1.2　云计算带来的挑战

传统的联机事务处理（online transaction processing，OLTP）数据库（如Oracle数据库）仍旧是银行等传统行业的后台支撑，但随着分布式技术的流行，新兴的数据分析行业迎来很多机遇，各种分析型数据库纷纷成熟起来，本书要介绍的 Greenplum 就是其中之一。Greenplum对PostgreSQL内核做了修改，用大规模并行处理（massively parallel processing，MPP）策略使数据分散到多个节点。

云计算和数据库系统的融合，最开始是在云平台上托管单机或者小规模集群的数据库，这样的融合简化了数据库系统的运维过程，把数据库系统的维护从机房转移到云平台，传统数据库变成了云数据库。随着用户需求（如数据库需要动态获取资源进行计算和分析，按照使用量计费以提高资源使用效率；用多模式多引擎的方式分析数据、基于列存储和行存储进行数据分析、用B树索引进行数据分析等）的增加，云数据库演化成了云原生数据库。数据存储和数据计算在云平台上被解耦，资源被统一分配和调度。

目前，以snowflake为代表的云原生数据库越来越被企业所接受，云原生的概念和行业标准日渐成熟。当然，技术本身也在进步，基于快速UDP 互联网连接（quick UDP internet connection，QUIC）的Http/3、非易失性存储器（non-volatile memory，NVM）存储技术、数据平面开发套件（data plane development kit，DPDK）/存储性能开发套件（storage performance development kit，SPDK）等网络技术给数据库管理系统带来了更多的挑战。