开源数据库这么香，为什么我们还要下功夫自研？
那么，为什么我们还要费力去投入资源，冒着风险去自研数据库呢？这背后其实是一系列更深层次的考量，往往关乎到一个企业的核心竞争力、战略定位以及对未来的规划。
首先， 核心业务的独特性和极致性能追求 是一个绕不开的理由。很多时候，企业的核心业务场景并非完全可以用通用的数据库来完美适配。比如，某些金融交易平台需要处理海量的小额、高并发事务，对延迟的要求到了毫秒甚至微秒级别，并且对数据的强一致性有着近乎苛刻的要求。通用的开源数据库虽然强大，但在某些特定的、极端的数据访问模式下，可能无法提供最优化、最极致的性能表现。自研数据库，可以从底层存储引擎、索引结构、查询优化器、并发控制机制等各个环节，针对自己业务的特点进行深度定制和优化，就像量体裁衣一样，将数据库的每一个字节都榨干，以达到最佳的运行效率。
其次， 数据安全和合规性 的考量同样至关重要。对于一些涉及国家安全、核心机密或高度敏感个人信息的行业（例如国防、电信、某些金融领域），对数据的控制和保护是第一位的。即使是开源数据库，其底层代码也可能存在一些你无法完全掌控的“黑箱”。而自研数据库，意味着你可以从源代码层面进行完全的审查、加固和审计，确保没有隐藏的安全漏洞，并且可以根据特定的合规性要求（比如某些国家的数据主权规定）来设计和实现数据的存储、传输和访问策略。这种“白盒”式的控制，能给企业带来无可比拟的安全感和合规保障。
再者， 自主可控和避免生态锁定 也是一个战略性的考量。当你的业务高度依赖某个特定的开源数据库时，你就不可避免地会受到该数据库版本迭代、社区发展方向、甚至商业支持情况的影响。如果未来该数据库的 licencensing 政策发生变化，或者社区发展出现重大转向，你的整个技术栈都可能面临巨大的风险。自研数据库，虽然初期投入巨大，但却能让你掌握核心技术的主导权，不受制于人。你可以根据自己的战略规划来决定数据库的发展方向，拥有完全的自主权，为企业的长远发展奠定坚实的基础。
此外， 创新和差异化竞争 也是自研的动力之一。技术本身就是一种重要的竞争壁垒。如果你的企业不仅仅是想提供服务，而是想通过技术本身来颠覆行业、创造新的价值，那么在数据库这个底层核心技术上有所突破，就显得尤为重要。通过自研，你可以尝试一些前沿的数据库技术，比如新型的数据模型、分布式一致性算法、内存计算技术等，将这些创新融入到数据库的设计中，从而打造出在性能、功能或特定应用领域具有独特优势的产品，形成差异化的竞争能力。
当然，还有一些更实际的原因。比如，现有的开源数据库可能无法满足你对某种特定数据类型（如时序数据、图数据、向量数据）的深度处理需求，或者对分布式架构下的数据一致性模型有非常特殊的偏好。在这种情况下，自研才能提供最贴合需求的解决方案。
总而言之，选择开源数据库是大多数企业的明智之举，它高效、经济且充满活力。但对于那些追求极致性能、看重数据安全与自主可控、渴望技术创新驱动的企业来说，深入到数据库的底层进行自研，虽然荆棘丛生，但却是一条通往更广阔天地、掌握核心竞争力的必由之路。这不仅仅是技术能力的体现，更是企业战略远见和对未来负责任的承诺。
网友意见
自研数据库的绑定效应非常强，一旦你用了某个数据库，尤其是被他的非标功能给绑定之后，你的迁移成本非常高。为什么早年微软压根懒得在中国告盗版的人，他基本上任由什么雨林木风出盗版安装盘，因为所有人都用了微软之后，他有的是机会赚你的钱。
现在自研的云数据库，你一旦上云，基本就下不来了，然后云数据库厂商就能躺着赚钱了，所以现在很多人都想着做这个生意，所以就拼命给你洗脑，说你的数据很重要，千万不能丢，而且要上云，但是其实你上云之后，对于云厂商来说大部分时候就是个存储成本，但是你却要按时付钱。
所以如果你有商业需求，对于数据库上云，千万千万慎重，千万不要被什么你的数据比你花的钱贵多了的话给洗脑，数据库宁愿花钱请个运维，也尽量不要上云，然后尽量用开源的，千万不要被某些厂商的非标特性绑定。
而对于所谓的自研，其实大部分也是开源的版本修改来的，比如在hbase上架一个sql，或者采用mysql的引擎，然后进行分布式化，类似在前端做一个分流。
如果你们今天看看国内各大厂商的db，就会发现搞宣传的人，远比开发的人名头响，反而真正有真实需求的库，比如腾讯的微信的数据库，不是圈子里的人，压根就不知道他怎么搞的，他也不会对外售卖，那些叫的响的，卖名头的，全部都是骗你上云的。
所以如果你都用开源的了，那些云厂商还怎么赚你的钱，所以就给你洗脑要用他们自研的，但是你们看看他们自研的内容是什么，他们压根不会去自研innodb或者myisam这个引擎level的东西，他们研究的是怎么在这些开源的核心上加上各种神奇的非标功能，绑定你，让你走不了。
所以数据库宁愿花钱请运维，也千万别上云。
看评论，好多人问到tidb这个事情，说明现在大家很灵敏呀，可能是因为受到巴菲特投资snowflake的影响，最近tidb的势头很猛，我个人的话，还是有点看好tidb的，很简单的一个事情，就是别的产品，比如阿里的polardb跟xdb（现在好像xdb被polardb吃掉了，改名叫做polar-xdb），然后华为的gauss db，他们其实都是在做加法，就是我前面说的，他们的想法是在传统数据库比如mysql跟postgre上做一层分布式，但是其实引擎他是不管的，你们可以看看，阿里对外宣传polardb的ppt，上面各种眼花缭乱的功能，什么水平扩展了，什么主备切换了，还有什么ai管理了（其实数据库领域有点怕ai的，ai一旦crash，基本就是down机），但是他的引擎是mysql的引擎，然后华为的是postgre的引擎。
但是tidb的引擎是kv（他们自己说是rocksdb，不过不知道能不能用别的kv引擎），比较干净清爽，就是他一开始是做减法的，就是把引擎设计的非常干净，就是列式存储，外部的功能我可以根据具体需求慢慢加，而且他甚至可以把具体需求分的很清爽，就是说我可以把外部功能做的模块化，针对某个特定场景，我可以加模块123，针对另外的场景，我可以加235这种。
一般来说，如果一个东西过于复杂，他最后影响的是工程管理上的迭代，比如说pg的sql优化模块，做到今天，他已经成为一个没什么人敢动的模块了，他的commit基本上就是那么固定的几个人，所以一个优秀的产品，他更多的是要能够在工程管理上实现可管理，最好能够横向扩展。就是基本上来说，你如果看一个系统的设计想法，他的内核越清爽越好。
所以实际上你们可以看一看，就是采用了mysql做引擎的分布式db，他们在一开始迭代的时候，就已经有一个基本功能完备的库了，所以一开始的时候，他们在快速迭代上面是占优势的，但是随着开发的不断进行，上层模块变得越来越复杂，工程管理上就开始有点吃劲了。
至于具体的tidb的问题，请问 @Ed Huang
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