从Oracle到MySQL：中国企业这十年，到底被数据库教育了几次？

2026年01月20日/ 浏览 9

这十年，只要你在中国企业里干过 IT / 产品 / 运营，多多少少都被“数据库”教育过几次。

一会儿是 Oracle 授权费把预算教育了一会儿是 MySQL 崩了把业务教育了后面云上多库并存，又把 运维和老板一起教育了

表面看，是一次次“选型失误”“运维不专业”；

本质上，是企业一直把“数据库”当黑盒，只在出事时才想起它。

这篇我们按时间线捋一捋：

从 Oracle 到 MySQL，再到国产+云数据库，中国企业到底被教育了几次？

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第一轮：Oracle 时代——“贵”只是表面，“被锁死”才是教育

十年前，很多大一点的企业架构图长这样：

前端系统 → ESB / 中间件 → Oracle → 一堆报表

当时的典型心态：

“贵点没事，稳定最重要”“行内标配都是 Oracle，我们跟就行”“出问题就叫原厂，反正服务也买了”

真正的教育，往往在几件事上爆发：

授权 + 续费，预算一年比一年紧

业务线想多开几个环境、做点新系统，IT 一算：“这又得多几套 License…”

于是，本来该做的拆库、优化、压测，全被一句“我们先顶一顶”压了下去。“只敢加硬件，不敢动架构”

数据库太贵、太关键，没人敢乱调。

于是遇到性能问题的标准动作是：“先加点内存、加点磁盘，看能不能顶过去。”数据真正的价值，被锁在 DBA 和少数报表里

业务要数据，流程是：提报工单 → 等 DBA 抽空写 SQL → 导出来扔个 Excel → 业务自己二次处理。

周期长、成本高，大家慢慢也就放弃了“好好用数据”这件事。

第一次教育的结论其实很简单：

只把数据库当“保险箱”，不把数据当资产，迟早要被成本教育。

第二轮：去 IOE + MySQL——“能跑就行”带来的性能与运维教育

后来，“去 IOE” 几乎成了每家 CTO 的 KPI。

大方向没错：用 MySQL / 开源数据库 替代昂贵的 Oracle，降低成本、拥抱互联网架构。

但很多公司是这么干的：

从 Oracle 换到 MySQL，业务没重构，表结构不重设计读写分离、分库分表、容灾备份，边做边学最后成了一句：“反正先跑起来，有问题再说。”

于是第二轮教育来了：

写入猛增、查询复杂，MySQL 顶不住

产品那边功能“敏捷”地加，SQL 越写越重；

DBA 那边每天看监控心惊胆战：“这不是 OLAP 查询吗？你咋给我扔到 OLTP 库上来了？”分库分表后的“数据割裂”

订单在一个库，用户在一个库，日志又在别的地方。

老板一句：“我想看下从拉新到复购的完整链路。”

大家沉默 3 秒钟，开始画数据血缘图。故障频发，大家才意识到：开源不等于不要架构设计

硬从 Oracle 时代的“单体大库”挪到 MySQL“多实例拼起来”，

没有配套的监控、预警、容量规划，

出问题就一锅乱炖。

这一轮教育的痛点是：

你可以省下授权费，但省不掉设计和管理。

第三轮：云数据库 + 国产替代——多库并存，把人教育麻了

最近几年，新的组合出现了：

线上交易用 MySQL / PolarDB / RDS分析用 ClickHouse / Doris / Hive国产数据库（比如国产 OLTP、OLAP）在不同系统里试点外加一堆日志库、时序库、搜索引擎…

结果：

数据散落在 N 个数据库里每个库都有自己的客户端、权限体系、方言 SQL每条业务线都有自己的一套“报表体系”

这第三轮教育，更像是“信息架构”层面的：

同一个指标，在不同系统里不一样

A 系统里的“活跃用户”是 7 天；

B 系统定义成 30 天；

老板开会问：“为什么两个 DAU 差这么多？”

所有人都在解释概念，没人敢说谁是对的。云上算力很便宜，错用也很贵

有人用在线库跑大查询，

有人一次性拉全库做分析，

有人每天定时导出全量数据再丢 Excel。

算力费刷刷往上冒，大家又开始怀念“当年一台 Oracle”——

至少，成本是清晰的，问题也是集中暴露的。数据分析需求越来越多，但分析能力没跟上

数据库层越搞越复杂，

业务问题却越来越简单直接：某个渠道的投放到底赚不赚钱？今年库存周转是不是变慢了？哪几条产品线在拖后腿？

真正能及时给出答案的，不是 DBA，而是那一小撮会 SQL 又懂业务的人。

整个公司被他们的带宽卡住了。

这时候，很多企业开始意识到：

数据库选型再极致，如果没人能方便地“看懂里面的数据”，照样会被教育。

真正的出路：在数据库之上，先把“看数据的人”解放出来

很多企业不再纠结“Oracle vs MySQL 谁更好”这种纯技术争论，

而是开始问：

“我怎么让产品、运营、业务同事自己用起来这些数据？”

这就是为什么这一两年，像 FineBI 这种自助式 BI 工具开始被反复提起。

不是因为 BI 能替代数据库，

而是因为 数据库只解决了“存 + 算”，没解决“让人看懂 + 用起来”。

你可以把它理解成三层：

底层：数据库层

Oracle / MySQL / 国产数据库 / 云数据库

——负责把数据放稳、算快。中间：数据集成层 / 中台做清洗、汇总、口径统一。上层：BI 分析与展示层（比如 FineBI）把复杂的库表，变成 业务听得懂的指标、报表、仪表盘。