新的一年又即将来到，盘点今年的开源进度，感触良多。
KtSQL最早开始于2016年，当时还记得只有一点MySQL分库分表中间件的开发基础，对分布式事务数据库领域只能算是懵懵懂懂。萌生开发一个分布式事务数据库的原因，是因为在大数据系统应用开发过程中，反复感觉到所谓大数据，无非是把数据库从单机或小规模集群往分布式系统发展的过程。既然如此，为什么不直接做一个分布式数据库呢？
说来容易做来难，项目启动的时候，其实有诸多波折。开源项目和商业项目是不同的，商业项目会围绕战略展开，而开源项目则需要自己去思考项目的意义，这其实会导致想法的纷乱。KtSQL开始后，有相当长的一段时间，阅读了许多分布式数据库方向资料，回头想想，真是一段充实的时光。但这时虽然增长了知识，却陷入了各种想法的引诱，导致很长一段时间项目的立意都不清晰；到了真正开始动手的时候，一开始的想法是底层存储基于MySQL实现，充分利用MySQL生态。但是，在分布式事务时，思路卡住了，Google Percolator要在MySQL上实现，诸多限制，这也算是走了弯路，后来才换成HBase。经历过这些挫折磨难，才真正进入到正轨。
一晃眼两年多过去，大数据领域果然出现了NewSQL的潮流，也开始出现了数据中台的概念。引发这个趋势的，不光是自然而然的信息化复杂度增加，还在于除了结果数据外，过程数据也开始被重视起来，而且出现了过程数据与结果数据的融合协同趋势。
从商业领域角度观察，信息化水平的提升，对于克服规模效应带来的效率不足问题，有着颠覆性的价值。中国的经济规模，互联网技术带来跨地域经济协作，都是这一方向的良好温床，而一带一路带来的全球化效应，更是为进一步发展打下良好基础。大势如此，必然会导致一个个的独立个体加入到各种的经济联系体中，而经济联系体天生有需求往规模化发展。
既然规模化是大趋势，那么信息化的复杂度必然不断提升，必然带来更多的信息化系统。这些信息化系统都需要数据库，而且通过数据库来完成信息化系统之间的协同工作，成本远低于现在所谓的微服务系统。
而且，随着机器学习、深度学习、人工智能领域的科研持续发展，数据的应用已经不仅仅局限于结果的保存，过程数据的监控、分析、处理，把数据应用带到了一个新的高度。能不能通过读取计算用户在多个系统之间的操作行为，判断出用户的当前意图，为下一步的用户响应做出恰如其分的应对？这就是下一步KtSQL的发展方向。
KtSQL将迎着未来的方向持续进步，坚持不懈。也必然会在开源的路上奏出强音！