這幾年，Serverless數據庫大火，被稱為是下一代數據庫的最新演進方向。問題是，什么是Serverless數據庫？Serverless數據庫給用戶帶來了哪些價值？當前，各家都在推的Serverless數據庫，有哪些區同點？本文將逐一進行分析！

Serverless數據庫發展之初

簡單理解，Serverless數據庫是云原生數據庫發展的必然結果！

在云原生早期階段，也就是云數據庫階段，只是簡單地把數據庫從本地遷移到云端，運行在托管的云基礎設上，在架構上并沒有做太多改變，導致數據庫的彈性以及資源的利用率受到限制。

之后，第一代云原生數據庫誕生，一些云計算巨頭企業開始對數據庫架構進行改造，實現了計算和存儲的分離，這時才擁有了真正的云架構，但CPU和內存依然是強綁定狀態，無法實現內存、計算和存儲的解耦，導致企業無法按需滿足計算需求。比如：計算和緩存的比例，必須是1核CPU對應2GB內存。但對于分析型內存數據庫場景來說，他需要大量內存，用不上那么多的CPU；而對于事務型用戶來說，他的CPU需求往往要高于內存。同時，還涉及波峰波谷期的資源動態調整問題。

所以，第一代云原生數據庫雖然改變了數據庫的架構問題，但并沒有實現計算和存儲資源的解耦，導致云原生的價格高于自建數據庫，自然也無法快速占領市場。

大概在2015年左右，Serverless誕生，云原生數據庫才真正成為“當紅炸子雞”。Serverless技術可以讓企業只關心業務代碼的功能實現，脫離服務器管理的復雜環境。當流量洪峰來臨時，可以自動調配服務器資源支持；流量進入低谷時，則可以自動釋放掉資源，節約服務器成本。

按需付費，動態調整資源

值得一提的是，Serverless無服務器計算仍然需要服務器，只不過是由云服務商動態地管理計算資源的分布。云計算供應商將計算資源變成一個池子，用戶無需創建實例，就能快速完成部署。

具體到數據庫的層面，用戶只要使用了基于Serverless特征的數據庫，就可以基于函數運行所消耗的內存和執行時間，按使用量計費，極大地降低了數據庫的使用成本。

另外，Serverless數據庫除了省錢，還更具彈性擴展能力，可以讓計算資源的配置更高效和合理。用戶選用了Serverless數據庫，通?？梢员焕斫鉃槭前葱韪顿M的一種模式，不需要搭建開發環境，更不需要配備專業的基礎設施團隊去做運維。

當用戶發起無服務器服務請求時，云提供商會分配一個實例(虛擬機)或 pod(基于一組邏輯的容器，通常由 Kubernetes 管理)來處理來自其資源池的動態。當無服務器代碼退出時，分配的資源將返回到池中。通常情況下，用戶根據 CPU 容量、RAM 分配和時間為使用的資源付費。

不同產品之爭

最早的無服務器計算服務是亞馬遜云科技的 AWS Lambda，是功能即服務或 FaaS 的典型應用，之后Microsoft Azure 、 Google Cloud 以及國內的阿里云、騰訊云、華為云都進行了與 FaaS 相關的產品跟進。所以，在Serverless數據庫領域的探索，亞馬遜云科技也走在行業前列，產品類型也更為豐富。

秉持專庫專用理念，亞馬遜云科技推出了符合不同數據類型需求的數據庫應用。目前，亞馬遜云科技已發布的產品包括：Amazon Aurora Serverless關系型數據庫，Amazon DynamoDB鍵/值數據庫，Amazon Timestream時序數據庫，Amazon Keyspaces寬列數據庫，Amazon QLDB分類賬數據庫等，都屬于Serverless數據庫產品矩陣。也就是說，不管是鍵值型數據、時序型數據，還是文檔類數據的存儲，都可以通過Serverless的形式對外開放，客戶無需管理或配置服務器，就可以按量進行縮放，真正為價值付費。

不久前，亞馬遜云科技還發布了新一代Serverless數據庫版本——Amazon Aurora Serverless V2，相比于2018年發布的Amazon Aurora Serverless，新版產品能夠實現瞬間擴展，真正將擴展能力發揮到極致。

有意思的是，國內率先推出Serverless數據庫的是騰訊云。2020年4月，騰訊云發布首個Serverless數據庫新品——PostgreSQL for Serverless，該數據庫能夠最快1秒完成部署，成本降低70%。用戶在購買之后只需要通過騰訊云相關組件一鍵創建數據庫實例，最快1秒鐘就可以完成部署。另外，PostgreSQL for Serverless在可用性和安全性等方面具有突出優勢，支持“一主一備”，當主實例出現意外不可用時，能自動啟動備份實例，業務連接也將同步轉移至備用實例，有效避免了各種風險。

2021年，阿里云也推出了Serverless數據庫，那就是PolarDB Serverless，最大創新之處在于：在業內首次實現了內存與計算/存儲的解耦，內存進一步池化，形成三層池化，使得彈性能力呈指數級上升。最大的賣點是，基于內存池化，大幅度降低了成本，更貼合用戶的各種應用場景。

阿里云給出的官方資料是，PolarDB Serverless構建了一個全新的數據庫形態，即DCaaDB(Datacenter as a Database)，也就是整個IDC變成了一個多租戶的大數據庫，其全部的CPU，內存，存儲構成三個獨立的資源池。任何一個用戶(租戶)都可能任意的彈性擴展任何一種資源到任何一個規格，用戶為其SQL動態消耗的CPU、內存和存儲買單，不需要預置任何的規格。

所以，對比來看，Serverless數據庫的功能都差不多，最終目標都是為了降低用戶使用數據庫的成本。只不過，不同產品部署環境不同，產品的成熟度也不一樣。