骂谷歌干蠢事、炮轰甲骨文、AI 在真实数据库测试得分为 0！83 岁图灵奖数据库教父的硅谷“狂人日记”

📌 一句话摘要

图灵奖得主、Postgres 奠基者 Mike Stonebraker 在访谈中犀利批评了 MapReduce、最终一致性、Oracle 的销售手段，并指出当前 Text-to-SQL 在真实数据仓库上得分为 0，同时分享了他对数据库未来、DBOS 项目和 Agent AI 的深刻见解。

📝 详细摘要

本文编译自对图灵奖得主、Postgres 创始人 Mike Stonebraker 的深度访谈。Stonebraker 以其一贯的犀利风格，回顾了从 Ingres 到 Postgres 的数据库发展历程，直言不讳地批评了 Oracle 靠对客户撒谎赢得市场、谷歌的 MapReduce 和最终一致性是蠢事。他深入探讨了数据库查询优化器的核心难点，并重申了其「万金油式数据库并非最优解」的观点，认为 Postgres 在低端场景是绝佳选择，但在高端场景（如 PB 级数据仓库、百万级事务）则力不从心。访谈重点介绍了 Stonebraker 的最新项目 DBOS，一个旨在用数据库技术替换操作系统核心功能的编程语言和工作流平台，并指出其在 Agent AI 的读写应用场景中具有巨大潜力。最引人注目的是，Stonebraker 透露其团队在四个真实生产级数据仓库上测试 Text-to-SQL，LLM 的准确率为 0%，并发布了名为 Beaver 的真实基准测试，挑战业界。最后，他建议年轻人在选择专业时保持谨慎，并鼓励追随热情。

💡 主要观点

- Stonebraker 严厉批评了谷歌的 MapReduce 和最终一致性策略，认为它们是技术上的错误方向。 他认为 MapReduce 效率低下，而最终一致性在需要数据完整性的场景下根本行不通，谷歌最终也回归了 Spanner 这样的传统事务系统。

当前 Text-to-SQL 技术在真实生产级数据仓库上的准确率为 0%，远低于其在 Spider 等学术基准上的表现。 真实数据仓库的查询复杂度高、Schema 混乱、包含大量特殊领域数据，导致 LLM 无法有效工作。Stonebraker 团队发布了名为 Beaver 的真实基准测试。

Stonebraker 重申「万金油式」数据库并非最优解，Postgres 是优秀的默认选择，但在高端场景力不从心。 Postgres 在低端场景（如快速起步、通用需求）是绝佳选择，但在处理百万级事务、PB 级数据仓库、列存和多节点等高端场景时，需要专用系统。

Stonebraker 的最新项目 DBOS 旨在用数据库技术替换操作系统核心功能，并专注于工作流和 Agent AI 的读写应用。 DBOS 将应用状态持久化在数据库中，使程序天然获得事务、故障转移等特性。它特别适合未来需要读写操作的 Agent AI 场景，能保证操作的原子性和一致性。

💬 文章金句

- 拉里·埃里森是个绝佳的推销员。在当时，他能把「现在时」和「将来时」混为一谈，说白了就是对客户撒谎。

• 我认为当时有很多不太懂行的人说：「谷歌真的很聪明。他们肯定知道自己在干什么，所以他们说什么我们就做什么。」
• 在我们的基准测试里，大语言模型的得分是 0%。
• 在低端场景，它绝对是正确的「万金油」。但在高端场景，这套就行不通了。
• 如果你今天才刚起步，你会选择什么专业？因为我认为计算机科学在未来可能不再是一个朝阳产业了。

📊 文章信息

AI 初评：88

来源：CSDN

作者：CSDN

分类：软件编程

语言：中文

阅读时间：54 分钟

字数：13299

标签： Mike Stonebraker, Postgres, 数据库, Text-to-SQL, DBOS

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