数据库，作为IT系统的基础类软件，发挥着非常巨大的作用。那么企业在使用数据库时，有什么样的方式可以选择？不同方式又各有其什么特点呢？本文将从使用方式、适用场景、未来发展、成本因素（人力、财务、时间）及风险点等多角度分析十二种情况（前六种为本地方式，后六种为云端方式）。

方式1：商业数据库 + 商业服务

这是比较传统的一种方式。企业购买大型商业数据库软件，并对应购买服务支持工作。在过去三、四十年里，这是主流的一种使用方式。可以说也很好地满足了各类企业的快速发展。只是随着近二十年来，互联网化的变革，对此种方式产生了不小的冲击。

这种方式适合传统企业，对数据库要求较高，自有技术能力有限，未来发展相对固定的情况，未来发展随着商业数据库的发展而变化，从总体来看，未来云化的需求对其冲击较大。此外，在国产化、自主可控化等要求下，也会对这个模式影响较大。

成本因素

从人力成本角度来看，整体投入不大，主要是由厂商提供。自有人员主要是完成审核、评估等工作。从财务成本分析，是几个方案中，相对最高的一种。经常见到“某国有银行，年度数据库采购xxxx万元的新闻”见诸报端。

正因为财力投入较大，这种方式也一般仅限于大中型企业或某些特殊行业要求。对时间成本而言，是相对较少的。选择商业数据库+服务，也就是看重其多年产品研发技术积累和成熟的商业交付能力。无论是产品成熟度、稳定性；还是服务支持方面等，一般都是可在较短时间内交付的。

风险分析

技术风险：技术封闭、不开放；不符合自主可控要求。
政治风险：如是外商产品，还易受到政治环境的影响。
财务风险：容易受到厂商绑架，经济投入上不太可控。
人员风险：受厂商技术人员技术能力水平影响很大，自有人员无法承担，长期得不到成长。
功能风险：成熟商业产品，很难定制化满足客户个性需求；且存在与其他组件集成风险。
转型风险：采用某商业产品后，想转型其他产品较为困难。

其他说明

商业产品，包含国产数据库及新兴数据库厂商。作为商业产品很好的补充，这两类方案在综合成本上是有优势的，但还需要在产品功能及服务能力上进一步加强。毕竟类似国外的商业产品服务，已经有四、五十年的积累。
商业服务，除了原厂服务外，还包括第三方服务支持公司。在后者的选择上，针对国外和国内厂商服务，差异还是比较大的。近期看到国产包括新兴数据库厂商与第三方服务公司之间的合作，动作很多（包括培训、认证、交付等）。

方式2：商业数据库 + 自主服务

这一方式也较为常见。在前一方式中，随着企业使用商业软件的深入，自有服务需求就变得迫切起来。通过建立自有服务体系，可以更好地满足企业自身需求。这种方式，适合有一定技术积累的传统企业。未来发展随着商业数据库的发展而变化，总体相对稳定。

成本因素

从人力成本来看，相较于前者有更多的投入。商业数据库产品推广多年，相关人才保有量很大，因此一般很容易招聘到需要的人才，且往往价格也不太高。这与后面的开源软件，形成鲜明的对比。财务成本投入仍然相对较大，商业软件的采购费用占整体的大头。

从时间成本看，较前者有所增加，但整体仍然偏少。这主要是因为商业数据库成熟的生态，很容易搭建出运维体系；且人才方面，也较容易去补充。

风险分析

在风险方面，与前者类似。其中技术风险上，自有人员对商业产品的把控，较原厂还是有所差距。当然对应人员风险就降低，通过自有人员对产品把控力更大。

其他说明

在某些关键核心领域，仍然建议采用原厂支持，减低技术风险。

方式3：开源数据库 + 商业服务

随着开源数据库的日益成熟，越来越多的企业开始使用开源数据库。但相较于商业数据库，开源方案对企业自有技术能力要求较高。因此，很多考虑搭上开源浪潮的企业，采用这种方式。适用于转型中的企业，从商业走向开源，这种方式可以在一定程度上规避风险。但一般为过渡阶段，长期来看还是要培养企业自有的服务能力。

成本因素

人力成本来看，处于中等水平，相较于商业服务，其综合人力成本有所降低的。财务成本投入大体中等左右，但服务厂商不同差异较大。时间成本投入较少，但相较于商业方案，需要企业对商业服务做更多的技术考察。因此在初始的评测阶段，往往需要投入较多的时间。

风险分析

技术风险：开源数据库自身技术风险、企业技术选型风险及商业服务能力风险。
人员风险：受厂商技术人员技术能力水平影响很大，需要认真评估。
功能风险：一般而言，开源数据库在功能上相较于商业数据库，还是有所欠缺。因此这部分要仔细评估。

其他说明

与商业服务不同，目前在开源服务方面，各厂商能力参差不齐，也没有较为统一的标准。有些开源数据库，是有所谓“原厂”类商业支持，但在国内声小势微。

方式4：开源数据库 + 自主服务

这是典型的“互联网”玩法，也是较为常见的一种方式。适用于规模较大，企业定制化要求较高的场景。发展成熟可考虑向企业内部私有云或数据库产品、方案方向发展，甚至对外赋能。

成本因素

这种方式的人力成本相对较高，但根据企业的使用规模、难度差异较大。开源数据库的发展也经历了一段时间，市场上人才保有量也逐步提升。但对于高端人才，仍然相对稀缺，人才成本也较高。财务方面，主要也表现在人力成本上。

此外，对于基础设施上也需要有一定投入，甚至可能比商业方案投入更大。时间成本较高，企业要建立成熟的开源数据库运维体系，是需要一定时间积累。

风险分析

风险分析与上者类似，突出人员风险，需长期培养投入。

方式5：开源定制数据库 + 商业服务

这是方案3的一种特殊情况。企业不是使用原生开源产品，而是使用第三方公司定制开源方案，可能是纯软件，也可能是软硬一体式。这类方式，会针对开源软件的不足，做定制化改进，满足企业级软件的需求。

但这种方式一般企业无法自己独立运维，需要借助第三方公司的商业支持。对数据库的企业级特性有较高要求，但原生开源数据库又无法满足的情况。对于短期内有去除商业数据库的需求场景，非常适合。随着国内对开源数据库使用水平不断深入，有越来越多的此类初创型企业出现。非常看好这种模式的未来发展。

成本因素

人力成本，主要来自于第三方服务，总体不高。财务成本，主要看方案情况，差异较大。时间成本，可视同纯商业方案。

风险分析

技术风险：定制化部分不开放，企业不可把控；此外，原生开源的版本变化，可能短期无法适用到方案中
人员风险：受厂商技术人员技术能力水平影响很大，需要认真评估。
转型风险：受限于方案，存在一定转型的风险。

方式6：私有云 + 云化服务

最后一种企业私有化部署方案，是一种云化折中方案。受限于一些特殊国情，有些企业无法直接使用公有云，但又急需类似公有云的平台能力。因此，某些云厂商或数据库厂商提供了一种私有云化部署方案。可简单理解为将云搬回家。

过去有种说法，说私有云会逐步萎缩，公有云会一统天下。但从近两年的国内云市场发展来看，私有云的发展速度某些指标甚至超过公有云。当我们现在大谈”toB”市场成为下一个蓝海时，这种模式也是toB服务市场的一个重要组成部分。这种方式，适合于大型企业，长期看好。

成本因素

从成本角度来看，人力成本投入不大，主要取决于厂商人员投入。财力方面，虽然相较于大型商业解决方案，有一定的成本优势，但优势不甚明显。时间成本上，也要长于传统方案，毕竟这不是单一技术平台的更换，而是涉及到Iaas、Paas等诸多层面。

风险分析

其风险点除了在财力方面，更多是考虑在对厂商的技术依赖性。相较于传统方案，这种方式的依赖性甚至更高。厂商一般提供很好的私有云，及对应其自有公有云的打通方案；但对其他公有云或企业自有平台，则较难打通。

方式7：裸云 + 开源数据库 + 自主服务

这是一种上云使用的初级阶段，企业仅使用云的Iaas部分，其余均自建。这种方式可充分利用公有云带来的弹性优势，将企业原有的技术积累延续到云端。对于企业来说，这种方式也是最为“平滑”的，甚至应用可以不做更多感知，仍然像使用企业内部IT资源一样，使用公有云资源。很适合于有多云、跨云需求的场合。但缺点是无法利用云厂商技术能力带来的附加值。

成本因素

从成本角度来看，企业可做到”最优”。仅使用裸机的情况下，完全可以按”价低者得”的策略，优化选择。在一定规模情况下，公有云还是有其价格优势，何况还可以充分利用弹性能力，动态缩减，根据企业发展随时调整IT投入。人员方面，与企业自主运维变化不大。时间方面，因为底层交付速度的提升，还是有一定的提高。

风险分析

风险不大，仅仅是依赖公有云底层，很容易迁移到其他云厂商或迁回自有。

方式8：裸云 + 商业数据库 + 第三方服务/自主服务

这是一种较为特殊的情况。企业选择将商业数据库，构建在公有云上。但其没有选择云厂商提供的，而是自主构建或选择第三方厂商协助完成。这往往是一些中小型的企业，其规模不足以支持私有化部署，而应用又依赖于商业数据库产品。企业想要充分利用云的弹性，因此组合出这种使用方式。

成本因素

财务成本来说，主要是针对基础设施层面，会较自建有所节省。人力、时间方面，差异不大。

风险分析

风险在于，某些商业数据库针对云场景的不予支持，企业有一定技术风险。要么有比较强大的自主技术能力，要么依赖于第三方服务厂商。

方式9：云数据库（开源） + 云平台服务

这是云厂商推出的最为“传统”的数据库服务，也是目前最多的一种选择。云厂商基于开源的数据库版本+自有的平台服务，构建其数据库产品。其核心的数据库与开源的版本，是完全一致的，各家比拼的更多是平台服务能力。这种方式对于企业的运维要求很低，基本可以依赖于云厂商提供的能力（除了个别高可用、容灾需求外）。这一方案比较适合于初期上云企业，可逐步摸索云与原有方式的区别。

成本因素

财务成本来说，与商业方案比较无疑是有优势的，但与自主开源对比，几乎没有优势。其更多的是在快速交付、扩缩容等方面产品特点。此外，对于人力成本来说，因运维类工作大幅度降低，因此是可以节约一定人力，压缩自有人员规模。时间成本方面，也有所提升。

风险分析

数据库自身风险不大，毕竟其使用的与开源同一版本，技术上可迁移至其他云厂商。当数据库版本升级后，也可以享受到对应的技术红利。但对平台服务，是存在一定依赖的，各家能力不同，需要有适应过程。此外，运维依赖云厂商，也存在一定技术风险。自主的技术能力，会逐步丧失。

方式10：云数据库（开源定制） + 云平台服务

云厂商除了提供与开源一致版本外，一般还提供私有定制版本。它往往是基于某开源数据库某一版本的深度定制，针对某些特性做了加强。当然有些以反馈社区的方式，回馈给开源（可能未来会merge入新版），但很多仅存在在”云私有DB”。如企业有针对某一特殊场景（如秒杀）或其他方面（如金融级数据同步）的强需求，可考虑使用此方案。当

然使用也意味着与云厂商深度绑定。此外，在平台服务方面，与上面情况类似。这种方案比较适合于对数据库有一定要求，而原生开源版本又不支持的情况。

成本因素

与上一种方式类似。

风险分析

风险在于绑定单一厂商，一般很难下来。这与使用大型商业数据库的情况类似。当然可以在应用端做个设计，尽量减少对特性的依赖。此外，因为是定制版本，未来开源版本的升级可能不会短时间内支持，甚至可能不会考虑支持，完全走向独立分支的道路。针对这点，企业也是需要关注的。

方式11：云原生数据库（自研） + 云平台服务

某些大的云厂商，除了上述两种外，可通过自研数据库方式，增加未来的产品竞争力。从最新的Gather报告来看，更多的云厂商加入进来，这也给数据库整体市场带来了活力。从预测来看，均一致看好云原生数据库的未来发展。相较于前两种方式，这类数据库更是诞生于云，从设计之初就更多考虑了云化环境特点，因此极具竞争力。

当然，从目前来看，现有云原生还处于”初级”阶段，未来在解决了更大规模扩展性、多读多写能力等后，其将真正进入井喷式发展。现有各大厂，在这一领域纷纷重点布局，加大投入。对企业而言，无疑又多了一种选择，特别是某些场景（如海量数据等），原生开源、扩展开源产品均无法满足。

成本因素

目前各厂商都在不遗余力地推广，因此从成本上企业还是可以受益的；但从长期来看，还需要进一步观察。从人员来说，企业也是需要一定投入，毕竟这是一种全新的数据库，虽然云厂商提供了很好的交互平台，但还是需要企业做一定的技术储备，因此人员上还需要些投入。时间上来看，对于这个比较新的产品，还需要做更多的测试评估工作，因此也是需要多些投入。

风险分析

风险类似上面，甚至有过之。企业应用将完全依赖于厂商产品。尽管很多是宣传兼容开源或商业数据库，但毕竟不是同一产品。这点还需要企业仔细评估。此外，针对兼容性、备份恢复、高可用、数据同步、跨云容灾等，都是值得投入研究的。

方式12：云数据库（自研） + 云服务 + 云托管平台

这是一类小众的方案，其背景是缘起于数据库厂商与云厂商的蛋糕划分问题。有些数据库厂商（如MongoDB）不希望将云数据库市场由云厂商主导，而是希望可由自身主导，构建不依赖于云厂商的独立生态。目前这种方式国内见得不多，此处暂不评论了。

本文转载自宜信技术学院。

原文链接：http://college.creditease.cn/detail/291

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