每經記者｜張壽林    每經編輯｜馬子卿    

10月23日，在數據庫公司OceanBase2024年度發布會上，OceanBase CEO楊冰介紹，在專有云領域，OceanBase已實現從頭部金融核心系統到中腰部金融機構的規模化復制。目前，其正服務于全部政策性銀行、5/6國有大行，資產規模萬億元以上銀行客戶超20家、千億元以上銀行客戶近100家，以及70%的頭部保險、75%的頭部證券、50%的頭部基金公司。

OceanBase CEO楊冰在接受《每日經濟新聞》記者采訪時表示，數據庫業務在商業層面，本質上是一個取得信任的過程。經過四年發展，接下來局面有所不同。過去四年，在與客戶合作中，占用時間最長的是前半階段，即建立連接和信任的階段，通常需要半年以上，甚至九個月到一年時間。不過，接下來開展業務，相對而言，多半時間將在后半階段即遷移和生產切換上。

OceanBase CEO楊冰演講現場 圖片來源：每經記者 張壽林 攝

數據庫業務本質上是一個逐步取得信任的過程

“首先愿意用、愿意去測。這些都不是問題了，也需要時間去試用。”楊冰向記者解釋，由于切換的是OLTP數據庫，一旦出現風險事件，不但客戶企業業務受損，相關負責人員也面臨職業生涯風險。因此，客戶非常謹慎地從周邊逐步驗證，周期較長。整體看，其中大部分時間用在業務前半段。

不過，經歷過去近四年發展，楊冰表示，在金融政企業務中，接下來將不會花太長時間在業務前半段。因為通過前期不少企業客戶驗證，大家已經明確產品可用，接下來開展業務，相對而言，多半時間將在遷移和生產切換上。

楊冰向記者坦言，公共云業務方面，在不少行業仍處于政企業務第一階段，客戶需要驗證和認可。不過，零售、智能制造及Fintech等子行業CIO圈層、開發者架構師圈層已大概認可，因此接下來，業務前半段占用時間也將有所縮減。

在楊冰看來，數據庫業務規律即如此，本質上是一個逐步取得信任的過程。在業務起初階段，70%～80%的時間花在建立信任上。

一體化思路下同時處理各類數據，并非一定要將非結構化數據結構化

在數據層，楊冰說，占全球80%以上的非結構化數據，由于AI能力的提升得到極大激發，非結構化數據挖掘分析的需求井噴。

對于非結構化數據挖掘，楊冰向記者表示，向量檢索承接了這項功能。圖片和音頻均屬非結構化數據，不具有表結構，但可將其半結構化，轉化為計算機中一行行向量矩陣。無論圖片、音頻還是其他非結構化數據，通過一次映射，將其轉換為半結構化向量，便可以向量匹配的方式直接使用。若再進一步結構化，理論上需再做一次結構化。

OceanBase CTO楊傳輝進一步告訴記者，OceanBase不僅處理結構化數據，也處理半結構化和無結構化數據，因而很多非結構化數據不需要轉化。在一體化思路下，同時處理結構化、非結構化以及半結構化的好處在于，很多業務所涉數據既包括非結構化也包括結構化，通過融合于一體的方式，可將整個業務做得更簡潔。但并非說需將非結構化數據結構化，而是有的需要轉換有的不用，這取決于業務需求。

楊傳輝介紹，早先數據庫是獨立式，不可一體化處理，因而出現半結構化數據用A數據庫處理、非結構化數據用B數據庫處理、結構化數據用C數據庫處理的情形，這便導致兩個問題。

一方面，技術棧挑戰性太高，除了頭部互聯網公司外，多數企業無力應付；另一方面，即便能夠應付，效率也低。為什么？假設一個業務中，先訪問半結構化數據，后訪問無結構化數據，再訪問結構化數據。在訪問過程中，訪問A時做一次過濾，再將過濾結果訪問B，接著將過濾結果訪問C，整個過程過濾效率非常低。若直接訪問一體化數據庫，則一次性完成過濾，不必產生大量中間結果。

“我們做‘望小京’，基于百寶箱只用了一周，如果是基于原來的獨立技術棧方式，我相信一定是非常復雜的工程。”楊傳輝說，通過一體化數據庫方案，能夠用一條SQL實現對結構化數據、向量數據、地理信息數據等全方位混合搜索，最終幫助客戶真正簡化技術棧。

封面圖片來源：視覺中國-VCG41N1155250438