公司搞淘汰Oracle數據庫的事情已經搞了好久了，這個事情其實和國內淘寶系搞的去IOE（IBM、Oracle和EMC）是類似的，基本上也是迫不得已，Oracle的維護成本太高，而公司內部基於Oracle數據庫的數據倉庫，也是問題頻出；另一個原因則是scalability。我相信這兩個原因許多人都非常清楚。而這個淘汰，也不是簡簡單單換一個關系數據庫，比如把Oracle換成MySQL，或者換到雲上（RDS）。而是有明確階段性地演進，比如替換到DynamoDB這樣的NoSQL數據庫上面去；或者更徹底地，像我們接觸到的某個產品，數據本身換到更廉價的存儲S3上去，元數據才存在DynamoDB裡，而原本SQL執行的運算的部分用Hadoop或者Spark來完成，這件數據源統一和演進的事情由一個做infrastructure的團隊來完成。
Oracle數據庫要淘汰，而且還看到了NoSQL數據庫作為其中的一個替代方案，那是不是說SQL要慢慢淡出歷史舞台了？
不！
因此不僅回答是“不”，還要補充一句——“恰恰相反”，和關系數據庫本身不同，SQL不但不會淡出，還要扮演更重要的角色。SQL和編程語言一樣，代表的其實是認識世界和描述世界的一種思維方式。比如下面這樣的兩個例子。
第一個，我們組日常都會接觸的產品，計算成本和利潤的邏輯，使用Scala寫的，跑在Spark上面，而隨著業務邏輯愈來愈復雜，許多Data Analyst介入來處理各種各樣的問題，他們相較於工程師來說，代碼的能力顯然不是長處。但是他們對SQL很熟悉，對數據很敏感，把數據抽象成一系列二維表簡直是手到擒來。所以我們開始嘗試把那些核心運算邏輯重寫成Spark SQL。
第二個，前面提到的那個infrastructure團隊，對客戶要提供一層JDBC的封裝，讓內部的技術能力，也通過SQL的形式暴露出來。因為有了類似Hive這樣的工具，在這種情況下應用層的部分可以盡可能地保持穩定，原本的Oracle下的sql有改動和轉換，但依然是SQL，只不過執行的不再是數據庫引擎，而是MapReduce任務了。我覺得這件事情很有意思，也很有挑戰性。困難很多，比如索引的問題，運算透明性（包括調試）的問題（SQL有執行計劃之類的工具可以讓我們對其執行機制了解清楚，但是換成MapReduce job以後顯然問題就困難得多了）等等。但是帶來的收益是顯而易見的，比如說，整個運算資源是彈性的——重要的急迫的任務優先級高，分配資源多，參與運算的instance多，從而縮短得出結果的時間。
去Oracle是否意味著關系型數據庫不成功？
當然不是——
關系型數據庫不但在過去的幾十年內很成功，而且成功到被亂用濫用了。馮大輝以前說過一個被濫用的例子，阿裡旺旺在用戶量那麼高的情況下，居然還用Oracle數據庫在做存儲。而我身邊也有這樣的例子，在我換組前，我原來的組，就把持著整個Amazon內部最大的Oracle數據庫，一大堆分區，動不動成天幾千萬行的數據讀寫。其實不但是數據庫這一層跟不上節奏了，還有工作流引擎也是，老的工作流引擎要淘汰，老團隊不維護了，但是因為當時我們組在這個老東西上面的job太多，沒法切換，成為釘子戶，被迫攬下了維護這個老工作流引擎的任務，直到它退休，成為全公司唯一使用它，並且是這一方面淘汰老技術最慢的……
其實整體看來，Amazon這樣的互聯網公司淘汰老舊的技術的速度已經算很快了（尤其是和傳統軟件公司比起來），有時候會遇到引進新技術和造輪子過度的問題（比如好多組都有自己搞的一套聽起來高大上的數據存儲系統，還有就是工作流系統，也是遍地開花），但是總的思路還是挺激進的：隨時准備拆了輪子重造。問題小就解決，問題大就重寫。且不說這做法利弊各占多少，每次搞宣傳招人的時候，造新輪子和大輪子這一點，確實是吸引人啊。
再一個例子，記得剛工作那會兒，去北京聯通開局，負載分擔是F5，服務器掛在單板上，存儲用的是磁盤陣列，數據庫雙機用的是IBM小型機（和美國車一樣，“保修期”內屁事兒沒有，“保修期”一過就開始噼裡啪啦亂出問題，然後賺修車費）。在當時這幾個玩意兒聽聽就是不差錢的主兒才能購置裝配的東西，看看互聯網公司誰敢這麼搞？無論是雲存儲還是雲計算，用的都是成本很低的硬件，有的功能直接替代由軟件完成，但是這恰恰解釋了和關系型數據庫的發展到輝煌，再到演退相同的現象，這些硬件也是在一定時期內代表了特定的技術流行，如今也慢慢被單設備成本低，但是規模更大的集群代替。
好，從這個問題繼續展開，再談談“人”和“技能”。
羅胖（羅振宇）的羅輯思維裡面，講到了社會化分工帶來的社會進步，也講到了手工藝人。簡單勞動，甚至不簡單，但是容易被模擬的勞動，還是不可逆轉地慢慢地被機器和軟件所替代。於是一大幫程序員都在喊技術至上，要做技術，這也是手工藝人謀生的基礎。但是同樣是技術，可不盡相同，有的也有逐漸被淘汰的趨勢，比如說：
Java總是在風口浪尖說要被淘汰，而我們也看到隨著各路編程語言大張旗鼓地發展繁榮，飽受诟病的Java占有率確實下降了。但是JVM呢，卻欣欣向榮，其原因在於，JVM是個平台，而Java只是一門編程語言。編程語言的可替代性在於，隨著機器性能的提升，開發一門更現代更符合問題解決思維的語言的成本，要比做成一個更現代化的穩定的虛擬機平台，要低得多。這也是為什麼流行的JVM上的語言有那麼多，作者往往是個人；但是熟知的JVM就只來自那麼幾家公司。再有一個，則是編程語言本身的缺陷，更難以被“繞過”。
再比如說，一些曾經熱炒的職位，比如DBA，對於很多人來說，這樣的職業已經很難再風光下去。單純靠維護賺錢，這本來就是一件無法長久的生計。因為“維護”這一件事情，要麼因為簡單而能被機器和軟件替代掉，要麼因為復雜而被革命掉。工具，永遠只是媒介，是可以被繞過的，不是最根本和最核心的問題。數據庫和很多其他的技術一樣，從軟件和工程的最本源獨立出來，壯大到現在，慢慢再回歸本源。再比如，以往小公司都要招折騰硬件的工程師，剛工作的時候和很多同事一樣，都折騰過單板和機架，但是現在呢，可以把存儲資源和計算資源掛到雲上。因此這樣的人才需求會慢慢減少，而門檻卻不見得降低，最終就只剩下少數幾家能夠提供雲服務的大戶。
因此，以後再遇到那些賣弄自己技術的人，那些虛張聲勢的人，我們其實可以思考一下，生成自己的判斷，他所顯擺的技術，到底是解決核心問題的技術，不容易被革命和替代的，還是只是另一種魯迅筆下迂腐而無聊的“‘茴’字的三種寫法”呢？
