SaaS 时代下的我们需要什么样的数据库？

1、多租户数据安全性；SaaS 向前推进的一道必过的难关就是安全，在数据层面的数据隔离是最关键的环节之一。传统的数据隔离方式包括拆分数据库、拆分 sechma 和通过不同租户的关键字来进行数据隔离。但是这三种方式都存在缺陷。其中，不同租户使用不同数据库的方式隔离的最彻底，但是付出的成本极高；通过 Sechma 的方式进行租户数据的隔离，相对更轻量级，但是仍然需要付出不小的维护成本，还需要增加中间件来隔离应用访问数据的复杂度；基于关键字段来进行数据区分是最简单最低成本的方式，但是风险最高，很容易因为程序员的疏忽导致重大的数据安全问题。因此，如果能够有一个数据库能够进行更细粒度的数据隔离能力，又不影响性能，还能不对应用的访问增加复杂度，才是真正能够适应于 SaaS 多租户数据保护的数据库。DawnSQL 作为新一代国产数据库，通过在数据存储的过程中，真正在数据记录层面注入用户隐私信息，在 SQL 的执行计划中，增加一层基于访问权限的数据处理，彻底解决数据隐私保护的安全问题。

2、业务支持灵活性；SaaS 作为标准化的平台，是基于大量的企业业务最佳实践，进行高度的提炼和标准化之后的产品。但是，由于各个企业的业务领域不同、管理方法不同、信息化程度不同，导致对系统存在各种个性化的场景。这要求 SaaS 平台即是一个标准化的平台，也需要具有高度的业务灵活性和扩展性。当前主流的方式是在 SaaS 底层用 PaaS 平台进行支撑，通过低代码/配置化等技术手段，在支撑 SaaS 平台的同时，也能够快速支持个性化的需求。但是，PaaS 平台的搭建需要很高的架构设计水平和技术能力，并且需要较高的投入；当前的 PaaS 平台，难以对垂直的业务领域进行深度的支撑，导致 SaaS 平台的构建成本仍然较高，扩展性仍然受限。DawnSQL 支持在自定义数据处理包并热部署在数据库中，并且能够自动生成 HTTP 调用接口，可以利用这个能力快速构建领域层，并基于领域层快速灵活地进行扩展，让在线新增功能变得更加简单。此外，基于领域层可以在线自定义集成层，让系统方便的提供 Open API 集成能力。由于 DawnSQL 提供自定义语言能力，因此，可以像操作脚本语言一样在应用程序中进行数据的处理，可以将场景化的自定义 DSL 架设在 DawnSQL 的语言能力之上，能够通过业务描述快速生成各种业务功能，实现更加灵活的低代码/无代码能力。

3、先进性；企业数字化最终都落地的对数据的应用上，挖掘数据的价值已经成为各个系统的上层建筑。但是，当前缺乏优秀的 HTAP 数据库，导致数据库底层架构复杂，不仅需要分库分表的中间件，还需要进行事务型和关系型数据的分离，需要 ETL 数据同步，甚至还需要使用 Druid/Kylin 等多维分析库，当想要进行机器学习的时候，还需要再使用 Python 库进行数据计算。DawnSQL 作为新一代 HATP 数据库，不仅支持分布式存储和 ACID 事务，并且是内存型和持久化并重的高性能数据库，可以完美的支撑大数据量和高性能的场景。在大数据分析上，支持主流机器学习算法，无需额外的存储空间，可以进行机器学习训练，并且支持高性能分布式计算。在当前分秒必争的商业环境中，最快的反映企业和行业的现状，主动发现企业的问题和机会，能够下钻数据的底层发现问题，通过智能决策支持推荐最佳的应对方案，是数据化转型企业追求的经营闭环，当前过度臃肿和复杂的数据架构对企业数字化转型逐步形成了阻碍，数据孤岛、跨系统的数据处理时效等等各种问题正阻碍着企业信息传输效率，阻碍数据价值的体现，一款国产化的新一代数据库正是解决企业数字化转型困局的关键力量，DawnSQL 正是为此而生。

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