10月23日，在数据库公司OceanBase2024年度发布会上，OceanBase CEO杨冰介绍，在专有云领域，OceanBase已实现从头部金融核心系统到中腰部金融机构的规模化复制。目前，其正服务于全部政策性银行、5/6国有大行，资产规模万亿元以上银行客户超20家、千亿元以上银行客户近100家，以及70%的头部保险、75%的头部证券、50%的头部基金公司。
OceanBase CEO杨冰在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，数据库业务在商业层面，本质上是一个取得信任的过程。经过四年发展，接下来局面有所不同。过去四年，在与客户合作中，占用时间最长的是前半阶段，即建立连接和信任的阶段，通常需要半年以上，甚至九个月到一年时间。不过，接下来开展业务，相对而言，多半时间将在后半阶段即迁移和生产切换上。
数据库业务本质上是一个逐步取得信任的过程
“首先愿意用、愿意去测。这些都不是问题了，也需要时间去试用。”杨冰向记者解释，由于切换的是OLTP数据库，一旦出现风险事件，不但客户企业业务受损，相关负责人员也面临职业生涯风险。因此，客户非常谨慎地从周边逐步验证，周期较长。整体看，其中大部分时间用在业务前半段。
不过，经历过去近四年发展，杨冰表示，在金融政企业务中，接下来将不会花太长时间在业务前半段。因为通过前期不少企业客户验证，大家已经明确产品可用，接下来开展业务，相对而言，多半时间将在迁移和生产切换上。
杨冰向记者坦言，公共云业务方面，在不少行业仍处于政企业务第一阶段，客户需要验证和认可。不过，零售、智能制造及Fintech等子行业CIO圈层、开发者架构师圈层已大概认可，因此接下来，业务前半段占用时间也将有所缩减。
在杨冰看来，数据库业务规律即如此，本质上是一个逐步取得信任的过程。在业务起初阶段，70%～80%的时间花在建立信任上。
一体化思路下同时处理各类数据，并非一定要将非结构化数据结构化
在数据层，杨冰说，占全球80%以上的非结构化数据，由于AI能力的提升得到极大激发，非结构化数据挖掘分析的需求井喷。
对于非结构化数据挖掘，杨冰向记者表示，向量检索承接了这项功能。图片和音频均属非结构化数据，不具有表结构，但可将其半结构化，转化为计算机中一行行向量矩阵。无论图片、音频还是其他非结构化数据，通过一次映射，将其转换为半结构化向量，便可以向量匹配的方式直接使用。若再进一步结构化，理论上需再做一次结构化。
OceanBase CTO杨传辉进一步告诉记者，OceanBase不仅处理结构化数据，也处理半结构化和无结构化数据，因而很多非结构化数据不需要转化。在一体化思路下，同时处理结构化、非结构化以及半结构化的好处在于，很多业务所涉数据既包括非结构化也包括结构化，通过融合于一体的方式，可将整个业务做得更简洁。但并非说需将非结构化数据结构化，而是有的需要转换有的不用，这取决于业务需求。
杨传辉介绍，早先数据库是独立式，不可一体化处理，因而出现半结构化数据用A数据库处理、非结构化数据用B数据库处理、结构化数据用C数据库处理的情形，这便导致两个问题。
一方面，技术栈挑战性太高，除了头部互联网公司外，多数企业无力应付；另一方面，即便能够应付，效率也低。为什么？假设一个业务中，先访问半结构化数据，后访问无结构化数据，再访问结构化数据。在访问过程中，访问A时做一次过滤，再将过滤结果访问B，接着将过滤结果访问C，整个过程过滤效率非常低。若直接访问一体化数据库，则一次性完成过滤，不必产生大量中间结果。
“我们做‘望小京’，基于百宝箱只用了一周，如果是基于原来的独立技术栈方式，我相信一定是非常复杂的工程。”杨传辉说，通过一体化数据库方案，能够用一条SQL实现对结构化数据、向量数据、地理信息数据等全方位混合搜索，最终帮助客户真正简化技术栈。
