云计算HECS大厂（如阿里巴巴、腾讯、字节跳动、华为、百度等）纷纷投入巨资自研数据库，背后有多重战略和技术动因。以下是主要原因的详细分析：
1. 业务规模和性能需求超出现有数据库能力
大厂的业务规模极其庞大，用户量、数据量、并发请求量远超普通企业。例如：
- 每秒数百万级的交易请求（如双11、春晚红包）
- PB级甚至EB级的数据存储与处理
- 低延迟要求（毫秒级响应）
商用数据库或开源数据库（如MySQL、PostgreSQL、Oracle）在高并发、大规模分布式场景下可能出现性能瓶颈，难以满足定制化需求。
自研数据库可以针对自身业务特点进行深度优化，例如阿里自研的OceanBase、PolarDB，腾讯的TDSQL，字节的ByteHouse等。
2. 摆脱对国外技术的依赖，保障技术自主可控
数据库是IT基础设施的核心组件，关系到数据安全和系统稳定性。
- 依赖Oracle、IBM、Microsoft等国外厂商存在供应链风险（如禁运、断供）
- 核心系统使用国外数据库可能带来安全审查隐患
- 国家政策鼓励“信创”（信息技术应用创新），推动国产替代
自研数据库是实现“去O”（去Oracle）战略的重要一环，保障技术主权和数据安全。
3. 成本控制
虽然自研初期投入巨大，但从长期看可以显著降低成本：
- 商用数据库（如Oracle）授权费用高昂，按核心或用户数收费，大厂每年可能花费数亿
- 开源数据库虽免费，但大规模使用仍需投入大量人力进行运维、优化、定制
- 自研后可统一技术栈，降低运维复杂度和人力成本
例如，阿里通过自研数据库替代Oracle，节省了数十亿元的 licensing 费用。
4. 支持新业务形态和技术创新
大厂不断拓展新业务（如AI、实时推荐、物联网、元宇宙），对数据库提出新要求：
- 实时分析（HTAP：混合事务/分析处理）
- 多模数据支持（结构化、半结构化、非结构化）
- 云原生架构（弹性伸缩、Serverless）
- 与AI/大数据平台深度集成
现有数据库难以满足这些需求，必须从底层重构。
例如，PolarDB 支持一写多读、计算存储分离，适合云原生场景；OceanBase 实现强一致性分布式事务。
5. 打造技术护城河，形成商业竞争力
自研数据库不仅是内部工具，更是技术输出和商业化产品：
- 可作为云服务（如阿里云RDS、腾讯云TDSQL）对外销售，创造收入
- 提升整体技术品牌形象（“我们能造数据库”=技术实力强）
- 吸引高端人才，形成技术正循环
华为GaussDB、阿里OceanBase 已对外商用，进入X_X、政务等关键行业。
6. 统一技术栈，提升研发效率
大厂内部系统繁杂，数据库种类多（MySQL、Redis、MongoDB、HBase等），带来：
- 运维复杂
- 数据孤岛
- 开发成本高
通过自研或主导开源项目，可以统一技术标准，提升协作效率。
总结：大厂自研数据库的核心动因
| 原因 | 说明 |
|---|---|
| 性能与扩展性 | 满足超大规模、高并发、低延迟需求 |
| 自主可控 | 避免“卡脖子”，保障数据安全 |
| 成本优化 | 长期节省授权和运维成本 |
| 业务创新 | 支持AI、云原生、实时分析等新场景 |
| 商业价值 | 可对外输出，形成第二增长曲线 |
| 技术壁垒 | 构建核心竞争力，吸引人才 |
典型案例
- 阿里：OceanBase（分布式）、PolarDB（云原生）
- 腾讯：TDSQL（X_X级分布式）
- 字节跳动：ByteHouse（基于ClickHouse的实时分析）
- 华为：GaussDB（全场景融合）
- 百度：TaogeDB（云原生）
结语
自研数据库是大厂从“应用创新”走向“底层技术创新”的标志。它不仅是技术选择，更是战略选择——在数据驱动的时代，谁掌握了数据库，谁就掌握了数据基础设施的主动权。