随着信息技术的发展，互联网应用的加速普及，人类进入了数字经济时代。进入二十一世纪以后，随着移动互联网技术、物联网技术、5G等技术的发展，全球数据圈（Global Datasphere）呈指数级递增，IDC预测全球数据将于2025年增长至175ZB，而中国的数据圈有望于2025年爆炸式增长为世界第一。数据被称为数字经济时代的“石油”，如同石油驱动了工业化时代的进步，大数据将推动智能化与数字化时代的发展。
为了挖掘数据的价值，企业面临着海量数据的存储与分析需求，业务也面临着更多热点及突发流量所带来的挑战。面对数据计算（Data Computing）的巨大诉求、数据组织的运行成本的急剧增加、数据格式的丰富多样，企业的数字化转型面临巨大挑战，急需一款数据库产品，帮助其最大化利用数据资产，降本增效，进行更智能高效的数据计算。
早在2019年，Gartner便做出预测：数据库市场的未来在云上。在2022年首次发布的《数据库中国市场指南》（Market Guide for DBMS，China）中，Gartner再次指出，中国数据库行业将加速增长并逐步向云端迁移，未来四年，中国数据库行业向公有云迁移的速度将超过全球平均水平。2020 年数据显示，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。
OpenPie认为计算技术目前经历了三代平台:①大型机时代；②PC机时代； ③云计算时代。每一代计算平台的变更，都带来了数据计算技术的突破性创新的可能性。随着计算技术从大型机时代变革为PC机时代，PC机逐渐取代大型机，极大地降低计算门槛，计算资源日渐丰富，数据计算技术突破性创新。随着云计算时代的到来，不仅使得计算成本极大地降低，也提供了无限丰富的计算资源，释放出数据计算产生智能的更多机会。
自20世纪50年代中期以来，数据管理技术经历了人工管理阶段、文件系统管理阶段，最终随着硬件技术的提升、价格的下降，数据管理技术进入了数据库系统阶段。数据库系统解决了数据管理的复杂性，很好的支撑了业务系统（如CRM、ERP、BI、报表和可视化系统）和专用的业务系统（如电商的推荐系统、银行的客户画像）等；解放了开发人员，使他们能够更好地专注于业务逻辑上。
很多受欢迎的数据库系统均为分布式数据库，而典型的传统分布式数据库系统大多是MPP（大规模并行计算）架构。MPP架构的数据库以PC服务器为单位，通过如下图所示的组群方式来扩展存储和计算。假设一个宽表有3亿条记录，MPP数据库会尝试在每台PC服务器的硬盘上分布1亿条记录。数据计算时，所有机器同时并行计算，理论上最高可以把计算时间降低到单机部署的1/n（n为机器数量），节省了海量数据的处理时间。
然而，随着数据量的不断攀升，企业对数据库的要求也越来越高，在使用过程中，传统数据库解决方案迎来了一系列的瓶颈：
随着数据量和计算能力的爆发式增长，云计算技术的迅猛发展，云原生时代应运而生。云原生时代，越来越多的企业将应用向云上迁移，而越来越多的数据也流向云上。公有云带来了众多优势：
这些优势使云原生数据库得以降低计算成本，提供无限丰富的计算资源，实现分钟级的伸缩性和真正的高可用，释放出数据计算产生更多智能的机会。
以下是云原生时代数字企业的典型使用场景：
面对这些不断变化的业务需求和计算任务，企业产生了更高的需求：
充分结合云计算、大规模并行处理技术的云原生数据库应运而生，云原生数据库帮助企业摆脱了PC架构的限制，满足云原生数字时代需求，成为更好的选择。相对于传统数据仓库，云原生数据库的优势也是显而易见的：
传统数据仓库的计算和存储是紧密耦合的，计算资源和存储资源按某一比例强绑定，为了确保查询结果的正确性，每个计算节点都需参与每条查询的执行中，在扩容、运维、迁移上都存在一定的挑战。企业业务发展的不确定性，导致大数据系统无法及时分析业务数据，错失了充分挖掘数据价值所带来的商业机会。
云原生数据库计算和存储分离，避免了资源的浪费。企业可根据对资源的需求，灵活地以低成本和高效的方式，单独地进行存储或计算资源的弹性扩展，提高了资源的利用率，节省空间成本和能耗开销。
传统数据仓库往往需要巨大的人力投入进行数据库的安装和调试，云原生数据库的“即开即用”特性为企业节省了大量运维开支。由于计算节点部署于云端，摆脱了物理限制和潜在的延迟，可随时随地通过互联网轻松管理，无需任何硬件。数据随时随地可用，无需处理任何后端技术问题，为企业进行跨部门、跨区域的数据共享和协作开辟了捷径，保证了企业的全球化进程。
