数字化时代，数据库就是业务架构，这句话怎么讲？

在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，传统企业置身于技术十字路口，面临诸多关键抉择，其中业务逻辑处理究竟安置于何处，是依托应用侧，还是借助数据库的存储过程和 SQL，有时候还挺难说哪个更合适。这绝非简单的二选一，而需依据不同业务场景与实际需求细细权衡。

在国内，前些年受到联网企业主导的去 IOE 工作影响，“数据库向后退，应用向前走” 一度成为主流走向。上周末，来自加拿大的 OMINIGRES 创始人尤里提出 “database is the business architecture”，反映出了北美中小用户在系统建设上的不同选择，意味着将数据库与数字化业务深度融合，充分挖掘数据库潜能构建业务系统，这样可以大大节约中小企业的IT投资。北美的IT建设注重实效，讲求性价比，不像我们，哪怕IT投资十分捉襟见肘的企业，不搞个中台，用点微服务，CIO就好像没干好一样。

重视可维护性与代码可读性的企业业务系统，应用侧承载业务逻辑优势显著。以大型电商平台繁杂的订单处理流程为例，从用户下单瞬间起，库存扣减、支付确认、物流调配等环节便紧密交织，且随市场动态、客户喜好频繁调整。此时，若选用应用程序代码，如 Java 等编写，开发人员遵循面向对象编程规范，代码结构清晰，团队成员能轻松洞察业务逻辑脉络。版本迭代时，借助各类开发工具，代码变更追踪易如反掌，持续集成与部署高效推进。同时，完善的单元测试框架可对各功能模块逐一 “体检”，保障修改后的代码质量过硬。

当跨数据库兼容性成为企业刚需，应用侧处理更是当仁不让。倘若业务逻辑扎根于数据库中，迁移成本将如雪球般越滚越大。反之，将业务逻辑封装于应用程序代码，开发人员只需着力适配数据库连接驱动，微调少量数据访问层代码，即可低成本实现平稳过渡。

不过，在性能至上的领域，数据库的存储过程和 SQL 则能够发挥到极致。金融机构每日直面海量交易数据冲击，如股票交易系统的实时行情剖析、银行的批量转账清算业务。存储过程在数据库服务器本地 “发力”，大幅削减数据网络传输的 “长途奔波”，紧密贴合数据库查询优化器、索引机制，实现数据的快速读写与复杂聚合运算，即便高并发、大数据量来袭，系统响应依旧稳如泰山。

涉及关键业务数据操作，存储过程更是数据一致性与安全性的忠诚卫士。一些关键业务必须作为原子事务处理，借由数据库强大的事务管理能力与 ACID 特性，确保操作准确稳定高效，杜绝数据不一致的 “定时炸弹”。对外仅露有限接口，将核心业务逻辑深藏其中，让外部恶意攻击、非法篡改无机可乘。

对于成本敏感的企业建设IT系统时，简单的中间件+数据库+存储过程架构也可以大大节约系统建设成本，避免了复杂的前端应用架构。

传统企业抉择系统架构的时候，应道立足当下业务痛点，以未来发展蓝图为指引，审慎掂量应用侧与数据库存储过程的长短板，让技术架构精准赋能企业运营，如此才能多快好省地建设IT系统。

各位读者，今天的文章是不是读着有点费劲?因为这篇文章是我和豆包聊天后生成的。我读了以后，对今后退休后码码字赚点零花钱又多了几分信心，因为前几天有朋友和我说，豆包写作已经秒杀人类了。说那话的哥们写作水平一定很烂。豆包写出来的东西虽然通顺，但是不大像是人说的话。

接下来用我自己的语气来继续这个话题，这句话可以翻译为 “数据库就是业务架构”。从某种特定角度理解其合理性：

从数据驱动的业务视角看，在现代企业中，业务架构很大程度上依赖于数据。数据库存储了业务运作所需的各种关键信息，例如客户数据(包括客户的基本信息、购买历史、偏好等)、产品数据(产品规格、库存数量、价格等)以及交易数据(订单信息、支付记录等)。

从系统集成的角度看，企业通常会有多个不同的系统，如客户关系管理系统(CRM)、企业资源规划系统(ERP)等。这些系统之间的集成往往是通过数据库来实现的。

不过这句话也有不完全准确的方面。首先业务架构还有其他的要素，业务架构不仅仅包括数据库。它还涉及到业务流程、组织架构、业务规则等多个方面。业务流程定义了工作的顺序和方式，组织架构确定了人员的职责和分工，业务规则则规定了业务操作的准则。

在战略和目标层面，业务架构还需要考虑企业的战略和业务目标。企业的战略决策会影响业务架构的设计，例如企业决定开拓新的市场或推出新的产品服务线，这会导致业务架构的调整。数据库虽然可以支持这些战略变化，但它本身不是战略的制定者，也不能完全体现企业在战略和目标层面上的业务架构考虑。比如，企业的战略是要提供高端个性化的服务，这就需要在业务架构中考虑如何设计服务流程、组织相应的专业服务团队等，而数据库只是记录和辅助这些过程中产生的数据。

在业务全面数字化的趋势下，数据库的设计可以越来越紧密地与业务流程相结合。随着数据治理的重要性日益凸显，数据库可以成为承载业务规则的载体。数据服务与业务功能也可以深度融合，数据库可以提供丰富的数据服务，这些服务能够直接支持业务功能的实现。

二者相融合后会有以下的优势：首先是提高业务敏捷性，当数据库与业务架构融合后，企业能够更快速地响应市场变化，因为数据库和业务架构的融合使得数据到业务决策再到业务行动的链路更短，减少了中间环节的信息损耗和延迟。

其次是增强数据一致性和准确性，在融合的环境下，业务规则在数据库中得以实施，确保了数据的生成和更新符合业务要求，数据库能够准确地更新信息，避免了数据不一致的情况，提高了数据的准确性，从而为整个业务提供更可靠的数据支持。

第三是优化资源配置，融合后的数据库能够更好地反映业务架构中的资源需求和使用情况。企业可以合理安排设备维护时间，避免生产中断，提高资源利用效率。

关于今天写的这个问题，其实在几年前我和一个搞业务的老专家交流过，他就提出了数模与业务模型脱节的问题，他当时问我能不能不使用数据库为中心，而是以业务模型为中心来构建信息系统，一切都围绕业务建模。当时我觉得他这个想法有点过于理想化，实现起来难度很大，因为业务是在不断变化的，动态的数据模型会让应用无法稳定演进。其实这个想法未必不能实现，前提条件是数据库要具备十分强大的多模融合能力和AI算法能力。这似乎也是数据库技术正在奋斗的方向。