在 2022 年中，HTAP、Serverless、云原生、智能化成为全球数据技能的抢手趋势。在刚刚结束的 PingCAP DevCon 2022 上，PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭、我国信息通信研究院云核算与大数据研究所副所长魏凯、云和恩墨创始人& CTO 盖国强、联易融副总裁沈旸、云启资本合伙人陈昱等嘉宾，与主持人 PingCAP 副总裁刘松进行了圆桌评论。分别从工业、资本、技能、媒体等视角出发，一起探讨了 2023 年最值得开发者和企业用户重视的技能趋势，开源、云架构、渠道化成为他们对我国数据库的三大一致。未来，技能无感染将成为根底软件的终极目标，让运用开发者提高开发美好指数。
以下为圆桌实录。
全球数据技能和立异产品的前沿趋势
刘松：2022 年，数据库范畴或许整个 Infra 范畴最重要的技能趋势或运用趋势有哪些？
陈昱：我这次刚去了美国，有几个感触。一个便是美国特别缺人，缺人到什么程度呢？我去到咖啡馆，下午三四点钟就打烊了，由于底子就没有人来上班。第二个便是经济欠好。经济欠好的时分就要去省钱，会采纳比方裁人、下降 Infra 投入等办法，这多多少少都会影响公司的决议计划。
可是在数据库层面上，假如性价比满足高，那在现在的阶段就更或许会被采用。所以 PingCAP 现在去做的 HTAP 或许 Serverless，是处在这个正确的大方向上。
黄东旭：我十分认同陈昱总方才抓的重点，一个是省钱。由于现在包含各个企业，包含你是一个处理方案供给商，你要去卖你的产品的时分，假如你的 value 或许说你的 story 里边没有说我能帮你省多少钱，其实基本上咱们或许都不会看你一眼。第二个我觉得是缺人，其有用别的一个说法大约便是从业者门槛的下降。相当于你原来或许是一个 Infra Engineer，现在没办法了，你或许被逼自己要变成一个 Full Stack，所以就相当于一专多能，或许说关于开发事务运用的门槛需求被降的更低。现在咱们都期望用更少的人，更快的时刻去 go to market，我举几个比方吧。
第一，有几个我特别感兴趣的，或许说很有代表性的公司，一个是 Retool，最近其实或许咱们也都听说过它的融资故事。Retool 其实是一个有点像低代码的渠道，可是他专门 focus 给一些企业内部去构建 dashboard 或许说内部的一些东西。它的特点便是很简略，拖拖拽拽就能把这个活给干了。这个切入点十分巧妙，由于原来或许关于一个企业来说，开发内部东西或许都要一个团队，现在或许用这个东西很快就能省掉一个团队的工作，并且很简略就能够做出来。
第二个我觉得很有意思的公司是 Vercel，它其实是一个前端的或许说网站托管渠道。你能够以为它是一个更易用，更简略版本的 AWS。它的理念便是相当于帮你从运用开发、测试、发布以及到最后的运营，全都帮你一站式地去托管。它的全体形式也是走边缘 + Serverless 的形式。你会看到它的增长十分十分快，并且真实的运用起来，十分简略。
所以我觉得方才举到的两个比方，都是印证了那一点，便是省人，省时刻，简略。我觉得这是或许整个职业，或许说在北美这边技能圈在发生的最新的一些工作。
刘松：像 HTAP、Serverless，在北美现在的被议论的程度和承受度，现在大约是怎样样的？还有 Serverless 是不是在硅谷现已变成了一个门票，做数据库、运用架构时现已变成了必选项？
黄东旭：第一个问题，关于 HTAP。我觉得 HTAP 现在仍是一个很新的概念，咱们仍是持一个偏置疑的情绪，可是这个需求又是存在的。咱们不必定会去定义它究竟是哪个名词，可是咱们都会去用。咱们现在还不太想说把 HTAP 变成一个专有的 category，而是说我先用一些新式的数据库或许新式的产品处理事务问题。我觉得 HTAP 的遍及还需求必定的时刻。可是，现已能够看到星星之火开端在燎原的状况。
第二个关于 Serverless 是不是门票，我简直能够很必定的说，关于新创的一切数据库公司，假如说前两年你的门票是云原生的话，你本年的门票就变成 Serverless，没有 Serverless 你基本上不了牌桌。
数据库技能有哪些重视点？（HTAP/Severless/”DBless”/智能化）
刘松：视界回到国内，数据库技能在国内的开展，这一年有什么改变和重视点？HTAP、Serverless 等技能本年在国内商场上有哪些发生了一些改变？或许还有哪类的技能特别值得重视？
魏凯：我方才听了陈昱和东旭两位专家关于硅谷的同享，我也十分认同，国内相同也有省本钱，节省的动力。客户必定期望以更低的本钱，更高的功率来办理他日益增长的数据财物。并且现在上云是一个大趋势，云现已遍及到一个阶段了，下一步是更好地用云。其实企业在用云上的数据库，发现本钱仍是要更精密地去办理。咱们所里最近也在盘点 2022 年云和大数据这个职业的主题词。一个一起的主题词便是怎样去更精密的运用云上的根底设施服务，更好地运用软件。一个主题是从上云变成高质量的用云。那么这个趋势就很明显的提示出，包含数据库在内的云上的软件，都需求满足用户的精密用云的需求，Serverless 便是这个方向。我觉得这个是一个趋势，总的来说是更好地运用根底设施，让用户更省钱，一起支撑事务正常的工作，应对突发的流量。
还有一个我看到的数据根底设施的需求便是怎样更好地支撑数据财物化，怎样更好地支撑数据的维护，内生的维护、权利的确认、后续的内部数据和外部数据的交融。所以咱们看到了全密态、隐私核算、机器学习等这些技能怎样跟根底设施去结合。国内现在不仅在节省，并且在开源。怎样让数据变成一种生产要素，在社会上去广泛地跟他人的数据去连接，去碰撞，然后发挥更大的价值，便是往外扩，也是一个数据技能的开展方向。那么咱们的根底设施或许也需求考虑，怎样去更好地支撑这个方向，而不只是节省。
沈旸：从用户视点来讲，首要是要把价值描述得清楚。可是价值是很难经过技能自身来体现出来的，价值必定要经过场景来体现出来。不同的技能亮点在不同的场景下，节约的本钱或许带来的效益是不相同的。
比方说做根底架构的，或许说做运用开发的，首要仍是得了解客户的事务和真实的运用场景，然后再把这个场景拆分红每个技能的组件，乃至拆分红技能里边的一个细分的技能点，从这个视点上去打动客户。咱们讲的许多东西，为什么说有的时分要降本增效？运用一个技能、买一个产品是不是有价值，本质上仍是要看客户运用这个东西能不能赚到钱，或许说给客户发生更多的价值。
盖国强：我也一直在考虑，未来的数据库，终极的数据库应该是什么样？咱们都说到了 Serverless，其实咱们是期望咱们的数据库能够更弹性的，乃至是无感的伸缩，这个是在架构层面来处理问题。
在数据库的内在上，咱们是不是也能完成优化？在本年大规模的国内的核酸检测上，咱们早年帮几个省去优化数据库，当面对这种并发负载的时分，咱们发现，这个问题还远远没到咱们现在所议论的 Serverless 等等这样的话题上。往往这些数据库，经过简略的 SQL 的优化，数据库内部的抢手表的拆分拆解，就能够处理问题。
所以我以为未来咱们所议论的 Serverless，还应该极大地包含数据库内在上的智能化。数据库能够在内部经过智能的、主动的抢手拆解去处理这样的问题。所以在 Serverless上，咱们或许还要评论“DBless”，我曾经评论过“DBAless”。咱们曾经搞 Oracle 的年代，其实咱们面对着一个很大的，许多年的一个困扰，便是一个 DBA，他要花费许多力气，才干把一个 Oracle 的集群安装起来。咱们今日在运用分布式数据库的时分，许多 DBA 面对的挑战是我怎样样把一个分布式数据库，十个节点，一百个节点，把他布置运行起来。随着云原生或许 Serverless 技能的演进，我觉得它越来越简化了，抱负状况未来或许不需求 DBA 去介入这样的场景了，当然，这包含的是说在 server 端做了许多的工作。我以为在运用端，咱们要在 DB 内部，要去做许多许多的智能化的探究，去消解内在上存在的一些问题。
所以，我觉得在我国今日的这种大规模的数据运用场景下，或许会促进一些底子性的立异涌现出来。我是 DBA 身世，从 DBA 的视角来看，我以为 20 年前我入行的时分，咱们所处置的那些问题跟今日咱们运用一个数据库处置的问题没有两样。所以这是一个最大的痛点。咱们或许在架构上投出了特别大的重视，可是在 DB 内部所做的工作不满足。
20 年来数据库内在的改变
刘松：我觉得盖总提了一个很重要的新的关键词是“智能化”。东旭能不能简略地给听众讲讲，从分布式到云原生，再到现在的所谓的 Serverless，还有智能化，里边用了一些 AI、Machine Learning 这一条线，为什么走到今日还没有到达盖总说的“有那么明显的差异”？
黄东旭：我现在最大的感触便是 Oracle 或许花了很长时刻，许多许多年把用户积累下来的阅历，全都弄到产品里边了，这是一条路。可是关于新一代的这些在云上的数据库，我觉得几个东西发生改变了。
第一个，便是 workload 发生改变了。曾经或许传统的单机型的数据库，他没有这么大的数据量的要求。其时设计出这个联系模型的时分，或许底子没想过，居然有一个数据库能有几百亿条数据，这个或许没想过这些。但现在运营商，或许说在分布式体系的加持之下，我觉得联系型数据库理论或许会有些修订。所以这个里边，包含到现在咱们优化的方向是什么姿态，或许跟前辈，像 Oracle 这样或许不太相同。盖总说到的一个优化的方案便是我怎样去确认好分区，或许分片，或许挑选怎样去做 partition。一看就感觉这个东西是面向分布式或许大的数据量去做的优化，像这种优化，其实我觉得未来或许是应该做在数据库里边，其实是更好的。
第二个，方才其实也是像我说到的智能化这一块，Machine Learning 的这些技能，机器学习这样的技能最适合的便是人类的阅历。比方说我这些东西见多了，我大约感觉往这个方向走一走就行了，这种工作其实最适合的是机器来做。当然，我方才说到的像 Serverless，其实这些更多的是一种根底架构，或许说构建这个数据库的方法发生了改变，以至于咱们总算能够去供给一个更简略的接口。从古到今都是，咱们永远喜欢简略的东西，Serverless 是去完成更简略这一步里边会用到的一个技能的门户方向而已。
从工业界看 HTAP 的运用场景和趋势
刘松：东旭其实说到了几点，尽管数据库有了这么多年，可是最近有三个大的改变，一个是数据量，成百上千倍的增长，第二数据的负载越来越混合，第三便是关于怎样把数据库和人工智能结合，让数据库自己运行得更智能，更有易用性。这几点，或许这是几年发生的改变。
那从需求侧看，这几个趋势是不是咱们觉得未来也是数据技能范畴最抢手的？
魏凯：主动驾驶的数据库，现在是咱们朝思暮想的，用户都需求有这样的一个数据库。我也特别赞同方才盖总说的，内在式的立异。方才说到 Serverless，包含之前的上 Docker，上容器，这都是数据库布置方法的一种变迁。内在式的改变，我觉得的确是一个趋势，并且有或许是未来立异的一个凹地。
不光是小企业期望简化他们的数据栈，从事务体系到剖析体系的办理，大企业也需求，大企业也苦于这几年他们要做 ETL，要做数仓，现在又要做数据湖，中心这个 Gap 又特别的大，他们花了许多的金钱去请咨询公司，去做数据办理，然后再建一个第二平面，这两个体系之间还常常还有数据质量的问题等等，他或许也需求一个交融。从微观来看，或许未来咱们的数据根底设施，我觉得不仅要照顾到交易的处理，还需求考虑到剖析的处理，并且更好地支撑这两个体系，让数据办理、后续的运维愈加简略。这或许不只是一个 HTAP 数据库能搞定的，或许是一个更大的数据架构的再造。
刘松：大多数客户都期望有一个简化的方法来处理这种混合负载，有或许你不知道究竟是正在写入仍是正在查询，这个尤其关于许多小企业来说，他没有许多的工程师团队去搞 ETL，搞数仓，尤其是一些现在新的体系。那么沈总，您从之前的阅历和最近的金融阅历来看，这种实时数据剖析，类似于 HTAP 这种场景，你看到哪些？
沈旸：HTAP 还蛮了解的，由于我从 2013 年就开端做 SAP HANA。SAP HANA 算是蛮早的一批做 HTAP 数据库，我一开端从做数仓起来的，做了许多年，其时零几年就经过 ETL 东西导到数仓，再做剖析，从 ERP 体系导到 DW 数仓里边去做数据库的剖析，一般来说延迟至少半个小时或许整个晚上的时刻。这是一个比较传统的架构，其实这种架构到今日为止也基本上能支撑大部分企业的事务，由于咱们讲一切的根底架构终究仍是要为事务服务，咱们看到所谓的事务主要分两种，第一个事务场景是互联网公司，互联网公司是对实时性要求十分高，他们做的一些决议计划其实也是有许多暂时决议计划，比方做双十一的时分你看到许多订单过来是不是马上要做一些优惠，做一些促销？是这样一个场景。还有别的一种是比较传统的，尤其是制造业或许说不跟客户发生直接联系的零售职业，由于有些零售职业是经过分销或许署理的方法，大部分零售并不是实时的，比方在阿根廷的某个店卖出了一双鞋，是不会马上推送到总部那里去做实时剖析？所以说我觉得企业会分两种，关于传统的企业，比方制造业或许非直客的零售业，其有用数仓的方法是能够处理问题的。
还有对云的概念，现在咱们想要用 HTAP 数据库的话，咱们期望在云上有一款数据库能够快速供给服务的，不要让我知道底层一切的逻辑，在 AP 和 TP 之间做一个平衡，针对我这种场景做得还不错的。比及哪一天量特别大了，这时分我要去做一个更优化的场景，有或许会往回走，会要求我的数据从云上能回来，要供给能上得去又能下得来的便利性。
黄东旭：略微弥补一下，我觉得沈总的调查还挺敏锐的。我就提一个点，关于一个 HTAP 为什么咱们必定要在云上做，刚刚我觉得沈总答复到精髓了，我发现真实 HTAP 的形状基本上在云上做含义才大，由于 it’s all about balance，你只要在云上才干去打破 AP 跟 TP 之间关于资源的不平衡，比方像 TP，其实要求的是一个稳定的、高性能的、低延迟的一些硬件资源，但关于 AP，或许是短时刻许多海量的核算资源，由于你要做高性能的 AP，你会发现在云下这个东西怎样摆都别扭，我为什么要去买这么高配的服务器，我为什么每天就跑三次大的全表扫描，可是 99% 的时刻 CPU 都压不上去。这件工作假如要到达沈总方才描绘的那个抱负的状况，有或许不必定是说你量大了要往回搬，反而或许是量大了在云上其实或许才干更省钱或许用云的技能才干更好处理。
刘松：方才沈总讲了他对 HTAP 的观点是以他从当年 SAP 的阅历来看，这种存量的、稳态的运用其实数据仓库依然有很大价值，可是关于立异的、敏态的、追求实时性反应的运用，HTAP 有它的空间。
再往下，HTAP 恰好是在云上或许更能发挥负载均衡的功率和它的价值。这又延伸到了之前在私有布置情况下服务器的限制。所以其实是一步一步过来的，从负载，从场景，越来越多的场景布置到云上，HTAP 的布置对资源的要求也越来越多，发现云才干处理。
我国数据库工业的三大一致
刘松：现在有一个差异，国内的公有云离硅谷的仍是有差距的。但咱们国内的技能人大多数人都相信公有云或许是新一代云的技能仍是会逐步由于技能的演进带来更大的空间，是不是这些技能未来也能够有部分的反向，比方云原生的技能，K8s 的技能反向回到了私有布置的空间，这个不知道盖总有没有什么考虑？
盖国强：我略微再弥补一下，咱们从国内看整个数据库工业的状况大体上是一个什么姿态呢？上半年我早年写过一篇文章来评论我国数据库的工业格式，第一个洞悉是说开源在国内也成为主流了，开源数据库，所以从墨天轮的排行榜上来看，TiDB 长时间在榜首。从 TiDB 到华为的 openGauss 再到 OceanBase 的开源，其实开源成为了国内数据库的一个关键的驱动力气。其实跟方才陈昱总讲的十分类似，其实全球是相同的，咱们都缺人，咱们都期望省钱。缺人的一个处理方案便是经过开源能够会聚众智，咱们一起发明，比方咱们知道 GitHub 上有 800 万的我国的程序员在贡献代码，这个力气是庞大的。
第二是说开源能够为许多用户供给比较自在的运用方法，开源又在本钱上供给了很大的优势，当然从全球看，从 DB-Engines 上来看开源数据库逾越商业数据库的时刻是在 2021 年 1 月份。咱们比较乐观地看到在我国开源数据库的走势逾越商业数据库其完成已也有大约一年时刻，我觉得跟全球的格式是挨近的。
方才评论的 serveless，再到咱们咱们方才探讨的 HTAP 在国内又呈现一个什么样的格式？这些探究从云上到云下会不会形成联动，或许是说成为一个一致？咱们一直在调查和考虑这件工作，我国商场假如从云的视点来看，他远远比北美更杂乱，咱们有公有云、职业云、政务云等等不同的形状，不同的形状在根底架构上其实就有很大的差异，在数据库上咱们看到的差异性会更大。可是有几点一致我觉得是达成的：开源成为我国数据库里边的一个中心驱动力，咱们围绕开源去构建生态，去构建中心运用；不管是数据渠道仍是整个企业级 IT 的根底设施也都现已梳理成了云形式，随之而来的便是以云架构去建设数据库，咱们过去谈云原生，现在我以为 serveless 其实是云原生向前又更进了一步。所以开源、渠道化、云架构，我以为不管是从公有云仍是从职业云上这都是一致。
再到方才咱们探讨的 HTAP，我一直在考虑这件工作，有一些不同的观点。我始终以为未来的数据库应该对用户来说是无感的，你不要告诉用户我是什么样的数据应该去挑选在 100 种时序里去挑一种，我又要在 100 种图里边挑一种，我要在 100 种 HTAP 里挑一种，我觉得未来不要给用户这种杂乱性，只要这个数据来了，那我后端主动去匹配跟他最适合的，不管是存储场景仍是核算场景。
首要我以为 HTAP 其实是 OLTP 在开展过程中所衍生出来的一个概念，这个概念其实是不断将 OLTP 的场景在做放大化，然后去为用户供给简化的数据库运用场景。Oracle 在他 23C 里边提出的一个名词也叫 App simple，便是让用户简化、简略，我觉得这也是 TiDB 的一直以来的理念。站在这个出发点上我觉得不管咱们是谈 HTAP 仍是谈什么，他必定是正确的，只不过咱们是怎样让他做到更高效，让用户更无感。或许将来不需求再谈 HTAP，咱们现已创作了太多的词汇。我记得爱因斯坦想做的一个工作叫一致场论，便是想把不同的概念力一致起来，他觉得太难理解了，假如咱们将来把数据库的词汇也一致起来，把他简化，让名词“less”掉。
云原生、开源成为企业根底软件的入场券
刘松：咱们先换一个视角，陈昱总从出资人的视点你对开源也很了解，对云也很了解，包含现在的渠道化。你看这两年从企业服务也好，整个的技能来看，是不是最重要的、新的软件技能都要遵循，一个是开源技能，并且是真实的国际化开源，别的一个都是面向云架构的。你出资项目的时分会不会看项目对云原生架构的支撑、是否开源、开发者生态是否活泼等，你怎样看待这三个趋势？
陈昱：由于咱们基金也是双币基金，做美元基金出资的时分和做人民币基金出资的时分仍是蛮不相同的，day one 就得想清楚说你究竟做的是国产化商场仍是想去出资一个更大的全球商场。
在国内，金融、政企去用的时分，必定不会把云原生放到这么重要的当地。别的这么多花里胡哨的 serveless、HTAP 这些名词也并不重要，你给他一个数据库就好了。
可是在全球商场来说，这些就或许也是个数据库 101 里边的东西，咱们现已承受了，由于讲了十几年了，或许咱们从一开端接触数据库的时分或许就会在公有云上面去玩，他也或许没有在自己本地上去装过一个 MySQL 或许 PostgreSQL，新一代的海外程序员或许对他来说数据库就应该跑在云上面，这或许就有很大的不相同。所以在做美元出资的时分必定是开源、云原生，这必定是绕不开的两个要素。
黄东旭：这个当地我从技能视点略微评论一下。我觉得云原生跟 cloud only 或 public cloud only 这两个不必定是等价的，你在私有布置的环境下，方才说的云原生的架构也好，serveless 的架构也好，技能层面上都是能够运用到私有环境。第二，在这种私有环境下的 cloud native 以及 serveless 他带来的价值是不相同的，这个价值其实很传统的那些纯 OP 的产品比，他的确有自己共同的价值。
2023 年最值得开发者和企业用户重视的技能趋势
刘松：2022 年底咱们往下看 2023 年，你以为最值得用户，包含开发者和企业用户重视的技能趋势和场景的趋势会是什么？
魏凯：的确云是一个咱们高度一致的，我国商场其实也在全面上云，大企业自己在建私有云，由于不管从什么视点，从监管的要求，从本钱经济性的考虑，像我国头部银行他们从自己本钱控制上，从自己事务的合规的要求上，都不得不自建云。但不管怎样样都是云，或许有许多不同，但全体上趋势都是在往云上迁，这个是一个大的布景，我是高度赞同的，只不过他们不是彻底用公有云。
要说整个的趋势的话，我觉得或许仍是回到方才那个观点，咱们要看怎样更好的让数据的存储、办理更高效，一起让上层数据的财物价值发挥愈加地快捷，节省和开源都平等重要，咱们的技能立异必定也是朝着这两个方向去尽力。
沈旸：咱们最初讲 OP 形式，我国的 OP 会是长时间存在的，这个 OP 跟公有云仍是有很大差异，比方说私有云的出资周期，或许出资三到五年中心是不会常常迭代的，可是公有云其实每年都会有许多新的投入跟出资，每年都会涌现许多新的技能。可是我觉得未来或许会有一种混合形式，就类似于咱们现在咱们看到的，既不是燃油车也不是电动车，而是是混动车在我国占的比例越来越高。由于我国也不能到处装充电桩，假如全部用石油或许资源又耗不起，终究用了一种所谓的混合形式。在国内假如说公有云和私有云之间的带宽跟延迟能降到满足低的程度的话，我觉得未来在国内这种混合形式也或许变得有或许。
别的一个趋势，我觉得不管是 serveless 仍是 databaseless，未来过几年咱们或许会更重视“dataless”，由于咱们去用数据，或许建立运用的时分，其实把数据库搭完才完成了第一步，剩余还要许多时刻找数据，做数据剖析，终究为了得到一个很小的定论，你早年到后花了许多许多时刻，在找数据上也花了许多时刻。本年参加 TiDB Hackathon，咱们把 TiDB cloud 拿来做许多的 public data 的同享机制，这个未来咱们能够重视。由于没有数据，你底子无法做剖析，也不是一切的数据都是你个人发生或许企业内部的数据，我觉得未来 20% 是企业自己内部的数据，80% 应该是社会或许其他各种数据拿来一起做剖析，并且一个云上的数据库天生从 create 以后，就应该带有各式各样的 demo 场景的数据，否则 create 这个数据库我进去玩什么，我没什么能够看的，也没什么能够用的，这个对运用开发者和数据开发者不是一件十分友好的工作。并且这件工作也是 cloud only 的工作，便是在线下不或许做这件工作。
盖国强：我概括几个词，第一个是开源，我特别期望说我国的数据库工业界能愈加地走向开源敞开，也要从我国走向国际，当然 PingCAP 现已作出了一个示范，在我国诞生的一个数据库今日在北美去征战商场。咱们相信我国技能会越来越多走向全国际，在每一个角落里找到运用场景。让开源更敞开，我国技能才干走向国际。
第二，让运用更深入，更广泛。尽管国产数据库呈现了一个蓬勃开展的生态格式，咱们在墨天轮排行榜上有超过 200 个国产数据库品牌，可是全体上咱们的商场占有率依然很有限。在国产化的浪潮之下，其实咱们能够预测或许感触到 2023 年会是国产数据库蓬勃开展、广泛运用的一年。
第三，我期望工业界的同仁们能够携手协作，东旭方才也讲了在很长时刻内数据库的开发者和 DBA 是两个国际，开发者干一套活，DBA 是这样在用，在整个职业商场咱们看到其实从学术界到工业界再到用户，其实都存在许多的壁垒，怎样能够在国产化的浪潮里加快打破这个壁垒，让咱们能够携起手来让用户真实的需求能进入到数据库内核，让学术界的科研成果也加入到数据库内核里边去，这样的话会加快开展。我看到 PingCAP 在跟 CCF 做了许多合作，我期望能够加快交融的态势。
最后我有一句话作为总结：开源莫畏征途远，开源这个事是十分绵长的，需求坚持，需求咱们一起投入聚焦，还有一句话：耕获菑畬又一春，只要不断的耕耘才干终究取得收成，数据库肯定是一个长时间主义者。
陈昱：从出资人视点，我更期望看到数据库开展往一种技能无感染的趋势去开展，不管 HTAP 也好仍是 serveless 也好，其实他都在尝试着去下降用户的运用门槛，我期望有一天作为一个程序员不用再关心 TP 和 AP 运用起来有什么样的差异，你不用去关心怎样才干够把我的数据库在云上布置，然后能够把各种存算别离、各种弹性扩展的东西给用起来，我不需求花一天把数据库布置上去，再花一个月做数据库调优。我期望以后这些东西就全部都消失，关于程序员来说你只需求两行或许三行代码把你的商业逻辑写清楚就好了，你不需求去了解数据库底层究竟是怎样完成，究竟怎样才干够用好，我期望久远来说数据库能够往这个方向去开展，技能无感染。
黄东旭：首要数据库技能仍是有许多工作能够做，包含像方才魏所和沈旸说到的数据同享，包含盖老师这边讲到的各式各样的运用场景，陈昱这边说到的门槛下降，其实还有许多工作能够干。但许多工作我个人觉得有一条主线，这条主线便是贴着运用开发者，到最后不管是企业级运用仍是其他各种运用，这些运用都是程序员写出来的，都是代码的开发者开发出来的。
本质上来说你怎样去提高这些运用开发者的功率，这点或许是一个大的主线，有或许这个主线开展到未来，会发现数据库技能在做许多工作上都不是数据库技能了，比方一个更好用的 serveless 数据库怎样做？我用一大堆负载均衡或许弹性核算的技能，乃至接下来我在想是不是 SQL 关于运用开发者来说仍是太杂乱了，有没有更好的离用户更近的数据产品表现形状？包含方才说的数据同享，现在有许多的 web3 公共数据集，也有其他各种公共数据集，我能不能快速在启动数据库的时分主动加载上去，在云上这一切其实都是或许的。我觉得接下来未来的数据库技能，技能自身不重要，最后的方向是提高每一个运用开发者的美好指数。数据库技能必定会往更简略、愈加好用、愈加方便地让咱们写出新的运用，加快 go to market 速度这个方向去尽力。
