我们来设想这样一个场景:在一个宽敞的房间里,TPC-C基准测试的屏幕上,数字不停跳动,空气中弥漫着紧张而压迫的氛围。全球各大数据库厂商的成绩在不断更新,每一笔交易、每一秒的数据处理,都像是在高压下炸裂的火花。
TPC-C——这项被誉为数据库领域“奥林匹克”的测试,要求参赛者在最严苛的环境中验证自己的极限表现。各家数据库系统在高并发、大规模数据处理的压力下拼尽全力,所有的调优、算法优化、硬件融合,甚至无数个通宵的奋斗,都是为了在榜单上取得一个好的名次。在这场没有硝烟的“战斗”中,不断产生新的数据库王者,阿里云的PolarDB,正在被更多人熟知。
2月26日,在2025阿里云PolarDB开发者大会上,阿里云宣布PolarDB云原生数据库,以每分钟20.55亿笔交易(tpmC)和单位成本0.8元人民币(price/tpmC)的成绩,刷新TPC-C性能和性价比双榜的世界纪录。
那么,为什么TPC-C被视为数据库能力的“金标准”,阿里云PolarDB是如何做到霸榜的,这意味着什么?接下来,我们就来聊聊这些问题。
什么是TPC-C?
首先,我们先来搞清楚什么是TPC-C。
TPC-C自1988年诞生以来,已经深刻地影响了全球数据库行业的发展。它像一座灯塔,指引着技术的方向,同时也成为了衡量数据库技术是否达到“全球顶尖”的标尺。对于数据库厂商来说,能够在TPC-C上脱颖而出,不仅是技术创新的展示,更是市场竞争力的象征。它不单纯是个测试,它是权威,是数据库性能的“硬通货”。
性能,是TPC-C最直观的核心。tpmC,即每分钟事务处理量,成了所有数据库厂商心头的数字,这个数字不仅仅代表着数据库的吞吐能力,更是它在真正商业环境中的竞争力。高tpmC意味着在商业繁忙时段,数据库依然能稳稳地支撑住成千上万笔并发交易,而不掉链子。想象一个电商大促、金融系统的瞬时交易高峰,tpmC的表现,直接决定了数据库能否承载住流量洪峰,能否在“生死时刻”发挥出稳定的核心作用。
然而,TPC-C的意义并不仅仅在于“跑得快”,还在于性价比,即单位成本下的性能输出。性价比的考量,让TPC-C的标准不仅适用于高端企业级应用,更为每一个追求高性能低成本的企业提供了切实可行的数据库方案。
此外,TPC-C不仅要考量数据库在“平稳状态”下的性能,它更要测试数据库系统在极限负载下的稳定性与容错能力。想象一下,在一场极限压力测试中,数据库不仅要快速处理交易,还要在出现硬件故障、网络中断等极端情况下,保证数据的一致性和正确性。
这一考验,不仅是对数据库技术的挑战,更是对它在现实环境中实际可用性的检验。每一次系统崩溃、每一次数据丢失,都意味着技术上的失败,而TPC-C要求的正是“无懈可击”的容灾能力。真正能够在压力面前保持冷静,保障业务不间断运行的,才是经过TPC-C考验的“真金白银”。
TPC-C之所以具备极高的权威性,正是因为它严格的测试规则和标准化的执行程序。无论是全球的哪一家公司,哪一款数据库系统,都必须在相同的条件下接受挑战。结果没有任何商量的余地,性能数据背后是硬性的数字,不容置疑。它为所有数据库厂商提供了公平竞技的舞台,使得数据库技术的进步与竞争变得更加公开透明。
TPC-C超越了一个简单的性能测试,它是数据库技术进步的引领者,是全球数据库厂商向顶尖水平攀升的必经之路。每一次刷新记录,都是技术的一次飞跃;每一次胜出,都是对技术革新与实力的充分肯定。它影响着全球数据库行业的发展,推动着技术的不断创新,也为所有追求卓越的数据库企业提供了强有力的技术依据。
阿里云PolarDB取得了怎样的成绩,如何取得的?
接下来,我们来看看阿里云PolarDB取得了哪些成绩。
从一开始,PolarDB就注定不平凡。随着互联网和大数据的迅猛发展,传统数据库面临着高并发、高吞吐量和扩展性的巨大挑战。PolarDB正是应运而生,旨在打破这些瓶颈,提供更高效、更稳定的数据库解决方案。
(图:阿里云PolarDB全球数据库性能及性价比排行榜双榜第一)
数据来源:TPC-C官网 (https://www.tpc.org/tpcc/results/tpcc_results5.asp)
PolarDB的登顶,标志着阿里云在全球数据库技术领域的一次质的飞跃。它不仅刷新了TPC-C的性能记录,凭借20.55亿tpmC的成绩,将原先的全球纪录提高了整整2.5倍。相比原纪录,PolarDB将单位成本降低了近40%,这意味着企业可以以更低的成本,获得更高的性能。
那么,PolarDB到底凭借什么样的技术优势,才能在激烈的竞争中脱颖而出,刷新全球数据库的性能纪录?
首先是其云原生架构。在TPC-C测试中,PolarDB凭借多主Limitless架构,展现了超乎寻常的横向扩展能力。随着数据量的激增,传统数据库往往面临瓶颈,难以在保持性能的同时进行扩展。而PolarDB则突破了这一限制,通过创新的架构设计,实现了大规模并发数据处理的高效性。它可以随着企业需求的增长,动态调整资源,确保性能稳定,不会因为集群规模的增大而出现性能衰退。
其次,PolarDB的软硬件深度融合也是其成功的关键。通过与英特尔至强处理器、AliSCM存储、SmartSSD等高性能硬件的紧密结合,PolarDB的I/O性能得到了大幅提升,延迟也降到了极低的水平。这个硬件层面的优化,使得PolarDB能够更好地应对大规模的数据吞吐要求,提升了整体系统的响应速度和稳定性。在TPC-C的测试中,这种硬件优化的效果尤为突出,它帮助PolarDB在面对巨大的负载时,依然能够保持优异的表现。
另外,PolarDB在分布式事务一致性上的创新,彻底打破了传统数据库在跨节点操作时的瓶颈。通过采用PolarTrans技术,PolarDB能够确保跨多个节点的事务一致性,同时不牺牲性能。这项技术,提高了PolarDB在分布式环境中的稳定性和可靠性,使得它能够在大规模数据处理时,依然保证数据的精确性和一致性。而配合ePQ(弹性并行查询)技术,PolarDB在跨节点的数据查询中表现出了较高的效率,使得即使在最复杂的查询条件下,也能保持很低的延迟。
每一项技术创新,都是PolarDB突破TPC-C的关键。正是这些技术优势的汇聚,使得PolarDB能够在TPC-C的极限压力下,依然表现得如此卓越,为全球数据库行业树立了一个新的标杆。
提升性能、降低成本,有什么价值?
需要指出的是,单纯“刷榜”是没有意义的,那PolarDB取得TPC-C双料冠军,有什么实际价值呢?
我们来设想一家中等规模的银行,日常处理数百万笔交易,尤其在月末或节假日等交易高峰期,处理能力面临极大的考验。传统数据库在这种高并发情况下,常常会遇到性能瓶颈,甚至出现系统延迟和崩溃,导致客户体验下降,业务受阻。
然而,借助PolarDB,情况完全不同。它的强大并发处理能力和低延迟特性,使得银行能够在高峰时段依然保持快速响应和精准交易处理。通过PolarDB的云原生架构,银行不仅能轻松应对激增的交易量,还能动态扩展资源,避免性能瓶颈。
如果我们进一步做个对比,假设传统数据库在处理1000万笔交易时,成本为100万元。而PolarDB在相同的硬件条件下,成本仅为60万元,同时性能提高了50%。也就是说,PolarDB以更低的成本实现了更高的性能。这一优势,意味着企业能够以更少的投入,获得更大的回报。
在全球化竞争日益激烈的今天,企业如何在海量数据中提取价值、如何加速数字化转型,正是衡量竞争力的关键。PolarDB为企业提供了一个高效、低成本的数据库解决方案,让企业在实现技术升级的同时,降低了IT基础设施的支出,迅速提高了业务创新和响应能力。
同时,作为国产数据库的代表,PolarDB的成功不仅标志着阿里云在全球数据库领域的领先地位,也为国产数据库技术树立了标杆。它的全球登顶,证明了国产数据库完全有能力在国际竞争中占据一席之地。
我们正站在一个新时代的门口
数据库的演进,如同技术长河中的一场无声革命。从传统数据库到云原生数据库,再到如今正在孕育中的Data+AI驱动的云原生数据库,我们正站在一个新的技术转折点上。
云原生数据库代表了一个重要的时代变革,它顺应了云计算的浪潮,将数据库与云平台的强大算力和灵活性深度结合。通过云原生架构,数据库不再局限于传统的硬件约束,可以根据需求动态扩展,实时优化资源,提供高可用性和更强的弹性。但云原生架构的设计目标还是为了优化传统应用的负载和管理,处理更多的并发和数据存储。
然而,随着人工智能的兴起,云原生数据库不再是单纯的存储和查询工具,而要变成AI的动力引擎,实时支撑AI模型的训练、推理与决策。云原生数据库需要打破传统数据库的设计框架,具备更强大的数据吞吐能力、极低的延迟、以及对多模态数据(文本、语音、图像等)的全面支持。
随着通义千问、Deepseek等大模型的规模化商用,数据库领域正面临一场前所未有的技术洗礼。这些模型的商用化,不仅要求数据库在数据吞吐量和处理能力上达到前所未有的高度,更对向量数据处理能力、数据库的架构、GPU性能“榨取”、硬件适配和软硬件一体化协同等提出了更高的要求。
>向量数据的处理:从传统数据库到AI友好的存储结构
AI模型的核心驱动力之一,是向量数据的存储和处理。在自然语言处理、计算机视觉等领域,数据通常以高维向量的形式进行表示,如文本的词向量、图像的特征向量等。随着AI模型规模的不断扩大,处理这些高维、稠密的向量数据,已成为数据库面临的一大技术难题。
传统的关系型数据库并不擅长处理这类高维数据,尤其是当数据量达到PB级时,关系型数据库往往陷入性能瓶颈。如何高效存储和检索这些向量数据,是云原生数据库的关键挑战之一。传统的数据库架构设计无法满足向量数据的高效查询需求,这时,近似最近邻(ANN)算法和先进的索引结构变得至关重要。只有通过如FAISS、HNSW等高效的向量检索技术,数据库才能够以亚秒级的响应速度完成向量数据的检索任务。
但问题不仅仅在于存储和检索的效率,更多的是如何在保证高效查询的同时,减少存储资源的占用。针对这一问题,云原生数据库需要专门为向量数据进行优化设计,采用压缩技术和分层存储策略,从而有效地减小存储开销。
>GPU适配与性能挖掘:加速数据库与AI训练、推理的无缝衔接
随着AI应用对计算能力的需求不断增加,GPU已经成为深度学习的核心硬件。对于数据库系统来说,如何充分发挥GPU的并行计算能力,已经成为了一个亟待解决的难题。
传统数据库通常依赖CPU进行数据处理,而GPU的并行处理能力是加速AI训练的关键。然而,传统数据库架构与GPU的适配并不简单。GPU不仅仅是一个计算加速器,它的内存管理和数据访问方式与CPU完全不同。要真正将GPU的计算能力与数据库的存储和查询体系进行有效结合,数据库必须进行大量定制化的优化。比如,如何将数据加载和查询操作直接转移到GPU上执行,如何充分利用GPU的内存带宽进行大规模数据处理,这些都需要通过深入的软硬件协同优化来解决。
同时,性能挖掘也成为GPU与数据库协同工作的关键。在AI大模型的训练过程中,数据库不仅要提供高速的存取,还要能够与GPU的计算任务进行动态协作。通过优化数据访问路径、减少数据传输的延迟,数据库与GPU之间的协同将成为提升AI训练效率的关键所在。
最近,DeepSeek开源了V3/R1训练推理关键秘籍,这让我们有机会一窥他们是如何“榨取”GPU性能潜力的。
DeepSeek的DeepGEMM库通过一系列深度优化,极大地榨取了英伟达Hopper架构GPU的性能,尤其在FP8矩阵乘法(GEMM)中展现出惊人的效率。这一成果的背后,体现了DeepSeek在算法和工程实现上的创新,尤其是通过即时编译(JIT)和两级累积技术,最大化了硬件资源的利用。
DeepGEMM能够在Hopper GPU上达到1350+ FP8 TFLOPS的计算性能,而其核心代码仅有300行,简洁且高效,这种设计不仅优化了性能,还简化了部署,使得GPU加速可以在不同应用场景下灵活适应。而且,DeepGEMM通过动态生成优化代码,确保能够实时调整和适应不同硬件配置和矩阵运算需求,展现了极强的硬件适配能力。
DeepSeek的技术不仅是对GPU性能的极致挖掘,更为数据库领域提供了宝贵的经验。
>异构算力的适配:不只是GPU,还更多硬件的协同
如今,AI应用不仅依赖于GPU,TPU(张量处理单元)、FPGA(现场可编程门阵列)等异构硬件也开始在深度学习领域占据一席之地。在如此多样化的硬件环境下,数据库如何高效适配并协调不同硬件之间的计算任务,成为了又一个亟待解决的难题。
AI大模型的训练不仅要求数据库提供极高的吞吐量和低延迟的响应,还要求数据库能够灵活调度不同类型的硬件资源。在处理海量数据和高并发事务时,CPU处理传统数据需求,GPU可以担当并行数据处理和矩阵计算的重任,而TPU则在特定的AI计算中展现出更强的性能。如何在这这些异构算力之间进行智能切换,以最大化资源利用率,正是异构算力适配的核心问题。
>软硬一体化的协同优化:消除性能瓶颈
在AI模型规模化商用的过程中,软硬一体化的协同优化是提升数据库性能的另一个关键方向。传统的数据库系统通常将软硬件分离处理,硬件的性能和数据库的优化往往无法充分融合。而在面对AI模型和异构算力的复杂需求时,软硬一体化成为了提升性能的必由之路。
例如,在PolarDB这类数据库系统中,通过深度定制硬件,配合云原生架构,数据库能够根据不同的工作负载,智能选择最适合的硬件平台进行计算。通过结合高性能存储和专用的AI加速芯片,PolarDB能够实现高效的数据处理和低延迟的数据访问。这种软硬件深度协同的架构,让数据库系统不再受限于传统设计,能够充分利用现代计算硬件的优势,满足AI大模型商用的需求。
综上,我们正处于一个技术的新时代,全球数据库行业的格局,正在被一次前所未有的革命所撼动。如果说过去,数据库只是数字世界的“仓库”,那么未来,它将成为全球经济的“智脑”。谁能在数据的洪流中保持冷静,谁就能控制时代的主动权。数据库行业的竞赛,早已不是“比谁跑得快”,而是比谁能从硬件与软件的深度融合中提取出数据处理的极限性能。
数据库行业的未来,是一个属于创新者、破局者和先行者的时代。而今天,那些敢于挑战极限、敢于打破常规的企业,已经在引领新一轮的行业革命。