腾讯TDSQL提三个“数据库之问”，数据库技术未来重点在哪？(11)_作者简介：李海翔

所以，数据库架构背景下各个模块解耦问题，是一个技术问题。解耦工作，可以在许多层次、许多模块间展开。解耦技术，各有其妙。

如图7右上子图所示，AWS的Aurora提出的存储计算分离，就是存储和计算两大模块的解耦。而微软Deuteronomy系统在08年-16年也有过一系列相关工作。Deuteronomy一开始采用的方案是在存储层上面实现事务，而底层的存储采用的是KV模型。存储层只需要提供KV的原子性和幂等性，上层就可以比较容易实现事务的并发访问控制和恢复。后来的Percolator、Spanner/F1、CockroachDB、TiDB其实也是沿着这个思路在发展，底层是Bigtable/Spanner或者RocksDB这样的KV存储引擎，在存储之上封装一层事务。但是在类似RocksDB这样的KV存储中，对于KV记录的并发控制还是和存储紧耦合的。

存储和计算两大模块的解耦，促进了各自所囊括的子模块之间再次进行解耦，如图9所示，事务和存储层的解耦，该怎么进行？有的研究者，把事务处理功能提取到客户端进行（图9左子图），有的把事务处理功能放到中间件层实行按（图9中间子图），这2种方式不同于传统的在Server端进行事务处理（图9的右子图）。