从传统数据库到数据库上云，再到云原生数据库，加之五年前非结构化数据需求和维护成本不断升级，断了传统数据库财路，传统数据正遭受多维绞杀。
云时代数据库重新定位
根据IDC的预测，到2025年全球存储在公有云环境的数据将达到49%，这意味着越来越多的数据正“逃离”本地，而诞生在云上的企业成了主力军，像Oracle这样的老牌企业也在想尽办法把数据库搬到云上。对于这些新生企业来说，数据存放需要云存储，响应的自然也就需要云数据库。
传统数据库遭遇天花板
为什么要抛弃传统数据库？使用和维护成本高是一大因素，数据备份回档、故障恢复需要人工来进行，原有的架构沿用多年使用效率偏低，还要叠加上时间成本。另外，无论是横向扩展还是纵向扩展，要用“大箱子”套“小箱子”的方式，弹性扩容想都别想。
一旦出了故障，业务也会挂掉，即使有补救措施也不会实时“恢复”数据，对当前体验至上的用户来说无疑是灾难性的。数据恢复尚且如此，就更不要说灾备不力引起的大面积瘫痪了。更重要的是，这种高端产品在定价、维护上的资金投入“连绵不绝”，让客户“压力山大”。
开源和云数据库对接
正是因为海量数据、高并发的需求，才有了开源数据库的前提。Gartner预计，到2023年全球75%的数据库都会跑在云上。与此同时，AWS、阿里云、腾讯云等云厂商纷纷用自研数据库的方式替代Oracle。此时正好云服务与开源需求的对接。
另一项数据显示，传统商业数据库在未来几年的市场份额将进一步下滑。云正在倒逼传统数据库转型。
数据库也要云原生
那什么叫云原生数据库？既然沾上云，那么首先架构上就要拆分，计算和存储等节点分离之后，各模块的性能和弹性就可以各自提升，具备应对大规模存储如数百TB的能力。拿AzureSQLDatabase来说，其满足了多个SQLServer迁移上云的需求，同时用户又可以享受到低本，关键的是，云原生数据库不仅可以智能还能实时在线，后者也是云的一大卖点。不管是OLTP还是OLAP，是可以共存的。此外，云原生数据库也要是开源的。
非结构化数据难解
非结构化数据早已存在，但是移动互联网、云用户的需求把非结构化数据传统数据的市场推向了未有的比重，对于传统数据库的技术影响最大的还是数据规模、实时性、成本，非结构化数据可能不是像传统数据库发展的最大因素，因为传统的关系型数据库也能处理部分数据，特别是纯数据。
用户不用花冤枉钱
无服务器计算是云的一大特性，也就是说数据库同样可以拥有无服务器的功能，最直接的好处就是不用花那么多钱了，使用起来也更灵活，容器化的运行使得其在升级时能够顺滑进行，而不是用牺牲业务永续，按需付费、按时付费变成了可能，而且在存储数据时也不用花费过多的心思，让冷热数据存储分门别类。
服务有人管了放心
当SQL走上了云，相当于把服务需求托管给了云计算公司，省心不必多说。除了弹性计费、稳定可靠、安全隔离这些技术上的优势，在部署方式上对那些传统的大型企业来说，混合多云是常规操作。上升到应用层面，开放的API和扩展接口让正好符合“容器热”，Kubernetes可以拿来即用，同样对混合多云有着天然的支持。
云原生也有技术门槛
当然，云原生数据库虽好但也有其难题所在。阿里云的同学就曾提到，要把旧有的数据库模块解耦，同时实现跨平台、跨网络的通信，对数据库内核层面的要求较高，因此仍然让一些厂商头疼。为此，阿里云引入了RDMA网络，将其应用到计算和存储分离的架构中，试图通过高速网络来解决延迟和响应时间长的问题，并且借助软件层面的优化让SQL的I/O操作快速完成。
结语
正在受多维夹打击的传统数据库，不知还能存在多久?云原生数据库正在把传统商业数据库挑落马下。