@[TOC](数据库管理406期 2026-02-03)
数据库管理-第406期 别急着喷！AI时代，为什么TP才是数据库的核心？（20260203）
作者：胖头鱼的鱼缸（尹海文）
Oracle ACE Pro: Database
PostgreSQL ACE
10年数据库行业经验
拥有OCM 11g/12c/19c、MySQL 8.0 OCP、Exadata、CDP等认证
墨天轮MVP，ITPUB认证专家
圈内拥有“总监”称号，非著名社恐（社交恐怖分子）
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下面是AI演绎内容
前阵子帮一家制造业客户做系统运维优化，碰到个特有意思的事儿。他们运营部的小张，凌晨两点给我发消息，语气急得快哭了——公司的经营报表系统崩了，早上八点领导要开月度例会，所有部门的业绩数据都得在这个系统上展示。小张带着两个同事，从半夜忙到天蒙蒙亮，咖啡灌了三四杯，眼睛熬得通红，终于在七点五十把系统抢修好，连口气都没喘匀，就赶紧截图发给领导报平安，可领导就回了一句“知道了，开会用得上就行”，连句辛苦都没提。
巧的是，没过半个月，这家客户的生产系统突然出了故障，生产线直接停摆，每停一分钟，损失就往上涨几千块。我赶到现场的时候，平时总在办公室稳坐钓鱼台的王总，正站在机房门口急得转圈，额头上的汗都浸湿了衬衫，拉着技术部的人反复问“多久能修好？再修不好订单就要违约了！”可反观技术部的同事，倒是没了上次抢修报表系统的慌乱，反而按部就班地查日志、找故障点，节奏比小张他们上次慢了不止一点。
其实在我服务过的很多客户里，都有这么个有趣又扎心的现象：下面做事的人，最怕出故障的，从来都是报表类、展示类的系统——不为别的，就因为这些系统是领导天天要看、时时关注的，一旦出问题，第一个被问责的就是自己。可反过来，领导最怕出问题的，却是那些支撑一线运转的生产系统，哪怕报表系统崩一天，也不如生产系统停一小时让他们揪心。
演绎结束。
所以我经常会看到一种错位：下面的人忙得脚不沾地、团团转，连饭都顾不上吃的时候，领导其实没那么在乎，只关心“我要的东西能不能按时给到”；可当领导急得像热锅上的蚂蚁、频频催进度的时候，下面的人反而不会慌慌张张地乱推进，甚至还会按部就班地走流程——这到底是为什么？
说透了，还是那句老生常谈的话：屁股决定脑袋。在大多数企业里，领导对下属拥有绝对的话语权和问责权，下面的人做事，优先考虑的从来不是“这件事对公司有多重要”，而是“这件事能不能让领导满意”“会不会让自己被问责”。而对领导来说，他们的核心利益、职业前途，从来都和生产牢牢绑在一起——生产系统直接关联着企业的经营效益、市场信誉，甚至是生死存亡。一个重大的生产事故，可能直接影响一个领导的去留，更有可能让一家经营不错的企业瞬间陷入危机，可报表系统出问题，顶多是“汇报不方便”，大多能临时找替代方案，不至于伤筋动骨。
我之所以絮絮叨叨说这么一件事，不是想吐槽谁，更不是说报表展示类系统不重要——恰恰相反，这些系统展示的数据，是领导做决策、定方向的重要依据，是企业经营的“晴雨表”，少了它们，很多决策就会变成“拍脑袋”。但我们必须明白一个核心逻辑：这些展示类需求的本源，终究是为生产服务的，它们更像是生产流程里的“锦上添花”，而非“缺一不可”。比如报表系统崩了，我们可以临时用Excel统计数据、打印出来汇报；可生产系统崩了，没有任何替代方案，只能停工抢修，没有退路。
说到这里，可能有人已经猜到我想说什么了——在之前的文章里，我曾明确说过，数据库的未来，必然是多模融合的趋势。而在TP（事务处理）和AP（分析处理）这两大核心方向里，我始终认为，TP才是根基，才是核心中的核心。先别急着喷我，也别着急反驳，我从来没说过AP不重要，更没否定过分析处理的价值，至于为什么这么说，咱们慢慢道来，听完你或许就会认同我的观点。
我们先想一个最基本的问题：所有生产系统的核心需求是什么？是把生产过程中源源不断产生的数据，高效、稳定、如实地记录下来——而这件事，恰恰是TP数据库的核心能力。无论是生产线的每一笔订单、每一次操作，还是员工的出勤、物料的消耗，这些实时产生的热数据，都需要TP数据库来承接、存储、保障一致性。只有先把这些数据稳稳当当地记录好，后续的分析、展示、决策，才有了根基和依据。
很多人觉得AP更重要，因为它能通过分析历史数据，找出经营中的问题、预判未来的趋势，为决策提供支撑。这一点我完全认同，但我们不妨仔细想想：除了极少数需要追溯每一条历史数据的特殊场景（比如合规审计、事故溯源），我们真的需要每次都在庞大的历史数据海里，逐一条去分析吗？其实未必。我们完全可以通过持续的累进式分析，把历史数据的价值逐步挖掘出来，既降低大规模数据操作的压力，也能满足日常决策的需求——而这一切的前提，还是TP数据库能稳定输出高质量的原始数据。
肯定会有人反驳我：“现在AI这么火，AI需要海量的数据才能发挥价值，AP负责挖掘数据价值，怎么可能不如TP重要？”这话没错，但我们可以换个角度想：AI的价值，从来不是“只靠历史经验说话”，这和我们人类工作的逻辑是一样的——经验固然重要，但真正能体现能力的，是遇到新问题、新场景时，能结合过往经验，甚至抛开固有经验去解决问题。如果单纯依靠历史经验，连“经验之外的事情不该存在”这种念头都有，那无论对人还是对AI来说，都算不上合格。
我们得先明确一个前提：AI时代是个瞬息万变的时代，但有一点永远不会变——如果把AI比作一种动物，那数据就是它赖以生存的粮食。不管市场需求怎么迭代、技术风向怎么转变，数据库的价值只会持续上升，因为它的价值和数据的价值永远成正比，数据越重要，数据库的地位就越稳固。
回望过去，现在的AI时代，像极了IT和计算机掀起第三次工业革命的那个时期。那时候的计算机，可不是现在人手一台的普及工具，而是专门服务于载人航天、探月工程这类高精尖领域的“专属设备”，只被一小撮顶尖科研人员掌握和使用，离普通人的生活、离企业的日常生产十万八千里。
再看当前的现状，AI虽然炒得火热，但真正的落地场景其实少得可怜，尤其是赋能生产的普遍性应用，几乎还没出现。除了那些大模型厂商，很多所谓的AI应用，更像是“装了发动机的自行车”，看着花哨，却发挥不出核心的动力价值；又或者像“拿着火箭筒的小孩”，手握顶尖工具，却不知道怎么用在实处。对大部分人来说，AI的用途无非两个：要么是个功能更强大的检索引擎，要么就是个随机性强、准确率堪忧的大型BI系统——说到底，还是停留在AP分析的层面，没真正触碰到生产的核心。
但我们完全能预见未来的趋势：AI的终极目标，一定是赋能生产系统。而生产系统有个绕不开的关键特性，就是稳态——它需要的是固定、可靠、可预期的运行模型，绝对不是那种随时可变、稳定性存疑的模型。而这种稳态的需求，恰好和数据库里TP的核心能力完美契合，这也是为什么我们笃定，TP才是数据库在AI时代的核心竞争力。
而结合AI这一点，我们更能看出TP为什么是核心——AI要想发挥价值，不能只靠“历史经验”（也就是AP分析的过往数据），更需要能实时获取“当下状态”，也就是生产过程中正在产生的热数据。只有拿到最新的热数据，AI才能结合过往的分析结果，做出更贴合当下场景的判断，给出更合理的解决方案。而当AI完成对当下热数据的检索、处置后，这些新的行为、新的数据，又会重新融入“历史经验”之中，反过来优化AP的分析模型，让AI变得更智能——你看，绕来绕去，TP依然是这一切的根基。
说到底，未来必然是AI的时代。AI的成长固然离不开海量历史数据的沉淀与分析，但更关键的是持续不断的热数据供给；唯有牢牢抓住热数据这个核心，数据库才能真正拥有在AI赛道立足、竞争的底气，这也正是我们始终强调TP是数据库核心的重要原因之一。
老规矩，知道写了些啥。