看着评论拿靠着摩尔定律来说事的真是笑了。
这些人是不是觉得软件开发出来，靠着摩尔定律，跟着硬件18个月性能就可以翻一翻了？连摩尔定律是什么都没搞清楚，就急着拿出来当自己下跪的理由。
以下是对于那些拿摩尔定律来跪的人的反驳理由，以及简单解释数据库的难点在哪，篇幅比较长，不想看可直接拉到最后看结论。
摩尔定律不过是对硬件发展趋势的一个预测，他不是什么自然定律！
在计算机刚出来的前几十年也确实符合这个规律在不断发展的。但随着集成密度越来越接近当前材料的物理极限，摩尔定律早在十年前已经开始放缓。以桌面cpu为例子，11年上市的第一代i7-980单核主频便可睿频到3.6GHz。如今最强的i9-9900k，单核主频最高也仅能达到5.0GHz。CPU的单核处理能力可以简单的理解为ipc*主频，而第九代的酷睿相对第一代的ipc大概也只有不到两倍提升。综合下来单核处理能力大概是3倍的提升，怎么就有32倍了？
硬件我不是专业人士，以上只是简单的举例，反驳哪些那摩尔定律来冷嘲热讽的可笑言论。上面没有说多核和超线程，是因为这里针对摩尔定律说的单位面积可容纳的晶体管数目这点。单核频率之所以增长缓慢，一个原因是晶体管密度接近当前使用材料的物理极限。增加主频，会导致发热太高散不出去。
日常使用软件的很多场景下，靠的还是单核性能，很多玩游戏的人应该理解这点。单核频率发展到一定程度之后，开始另辟蹊径，发展多核处理器。而一个应用能不能在多线程、多核、多CPU甚至多机器集群下发挥他们的性能，这就是软件的功劳了。特别像数据库这种有强事务要求的软件。在成千上万的分布式机器集群下，既要处理速度也要保证事务正确。
再来说说软件是不是能随着硬件性能增长，处理能力也能等比提升？
在一定数据量范围内，是可以的。基本也仅限于单机的场景下，基本上机器的性能越好，软件的处理能力也越强。这里说的单机，就是一台完整的计算机，包含了CPU、内存、存储、网卡等等。这些，除了CPU前几十年符合摩尔定律发展，其他硬件都没有CPU发展的这么快。单机的硬件性能也是有上限的。
我们以数据库为例，他要处理数据，中间经过哪些硬件。这里只是作为例子，简化了处理过程。首先业务应用是通过网络将数据处理请求发给数据库服务器，要经过网卡。然后数据库收到消息后，查找对应需要处理的数据，可能缓存在内存中，如果缓存里没有，可能要在硬盘里找。找到数据后，交由CPU处理。CPU处理完成，先暂存到内存，再要持久化到硬盘。这才是一个数据库处理事务的完结。最后再将处理完成的消息经过网卡返回到业务应用机器上。这里根据木桶效应，任何一个硬件达到瓶颈，就达到了整台机器的瓶颈。
早期数据库软件也一直是在单机上发展，软件上通过缓存策略、多线程、更优的存储策略、更优的算法等等来提升。硬件层面不断的提升单机性能，还有更快更可靠的存储能力。可能一台数据库服务器的价格，需要上千万，甚至整个集群价格要上亿。而这些大型软件和大型服务器，基本都被ORACLE和IMB垄断。不管软件还是硬件出问题，都只能这些公司的人来给处理。而且人家工程师来一趟，是从出门开始按小时计费，每小时价格，可能顶得上很多很多人的月薪了。所以阿里当年最早提出去IOE（IBM,ORACLE,EMC）的理念。
那么单机达到瓶颈，是否可以通过更多的机器来并行实现呢？是可以，但有很多难题需要解决。
比如不通数据存在不同机器的硬盘上，那一笔数据处理请求，如何找到他对应的机器？
如果我做一个统计类的查询，而这些数据都在不通机器上，要怎么计算？
要保证数据的安全，数据不止存一份。数据会同一个机房两台机器各存一份，同城两个机房各存一份，异地两个机房相互备份，这样一笔交易处理涉及的网络延迟怎么解决？
比如支付这种动作，涉及了付款人和收款人两个人的数据。他们两个人数据可能在不同机器，甚至不同机房不同城市。每次支付交易，都涉及从全量数据里面找到相关的两个人，那这个处理的复杂度，就是数据量的两倍复杂度。
实际场景中，有更多更复杂的计算，处理复杂度甚至是和数据量是指数级的关系。当处数据量达到一定程度后，再往上增长100%、甚至50%都可能都是很难的事。
写在最后，对这事怎么看
Oracle可能今天能拿出更好的成绩，他们能9年不再去上这个榜单刷新自己的记录，因为没有对手啊。这是人家作为曾经数据库领域垄断者的体面，我没有任何否认ORACLE的水平。但今天保持了9年的记录被OceanBase打败了，如果ORACLE再上去打出更好的成绩我也很高兴。至少在数据库这个市场里我们中国能有一家企业的产品可以让ORACLE感到威胁。据我所知，现在蚂蚁金服也在向银行输出OceanBase的方案。当有银行使用OceanBase来替代Oracle的时候，不管这个榜单成绩如何，ORACLE未来降价是必然的。就像很多传统领域一样，当中国打破西方垄断后，整个市场的价格就是断崖式下跌。OceanBase能有今天能成绩，我觉得对国内所有人来说都是件好事。不知道楼上各位酸什么？
另外就算Oracle再次刷新记录到榜首，我相信OceanBase也会跟进。或者其他国内数据库也会跟进，很多互联网公司都在去IOE，都在自研数据库。有竞争才会变得更好。性能要多强，最终还是要落到实际场景中。中国的互联网人数规模摆在这，实际的需求摆在这，总会有公司来突破。
这个榜单就像手机或电脑跑分，他不能完全代表实际使用体验。而OceanBase他是实实在在支撑双十一这种每秒近50万笔的交易处理，实际涉及到数据库的事务处理，每秒是上千万。请楼上几位跪Oracle的，说说Oracle提供解决方案的哪家公司，有这样数据并发量的实际场景？
最后的最后
用社区好多年，很少发言，因为很多领域自己并不清楚，只能做好一位读者。今天碰到和自己从事行业相关的话题下，发现原来会有这么多人并不懂，却能这么无脑黑国产的当一个慕洋犬。甚至有自我介绍写着是程序员、开发者的人，不知道这些人是蠢还是坏。忍不住来答，社区首答，文章可能写的不够好，各位多多包涵。
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