如何看待Serverless数据库的发展历程？

如果你对该问题感兴趣的话，推荐你看看《2022年中国数据库行业年度分析报告》这篇报告，下面是部分摘录的内容，具体请以原报告为准。

在早期，用户普遍是自建数据库。作为最传统的数据库应用方式，用户在自己的机房中部署， 不仅需要考虑物理部署和运维的方方面面，传统数据库的灵活性和可扩展性也很低，且价格昂贵、 维护成本很高。随着云计算的普及，数据库上云成为应用主流。数据库在云上以 PaaS 服务的形态、 以租用服务的方式提供，用户不用再关心机房的物理部署。由于这个阶段的云数据库只是简单地把数据库从本地迁移到云端，在架构上并没有做太多改变，因此数据库的弹性依然受限。

为了解决这一问题，云原生数据库出现了。由于云原生数据库完全为云设计，让计算、存储资 源完全解耦，使用分布式云存储替代本地存储，将计算层变成无状态，从而能够充分发挥云的优势， 具备弹性可扩展的特性，让用户不需要担心日常业务扩容问题。但云原生数据库也有自己的瓶颈， 即不能按需自动缩放，也不能按更小粒度实现按使用量付费。当用户遇到数据库扩容的突发需求时， 就只能根据业务实际使用情况手动调整数据库容量大小。

尽管这种方式的确可行，但却会耗费大量的时间和成本。即使是数据库方面的专家，面对波动 剧烈的应用，在兼顾性能及成本的情况下，要手动管理数据库容量也并不是一件容易的事情。

在此背景下，Serverless 数据库出现了。由于具备完全自动化的扩容能力，Serverless 数据 库能够随着用户业务的请求数的增加和减少，智能化的“膨胀”和“缩小”，实现资源的自动“吞 吐”。当流量洪峰来临时，可以自动调配资源支持；流量进入低谷时，则可以自动释放掉资源，节 约成本。这种能力正是 Serverless 理念的体现，将数据库底层和业务不相关的部分抽象出来，为 开发者提供直接的运行环境，让开发者不需要关心服务器基础设施，就可以直接调用函数平台完成 函数运行。服务器的逻辑和状态也是由服务提供方管理，服务只有在需要的时候才会自动伸缩，从 而让数据库获得了极致的弹性，且开发者不用再为复杂的底层基础设施所困扰。