用硬件，因此基于通用处理器的软件并行化策略具有更好的长期演进性。

¹杰克·谢默（Jack E. Shemer，1940.8.22--2020.1.2），1940年出生于美国亚利桑那州凤凰城。19岁时（1960年），还在读大学的他加入通用电气计算机公司（General Electric Computing Company）。在通用电气，他致力于将分时技术商业化，即让一台大型主机同时被多个终端访问，为用户提供各自拥有独立计算机的假象。1976年，在花旗集团子公司Transaction Technology, Inc.工作时，他协助领导团队开发了自动化银行系统，推动了ATM（自动取款机）在美国的广泛使用。谢默于1979年联合创立Teradata并担任首席执行官。该公司专注于开发基于并行处理技术的数据管理机器，能够比当时世界上最先进的大型机更快、更高效地查询数量级更大的数据库。他被许多人昵称为"仙人掌杰克"（Cactus Jack），逝世于2020年1月2日。

²菲利普·尼奇斯（Philip Neches，1952.2.7--2022.9.25）在加州理工学院完成学业，先后于1973年获学士学位、1977年获硕士学位、1983年获博士学位。1979年，尼奇斯基于其论文研究和杰克·谢默（Jack E. Shemer）等人联合创立Teradata公司，并担任首席技术官。Teradata于1992年被AT&T和NCR公司收购。1989年至1994年，尼奇斯担任NCR公司高级副总裁兼首席科学家；1994年至1996年，担任AT&T多媒体产品与服务集团副总裁兼集团首席技术官。

图5 Teradata 发布的第一款数据库机DBC/1012

1984年，Teradata发布DBC/1012数据库机（如图5所示）。花旗银行自然成为了Teradata的第一个客户。最终在1992年，他们为沃尔玛（Wal-Mart）构建了首个存储容量超过1TB的系统。

DBC/1012配有多个英特尔微处理器，每个微处理器都配备独立的磁盘驱动器，并通过Ynet交换网络互连，构成了一个Shared-Nothing（无共享）架构的大规模并行处理系统。在这个系统中，Ynet是并行处理架构的核心，Teradata将Ynet定义为智能互联（intelligent interconnect）技术。"智能"代表了硬件系统对于软件系统的贡献与优化。

尼奇斯在1983年提出的"最小化节点间数据移动"，实际上预言了未来40年分布式系统的演进方向。当年的Ynet交换网络，本质上是为了解决"搬运数据太贵，移动计算更便宜"的问题。这也是为什么Teradata能在沃尔玛这种零售巨头手中大放异彩----它处理的不是账本，而是行为。

Teradata的数据库机是软硬一体的，各硬件层面都针对数据库运算进行了增强，也可以作为大型机的后端系统实现并行数据处理。图6展示了Teradata的架构原理。图中AMP (Access Module Processor)是其核心工作单元，每个AMP拥有独立的CPU、内存和磁盘空间，互不干扰。数据表被分散存储到各个AMP节点。这种"分而治之"的思想，至今仍是高性能数据库的黄金法则。

图6 Teradata架构原理图

值得一提的是，谢默于1970年至1976年在施乐公司工作期间，还联合创立了高级开发实验室（ADL），该实验室隶属于帕洛阿尔托研究中心（Palo Alto Research Center），被认为是全美最具声望的同类实验室。高中时期的史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）、史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）和艾伦·凯（Alan Kay）等人都曾在谢默的指导下参与ADL的工作。而在施乐公司之后，谢默在花旗集团工作时，还协助领导团队开发了自动化银行系统，推动了ATM（自动取款机）在美国的广泛使用。ATM本质上也是一种机器，它负责"存储"和"取出"现金，这和数据库机具有异曲同工之妙，数据库机负责"存储"和"取出"数据。

图7 Teradata在2017年Gartner数据仓库魔力象限中的表现

Teradata凭借其敏锐的市场洞察，率先探索大规模数据处理需求，实现了商业成功。在Gartner早期的数据仓库魔力象限中，Teradata一直位列领导者象限。图7所示是Gartner发布的2017年数据仓库魔力象限，Teradata不仅处在领导者象限，而且是最具远见的厂商。Teradata于1997年进入中国市场，先后服务于中国航信、上海证券交易所、中国邮政、中国移动、中国电信等大型集团企业客户。后来，从2001年开始，Teradata又先后赢得建设银行、民生银行、工商银行等多家国有大行和股份制银行的数据仓库建设项目，巅峰时期80%以上的中国头部金融机构都采用了Teradata数据仓库。上海证券交易所是Teradata在中国的首个TB级用户，该系统³历时16个月的建设期，于2001年底交付使用。

图8 Teradata在2025年Gartner云数据库管理系统魔力象限中的表现

Gartner后来取消了数据仓库魔力象限，将其归入现在的云数据库管理系统魔力象限中。直到2022年，Teradata也一直位列领导者象限。直至最近几年，Teradata才滑入远见者象限。图8所示为Gartner发布的2025年Cloud Database Management Systems魔力象限。Teradata利用数据库机在数据仓库领域取得了相当好的成绩，其2014年的巅峰收入达到27亿美元，并且其巅峰市值于2012年达到120亿美元。

³上海证券中央登记结算公司构建的数据仓库系统，经过业务发掘、需求分析、系统设计、开发和实现、系统测试和试运行，于2001年11月完成所有的项目开发任务，正式交付使用。整个数据仓库项目历时16个月。当时，上海证交所有3300万股民、700多种上市证券品种、450个结算会员、3200多个席位、每年220多个交易日、每天200万至700万的成交交易笔数，所有交易最后都必须在上海证交所进行股票的清算和资金划拨。

图9是Teradata的创始团队的珍贵合影，后端的机器就是他们的创造成果DBC1012。谢默有一句名言用于激励团队："每个创业项目都会经历至少一次濒临失败的危机时刻。团队如何应对危机时刻，将决定你是否能够成功。"这句话对于今天的创业公司，仍然适用。

图9 公司的创始团队

Oracle是在OLTP领域取得成功之后，开始向数据仓库领域进军。Oracle的加入让数据库机领域迎来彻底的变革。2000年左右，Oracle公司在内部启动了一个名为SAGE（Storage Appliance for Grid Environments，网格环境存储一体机）的项目。这是一个开放硬件栈的解决方案，也就是说，不包含任何专有硬件，其直接对手就是Teradata和Netezza。Teradata和Netezza的产品是更多依赖于定制化或专有硬件的解决方案。

2008年，Oracle首次推出Exadata数据库一体机。在发布前一个星期，这个产品被拉里·埃里森（Larry Ellison）命名为Exadata。Exadata的命名是直接针对Teradata的。埃里森在发布数据库一体机时曾经提到，他受到iPhone的启发----乔布斯通过一台iPhone，提供了高度集成的系统以及极简的操作界面，从而"重新发明了手机"。而Oracle通过Exadata，让"数据库一体机"这个名字替代了"数据库机"。数据库一体机理念被普遍接受。

Exadata 的成功不仅在于容量（EB），更在于它重新定义了"调优"。在传统时代，DBA需要花数周时间去调优存储阵列、交换机和服务器。Oracle通过"苹果式"的封闭集成，将这种复杂度封装在黑盒内。

Exadata使用的是通用硬件，但是在软件上做了增强。Oracle通过Smart Scan（智能扫描）等技术承载其 EB 级愿景。Smart Scan完成了专用硬件的功能，它不再把所有数据吐给数据库服务器，而是在存储层就过滤掉无关数据。这种"存储层大脑"设计，是它超越传统阵列的关键。

图10 zData第一版的产品白皮书

云和恩墨进入数据库一体机市场则是在"软件定义"时代。当软件定义存储（Software-defined storage，SDS）技术开始兴起时，EMC收购了一家以色列公司，该公司研发了一款软件定义存储产品----ScaleIO。2014年，云和恩墨与EMC合作，推出了基于ScaleIO的第一代数据库一体机产品zData。这一版本的产品白皮书上（如图10所示）明确标明，zData是基于ScaleIO和LSI闪存的超融合存储解决方案。这一方案在推出后，大受用户欢迎，第一年就在保险、电信、交通等领域获得10多个核心种子用户。但是第二年，EMC因为软件定义存储与传统硬件销售存在冲突，转而雪藏了ScaleIO。

由此，云和恩墨开始自主研发软件定义存储产品zStorage。基于zStorage，zData开始了自我发展之路。云和恩墨早期的zData产品只能支持Oracle数据库，后期通过自研的分布式存储软件，新版本的zData X产品已经可以支持通用的数据库产品，包括Oracle、崖山、达梦、MySQL、PostgreSQL、GaussDB等（如图11所示）。有了自主的内核级能力，zData的技术创新不断加速，真正实现了用一套统一的软件架构，支持全系列的数据库运行，极大地降低了用户的技术学习与运维管理成本。现在，zData数据库一体机通过极速的I/O存储池化底座、云化的智能运维管理，真正帮助用户降低成本并演进到未来架构，zData的用户群体也迅速壮大。

图11 zData数据库一体机架构图

从技术架构看，Teradata是基于Shared-Nothing的MPP数据仓库产品；Exadata是基于Oracle RAC的共享存储集群产品；zData则是基于软件定义存储技术的通用数据库基础运行平台。

三个时代，三种技术推动了数据库存储的不断演变。Teradata是数据仓库产品，Exadata则将一体机拓展到OLTP场景，而基于软件定义存储技术的zData则将数据库支持扩展到通用产品时代。用户选择的自由度在不断提升。

如果说 Teradata 是定制的"装甲车"，Exadata 是昂贵的"超跑"，那么 zData 代表的则是"变形金刚"。zData从依赖ScaleIO到自研zStorage，代表了国产数据库一体机从"集成创新"走向"核心自研"的历程。而且，在"去O"和多云并存的今天，用户不再希望被单一厂商锁定。zData 的 ZB 愿景，本质上是想做一个能装下所有数据库颗粒度的"超级底座"，让用户获得数据存储和应用的自由。

图12 存储容量的单位和换算

值得说明的是，关于存储容量的单位还有很多，后续的产品命名空间依然充裕。此外，还有很多颇值得留意的单位（如图12所示），如BB、NB、DB和XB等，这些容量单位所能描绘的数据规模大到超出想象。

又及，2023年2月15日，Teradata官方宣布退出中国市场（如图13所示）。

图13 Teradata中国公司业务调整公告

Teradata 的离场，标志着"专有硬件数据库时代"的终结。随着信创（国产化替代）的深入和云原生数据库的崛起，中国用户对"一体机"的需求已从单纯的"性能怪兽"转向"存算均衡、自主可控、极度弹性"。

数据库一体机的进化史，本质上是一部人类对抗数据规模爆炸的奋斗史。从谢默在加州住宅里的创业梦想，到埃里森的"重新发明"宣言，再到云和恩墨的软件定义突围----每一代产品都在回答同一个命题：当数据成为新时代的石油，我们如何建造最高效的炼油厂？

从 TB 到 EB 再到 ZB，容量的单位在变，但人类对数据处理极致效率的追求从未改变。

参考文献：

https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/teradata

https://en.wikipedia.org/wiki/Teradata

https://www.companieshistory.com/teradata

https://tech.sina.com.cn/it2/2001-11-06/90748.shtml

https://news.sina.cn/sx/2023-02-21/detail-imyhmxkw8650159.d.html

本文网址：https://www.eygle.com/archives/2026/03/database_computer.html

建立历史视角、锤炼远见目光：《数据库简史》一书出版

eygle@eygle.com(eygle) — Tue, 20 Aug 2024 10:36:03 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

一段时间以来，很多朋友一直问我，新书的进展如何？现在终于可以回复大家：《数据库简史》一书终于正式出版！

《数据库简史》一书是我写作时间最长、遭遇挑战最大、编辑修订最多的一本。之所以说挑战最大，是因为这是一次全新的写作历程，和过往我的书籍完全不同，这本书不是讲数据库的技术细节，而是侧重数据库技术的发展历史。

京东商城链接： https://item.jd.com/14252995.html

本书动因

为什么要写作这样一本书？

最直接的因素当然是：中国数据库市场迎来了国产数据库时代！

伴随着国产数据库的研发突飞猛进，中国数据库从产品应用时代进入了产品研发时代，相应的也从DBA时代进入了DEV时代。

而我在数据库行业从业25年，也自然希望能够为中国的"数据库产品研发时代"做点贡献，无论是亲身参与还是呐喊助威。

从亲身参与上，云和恩墨基于 openGauss 推出了国产数据库 MogDB ；从呐喊助威上，创作一本图书的创意就默默酝酿。

如何能够更好的研发数据库产品？我认为既要洞悉历史，又要洞察未来。而数据库技术经过60多年的发展，历史悠久、积淀深厚、人才辈出...如果能够将数据库的发展历史呈现出来（包括技术演进历程、天才人物贡献、产品成败得失、行业传奇佚事等），一定能为中国数据库产业发展作为借鉴。

最终，《数据库简史》一书中共对30多个国产数据库产品进行了描述和介绍，据编辑统计，全书共涉及人物100多人，数据库产品80多个。

正如李国良教授在给本书的推荐序中写道：

数据库是基础软件皇冠上的明珠，被广泛应用到国家关键基础行业中。数据库有着60多年的发展历史，诞生了很多数据库历史名人和诸多事迹。但是市场上很少有书籍详细介绍数据库技术、系统、开拓者的历史，而《数据库简史》一书弥补了这一空白，为数据库从业者了解数据库历史提供了丰富宝贵的材料。

为什么能够写作这样一本书，正是因为我自己在研究数据库技术时，常常就是追根究底的从历史根源、技术根源开始的。熊伟博士在为本书撰写的序言中同样表达了他在学习数学上的体味心得：

如同想要了解纷繁复杂的数学体系，最好看一下数学发展史一样，如果想对当今数据库体系有一个深入的了解，学习一下数据库的发展史，对于在我们脑海里建立数据库体系的知识大厦大有助益。

除了以史为鉴的写作意图，中国的基础软件产业发展，举步维艰，更需要更多人的了解与支持。所以我也希望写一本能够让更多人了解数据库技术的普及读物，让更多人关注、了解、支持这个行业，也希望有更多的有志之士加入数据库行业，以天时、地利、人和共同铸就中国数据库产业的繁荣。

写作起点

灵光一闪并非难事，但是真正下定决心动笔又是一个漫长的心路历程，我在《数据库简史》一书的序言中简要描述了这个过程：

当我们踏入数据库基础软件研发领域之后，深刻地感受到了这个领域的艰难与挑战，也切肤之痛般体验到这个领域人才之稀缺、关注之缺乏、力量之分散，我想在自己亲身入局的参与之外，也力所能及的为中国数据库产业做一点点号召和贡献。
于是，我们打造了"墨天轮中国数据库技术社区"，推出了"中国数据库流行度排行榜"，希望以客观中立的视角，为中国数据库的流行度作出参考。
随后，我们为了洞悉数据库的历史，展示当下数据库格局，呈现中国数据库创新，精心绘制了一张"数据库简史"海报，将数据库技术发展脉络和突出的品牌凸显出来，为中国数据库产业摇旗呐喊。
以上两件事的前因则更是可以追溯到2000年我们发起倡议的ITPUB社区，以及在2013年开始绘制的"Oracle数据库体系结构图"，前者曾汇聚360万会员，后者则发行超过5万张。
在"数据库简史"海报印行之后，在和一些行业专家、客户交流时，他们就提出建议："老盖，你画的不错，讲的挺好，可是你走之后我们的印象又淡忘了。你能不能将这些写下来，成为一本书，给行业一个参考？"

有了种种前因，自然还需要一个时点触发。一次机缘巧合之下，人民邮电出版社的蒋艳和李莎老师来公司访问，她们带来了一批优秀图书供我学习，其中有一本书是《人工智能简史》。

蒋老师就提议："能不能写一本《数据库简史》，为中国蓬勃发展的数据库行业提供借鉴参考？海报还可以作为插图。你特别适合来执笔。"

我说："适不适合不知道，但我可以试试。"

内容组织

头脑一热是很容易的，但是瓜熟蒂落却要十月怀胎。动笔之后，才知道自己虽然有20多年的职业历程，但对行业的认知和了解仍然十分有限，这几乎是一项不可能完成的任务。

但是总归是发愿，自然不能中辍。就且行且珍惜吧。

好在，在持续不断的努力改进之下，在我的编辑的精心校订之后，这本书终于得以呈现在大家面前。

在中国数据库蓬勃发展的时代，我认为回顾历史也非常重要。

回顾历史，呈现当下，探讨未来，全书共分为10个章节。

第1章，数据和数据库。以一以贯之的脉络，纵览数据和数据库技术的发展历程，从勒石以记到大语言模型，从概念和应用上探讨了数据和数据库的价值。
第2章，数据库技术的拓荒者。试图通过4位数据库领域的图灵奖获得者，阐述这些引领时代的先驱如何洞察和开拓了数据库的广阔天空。在介绍这4位天才之前，我们还简单回顾了计算机的发展历程，以及图灵的传奇一生。
第3章，数据库领域的先知。讲述了Oracle公司的故事，在英文中，Oracle一词有"先知"之意，Oracle公司对关系型数据库探索之早、成就之高使其成为了行业中不断研究和学习的对象。Oracle占据了数据库领域的半壁江山，其成功之路值得用一章去重点描述。
第4章，数据库产品的先行者。讲述了DB2、dBASE、Ingres和MySQL等4个产品，它们和Oracle一起主导了丰富多彩的早期数据库市场，其中有的产品失败了，有的仍然光彩夺目，值得我们回顾其成就，警示其挫折。
第5章，中国数据库的早期探索。回顾了自1977年首届中国数据库学术年会开始，我国学术界和工业界对数据库技术的不懈探索和全方位尝试。从技术到教育，从产品到社区，正是这些探索让数据库人能够薪火相传。
第6章，互联网和云的新篇章。揭开了数据库技术变革的新时代，正是因为互联网和云计算的发展，彻底改变了数据库市场的格局，这也使得新兴的数据库创新企业和产品不断崛起，中国的数据库产品开始站上了国际舞台。
第7章，开源根社区的崛起。探讨了在全球供应链风险之下，中国数据库根社区的建设和发展。坚持开源、开放，向世界展示中国创新；合力共建共享，让用户和企业必备一个可信的中国选择。
第8章，中国数据库的产业格局。分析了国内数据库产品和企业的典型特征、技术路线、开源趋势，对比了国际数据库的创新特性与人才竞争，同时为中国数据库产业的发展提出了建议。
第9章，数据库架构演进和未来。通过回溯数据库架构发展脉络，展示了不同要素对于数据库技术的关键影响，以及不同产品在不同阶段实现的架构创新，并探讨了数据库技术演进的未来。
第10章，天道酬勤，缘起数据终不悔。这是我自身成长经历的分享和总结。作为在数据库领域摸爬滚打25年的老兵，从程序员到DBA再到创业者，亲历历史，以此作为附录，或许可以为走在不同成长阶段的读者提供一点参考。

总结

中国是否需要自己的数据库？我想这个问题的答案已经清晰无比。在基础软件领域，从操作系统、中间件到数据库，中国企业正在构建起新的技术体系，以保障中国蓬勃发展的数字经济。这有挑战，也是机遇。

正如华为计算产品线总裁张熙伟在本书推荐序中所写的：

数据库被誉为基础软件皇冠上的明珠，是下接算力、上接应用的核心软件，一旦形成突破，必将推动全球相关产业价值链的重构。

中科软总裁左春先生也在本书的推荐序中写道：

作为应用软件最"有感"的系统软件，数据库系统的操作接口标准，也是应用型软件的重要接口，关系重大。

中国数据库产品的发展，也正如阿里云数据库掌门人李飞飞博士所说：

数据库系统从诞生那天起就为信息技术领域带来了翻天覆地的变化，在云计算和人工智能高速发展的今天，中国的数字化和智能化进程一定会带动中国数据库产品走向世界前列。

在2023年的"数据技术嘉年华"大会前，我曾经写了一篇文章，提出了一个问题：当大师遇见大师，他们会谈论什么？
两位图灵奖的获得者斯通布雷克（Stonebraker）和吉姆·格雷（Jim Gray）曾经在2002年的一次大会上表达对于行业同仁的观点：

斯通布雷克提出批评：大多数看似创新的想法实际上并不是新的，而是以前提出的。有一个强大的历史视角很重要，可以帮助我们避免重复发明轮子，避免重复历史错误。
吉姆·格雷表达激励：如果你有眼光，就一定要追求有远见的研究。尽可能花时间去做自己引以自豪的事情，尽量不做无意义的事情。

两位天才人物不约而同地告诉我们：建立历史视角、锤炼远见目光 非常重要。

丘吉尔也曾说过："回顾历史越久远，展望未来就越深远。"回顾数据库的历史，对我们研究和思考数据库的未来会有很多有益的启示。

毫无疑问，中国的数据库产业正在崛起，越来越多的产品和创新正在跻身世界尖端。相信在一代又一代数据人的努力之下，一定会迎来数据库的"中国时刻"。我相信，每一分努力都是推动中国数据库技术进步的力量。

点点星光，汇聚星河，此时此刻，中国数据库领域正是群星闪耀时刻。

本文网址：https://www.eygle.com/archives/2024/08/dbbrief_history_release.html

MySQL 第一个版本的正式发布时间

eygle@eygle.com(eygle) — Wed, 12 Jun 2024 09:18:06 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

关于 MySQL 的历史，有很多不同的描述，但是无疑MySQL AB的创始人阐述的最为准确和可靠。

David Axmark 和 Michael Widenius 在《MySQL Introduction》一文中这样记录了过去：

In May 1996, MySQL version 1.0 was released to a limited group of four people, and in October 1996, MySQL 3.11.1 was released to the public as a binary distribution for Solaris. A month later, a Linux binary and the source distribution were released. The MySQL release included an ODBC driver in source form. This also included many free MySQL clients ported to MySQL.

1996年5月，MySQL 1.0版本发布，仅限四人使用。1996年10月，MySQL 3.11.1版本作为Solaris系统的二进制分发版向公众发布。一个月后，发布了Linux的二进制版本和源代码分发版。MySQL发布包括了以源代码形式提供的ODBC驱动。这也包括了许多移植到MySQL的免费MySQL客户端。

参考链接：https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.5555/328036.328041

本文网址：https://www.eygle.com/archives/2024/06/mysql_first_release.html

循序渐进MogDB：如何通过copy转储表数据到CSV文件

eygle@eygle.com(eygle) — Wed, 29 May 2024 10:04:49 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

在 MogDB 数据库中，通过 copy 命令可以灵活的将数据复制到数据库中，或者，将表数据转储到磁盘文件。当转储文件时，也可以通过 with 子句指定具体的参数，实现多样化输出文件的支持。

以下是一个范例，通过 with 语句，可以指定导出数据的分隔符（delimiter），是否包含头文件信息等：

MogDB=>copy student to '/home/omm/student.csv' with (format csv,delimiter ',',header on);
COPY 5467

MogDB=>copy people to '/home/omm/people.csv' with (format csv,delimiter ',',quote '"',header on);
COPY 518

当然，也可以使用 MogDB 的客户端工具，Mogeaver] 的 Data Transfer 功能进行数据的转换。Mogeaver 的好处是，可以分批次提交，减少内存的耗用。

向数据库中加载 CSV 文件参考：
循序渐进MogDB：通过 copy 加载 CSV 文件到数据库

本文网址：https://www.eygle.com/archives/2024/05/mogdb_copycsv.html

官网更换首页：Oracle旗帜鲜明表明立场支持以色列

eygle@eygle.com(eygle) — Wed, 18 Oct 2023 16:16:08 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

Oracle公司的官网，更换了首页内容，明确表明立场：Oracle与以色列站在一起。

声明指出：

Oracle谴责针对以色列及其公民的恐怖袭击。Oracle将为其员工、以色列政府和国防机构提供一切必要的支持。

Magen David Adom是一家为以色列公民提供紧急医疗服务的非营利组织，致力于减轻任何地方的人类痛苦，保护所有人的健康和尊严。Oracle将为员工向这一重要组织的捐款提供等额资助。

此前，Oracle已承诺向Magen David Adom捐赠100万美元，并正在发起一场活动，鼓励其15万名员工捐款，Oracle还将为员工捐款实现等额捐助。Oracle首席执行官萨夫拉·卡茨（Safra A. Catz）公开谴责了这些袭击。

Safra A. Catz，出生于以色列，小时候随家人移民到美国，她能讲流利的希伯来语。Catz 自1999年4月起担任甲骨文公司高管，自2001年起担任董事会成员。2011年4月，她被任命为联席总裁兼首席财务官，向创始人拉里·埃里森汇报工作。2014年9月，甲骨文宣布埃里森将辞去首席执行官一职，马克·赫德和卡茨已被任命为联合首席执行官。2019年9月，赫德因健康问题辞职后，卡茨成为唯一的首席执行官。

此外，众所周知，Oracle公司的创始人 Larry Ellison有一半的犹太血统，他母亲是犹太人，父亲是一个意大利飞行员。

Catz 曾经公开表达说："当你与Oracle公司联系时，你就会明白我们对美国和以色列的承诺。我们对自己的使命没有丝毫弹性，我们对以色列的承诺是首屈一指的。这是一个自由的世界，我爱我的员工，如果他们不同意我们支持以色列国的使命，那么也许我们公司不适合他们。拉里和我公开承诺支持以色列，并将个人时间投入到这个国家，任何人都不应该对此感到惊讶。"

Oracle公司向来旗帜鲜明，这一次也毫不例外。不谈立场，让我们共同期待世界和平。

本文网址：https://www.eygle.com/archives/2023/10/oracle_corp_support_israel.html

Oracle Database 23c 新特性: 基于别名和位置的 GROUP BY 简化

eygle@eygle.com(eygle) — Fri, 30 Sep 2022 09:18:10 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

在Oracle Database 23c 中，group by 作出了一个期待已久的增强，支持通过别名或者位置的Group by 查询。

在23c之前，group by 要不断重复查询中的复杂逻辑，如下所示：

SELECT EXTRACT(year FROM hiredate) AS hired_year, COUNT(*) from emp

GROUP BY extract(year FROM hiredate) HAVING extract(year FROM hiredate) > 1985;

在23c中，可以通过别名大大简化这一SQL：

SELECT EXTRACT(year FROM hiredate) AS hired_year, COUNT(*) from emp

GROUP BY hired_year HAVING hired_year > 1985;

这是开发者期待已久的，终于在 23中得以实现。

本文网址：https://www.eygle.com/archives/2022/09/oracle_database_23c_groupby.html

Oracle Database 23c 新特性：4096 列支持和 Schema 权限一次授予

eygle@eygle.com(eygle) — Wed, 28 Sep 2022 15:33:14 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

我们知道 MogDB 单表最大支持 1600 列，Oracle 此前版本单表支持 1000列。

在23c中，单表支持列数量扩展到 4096 列。启用这一个特性需要将兼容性参数设置为23.0.0，同时将 Max_columns设置为 Extended:

alter system set MAX_COLUMNS=EXTENDED;

在23c之前的版本，如果针对 Schema 对其他用户进行授权，需要通过系统权限或对象权限分别显示的授予，这对数据库带来了额外的安全风险或复杂性。

在 Oracle 23 中，可以对 Schema 进行授权，简化了之前的全线操作：

grant select any table on SCHMEA PROD to HR;

详情参考：Oracle Database 23c 十小新特性速览：从Schema权限到4096列支持

本文网址：https://www.eygle.com/archives/2022/09/oracle_database_23c_4096_columns.html

Oracle Database 23c新特性:无需DUAL表和FROM的SELECT快捷查询

eygle@eygle.com(eygle) — Wed, 28 Sep 2022 15:19:02 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

我们知道，在 MogDB 数据库中，SELECT 是可以不跟 FROM 子句实现一系列的查询功能，例如：

MogDB=#select 2^10;
 ?column? 
----------
     1024
(1 row)

MogDB=#select 9*9;
 ?column? 
----------
       81
(1 row)

在 Oracle 23c 中，第一次实现了不带From子句的查询，因而原来大量依赖 Dual 表的查询，可以松下了一口气。

现在 Oracle 开始支持 SELECT SYSDATE 直接返回结果：

在23c之前的版本中，DUAL 表是最常用的一个计算和常量返回的虚拟表：

SQL> select sysdate from dual;

SYSDATE

---------

28-SEP-22

SQL> select sysdate;

select sysdate

*

ERROR at line 1:

ORA-00923: FROM keyword not found where expected

详情参考：Oracle Database 23c 十小新特性速览：从Schema权限到4096列支持

本文网址：https://www.eygle.com/archives/2022/09/oracle_database_23c_without_dual.html

MacOS 使用终端连接 MySQL 查询乱码的问题解决

eygle@eygle.com(eygle) — Mon, 14 Mar 2022 14:46:03 +0800

作者：eygle 发布在 eygle.com

最近在使用 MacOS 访问 MySQL 数据库时，查询总是出现乱码，数据库和表的字符集、终端设置都是 UTF8.

最后发现是 MacOS Terminal 的环境变量设置问题：

编辑配置文件

vim ~/.bash_profile

添加一样内容：

export LC_ALL=zh_CN.UTF-8

执行命令，使其生效：

source ~/.bash_profile

即可解决客户端的 Terminal 终端设置导致的乱码问题。

本文网址：https://www.eygle.com/archives/2022/03/macos_mysql_code.html