數(shù)據(jù)庫行業(yè)專題研究：信創(chuàng)正當(dāng)時(shí)，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展提速

時(shí)間：2023-03-13 09:24:01 | 來源：電子商務(wù)

時(shí)間：2023-03-13 09:24:01 來源：電子商務(wù)

（報(bào)告出品方：華泰證券）

產(chǎn)業(yè)概覽：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫占主流，分布式時(shí)代加速到來

數(shù)據(jù)庫是信息系統(tǒng)運(yùn)行的關(guān)鍵基礎(chǔ)。從定義來看，數(shù)據(jù)庫是按照一定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組織、存 儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉庫，在計(jì)算機(jī)中一般由一個(gè)或者一組文件構(gòu)成；從本質(zhì)來看，計(jì)算機(jī)解 決的是數(shù)據(jù)計(jì)算和數(shù)據(jù)處理問題，數(shù)據(jù)庫則是計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)中的專門管理數(shù)據(jù)資源的系 統(tǒng)；從架構(gòu)上看，數(shù)據(jù)庫作為計(jì)算機(jī)三大基礎(chǔ)軟件（操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件）之一， 向下可充分發(fā)揮硬件算力，向上支撐上層的應(yīng)用需求，是信息系統(tǒng)高效運(yùn)行的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)庫軟件的核心是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫作為基礎(chǔ)軟件，可面向多種應(yīng)用，被多個(gè)用 戶、程序共享，其中數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DataBase Management System，DBMS）負(fù)責(zé)搭 建、處理、維護(hù)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)間邏輯關(guān)系，由外部組件集與內(nèi)核組件集共同組成：1） 外部組件集：以數(shù)據(jù)庫配套的獨(dú)立支撐軟件為主，例如數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)；2）內(nèi)核組件集：一般 可以分為管理組件、網(wǎng)絡(luò)組件、計(jì)算組件、存儲(chǔ)組件四大模塊。

產(chǎn)業(yè)復(fù)盤：變革與數(shù)據(jù)需求相協(xié)同，發(fā)展邁入后關(guān)系型階段

自 20 世紀(jì) 60 年代以來，數(shù)據(jù)庫行業(yè)隨信息技術(shù)發(fā)展而快速演變，主要經(jīng)歷了三大階段： 1）前關(guān)系型階段（1964-1970）：1964 年查爾斯·巴赫曼（Charles Bachman）開發(fā)出第一 個(gè)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，網(wǎng)狀數(shù)據(jù)管理系統(tǒng) IDS（Integrated Data Store）初步成型；隨后為解 決阿波羅登月計(jì)劃所需的大量數(shù)據(jù)，1968 年 IMS（Information Management System）系 統(tǒng)作為最早商業(yè)化的 DBMS 正式發(fā)布；此階段數(shù)據(jù)庫主要解決了數(shù)據(jù)獨(dú)立存儲(chǔ)、統(tǒng)一管理、 統(tǒng)一訪問的問題，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)與程序分離，但缺乏被廣泛接受的理論基礎(chǔ)； 2）關(guān)系型階段（1970-2008）：1970 年，員埃德加·科德（Edgar F. Codd）發(fā)表《大型共 享數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)關(guān)系模型》，關(guān)系型模型理論被初步提出；隨后關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（Relational Database Management System，RDBMS）誕生，國際標(biāo)準(zhǔn)組織將 SQL 作為國際數(shù)據(jù)庫 標(biāo)準(zhǔn)語言，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，SQL 成為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主流語言并引領(lǐng)變革，Access、MySQL、 PostgreSQL 等大批關(guān)系型數(shù)據(jù)庫誕生，帶動(dòng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫完成了從理論到實(shí)踐的轉(zhuǎn)換； 3）后關(guān)系型階段（2008-至今）：隨著 Web 2.0 的到來，數(shù)據(jù)量出現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)關(guān)系型 數(shù)據(jù)庫無法有效對(duì)應(yīng)日新月異的數(shù)據(jù)類型及業(yè)務(wù)場(chǎng)景，為更有效地處理海量數(shù)據(jù)，應(yīng)對(duì)多 樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，NoSQL、NewSQL 等非關(guān)系型數(shù)庫脫穎而出，數(shù)據(jù)庫邁入第三發(fā)展階段。

根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、架構(gòu)模型、業(yè)務(wù)負(fù)載特征的不同，數(shù)據(jù)庫可劃分為不同類別。為了更清楚 的了解數(shù)據(jù)庫之間的特性差異，數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品可依照不同標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，常見的分類依據(jù)包 括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、架構(gòu)模型、業(yè)務(wù)負(fù)載特征、部署方式等，其中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型是最常用的標(biāo)準(zhǔn)。 1）根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型：可分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL 數(shù)據(jù)庫、NewSQL 數(shù)據(jù)庫； 2）根據(jù)架構(gòu)模型：可分為集中式數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫； 3）根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載特性：可分為 OLAP 數(shù)據(jù)庫（分析型數(shù)據(jù)庫）、OLTP 數(shù)據(jù)庫（事務(wù)型數(shù) 據(jù)庫）、HTAP 數(shù)據(jù)庫（混合型數(shù)據(jù)庫）。

按數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分類：關(guān)系型、NoSQL、NewSQL

數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型隨存儲(chǔ)需求變化而不斷拓展。最早的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求主要來源于結(jié)構(gòu) 化數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品多采用關(guān)系型架構(gòu)，主流產(chǎn)品包括：Oracle、MySQL、PostgreSQL 等；2000 年以后隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的快速普及，產(chǎn)生大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求，NoSQL 數(shù)據(jù)庫快速興起，主流產(chǎn)品包括 Redis、MongoDB 等；后來為解決 NoSQL 數(shù)據(jù)庫缺乏強(qiáng) 一致性及事務(wù)支持的問題，NewSQL 數(shù)據(jù)庫逐步發(fā)展，主流產(chǎn)品包括：Spanner、TiDB 等。

1）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是由多個(gè)二維表所組成的集合。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，是指采用了關(guān)系模型來組織 數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)以行和列的形式進(jìn)行存儲(chǔ)，這一系列的行和列被稱為表，一組表組成 了數(shù)據(jù)庫。表格之中每一行通過獨(dú)有的主碼（Primary Key）來區(qū)分彼此，每一列都擁有統(tǒng) 一的數(shù)據(jù)類型，外碼（Foreign Key）通常與主碼（Primary Key）一起使用，用于建立表與 表之間的聯(lián)系，通過匹配外碼以尋找相應(yīng)的行。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫具備 ACID 特性，為主流數(shù)據(jù)庫類型。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫嚴(yán)格遵循原子性 Atomicity、 一致性 Consistency、隔離性 Isolation、持久性 Durability（以上簡(jiǎn)稱 ACID 特性），在維護(hù) 數(shù)據(jù)庫完整性、數(shù)據(jù)一致性方面優(yōu)勢(shì)突出，適用于對(duì)數(shù)據(jù)安全性、事務(wù)支持高度要求的應(yīng) 用場(chǎng)景。1）原子性：為避免不同指令之間的沖突，數(shù)據(jù)庫中的事務(wù)執(zhí)行被視為原子不可再 分，指令要么全部成功執(zhí)行，要么失敗而保持原狀；2）一致性：為確保業(yè)務(wù)邏輯一致性， 數(shù)據(jù)庫設(shè)置約束與觸發(fā)器保證數(shù)據(jù)庫完整性，任何事務(wù)看到的數(shù)據(jù)總保持一致；3）隔離性： 數(shù)據(jù)庫通過加鎖，保證事務(wù)之間相互隔離，從而避免臟讀、幻讀等；4）持久性：為避免數(shù) 據(jù)庫丟失等意外事故，數(shù)據(jù)庫所有指令都將會(huì)被永久保存，不會(huì)被回滾。

2）NoSQL（Not Only SQL）數(shù)據(jù)庫

NoSQL 數(shù)據(jù)庫嘗試解決關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展可用性缺陷。不同于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，NoSQL 數(shù)據(jù)庫只遵守 BASE 模型：基本可用 Basically Avaliable、軟狀態(tài) Soft state、最終一致性 Eventual consistency：1）基本可用：當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，NoSQL 數(shù)據(jù)庫不像關(guān)系型數(shù)據(jù) 庫一樣進(jìn)行強(qiáng)制拒絕，而是允許損失部分可用功能或降低響應(yīng)速度，以保證核心功能可用； 2）軟狀態(tài)：在處理數(shù)據(jù)過程中，允許數(shù)據(jù)狀態(tài)出現(xiàn)暫時(shí)不一致的情況；3）最終一致性： NoSQL 數(shù)據(jù)庫只追求最終的結(jié)果一致，數(shù)據(jù)處理的過程中暫時(shí)不一致將被允許。NoSQL 數(shù)據(jù)庫解決了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫剛性架構(gòu)的拓展性缺陷，NoSQL 的動(dòng)態(tài)架構(gòu)可實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)展。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫更適用于海量數(shù)據(jù)的快速讀寫場(chǎng)景。NoSQL 概念早在 1998 年就已經(jīng)被 Carlo Strozzi 提出，21 世紀(jì)初才進(jìn)入規(guī)?；l(fā)展階段，主要原因在于 2008 年互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入 Web 2.0 時(shí)代，大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)出現(xiàn)，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)型增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)在非 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理、海量數(shù)據(jù)快速讀寫、數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展等方面的劣勢(shì)逐漸暴露，因此，基于 BASE 特性的 NoSQL 架構(gòu)被重新提出并得到快速發(fā)展，MongoDB、Redis、HBase 等 NoSQL 數(shù) 據(jù)庫逐步進(jìn)入大眾視野，并實(shí)現(xiàn)了在電商、社交網(wǎng)絡(luò)、搜索引擎等領(lǐng)域的應(yīng)用落地。

常見 NoSQL 數(shù)據(jù)庫主要包括鍵值型數(shù)據(jù)庫、列族數(shù)據(jù)庫、文檔數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫： （1）鍵值型數(shù)據(jù)庫：適用于內(nèi)容緩存，如會(huì)話、配置文件、參數(shù)等。其擴(kuò)展性高，靈活性 好，大量操作時(shí)性能高，但數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化，查詢方法單一； （2）列族數(shù)據(jù)庫：適用于分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理，將同一列數(shù)據(jù)存在一起，可擴(kuò)展性強(qiáng)， 查找速度快，復(fù)雜性低，但功能局限； （3）文檔數(shù)據(jù)庫：適用于存儲(chǔ)文檔數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活，但缺乏統(tǒng)一查詢語法； （4）圖數(shù)據(jù)庫：適用于圖像數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)、推薦系統(tǒng)，專注構(gòu)建關(guān)系圖譜，支持復(fù)雜的 圖形算法，但只能支持一定的數(shù)據(jù)規(guī)模。

3）NewSQL 數(shù)據(jù)庫

NewSQL 數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)整合。盡管 NoSQL 數(shù)據(jù)庫處 理數(shù)據(jù)的速度快，常用于處理海量數(shù)據(jù)，但 NoSQL 數(shù)據(jù)庫并不遵守 ACID 原則，無法滿足 事務(wù)一致性要求。2011 年，Matthew Aslett 提出 NewSQL（可橫向擴(kuò)展的 OLTP 關(guān)系型數(shù) 據(jù)庫）概念，2012 年谷歌公司發(fā)布 Spanner 與 F1 論文，用原子鐘和 Truetime API 解決分 布式問題，推動(dòng) NewSQL 快速發(fā)展。NewSQL 架構(gòu)旨在整合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與 NoSQL 數(shù)據(jù) 庫的優(yōu)勢(shì)：1）保留 NoSQL 數(shù)據(jù)庫對(duì)海量數(shù)據(jù)處理的速度與可擴(kuò)展性；2）采用以 SQL 為 主要接口的關(guān)系數(shù)據(jù)模型，保持傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的 ACID 特性。 近年來 NewSQL 數(shù)據(jù)庫快速發(fā)展，主要包括三類發(fā)展路徑：1）基于全新的架構(gòu)設(shè)計(jì)，代 表產(chǎn)品為 Google Spanner、SAP HANA；2）基于分片中間件，代表產(chǎn)品為 ScaleArc；3） 基于云服務(wù)商的 DaaS（database-as-a-service）平臺(tái)，代表產(chǎn)品為 Amazon Aurora、ClearDB。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫各有千秋。對(duì)比來看，1）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：嚴(yán)格遵守 ACID 原則，具備較強(qiáng)的約束性以及數(shù)據(jù)完整性，利于數(shù)據(jù)庫的管理的同時(shí)也導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫難以擴(kuò) 展，在業(yè)務(wù)快速發(fā)展的信息時(shí)代存在一定的成本劣勢(shì)；其二維的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)減少了數(shù)據(jù)的冗 余，但讀取海量數(shù)據(jù)效率不理想；作為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫發(fā)展時(shí)間長(zhǎng)，技術(shù)成熟， 學(xué)習(xí)成本低；2）NoSQL 數(shù)據(jù)庫：遵守 BASE 原則，相較于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，更便于擴(kuò)展， 儲(chǔ)存模式簡(jiǎn)單，查詢速度更快；但其極高的可用性在一致性上做出了妥協(xié)，使用成本較高 且不利于管理，相關(guān)技術(shù)具備較高的成熟度；3）NewSQL 數(shù)據(jù)庫：在底層解決了事務(wù)一 致性問題，并整合了 NoSQL 在可擴(kuò)展性、可用性上的優(yōu)勢(shì)，但 NewSQL 技術(shù)較新，學(xué)習(xí) 成本較高，且目前大多 NewSQL 只適用特定場(chǎng)景，距離普及還需要一定時(shí)間。

按架構(gòu)模型分類：集中式架構(gòu)、分布式架構(gòu)

集中式數(shù)據(jù)庫指將信息存儲(chǔ)、維護(hù)在單個(gè)位置的數(shù)據(jù)庫。集中式數(shù)據(jù)庫利用系統(tǒng)中心的服 務(wù)器統(tǒng)一管理所有資源，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中儲(chǔ)存及管理，并由一臺(tái)機(jī)器作為服務(wù)器。由于集 中數(shù)據(jù)庫的所有數(shù)據(jù)僅存儲(chǔ)在單個(gè)位置，因此在數(shù)據(jù)訪問、協(xié)調(diào)、管理方面具有突出優(yōu)勢(shì)， 同時(shí)相較于其他數(shù)據(jù)庫成本更低，為大多數(shù)企業(yè)最開始的選擇。但隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求的變 化，集中式數(shù)據(jù)庫的缺點(diǎn)逐漸顯現(xiàn)：1）難以擴(kuò)展：只能通過提升硬件性能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理性 能的提升；2）容災(zāi)性差：集中式數(shù)據(jù)庫采用完全共享（Shared-everything）架構(gòu)，一旦任 何環(huán)節(jié)發(fā)生系統(tǒng)故障，整個(gè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)都將無法使用。

常見的集中式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，主要包括一主多備、一寫多讀、多寫多讀三類：1）一主多備（備 用不可讀）：使用單臺(tái)主機(jī)模式部署，其他備機(jī)為主機(jī)備份數(shù)據(jù)，并在主機(jī)宕機(jī)的情況下代 替主機(jī)提供服務(wù)；2）一寫多讀：一個(gè)節(jié)點(diǎn)提供寫服務(wù)，其他多個(gè)節(jié)點(diǎn)提供讀服務(wù)，寫節(jié)點(diǎn) 宕機(jī)時(shí)，讀節(jié)點(diǎn)可以代替寫節(jié)點(diǎn)來提供服務(wù)；3）多寫多讀：多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)共享存儲(chǔ)，每個(gè) 節(jié)點(diǎn)都提供讀寫服務(wù)，同時(shí)采用分布式鎖或集中式鎖解決寫沖突。 分布式架構(gòu)逐漸成熟，主要解決集中式架構(gòu)擴(kuò)展性差的問題。不同于既重視數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一處 理數(shù)據(jù)的架構(gòu)，分布式數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)分散在多個(gè)相互連接的節(jié)點(diǎn)上，通過使用多臺(tái)機(jī)器， 將需要處理的數(shù)據(jù)、工作均衡分散到各個(gè)節(jié)點(diǎn)中，各節(jié)點(diǎn)相互連接又能夠獨(dú)立工作，節(jié)點(diǎn) 故障不會(huì)對(duì)其他節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生影響。因此，近年來隨業(yè)務(wù)拓展與數(shù)據(jù)體量變大，分布式架構(gòu)成 為眾多企業(yè)的選擇。分布式數(shù)據(jù)庫涵蓋兩大核心技術(shù)：1）數(shù)據(jù)的復(fù)制/分區(qū)：通過復(fù)制或分 區(qū)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的多節(jié)點(diǎn)存放，復(fù)制包括主從復(fù)制、對(duì)等復(fù)制，分區(qū)包括垂直分區(qū)、水平分區(qū) （即分片）；2）分布式事務(wù)：通過機(jī)制設(shè)計(jì)保證分布式環(huán)境下事務(wù)的 ACID 特性，包括兩 階段提交（2PC）、三階段提交（3PC）、最大努力通知等解決方案。

分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)路線選擇上，都是以解決數(shù)據(jù)容量擴(kuò)展問題為首要目標(biāo)，主流方案包括 三類：1）分庫分表+中間件：下層的單機(jī)數(shù)據(jù)庫提供存儲(chǔ)和執(zhí)行能力，在多個(gè)單機(jī)數(shù)據(jù)庫 上封裝一層中間層補(bǔ)充分布式能力，以統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分片規(guī)則管理分布在不同數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)的 數(shù)據(jù)；2）共享存儲(chǔ)架構(gòu)：計(jì)算節(jié)點(diǎn)獨(dú)立并且共享一個(gè)不帶計(jì)算功能的存儲(chǔ)集群 (Shared-storage)，采用存算分離架構(gòu)，計(jì)算層和存儲(chǔ)層都可以動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容；3）去中心化 架構(gòu)：每個(gè)節(jié)點(diǎn)有獨(dú)立的計(jì)算和存儲(chǔ)功能，采用存算分離架構(gòu)，并且節(jié)點(diǎn)之間不共享數(shù)據(jù) （Shared-nothing），分布式集群的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是獨(dú)立節(jié)點(diǎn)。

按業(yè)務(wù)負(fù)載分類：OLAP、OLTP、HTAP

OLAP 為分析型數(shù)據(jù)庫，OLTP 系統(tǒng)為事務(wù)型數(shù)據(jù)庫。按業(yè)務(wù)負(fù)載類型區(qū)分，數(shù)據(jù)庫大致 可以分成兩大類：聯(lián)機(jī)事務(wù)處理 OLTP（On-Line Transaction Processing）、聯(lián)機(jī)分析處理 OLAP（On-Line Analytical Processing）：1）OLTP 是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用，主 要是基本的、日常的事務(wù)處理，記錄即時(shí)的增、刪、改、查，例如銀行交易；2）OLAP 是 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應(yīng)用，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查 詢結(jié)果，典型的應(yīng)用就是復(fù)雜的動(dòng)態(tài)報(bào)表系統(tǒng)。

發(fā)展趨勢(shì)：數(shù)據(jù)、計(jì)算雙重變化加速分布式數(shù)據(jù)庫時(shí)代到來

數(shù)據(jù)庫的發(fā)展與計(jì)算載體緊密相關(guān)。數(shù)據(jù)庫是計(jì)算機(jī)行業(yè)的基礎(chǔ)核心軟件，所有應(yīng)用軟件 的運(yùn)行和數(shù)據(jù)處理都要與其進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。數(shù)據(jù)庫的開發(fā)難度，不僅體現(xiàn)在與其他基礎(chǔ)器 件的適配，更在于如何實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)高效、穩(wěn)定、持續(xù)的管理。從數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷程來看， 計(jì)算架構(gòu)的變化，計(jì)算載體的變化、計(jì)算場(chǎng)景的變化，以及計(jì)算數(shù)據(jù)格式的變化都對(duì)數(shù)據(jù) 庫的發(fā)展帶來一定影響?；蛘哒f，在以上計(jì)算環(huán)境變化下，其需要的數(shù)據(jù)庫類型也發(fā)生了 變化。 從計(jì)算載體來看，數(shù)據(jù)的計(jì)算從原來的大型機(jī)、到小型機(jī)、個(gè)人電腦 PC、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互 聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算，以及未來更多終端的物聯(lián)網(wǎng)智能終端。計(jì)算的載體更加多樣化。 從計(jì)算場(chǎng)景來看，數(shù)據(jù)計(jì)算也從單獨(dú)的單機(jī)計(jì)算，到互聯(lián)網(wǎng)多群體交互的聯(lián)網(wǎng)計(jì)算和云計(jì) 算，以及萬物互聯(lián)的高并發(fā)、低時(shí)延的物聯(lián)網(wǎng)計(jì)算。 從計(jì)算架構(gòu)來看，傳統(tǒng)的 IT 架構(gòu)也正逐步向云架構(gòu)遷移。我們也經(jīng)歷了從 C-S 架構(gòu)到 B-S 架構(gòu)，而目前的云原生、分布式計(jì)算架構(gòu)正對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)帶來深刻變革。而新的計(jì)算架 構(gòu)也對(duì)計(jì)算的基礎(chǔ)軟件（操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、芯片等）提出更高的需求。

在以上計(jì)算環(huán)境的變化下，我們看到，聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)也在發(fā)生深刻變化。 數(shù)據(jù)的大小。目前聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量也在高速增長(zhǎng)。通信技術(shù)的發(fā)展帶動(dòng)從 2G 到 3G、4G、5G 的演進(jìn)，每代通信技術(shù)之間，聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)規(guī)模也呈現(xiàn)（幾個(gè)）數(shù)量級(jí)的增加。對(duì)大容量、 高性能計(jì)算提出更高要求。 數(shù)據(jù)的類型。計(jì)算場(chǎng)景的演變，我們對(duì)數(shù)據(jù)的定義也在發(fā)生變化。圖片、語音、視頻等非 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)成為增量數(shù)據(jù)的主要類型。聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)類型也逐步從原來的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到非結(jié) 構(gòu)化數(shù)據(jù)演變，這就對(duì)計(jì)算的并發(fā)性提出了更高的要求。 數(shù)據(jù)的快慢。對(duì)數(shù)據(jù)的高速計(jì)算是計(jì)算機(jī)一直以來的追求。但原有的 IT 架構(gòu)下，計(jì)算速度 的提升存在一定的物理?xiàng)l件限制。經(jīng)典的 IT 架構(gòu)已經(jīng)存在了幾十年的歷史，當(dāng)時(shí)的 IT 架構(gòu) 并沒有完全考慮到目前計(jì)算場(chǎng)景的變化。因此，新的計(jì)算場(chǎng)景下，對(duì)數(shù)據(jù)高速計(jì)算的追求， 需要我們從底層基礎(chǔ)軟件的變革開始。我們看到無論芯片、操作系統(tǒng)還是數(shù)據(jù)庫，都在經(jīng) 歷深刻變革。

全球關(guān)系型數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)增速漸趨平穩(wěn)。近年來受數(shù)據(jù)量激增以及數(shù)據(jù)類型不斷豐富影響， 傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的流行程度呈下降趨勢(shì)，據(jù) DB-Engines 數(shù)據(jù)顯示，近 24 個(gè)月關(guān)系型數(shù) 據(jù)庫的市場(chǎng)流行度下降 8.23pct，市場(chǎng)增速逐步趨于平緩，據(jù) T4.ai 預(yù)測(cè)，2018-2022 年全 球關(guān)系型數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)規(guī)模復(fù)合增長(zhǎng)率為 6%，較 2012-2017 年的 11%或?qū)⒂兴陆怠７顷P(guān) 系型數(shù)據(jù)庫的市場(chǎng)份額占比快速提升，根據(jù) Gartner 2021 年發(fā)布的《全球數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) （DBMS）市場(chǎng)報(bào)告》，2021 年全球非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的市場(chǎng)收入達(dá) 148 億美元，占總體數(shù) 據(jù)庫市場(chǎng)的 19%，相較于 2017 年 8%的市場(chǎng)占比，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的市場(chǎng)份額顯著提升。

全球數(shù)據(jù)量激增，分布式數(shù)據(jù)庫機(jī)遇顯現(xiàn)。隨著智能移動(dòng)手機(jī)普及、云計(jì)算的興起以及互 聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，全球數(shù)據(jù)量不斷攀升，據(jù) IDC 數(shù)據(jù)顯示，全球數(shù)據(jù)量已從 2010 年的 1.2ZB 增長(zhǎng)至 2020 年的 59ZB，復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá) 47.63%。據(jù) IDC 預(yù)測(cè)，2025 年全球數(shù)據(jù)量將進(jìn) 一步增長(zhǎng)至 175ZB，2020-2025 年復(fù)合增長(zhǎng)率為 24.29%。隨著數(shù)據(jù)量上升，全球數(shù)據(jù)庫規(guī) ?？焖僭鲩L(zhǎng)，據(jù) Gartner 預(yù)測(cè)，2024 年全球數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)規(guī)模有望突破千億美元，2018-2024 年復(fù)合增長(zhǎng)率為 13.78%，同時(shí)大數(shù)據(jù)分析、高并發(fā)計(jì)算、非結(jié)構(gòu)化/異構(gòu)數(shù)據(jù)處理的需求日 益顯現(xiàn)，分布式數(shù)據(jù)庫兼具拓展性與高可用性，或?qū)⒊蔀閿?shù)據(jù)庫行業(yè)新的增量市場(chǎng)。

在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與高并發(fā)計(jì)算需求的推動(dòng)下，分布式數(shù)據(jù)時(shí)代加速到來。在計(jì)算、數(shù)據(jù)的 雙重變革下，我們認(rèn)為，數(shù)據(jù)庫行業(yè)的發(fā)展演進(jìn)也將經(jīng)歷重要的技術(shù)變革。在傳統(tǒng)計(jì)算環(huán) 境和數(shù)據(jù)類型方面，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫依然發(fā)揮著重要的作用；但面向未來新的計(jì)算場(chǎng) 景與數(shù)據(jù)需求，數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品亟需進(jìn)行技術(shù)升級(jí)以適應(yīng)下游需求的變化，通過統(tǒng)計(jì)國內(nèi)外典 型數(shù)據(jù)庫廠商的技術(shù)路線及產(chǎn)品體系變化，我們判斷，數(shù)據(jù)庫行業(yè)已進(jìn)入以云數(shù)據(jù)庫、分 布式數(shù)據(jù)庫為代表的 3.0 階段。

競(jìng)爭(zhēng)格局：海外數(shù)據(jù)庫先發(fā)優(yōu)勢(shì)突出，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫快速發(fā)展

全球數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)海外廠商主導(dǎo)的典型特征。相較海外廠商來說，國內(nèi)數(shù)據(jù)庫研究起步 較晚，大約是 20 世紀(jì) 90 年代改革開放以后才開始進(jìn)入萌芽階段，該階段數(shù)據(jù)庫研究主要 源自國家的相關(guān)研究計(jì)劃或者大學(xué)科研需求，缺乏實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)，因此數(shù)據(jù)庫技術(shù) 發(fā)展較為緩慢。從全球市場(chǎng)來看，以 Microsoft、Oracle 為代表的海外數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫廠商仍 占據(jù)絕大部分市場(chǎng)份額，處于絕對(duì)領(lǐng)導(dǎo)地位，根據(jù) Gartner 發(fā)布的《2018 年全球數(shù)據(jù)庫研 究報(bào)告》，全球共 14 家企業(yè)入選事務(wù)型數(shù)據(jù)庫魔力四象限（中國僅 1 家入榜），19 家企業(yè) 入選分析型數(shù)據(jù)庫魔力四象限（中國僅 3 家入榜），處于領(lǐng)導(dǎo)者象限的企業(yè)均為海外廠商。

根據(jù) Gartner 發(fā)布的《全球數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)份額報(bào)告 2021》，微軟連續(xù)兩年市場(chǎng)占有率排名第一， 2021 年占全球市場(chǎng)份額 24.0%，與 2020 年相比略有下降；亞馬遜云科技 AWS 市場(chǎng)占有 率排名上升，主要受其云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品快速增長(zhǎng)帶動(dòng)，2021 年 AWS 云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品同比增長(zhǎng) 42.3%，約為全球云數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)增長(zhǎng)率 22.3%的兩倍；Oracle 數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)占有率排名略有 下降，2021 年占全球市場(chǎng)份額 20.6%，主要由于 Oracle 云數(shù)據(jù)庫增速遠(yuǎn)低于市場(chǎng)增速。

國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫國際影響力快速提升：1）云數(shù)據(jù)庫表現(xiàn)優(yōu)異： 2019 年 OceanBase 數(shù)據(jù)庫打 破數(shù)據(jù)庫基準(zhǔn)性能測(cè)試（TPC-C）世界紀(jì)錄，且于 2019-2021 年連續(xù)三年穩(wěn)居首位；2021 年阿里云、華為云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品分別入選 Gartner《全球云數(shù)據(jù)庫魔力象限報(bào)告》領(lǐng)導(dǎo)者象限、 特定領(lǐng)域者象限；2）非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫受國際認(rèn)可：根據(jù) DB-Engines 發(fā)布的數(shù)據(jù)庫管理系 統(tǒng)受歡迎程度排名，2021 年 2 月，智臾科技 DolphinDB 榮登時(shí)序數(shù)據(jù)庫排行第 10 位，2022 年 10 月，智臾科技 DolphinDB、濤思數(shù)據(jù) TDengine、阿里 TSDB，依次位列時(shí)序數(shù)據(jù)庫 排行第 9、13、35 位；2021 年 5 月，歐若數(shù)網(wǎng) Nebula Graph、華為云 GraphBase 、百 度智能云 HugeGraph 圖數(shù)據(jù)庫，依次位列圖數(shù)據(jù)庫排行第 15、28、30 名。

數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品包含開源數(shù)據(jù)庫、商業(yè)數(shù)據(jù)庫兩種商業(yè)模式。其中，商業(yè)數(shù)據(jù)庫收費(fèi)方式主要 有兩種：1）本地部署：本地部署的商業(yè)數(shù)據(jù)庫，一般采用 License 訂閱方式收費(fèi)，一般按 用戶數(shù)或者按 CPU 數(shù)定價(jià)，按年訂閱，以 Oracle 為典型代表；2）公有云部署：公有云部 署的商業(yè)數(shù)據(jù)庫，除了 License 收費(fèi)還可采用 SaaS 收費(fèi)方式，用戶可按用量付費(fèi)，按年/ 季度/月收費(fèi)，以 Snowflake 為典型代表；開源數(shù)據(jù)庫供用戶免費(fèi)使用，主要商業(yè)模式包括 三種：1）完全開源式：借助基金會(huì)完全托管，以 HBase 為典型代表；2）開源版本和商業(yè) 版本分別運(yùn)營(yíng)：通過運(yùn)營(yíng)開源版本社區(qū)積累人才、應(yīng)用場(chǎng)景、市場(chǎng)品牌等，再通過售賣商 業(yè)版本獲取利潤(rùn)，以 TiDB 為典型代表；3）先開源后閉源：運(yùn)作前期通過開源社區(qū)優(yōu)化產(chǎn) 品與品牌，之后停止社區(qū)的維護(hù)將產(chǎn)品閉源商業(yè)化，以 Neo4j 為典型代表。

國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫：產(chǎn)業(yè)機(jī)遇明朗，國產(chǎn)品牌迅速成長(zhǎng)

國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫迎來產(chǎn)業(yè)黃金期，國產(chǎn)替代空間廣闊。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)黃金期加速到來，主要 受三方面因素影響：1）數(shù)據(jù)庫廣泛開源：全球數(shù)據(jù)庫開源趨勢(shì)明顯，據(jù) DB-Engines 數(shù)據(jù) 顯示，2021 年 1 月起開源數(shù)據(jù)庫流行程度反超商業(yè)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫開源為國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展 提供了良好的技術(shù)生態(tài)；2）國產(chǎn)化替代逐步推進(jìn)：國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫作為信創(chuàng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，隨國 產(chǎn)化替代深入推進(jìn)而受到高度重視，產(chǎn)品、技術(shù)均實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展；3）云數(shù)據(jù)庫日益興起： 從全球數(shù)據(jù)庫部署占比來看，云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)明朗，受益于高人口基數(shù)與應(yīng)用軟件繁榮 帶來場(chǎng)景紅利，國產(chǎn)云數(shù)據(jù)庫爆發(fā)巨大的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。根據(jù)艾瑞咨詢發(fā)布的《中國數(shù)據(jù)庫行 業(yè)研究報(bào)告》，2020 年國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫占全國市場(chǎng) 47%，僅存量市場(chǎng)的替換空間已超 130 億。

技術(shù)沉淀疊加信創(chuàng)需求，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫迎來黃金發(fā)展期

國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展順應(yīng)國家需求，國產(chǎn)替代加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展。1995 年，國家郵電部提出開發(fā)和 建設(shè)“市內(nèi)電話業(yè)務(wù)計(jì)算機(jī)綜合管理系統(tǒng)”，即“九七工程”，在此背景下，國內(nèi)第一批數(shù) 據(jù)庫企業(yè)開始發(fā)展，早期國內(nèi)數(shù)據(jù)庫行業(yè)高度依賴大學(xué)以及國家政府機(jī)關(guān)，主要用來滿足 國家部門的使用需求。2009 年以前，國內(nèi)銀行以及企業(yè)高度依賴 IMB、Oracle 等海外廠商 研發(fā)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，單方向的技術(shù)依賴使國內(nèi)廠商處于被動(dòng)態(tài)勢(shì)。2013 年，棱鏡門事件爆 發(fā)，信息安全的自主可控成為國家需求，國內(nèi)企業(yè)積極響應(yīng)國家需求，自主研發(fā)數(shù)據(jù)庫系 統(tǒng)。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫作為國產(chǎn)化替代的重要環(huán)節(jié)，在我國信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)政策的指引下實(shí)現(xiàn)加速發(fā)展。

總體來看，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷程大致可分為三個(gè)階段： 1）海外壟斷期（1978-2000 年）：SQL 體系初建立，美國三巨頭（Oracle，MySQL，SQL Server）相繼初露崢嶸，并逐步統(tǒng)治全球市場(chǎng)。1977 年國內(nèi)召開第一次數(shù)據(jù)庫年會(huì)，改革 開放引領(lǐng)浪潮，積極引入國外技術(shù)，以三大巨頭為代表的海外數(shù)據(jù)庫于 90 年代席卷中國； 2）國產(chǎn)萌芽期（2000-2009 年）：“十五”計(jì)劃期間，國家 863 計(jì)劃設(shè)立“數(shù)據(jù)庫重大專項(xiàng)”， 國內(nèi)研究所與大學(xué)積極投入數(shù)據(jù)庫研究，IT 社區(qū)逐步興起；1999 年，中國首個(gè)數(shù)據(jù)庫“人 大金倉 KingbaseES 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)”誕生，隨后武漢達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫、神通數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等國產(chǎn)數(shù) 據(jù)庫系統(tǒng)相繼面世，打破了 Oracle、IBM 的市場(chǎng)壟斷格局； 3）快速發(fā)展期（2009 年至今）：2009 年，阿里巴巴成立阿里云，開始研發(fā)自己的數(shù)據(jù)庫 產(chǎn)品 AliSQL；隨后，華為、騰訊等企業(yè)相繼加入自主研發(fā)隊(duì)伍，推出自有數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品；云 計(jì)算時(shí)代與開源社區(qū)的興起，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)彎道超車，基于 NoSQL 等新技術(shù)的數(shù)據(jù)庫產(chǎn) 品加速面世。2019 年，國外廠商神話被打破，螞蟻集團(tuán)的 OceanBase 數(shù)據(jù)庫成功登頂世 界上最權(quán)威的數(shù)據(jù)庫評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu) TPC（國際事務(wù)處理性能委員會(huì)）排行榜榜首。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫 遜于海外數(shù)據(jù)庫已成為過往，國產(chǎn)自研數(shù)據(jù)庫進(jìn)入百花齊放階段，近年來隨著國產(chǎn)化替代 深入推進(jìn)，軟件廠商、集成商、運(yùn)營(yíng)商紛紛入局?jǐn)?shù)據(jù)庫市場(chǎng)，我國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展。

經(jīng)過多年技術(shù)研發(fā)和經(jīng)驗(yàn)積累，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)份額逐年提升。以人大金倉、南大通用、 神舟通用為代表的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商自 1999 創(chuàng)建以來不斷發(fā)力，逐步打破了海外廠商的壟斷 局面，同時(shí)數(shù)據(jù)庫初創(chuàng)廠商、云廠商等也加速發(fā)力，快速替換海外數(shù)據(jù)庫廠商的市場(chǎng)份額。 根據(jù)智研咨詢數(shù)據(jù)顯示，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫企業(yè)的市場(chǎng)占比已從 2009 年的 4.19%提升至 2017 年 的 16.64%；根據(jù)艾瑞咨詢發(fā)布的《中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)研究報(bào)告》，2020 年國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)占 比已提升至 47.4%，其中傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商占比 7.1%，國產(chǎn)云數(shù)據(jù)庫等新興廠商占比40.3%。 根據(jù) IDC 發(fā)布的《2021 年上半年中國關(guān)系型數(shù)據(jù)庫軟件市場(chǎng)跟蹤報(bào)告》，在傳統(tǒng)部署模式 市場(chǎng)中，華為、阿里、達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)、人大金倉的市占率分別為 14.7%、5.7%、5.7%、5.0%， 在公有云部署模式市場(chǎng)中，阿里、騰訊、華為的市占率分別為 44.7%、17.4%、7.4%。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫占主流地位，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局初顯

國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫參與廠商包括傳統(tǒng)廠商、初創(chuàng)廠商、云廠商和跨界廠商四類。1）傳統(tǒng)廠商：以 達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)、人大金倉、南大通用等企業(yè)為代表的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商，是我國最早參與數(shù)據(jù)庫 研發(fā)、應(yīng)用的企業(yè)，在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域具有深厚的技術(shù)沉淀；2）初創(chuàng)廠商：以巨杉、PingCAP、 偶數(shù)科技、星環(huán)科技等企業(yè)為代表的初創(chuàng)廠商，依托于新興的數(shù)據(jù)庫技術(shù)與需求，近年來 實(shí)現(xiàn)蓬勃發(fā)展；3）云廠商：以阿里巴巴、騰訊等企業(yè)為代表的云數(shù)據(jù)庫廠商，得益于互聯(lián) 網(wǎng)業(yè)務(wù)和開源技術(shù)的快速發(fā)展，積極搭建自研云數(shù)據(jù)庫平臺(tái)，迅速占領(lǐng)云數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)份額； 4）跨界廠商：以中興、浪潮等企業(yè)為代表的跨界廠商，積極布局企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)。

根據(jù)源代碼來源不同，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫代碼來源可分為三大類： 1）基于開源代碼研發(fā)：MySQL 系的巨杉數(shù)據(jù)庫、阿里云數(shù)據(jù)庫，PostgreSQL 系的華為 Gauss 數(shù)據(jù)庫； 2）收購商業(yè)源碼+自研：南大通用收購 IBM 的 Informix 數(shù)據(jù)庫源碼； 3）獨(dú)立自研：以武漢達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫為典型代表。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫占主流，多基于 MySQL 和 PostgreSQL 二次開發(fā)而來。關(guān)系數(shù)據(jù)庫作為 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，誕生時(shí)間早于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，產(chǎn)品體系更加成熟，在我國數(shù)據(jù)庫市場(chǎng) 中占據(jù)主流地位。1）從數(shù)據(jù)庫數(shù)量來看：根據(jù)中國信通院發(fā)布的《數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告》， 截至 2021 年 6 月，我國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品共有 135 款，其中關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 81 個(gè)，占比 60%， 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 54 個(gè)，占比 40%；關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中基于開源數(shù)據(jù)庫 MySQL 和 PostgreSQL 進(jìn)行二次開發(fā)的個(gè)數(shù)分別為 23 和 24 個(gè)，分別占關(guān)系型數(shù)據(jù)庫比例為 28.40% 和 29.63%，合計(jì)占比為 58.03%。2）從市場(chǎng)份額來看：根據(jù)艾瑞咨詢發(fā)布的《中國數(shù)據(jù)庫 行業(yè)研究報(bào)告》，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)份額占比約為 90%，非關(guān)系數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)份額僅約為 10%。

云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)逐步顯現(xiàn)，國產(chǎn)廠商掌握?qǐng)鼍凹t利。國產(chǎn)云數(shù)據(jù)庫廠商的快速發(fā)展主要 獲益于我國的互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景紅利，過去十年互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)在中國快速發(fā)展，國產(chǎn)廠商 享受了高人口基數(shù)與豐富軟件應(yīng)用場(chǎng)景帶來的場(chǎng)景紅利，積極開拓面向海量、高并發(fā)數(shù)據(jù) 的云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，并憑借產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)與本土化業(yè)務(wù)理解迅速占領(lǐng)國內(nèi)市場(chǎng)。根據(jù) IDC 發(fā)布的 《2021H2 中國關(guān)系型數(shù)據(jù)庫軟件市場(chǎng)跟蹤報(bào)告》，2021H2 公有云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫規(guī)模為 8.7 億美元，國產(chǎn)云數(shù)據(jù)廠商的市場(chǎng)份額合計(jì)占比超 68%，國產(chǎn)廠商（阿里、騰訊、華為）分 別位居前五名中的第 1、2、4 位，其中阿里處于絕對(duì)龍頭位置，占總體市場(chǎng)份額的 42.5%。

初創(chuàng)廠商不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)體系日益完善

國產(chǎn)廠商多處在發(fā)展初期，具備較大成長(zhǎng)空間。與老牌海外數(shù)據(jù)庫廠商 50 余年的發(fā)展歷史 相比，多數(shù)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商的成立時(shí)長(zhǎng)在 10 年以內(nèi)，根據(jù)中國信通院發(fā)布的《數(shù)據(jù)庫發(fā)展 研究報(bào)告》，2013-2017 年成立的數(shù)據(jù)庫廠商數(shù)量占國內(nèi)廠商總數(shù)比重近 50%。由于多數(shù)國 產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商成立年限較短，因此在人才儲(chǔ)備與技術(shù)積累等方面，仍與海外廠商存在較大 差距。根據(jù)中國信通院發(fā)布的《數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告》，員工人數(shù)小于 300 的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫企 業(yè)占比高達(dá) 84%（Oracle 員工 13,700 名），專利數(shù)量小于 50 的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫企業(yè)占比高達(dá) 77%（Oracle 專利 1.4 萬個(gè)），大部分廠商仍然擁有較大的成長(zhǎng)空間。

初創(chuàng)廠商多基于新興數(shù)據(jù)庫技術(shù)，關(guān)注非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫細(xì)分賽道。2015-2018 年大批初創(chuàng) 數(shù)據(jù)庫廠商成立，包括費(fèi)馬科技、創(chuàng)鄰科技、歐若數(shù)網(wǎng)、蜀天夢(mèng)圖等圖數(shù)據(jù)庫廠商以及浙 江智臾、濤思數(shù)據(jù)等時(shí)序數(shù)據(jù)庫廠商。據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計(jì)，2015 年前后成立大部分初創(chuàng)廠商 均采用 NewSQL、SQL on Hadoop、NoSQL 等新技術(shù)架構(gòu)，主要原因在于新技術(shù)架構(gòu)尚處 于發(fā)展階段，同時(shí)更符合互聯(lián)網(wǎng)、金融、物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用場(chǎng)景的業(yè)務(wù)需求，為初創(chuàng)廠商實(shí)現(xiàn) 新場(chǎng)景下的“彎道超車”提供了更大的可能。初創(chuàng)廠商紛紛涌入非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫細(xì)分賽道， 有望帶動(dòng)基于新技術(shù)架構(gòu)的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫快速發(fā)展，據(jù)艾瑞咨詢預(yù)測(cè)，2020-2025 年以初 創(chuàng)廠商為代表的新興數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)規(guī)模有望實(shí)現(xiàn)高于 10 倍的增長(zhǎng)。 國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的支撐體系不斷完善。數(shù)據(jù)庫支撐體系包括學(xué)術(shù)組織、行業(yè)支撐組織、人才培 訓(xùn)體系三大類：1）學(xué)術(shù)組織支撐：主要包括高校、企業(yè)的學(xué)術(shù)理論研究，以及相關(guān)論文在 學(xué)術(shù)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響；2）行業(yè)支撐組織：主要包括具備官方背景的研究組織、數(shù)據(jù)庫從業(yè) 人員牽頭發(fā)起的用戶組織、由數(shù)據(jù)庫企業(yè)組建的官方技術(shù)社區(qū)、匯聚數(shù)據(jù)庫整體行業(yè)信息 的第三方技術(shù)社區(qū)等；3）人才培訓(xùn)體系：主要包括高校教育培訓(xùn)、專業(yè)機(jī)構(gòu)培訓(xùn)以及企業(yè) 培訓(xùn)。

學(xué)術(shù)研究與行業(yè)發(fā)展齊頭并進(jìn)，學(xué)術(shù)影響逐步提升。2016 年-2020 年，我國成為世界第二 大數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域論文產(chǎn)出國，發(fā)文量為 1,141 篇，占全球總發(fā)文量 22.4，僅次于美國的 1,319 篇。學(xué)術(shù)界主要有以 VLDB、ICDE、SIGMOD 為首的數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議，高校及企業(yè)在 三大會(huì)議每年貢獻(xiàn)占比平均為 22.14%、23.74%和 23.81%，占比逐年上升，研究方向多 以圖數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、查詢處理等為主。阿里巴巴、華為、騰訊、螞蟻金服、 等企業(yè)和清華大學(xué)、香港科技大學(xué)、北京大學(xué)、香港中文大學(xué)、香港大學(xué)、浙江大學(xué)等高 校論文紛紛入選三大頂會(huì)，顯示我國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)水平國際影響力不斷擴(kuò)大。

國內(nèi)廠商重視人才培養(yǎng)，加快人才培訓(xùn)體系建立。數(shù)據(jù)庫廠商積極搭建官方社區(qū)、開源社 區(qū)、第三方數(shù)據(jù)庫，與全國開發(fā)者積極進(jìn)行技術(shù)討論與交流，加快技術(shù)發(fā)展，如阿里云開 發(fā)者社區(qū)、PostgreSQL 中文社區(qū)、墨天輪等。同時(shí)企業(yè)廠商積極建立培訓(xùn)機(jī)構(gòu)與認(rèn)證體系， 加強(qiáng)與院校的交流，辦理不同的培訓(xùn)課程與證書考試，為我國數(shù)據(jù)行業(yè)培養(yǎng)相關(guān)儲(chǔ)備人才。

數(shù)據(jù)庫開源實(shí)現(xiàn)人才積累，貢獻(xiàn)長(zhǎng)效技術(shù)動(dòng)力。數(shù)據(jù)庫開源對(duì)于實(shí)現(xiàn)人才積累、生態(tài)拓展、 產(chǎn)品技術(shù)迭代具有重要意義，2014 年 12 月，巨杉數(shù)據(jù)庫 SequoiaDB 正式開源，成為國內(nèi) 最早的開源自研數(shù)據(jù)庫項(xiàng)目，此后 PingCAP TiDB、百度 Roris 和 HugeGraph、華為 Gauss、 螞蟻集團(tuán) OceanBase 等國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫紛紛擁抱開源，積極構(gòu)建開源生態(tài)社區(qū)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫 開發(fā)人才的快速積累。據(jù) Github 發(fā)布的《2021 年度開發(fā)者報(bào)告》顯示，中國作為全球第二 大開發(fā)者來源（755 萬開發(fā)者，占比 9.76%）正在快速成長(zhǎng)，據(jù) Github 預(yù)測(cè)，中國有望于 2030 年超越美國，成為全球最大的開發(fā)者來源。

各路資本積極入局，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)空間廣闊

各路資本紛紛注入數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)態(tài)勢(shì)明朗。根據(jù)中國信通院統(tǒng)計(jì)，自 2013 年至 2021 上半年，數(shù)據(jù)庫企業(yè)累計(jì)完成融資約 42 次，單年融資企業(yè)次數(shù)呈現(xiàn)明顯的上漲趨勢(shì)。根據(jù) 沙利文發(fā)布的《2021 年中國分布式數(shù)據(jù)庫》報(bào)告，2021 年是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫投融資最活躍的 一年，2021 年獲得新一輪融資的企業(yè)就多達(dá) 20 家，千萬級(jí)甚至上億級(jí)融資數(shù)量在 14 輪 以上，其中偶數(shù)科技完成 B+輪融資 2 億元，四維縱橫完成 A 輪融資 1 億元，智臾科技完成 B 輪融資 1 億元。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的投資方包括紅杉、高瓴、經(jīng)緯、云啟、明勢(shì)等眾多知名投 資機(jī)構(gòu)，國產(chǎn)自研數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)明朗，有望在資本注入下實(shí)現(xiàn)強(qiáng)勁增長(zhǎng)。

據(jù)中國信通院預(yù)測(cè)，中國數(shù)據(jù)庫市場(chǎng) 2020-2025 年復(fù)合增長(zhǎng)率將高達(dá) 23.35%，2025 年市 場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到 688 億元，考慮到目前國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫市占率仍處于較低水平（2020 年國產(chǎn)數(shù) 據(jù)庫市場(chǎng)占比不足 50%），未來隨我國數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大與國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫替代加速，國產(chǎn)數(shù) 據(jù)庫有望同步擴(kuò)大存量與增量市場(chǎng)，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)空間前景廣闊。

廠商梳理：海外廠商、國產(chǎn)廠商各具優(yōu)勢(shì)

觀點(diǎn)一：海外廠商向云化方向深度邁進(jìn)，SaaS 模式助推新興廠商加速發(fā)展

分布式云數(shù)據(jù)庫成為海外廠商的發(fā)展共識(shí)。通過總結(jié) Oracle、Microsoft、SAP、MongoDB 等海外傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商以及 AWS、Snowflake、databricks 等新興云數(shù)據(jù)庫廠商的發(fā)展路徑、 技術(shù)演進(jìn)以及現(xiàn)有產(chǎn)品體系，可以看到分布式云數(shù)據(jù)庫已成為海外廠商的發(fā)展共識(shí)，各類 云托管、云原生數(shù)據(jù)庫不斷面世，加速數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品云化轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商基于原有業(yè) 務(wù)優(yōu)勢(shì)，以云托管數(shù)據(jù)庫為主要發(fā)展方向，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫產(chǎn)品在公有云、私有云、混合云環(huán) 境下部署；新興廠商多選取云原生路線，Snowflake、databricks 等廠商更是推出專門面向 公有云環(huán)境的數(shù)據(jù)倉（分析型數(shù)據(jù)庫）服務(wù)，SaaS 模式助力新興廠商業(yè)績(jī)高增，以 Snowflake 為例，截至 2022 年 7 月 31 日，公司年化付費(fèi)超百萬的客戶為 246 個(gè)，同比增長(zhǎng) 112%。

觀點(diǎn)二：開源、分布式兩大技術(shù)趨勢(shì)下，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫有望彎道超車

開源構(gòu)建數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)正反饋循環(huán)，主流數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品陸續(xù)擁抱開源。數(shù)據(jù)庫開源旨在通過開 放核心代碼，運(yùn)營(yíng)開源社區(qū)以實(shí)現(xiàn)多方共贏，1）對(duì)于社區(qū)開發(fā)者來說，開源數(shù)據(jù)庫提供免 費(fèi)的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，成本優(yōu)勢(shì)突出；2）對(duì)于數(shù)據(jù)庫廠商來，通過開源社區(qū)可快速獲得產(chǎn)品反 饋，加快產(chǎn)品開發(fā)、提升產(chǎn)品質(zhì)量；3）對(duì)于生態(tài)伙伴來說，開源產(chǎn)品的生態(tài)影響力更強(qiáng)， 可以更好地實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品兼容。通過梳理國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商的發(fā)展歷程，可以看到眾多國產(chǎn)廠商 最早都基于開源數(shù)據(jù)庫構(gòu)建底層代碼，同時(shí)近年來主流數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品紛紛擁抱開源，以加速 產(chǎn)品技術(shù)升級(jí)，構(gòu)建友好的數(shù)據(jù)庫生態(tài)。典型代表有巨杉數(shù)據(jù)庫 SequoiaDB、華為 Gauss 數(shù)據(jù)庫、阿里云 PolarDB for PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫、螞蟻集團(tuán) OceanBase 數(shù)據(jù)庫。

分布式數(shù)據(jù)庫時(shí)代加速到來，國產(chǎn)廠商加速分布式產(chǎn)品布局。分布式數(shù)據(jù)庫可有效解決現(xiàn) 有互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)計(jì)算的數(shù)據(jù)需求，成為國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商的產(chǎn)品發(fā)展共識(shí)。 傳統(tǒng)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商重點(diǎn)關(guān)注分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，主要選擇分庫分表+中間件、原生分布 式兩類技術(shù)路線；新興國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商廣泛布局分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL 數(shù)據(jù)庫、 NewSQL 數(shù)據(jù)庫等多類型分布式數(shù)據(jù)庫，大量非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫廠商實(shí)現(xiàn)彎道超車。

海外廠商：云數(shù)據(jù)庫是主要方向，傳統(tǒng)龍頭與新興廠商并駕齊驅(qū)

根據(jù) DB-Engines 發(fā)布的數(shù)據(jù)庫流行度最新排行（2022 年 10 月），全球數(shù)據(jù)庫排名前五名 依次為：Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MongoDB，新興數(shù)據(jù)庫 廠商 Snowflake、Databricks 分別位列 13、20 名。我們選取關(guān)系型數(shù)據(jù)庫代表 Oracle、 Microsoft SQL Server，NoSQL 數(shù)據(jù)庫代表 MongoDB，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫代表 SAP，云數(shù)據(jù)庫 代表 AWS、Snowflake、Databricks 作為范例，對(duì)海外數(shù)據(jù)庫廠商的發(fā)展歷程及現(xiàn)有產(chǎn)品 體系進(jìn)行了詳細(xì)梳理。

Oracle：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫龍頭，加速云數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)型

Oracle 的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品是公司的起家業(yè)務(wù)，技術(shù)積淀深厚。Oracle 的數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)發(fā)展歷程， 與全球數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷史交織在一起，也與 Oracle 整個(gè)公司的發(fā)展綁定在一起。Oracle 的數(shù) 據(jù)庫產(chǎn)品包括兩種：1）Oracle 自有數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 Oracle Database；2）MySQL：2008 年 Sun 以 10 億美元收購 MySQL，2009 年，Oracle 以 74 億美元收購 Sun。

隨著 IT 架構(gòu)、終端設(shè)備形態(tài)的不斷變化和遷移，Oracle 的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品也在不斷更新迭代。 從 Oracle 數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品服務(wù)的計(jì)算載體的形態(tài)來看，經(jīng)歷了小型機(jī)與大型機(jī)、客戶機(jī)/服務(wù)器 （PC 與服務(wù)器）、互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)/瘦客戶端、數(shù)據(jù)庫云/大數(shù)據(jù)四個(gè)階段。目前 Oracle 的數(shù)據(jù) 產(chǎn)品已經(jīng)更新到 21c。從以往 Oracle 更新的版本來看，我們可以將其劃分為幾個(gè)不同時(shí)代：

階段一：Oracle 9i 之前，支持傳統(tǒng)的 C-S 架構(gòu)

Oracle 的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品主要解決的是數(shù)據(jù)庫的高可靠性問題（注：衡量數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的核心指 標(biāo)在于五個(gè)方面：高可用性（High Availability）、高性能（High Performance）、高可管理 （High Manageability）、高安全（High Security Ability）、高數(shù)據(jù)服務(wù)能力（High Data Service Ability）五個(gè)領(lǐng)域）。Oracle 數(shù)據(jù)庫核心優(yōu)勢(shì)在于高效、安全、穩(wěn)定等。

階段二：9i-12c，支持互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算環(huán)境

從 Oracle 9i 開始，Oracle 引入新的技術(shù) Oracle RAC，RAC 是指 real application clusters， 譯為“實(shí)時(shí)應(yīng)用集群”。RAC 是 Oracle 新版數(shù)據(jù)庫中采用的一項(xiàng)新技術(shù)，是高可用性的一 種，也是 Oracle 數(shù)據(jù)庫支持網(wǎng)格計(jì)算環(huán)境的核心技術(shù)。用來在集群環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)多機(jī)共享 數(shù)據(jù)庫，以保證應(yīng)用的高可用性。同時(shí)可以自動(dòng)實(shí)現(xiàn)并行處理及負(fù)載均衡，并能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù) 庫在故障時(shí)的容錯(cuò)和無斷點(diǎn)恢復(fù)。它是 Oracle 數(shù)據(jù)庫支持網(wǎng)絡(luò)計(jì)算環(huán)境的核心技術(shù)。 Oracle RAC 主要支持 Oracle9i、10g、11g、12c 版本，可以支持 24 x 7 有效的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用 系統(tǒng)，在低成本服務(wù)器上構(gòu)建高可用性數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，并且自由部署應(yīng)用，無需修改代碼。 從 Oracle 12c 開始，Oracle 逐步開始推出 Options 產(chǎn)品線，推動(dòng)企業(yè)數(shù)據(jù)中心的整合、數(shù) 據(jù)集中和網(wǎng)格計(jì)算的發(fā)展，強(qiáng)化了數(shù)據(jù)的高可靠性，提升了數(shù)據(jù)庫對(duì)云計(jì)算需求的應(yīng)對(duì)能 力：1）Exadata 數(shù)據(jù)庫一體機(jī)和內(nèi)存選件（In-memory Option）的推出，用來提高性能、 簡(jiǎn)化架構(gòu)，提高數(shù)據(jù)庫的速度；2）Oracle 12c 的多租戶和 DBaaS 則讓數(shù)據(jù)庫混合云成為 可能，客戶可以在不同云環(huán)境中進(jìn)行切換。

階段三：12c 之后，支持云計(jì)算環(huán)境，進(jìn)入自治時(shí)代

Oracle 12c 引入了 CDB 與 PDB 的新特性。在 Oracle 12c 數(shù)據(jù)庫引入的多租用戶環(huán)境 （Multitenant Environment）中，允許一個(gè)數(shù)據(jù)庫容器（Container Database，CDB）承載 多個(gè)可插拔數(shù)據(jù)庫（Pluggable Database，PDB）。在 Oracle 12c 之前，實(shí)例與數(shù)據(jù)庫是一 對(duì)一或多對(duì)一關(guān)系（RAC）：即一個(gè)實(shí)例只能與一個(gè)數(shù)據(jù)庫相關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)庫可以被多個(gè)實(shí)例 所加載，而實(shí)例與數(shù)據(jù)庫不可能是一對(duì)多的關(guān)系，當(dāng)進(jìn)入 Oracle 12c 后，實(shí)例與數(shù)據(jù)庫可 以是一對(duì)多的關(guān)系。 Oracle 21c 是 Oracle 最新一代數(shù)據(jù)庫，致力于實(shí)現(xiàn)可部署在本地和云端的單一融合數(shù)據(jù) 庫。Oracle 從 19c 開始就致力于提供全球唯一可運(yùn)行在本地和云端的融合數(shù)據(jù)庫，可支持 使用包括 JSON、圖、XML 等在內(nèi)的任何數(shù)據(jù)類型。同時(shí)，用戶不必再為不同的工作負(fù)載 而創(chuàng)建不同的數(shù)據(jù)庫，可以在同一個(gè)數(shù)據(jù)庫中運(yùn)行交易型負(fù)載、分析型負(fù)載、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū) 塊鏈等，大大減輕 DBA 的工作負(fù)擔(dān)，降低維護(hù)成本，進(jìn)一步減少故障點(diǎn)，從而保證數(shù)據(jù)庫 系統(tǒng)安全平穩(wěn)運(yùn)行。

Microsoft：兼顧本地、云端兩大數(shù)據(jù)庫應(yīng)用場(chǎng)景

Microsoft數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品多為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。Microsoft于1988年推出Microsoft SQL Server， 為企業(yè)提供商業(yè)數(shù)據(jù)管理；1992 年推出 Microsoft Access，為軟件設(shè)計(jì)師與分析師提供便 捷的應(yīng)用開發(fā)軟件；2010 年推出 Microsoft Azure，為用戶提供云端數(shù)據(jù)庫服務(wù)，以上三款 產(chǎn)品皆使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫模型。 Microsoft SQL Server 歷經(jīng)多年迭代，目前包括本地、云端兩大產(chǎn)品類別。Microsoft SQL Server 的發(fā)展大致可分為三個(gè)階段： 1）合作創(chuàng)始初期（1988-1995 年）：SQL Server 最早由 Microsoft、Sybase、Ashton-Tate 三家公司共同開發(fā)，最早于 1988 年推出了 OS/2 版本；隨后 Aston-Tate 退出，1992 年 Microsoft 與 Sybase 共同開發(fā)了基于 Windows 系統(tǒng)的 SQL Server，但在 SQL Server 4 后 Microsoft 與 Sybase 分道揚(yáng)鑣，于 1995 年獨(dú)立完成 SQL Server 6.0 版本的開發(fā)；

2）獨(dú)立發(fā)展期（1995-2010 年）：自 Microsoft SQL Server 6.0 發(fā)布后，SQL Server 產(chǎn)品 進(jìn)入以Microsoft為單一研發(fā)主體的獨(dú)立發(fā)展期，隨后相繼發(fā)布SQL Server 7.0、SQL Server 2000、SQL Server 2005 等多個(gè)版本；其中，2008 年發(fā)布的 SQL Server 2008 新增了數(shù)據(jù) 壓縮、資源調(diào)控、備份壓縮等功能，保護(hù)了數(shù)據(jù)庫查詢、減少了管理操作所需時(shí)間、增加 了穩(wěn)定性、增強(qiáng)了系統(tǒng)性能優(yōu)化以及預(yù)測(cè)功能等，使其成為了至今為止最強(qiáng)大和全面的 SQL Server 版本； 3）云化轉(zhuǎn)型期（2010 年至今）：早在 2008 年 Microsoft 專業(yè)開發(fā)人員大會(huì)上，Microsoft 當(dāng) 時(shí)的首席軟件架構(gòu)師 Ray Ozzie 就宣布推出新云計(jì)算操作系統(tǒng) Microsoft Azure，并推出 Azure 服務(wù)平臺(tái)關(guān)鍵組件之一是 Microsoft SQL 服務(wù)；2010 年以 SQL Server 2008 為基 底的云數(shù)據(jù)庫 SQL Azure 正式面世，后改名為 Azure SQL，旨在作為 Azure 云計(jì)算平臺(tái)的 一部分提供的云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品/服務(wù)。

總體來看，Microsoft SQL Server 作為一個(gè)全面的數(shù)據(jù)庫管理平臺(tái)，為用戶提供了企業(yè)級(jí)的 數(shù)據(jù)管理，擁有較好的伸縮性與集成度高等優(yōu)點(diǎn)，主要包括： 1）本地部署 SQL Server 系列； 2）私有云部署 SQL Server Private Cloud 系列； 4）公有云部署 Azure SQL 系列：Azure SQL Database、Azure SQL Managed Instance、 SQL Server on Azure VM； 其中，Azure SQL Database 支持大多數(shù)本地?cái)?shù)據(jù)庫級(jí)功能，提供最常用的 SQL Server 功 能；Azure SQL Managed Instance 幾乎支持所有的本地實(shí)例級(jí)和數(shù)據(jù)庫級(jí)功能，與 SQL Server 高度兼容，適合用于大部分云遷移方案；SQL Server on Azure VM 能夠輕松直接遷 移 SQL Server 工作負(fù)載，保持 100%的 SQL Server 兼容性和操作系統(tǒng)級(jí)別的訪問權(quán)限。 根據(jù) Gartner 發(fā)布的《2021 年數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)份額》，Microsoft 數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)份額為 24.0%，位 居全球第一，其中云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品收入增長(zhǎng)率為 39.5%，帶動(dòng)公司數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品整體增長(zhǎng)率推 高至 20.9%，略低于市場(chǎng) 22.3%的增長(zhǎng)率。

MongoDB：NoSQL 典型代表，提供文檔型數(shù)據(jù)庫服務(wù)

MongoDB 旨在為 Web 應(yīng)用提供可擴(kuò)展的高性能數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決。MongoDB 于 2007 年成 立，是文檔型的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)以文檔的形式在 MongoDB 中保存，它使用 BJON 作 為數(shù)據(jù)格式，擁有輕量級(jí)、可遍歷性、高效性三大特點(diǎn)，有效應(yīng)對(duì)了傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在 面臨高讀寫、高存儲(chǔ)、高擴(kuò)展性與可用性的挑戰(zhàn)。MongoDB 支持 Java、Python、C++等 多類型語言，數(shù)據(jù)從 MongoDB 中讀取出來后，可無需轉(zhuǎn)換直接使用，適用于數(shù)據(jù)量大， 讀寫操作頻繁、數(shù)據(jù)價(jià)值低且對(duì)事務(wù)要求不高的場(chǎng)景。MongoDB 支持在公有云、本地和混 合云環(huán)境中大規(guī)模部署，2019 年最新發(fā)布的 MongoDB 4.2.0 開始支持分布式事務(wù)。

MongoDB 遵從開源協(xié)議提供商業(yè)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。MongoDB 產(chǎn)品體系主要由企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫產(chǎn) 品 MongoDB Enterprise Advanced、云數(shù)據(jù)庫 MongoDB Altas、開源數(shù)據(jù)庫 Community Server、移動(dòng)數(shù)據(jù)庫 MongoDB Realm。1）MongoDB Enterprise Advanced：為企業(yè)級(jí)數(shù) 據(jù)庫平臺(tái)，包括商業(yè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、企業(yè)級(jí)管理工具、圖形用戶界面、分析工具集成等功 能；2）MongoDB Altas：為完全托管的云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，包括全面系統(tǒng)監(jiān)控、托管備份、恢 復(fù)等功能；3）Community Server：為免費(fèi)下載的開源版本；4）MongoDB Realm：為用 于數(shù)據(jù)密集型網(wǎng)頁的移動(dòng)數(shù)據(jù)庫，可借助 Realm Sync 實(shí)現(xiàn)邊緣設(shè)備數(shù)據(jù)到后端云數(shù)據(jù)庫的 無縫同步。

SAP：專注企業(yè)業(yè)務(wù)流程管理，提供內(nèi)存數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品

SAP 作為業(yè)務(wù)流程管理軟件供應(yīng)商，致力于實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)的高效治理。SAP 成立于 1972 年，最初稱為 System Analysis Program Development，后來縮寫為 SAP。SAP 總部位于 德國，在全球擁有 10 萬多名員工，業(yè)務(wù)范圍遍布 130 多個(gè)國家，擁有超過 2.3 億云用戶。 公司 2010 年發(fā)布的 SAP HANA （Hight-Performance Analytic Applicance）Cloud 產(chǎn)品， 作為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫即服務(wù) (DBaaS) 平臺(tái)，支持針對(duì)所有企業(yè)數(shù)據(jù)的現(xiàn)代應(yīng)用和分析工具， 在擴(kuò)展性、速度與性能上為用戶提供極佳的體驗(yàn)。 SAP HANA 組件包括：1）名稱服務(wù)器（Name Server）：將信息傳播到其他組件上；2）預(yù) 處理服務(wù)器（Preprocessor）：用于文本數(shù)據(jù)分析；3）統(tǒng)計(jì)服務(wù)器（Statistics Server）：用 于檢查和分析 HANA 所有組件的運(yùn)行狀況；4）XS 服務(wù)器（XS Server）：用于幫助外部 Java 和 HTML 的應(yīng)用程序訪問 HANA 系統(tǒng)；5）索引服務(wù)器（Index Server）：用于處理數(shù)據(jù)庫 查詢語句的 SQL/MDX 處理器，它將所有查詢請(qǐng)求分段，并將它們引導(dǎo)到正確的引擎以進(jìn) 行性能優(yōu)化。

AWS：把握分布式浪潮，提供多類型云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品

AWS（Amazon Web Service）把握分布式數(shù)據(jù)庫浪潮，帶動(dòng)云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品快速發(fā)展。AWS 是全球云服務(wù)的先行者，產(chǎn)品覆蓋了彈性計(jì)算、儲(chǔ)存、分析、開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)庫等 多個(gè) 200 多個(gè)方向，業(yè)務(wù)覆蓋全世界 245 個(gè)國家。AWS 云數(shù)據(jù)庫擁有一系列全面的數(shù)據(jù)庫 管理服務(wù)，包括針對(duì)運(yùn)營(yíng)用例、分析用例、圖數(shù)據(jù)處理、鍵值以及分類賬等，致力于為用 戶提供適應(yīng)多場(chǎng)景的專用云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。 AWS 數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品多為單一用途的專用云數(shù)據(jù)庫，并為用戶提供云遷移服務(wù)。根據(jù)數(shù)據(jù)庫類 型的不同，AWS 云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品分為八大類：1）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：Amazon Aurora（高性能 托管式關(guān)系數(shù)據(jù)庫）、Amazon RDS、Amazon RedShift（經(jīng)濟(jì)高效的數(shù)據(jù)倉庫）；2）鍵值 型數(shù)據(jù)庫：Amazon DynamoDB（托管式 NoSQL 數(shù)據(jù)庫）；3）內(nèi)存數(shù)據(jù)庫：Amazon ElastiCache（內(nèi)存中緩存服務(wù)）、Amazon MemoryDB for Redis（與 Redis 兼容且持久的 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫）；4）文檔數(shù)據(jù)庫：Amazon Document DB；5）列族數(shù)據(jù)庫：Amazon Keyspaces （兼容 Cassandra）；6）圖數(shù)據(jù)庫：Amazon Neptune；7）時(shí)序數(shù)據(jù)庫 Amazon Timestrea； 8）賬本數(shù)據(jù)庫：Amazon Ledger Database Services（QLDB）。

Amazon Aurora 是 AWS 關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫的典型代表，兼容 MySQL 與 PostgreSQL。 Amazon Aurora 是 AWS 從 2014 年開始開發(fā)并提供的云原生關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，專門面向云計(jì) 算場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的性能、可用性與開源數(shù)據(jù)庫的簡(jiǎn)單性、成本效益的有機(jī) 融合，可與 MySQL 和 PostgreSQL 完全兼容。Amazon Aurora 作為高性能數(shù)據(jù)庫，兼具高 性能和高可擴(kuò)展性、高可用性和持久性、高度安全、完全托管等重要特性，服務(wù)三星 Samsung、 Halliburton、任天堂 Nintendo、A+E Networks 等多類型客戶。

Snowflake：提供數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖等多種產(chǎn)品

Snowflake 滿足并發(fā)性、可擴(kuò)展性、易用性、平臺(tái)中立性需求。公司產(chǎn)品完全基于公有云， 提供包括數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）、數(shù)據(jù)湖（Data Lake）在內(nèi)的多種產(chǎn)品，支持非結(jié) 構(gòu)化數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)可視化和分析。公司意在打造綜合性的云數(shù)據(jù)平臺(tái)，其數(shù)據(jù)庫可在三大公 有云 AWS、Microsofe Azure 和 Google Cloud Platform 上部署，對(duì)于企業(yè)多云異構(gòu)的復(fù) 雜環(huán)境有適用性、中立性，同時(shí)亦提供數(shù)據(jù)交換功能，解決了過去用戶面臨的投入高、靈 活度低等問題，可吸引中小型客戶。據(jù)公司財(cái)報(bào)，截至 2022 年 7 月，公司有 6,808 個(gè)企 業(yè)客戶，同比增長(zhǎng) 36%，包括全球 2,000 強(qiáng)企業(yè)中的 510 家，環(huán)比增加 12 家。

數(shù)據(jù)倉庫滿足多種使用場(chǎng)景需求。數(shù)據(jù)倉庫采取 Shared-nothing 架構(gòu)，在節(jié)點(diǎn)之間不共享 任何數(shù)據(jù)，此外 Snowflake 基于 Multi-cluster, shared data 的概念，將存儲(chǔ)和計(jì)算分離，解 決了升級(jí)擴(kuò)容時(shí)需要重新分配節(jié)點(diǎn)資源等痛點(diǎn)。在數(shù)據(jù)支持方面，Snowfalke 支持結(jié)構(gòu)化和 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的組合使用，可以接收 JSON、XML 或 Avro 格式的數(shù)據(jù)，并且支持嵌套和重 復(fù)數(shù)據(jù)類型，從而滿足傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、Hadoop 等半結(jié)構(gòu)化使用場(chǎng)景的使用需求。

Snowflake 數(shù)據(jù)湖產(chǎn)品強(qiáng)調(diào)查詢性能、數(shù)據(jù)管道集成可擴(kuò)展、安全等。Snowflake 數(shù)據(jù)湖 產(chǎn)品在利用內(nèi)置數(shù)據(jù)治理和安全性的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)訪問，具備較好的查詢性能， 并且對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換進(jìn)行了良好的支持，通過云的模式為客戶省去運(yùn)維成本。在查詢性能方面， 支持即時(shí)和幾乎無限的可擴(kuò)展性和并發(fā)性，此外，通過集成和可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)管道，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn) 化數(shù)據(jù)管道開發(fā)以優(yōu)化性能，依靠管道實(shí)時(shí)可靠地?cái)U(kuò)展來處理繁重的數(shù)據(jù)工作量和可擴(kuò)展 的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；在安全方面，則提供了安全的數(shù)據(jù)協(xié)作功能。

Snowflake 服務(wù)各行業(yè)客戶。以 hookit 為例，據(jù)公司官網(wǎng)，Snowflake 為 hookit 構(gòu)建具有 可擴(kuò)展性的多集群共享數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)據(jù)庫，提高了 Hookit 的運(yùn)營(yíng)效率。查詢效率提高 30 倍， 每天可自動(dòng)評(píng)估社交帖子 5 億條，數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)架構(gòu)成本降低 40%，消除了 88％的內(nèi)部支 持請(qǐng)求，提升了客戶的運(yùn)行效率，使客戶能夠?qū)Ｗ⒂诋a(chǎn)品創(chuàng)新。

Databricks：Lakehouse 概念，幫助客戶構(gòu)建統(tǒng)一分析平臺(tái)

Databricks 提出 Lakehouse（湖倉一體）概念。Lakehouse 由數(shù)據(jù)湖 Data Lakes 與數(shù)據(jù) 倉 Data Warehouses 融合而成。普通的數(shù)據(jù)湖在數(shù)據(jù)質(zhì)量、一致性/隔離性、混合處理追加 讀取等方面不如數(shù)據(jù)倉庫。Lakehouse 兼容了數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的優(yōu)勢(shì)，在數(shù)據(jù)湖的低成 本存儲(chǔ)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和管理功能。Lakehouse 功能包括事務(wù)支持、模式執(zhí)行 和治理、商務(wù)智能 BI（Business Intelligence）支持、存儲(chǔ)與計(jì)算分離、開放性、支持多種 數(shù)據(jù)類型、各種工作負(fù)載、端到端流。

Databricks 為客戶提供統(tǒng)一分析平臺(tái)以提升效率。Databricks 通過構(gòu)建統(tǒng)一分析平臺(tái)，1） 可以簡(jiǎn)化跨功能團(tuán)隊(duì)的分析工作流程，使用單一平臺(tái)查詢、調(diào)試和探索流式處理和批次數(shù) 據(jù)，以及構(gòu)建和部署 ML 模型；2）打造交互式工作空間，促進(jìn)與共享筆記本環(huán)境的合作， 使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠快速實(shí)時(shí)在模型上進(jìn)行重復(fù)；3）簡(jiǎn)化管理，使公司無需人工干預(yù)即可完 全自動(dòng)化作業(yè)調(diào)度、監(jiān)控和集群管理。 以 RB 為例，Databricks 為 RB 提供了一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，該平臺(tái)在數(shù)據(jù)科學(xué)和工程 領(lǐng)域營(yíng)造了可擴(kuò)展的協(xié)作環(huán)境，使數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)能夠更快地進(jìn)行創(chuàng)新，并為業(yè)務(wù)提供 ML 驅(qū)動(dòng)的 見解。據(jù)公司官網(wǎng)，該方案使得公司業(yè)務(wù)可支持量提高 10 倍，數(shù)據(jù)從 80TB 壓縮到 2TB， 降低了運(yùn)營(yíng)成本，24*7 個(gè)任務(wù)的數(shù)據(jù)管道性能提高 2 倍。

國產(chǎn)廠商：傳統(tǒng)廠商積淀深厚，新興廠商聚焦新興技術(shù)

根據(jù)墨天輪發(fā)布的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫流行度最新排行（2022 年 10 月），國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫排名前五名依 次為：TiDB、OceanBase、達(dá)夢(mèng)、openGauss、PolarDB。我們選取傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫代表武漢 達(dá)夢(mèng)、人大金倉，云數(shù)據(jù)庫代表 OceanBase，GaussDB，新興數(shù)據(jù)庫代表巨杉數(shù)據(jù)庫、TiDB、 星環(huán)科技KunDB作為范例，對(duì)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商的發(fā)展歷程及現(xiàn)有產(chǎn)品體系進(jìn)行了詳細(xì)梳理。

達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)：背靠中國電子，主攻混合型數(shù)據(jù)庫HTAP

背靠 CEC 中國電子，主攻混合型數(shù)據(jù)庫 HTAP。武漢達(dá)夢(mèng)成立于 2000 年，是中國電子信 息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)（CEC）旗下基礎(chǔ)軟件企業(yè)，專注于為客戶提供以數(shù)據(jù)庫軟件、集群軟件、云 計(jì)算、大數(shù)據(jù)平臺(tái)為代表的全棧數(shù)據(jù)產(chǎn)品及解決方案，產(chǎn)品涵蓋數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算、大數(shù)據(jù) 三大類。在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，武漢達(dá)夢(mèng)主攻混合型數(shù)據(jù)庫 HTAP，旨在用一種數(shù)據(jù)庫模式處理客 戶所有數(shù)據(jù)庫需求，適合業(yè)務(wù)廣、數(shù)據(jù)量大的綜合型客戶使用，目前已掌握數(shù)據(jù)管理與數(shù) 據(jù)分析領(lǐng)域的核心前沿技術(shù)，擁有全部源代碼，具有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 目前已廣泛應(yīng)用于金融、電力、航空、通信、電子政務(wù)等 30 多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。

達(dá)夢(mèng)主推透明分布式數(shù)據(jù)庫（DMTDD）技術(shù)。達(dá)夢(mèng)提出的 DMTDD 技術(shù)包括靈活橫向擴(kuò)展、 完整的 SQL 特性支持、多副本數(shù)據(jù)異地容災(zāi)的特點(diǎn)。結(jié)合了分布式數(shù)據(jù)庫高可擴(kuò)展、高可 用、高并發(fā)處理能力，并支持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫開發(fā)接口和業(yè)務(wù)開發(fā)框架的技術(shù)架構(gòu)。 （1）靈活橫向擴(kuò)展：DM8 TDD 采用計(jì)算存儲(chǔ)分離的系統(tǒng)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算、日志、存儲(chǔ)三 層分離，可實(shí)現(xiàn)各層獨(dú)立擴(kuò)展、按需配置設(shè)備的特點(diǎn)。 （2）完整的 SQL 特性支持：支持多表連接查詢、子查詢、視圖嵌套查詢、遞歸表達(dá)式查 詢等高級(jí)查詢語法。提供存儲(chǔ)過程、觸發(fā)器、Package、序列等高級(jí)功能特性。 （3）多副本數(shù)據(jù)異地容災(zāi)：支持異地部署，通過將數(shù)據(jù)副本存儲(chǔ)在不同的容災(zāi)域，實(shí)現(xiàn)數(shù) 據(jù)的異地容災(zāi)；日志服務(wù)本身具備副本與容災(zāi)能力，可在每個(gè)數(shù)據(jù)中心分別部署；數(shù)據(jù)庫 服務(wù)在主機(jī)房按需部署，在檢測(cè)到災(zāi)害時(shí)，即時(shí)啟動(dòng)。

新一代分布式數(shù)據(jù)庫 DMDPC 具備極致的橫向擴(kuò)展能力。2022 年，達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)發(fā)布新一代分 布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 DMDPC，DMDPC 數(shù)據(jù)庫無狀態(tài)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，可隨數(shù)據(jù)庫并發(fā)壓力負(fù)載按需 增加或減少節(jié)點(diǎn)，具備極致的橫向擴(kuò)展能力。同時(shí) DMDPC 支持分布式事務(wù)（滿足 ACID 規(guī)范）、數(shù)據(jù)分片的多副本容災(zāi)、多機(jī)并行協(xié)同計(jì)算，適用于 HTAP 場(chǎng)景。DMDPC 架構(gòu)包 括三類節(jié)點(diǎn)：1）計(jì)劃生成節(jié)點(diǎn) SP：對(duì)外提供分布式數(shù)據(jù)庫服務(wù)，也會(huì)分配執(zhí)行帶有匯總 性質(zhì)以及不包含數(shù)據(jù)掃描操作的子任務(wù)；2）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn) BP：訪問數(shù)據(jù)并進(jìn)行簡(jiǎn)單的過 濾、投影以及分組操作；3）元數(shù)據(jù)服務(wù)器節(jié)點(diǎn) MP：獲取 SP、BP 節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)字典信息。

新一代分布式數(shù)據(jù)庫 DMDPC 滿足金融、電網(wǎng)、交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等多場(chǎng)景需求。1）金融 系統(tǒng)：DMDPC 基于改進(jìn)的多主機(jī) XA 協(xié)議、基于分布式環(huán)境的多版本并發(fā)控制等技術(shù)，保 證了分布式數(shù)據(jù)庫對(duì)事務(wù) ACID 規(guī)范的支持，滿足金融核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)事物強(qiáng)一致性的需求； 2）智慧電網(wǎng)：支持同城異地多活，可有效支持電網(wǎng)在全國多地的部署聯(lián)網(wǎng)；3）智慧交通： DMDPC 可實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的按需分配，彈性擴(kuò)展、支持 GIS 地理信息存儲(chǔ)；4）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)： 支持100以上的分布式節(jié)點(diǎn)且采用多種安全加固措施，可支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)安全需求。

人大金倉：背靠 CETC 中國電子科技集團(tuán)，老牌數(shù)據(jù)庫

背靠 CETC 中國電子科技集團(tuán)，是成立最早的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫企業(yè)。人大金倉背靠 CETC 中國 電子科技集團(tuán)，由中國人民大學(xué)最早一批從事數(shù)據(jù)庫研究的專家于 1999 年發(fā)起創(chuàng)立，先后 承擔(dān)了國家“863”、“核高基”等重大專項(xiàng)。人大金倉專注數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域 20 余年，具備出色 的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品研發(fā)和服務(wù)能力，數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品廣泛服務(wù)于電子政務(wù)、國防軍工、能源、金融、 電信等 60 余個(gè)重點(diǎn)行業(yè)和關(guān)鍵領(lǐng)域，截至 2021 年，產(chǎn)品累計(jì)裝機(jī)部署超百萬套。

三大數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品各具優(yōu)勢(shì)，使用多類型應(yīng)用場(chǎng)景。1）KES：KingbaseES 作為人大金倉的 通用型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，是一款面向大規(guī)模并發(fā)交易處理的企業(yè)級(jí)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，嚴(yán)格支持 ACID 特性，具備遷移簡(jiǎn)單、高度容錯(cuò)、系統(tǒng)自治、兼容性好的突出優(yōu)勢(shì)，并提供可覆蓋遷 移、開發(fā)及運(yùn)維管理全使用周期的智能便捷工具；2）KADB：KingbaseAnalyticsDB 采用 shared-nothing 分布式架構(gòu)，是一款具有高性能、高擴(kuò)展性能力的 MPP 數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，適用 于數(shù)據(jù)倉庫、決策支持、高級(jí)分析等分析類應(yīng)用場(chǎng)景；3）KSOne ：是人大金倉自主研發(fā) 的 HTAP 分布式數(shù)據(jù)庫，擁有高可靠，高安全，彈性伸縮，高效備份恢復(fù)等關(guān)鍵能力，可 以為海量數(shù)據(jù)、海量并發(fā)用戶、高負(fù)載壓力、高連續(xù)性要求的業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供強(qiáng)有力支撐。

人大金倉致力于為政務(wù)、能源、國防、金融、電信等國家企事業(yè)單位提供數(shù)據(jù)解決方案。 人大金倉作為國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫領(lǐng)軍企業(yè)，積極推動(dòng)與產(chǎn)業(yè)鏈上下游伙伴產(chǎn)品的兼容適配，涵蓋 芯片、操作系統(tǒng)、云平臺(tái)、中間件以及上層軟件應(yīng)用，具備來自上下游 1,300 多家公司超 4,000 份兼容認(rèn)證，全面適配國家專用項(xiàng)目相關(guān)產(chǎn)品。人大金倉在部署模式上提供線下部署 與線上云適配兩種形式，云聯(lián)合方案覆蓋主流云廠商。金倉數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品廣泛服務(wù)于電子政 務(wù)、國防軍工、能源、運(yùn)營(yíng)商、金融等 60 余個(gè)關(guān)鍵行業(yè)，涵蓋國家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)、中國 人民銀行、中國銀行、中國郵政、中國移動(dòng)等重點(diǎn)企事業(yè)單位。

阿里 OceanBase：金融級(jí)分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫，核心代碼開源

發(fā)端于阿里內(nèi)部，2021 年正式開源。OceanBase 是由螞蟻金服、阿里巴巴完全自主研發(fā) 的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，始創(chuàng)于 2010 年，應(yīng)用于支付寶全部核心業(yè)務(wù)以及阿里巴巴淘寶業(yè) 務(wù)，從 2017 年開始，開始服務(wù)外部客戶。2020 年 6 月 8 日，螞蟻集團(tuán)將自研數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 OceanBase 獨(dú)立進(jìn)行公司化運(yùn)作，同年 9 月，中國工商銀行開始采用螞蟻?zhàn)匝袛?shù)據(jù)庫 OceanBase，其對(duì)公（法人）理財(cái)系統(tǒng)已完成從大型主機(jī)到 OceanBase 分布式架構(gòu)的改 造。2021 年 6 月，OceanBase3.0 版本發(fā)布并正式開源；2022 年 8 月，OceanBase4.0 正 式發(fā)布，成為業(yè)內(nèi)首個(gè)單機(jī)分布式一體化數(shù)據(jù)庫。

OceanBase 是金融級(jí)分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫，具備在線水平擴(kuò)展能力。OceanBase 是一款針 對(duì)特殊巨型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、超大實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)場(chǎng)景的分布式實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，擁有簡(jiǎn)單易用、 性能高的特點(diǎn)。該產(chǎn)品定位是一款分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫，適合于金融、證券等涉及交易、支 付和賬務(wù)等對(duì)高可用、強(qiáng)一致要求較高，同時(shí)對(duì)性能、成本和擴(kuò)展性有需求的金融屬性場(chǎng) 景，以及各種關(guān)系型結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)的 OLTP 應(yīng)用。

OceanBase 產(chǎn)品體系涵蓋四大類：1）分布式數(shù)據(jù)庫：包括社區(qū)版、企業(yè)版、公有云三大 版本，社區(qū)版可免費(fèi)下載，適用于中小企業(yè)開發(fā)者，企業(yè)版適用于追求更高擴(kuò)展能力、穩(wěn) 定性的中大型企業(yè)，公有云版適用于阿里云、AWS 等全球主流公有云場(chǎng)景；2）圖數(shù)據(jù)庫： OceanBase TuGraph 構(gòu)建了包含圖存儲(chǔ)、圖計(jì)算、圖學(xué)習(xí)、圖研發(fā)平臺(tái)的完善的圖技術(shù)體 系，適用于金融、工業(yè)、政務(wù)等業(yè)務(wù)場(chǎng)景；3）時(shí)序數(shù)據(jù)庫：OceanBase CeresDB 基于 OceanBase 分布式存儲(chǔ)引擎，用來存儲(chǔ)和管理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，適用于物聯(lián)網(wǎng) IoT、運(yùn)維監(jiān) 控等業(yè)務(wù)場(chǎng)景；4）工具體系：涵蓋數(shù)據(jù)庫評(píng)估、遷移、開發(fā)、運(yùn)維等工具。

OceanBase 客戶主要集中在銀行、保險(xiǎn)證券、政企、互聯(lián)網(wǎng)。OceanBase 最早應(yīng)用于阿 里集團(tuán)的淘寶、網(wǎng)商銀行、支付寶等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)了在互聯(lián)網(wǎng)、金融交易等業(yè)務(wù)上的產(chǎn) 品沉淀，目前下游客戶主要集中在銀行、保險(xiǎn)、證券、政企、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。以中國工商 銀行為例，面對(duì)工商銀行的 5 級(jí)容災(zāi)要求，OceanBase 結(jié)合不同的副本屬性組合實(shí)現(xiàn)“數(shù) 據(jù)庫同城雙活、異地 RPO=0 的兩地三中心方案”的容災(zāi)部署，實(shí)現(xiàn)了兩地三中心的城市級(jí) 容災(zāi)，解決了容災(zāi)標(biāo)準(zhǔn)高、建設(shè)成本高、備機(jī)房資源浪費(fèi)等問題，滿足 7x24 小時(shí)服務(wù)要求， 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器資源利用率達(dá)到 75%，降低了整體的投入成本。

華為 GaussDB：AI 原生數(shù)據(jù)庫，擁抱開源生態(tài)

AI 原生&支持異構(gòu)計(jì)算。華為 GaussDB 是一個(gè)企業(yè)級(jí) AI-Native 分布式數(shù)據(jù)庫，可為超大 規(guī)模數(shù)據(jù)管理提供高性價(jià)比的通用計(jì)算平臺(tái)，也用于支撐各類數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、BI 系統(tǒng)和決 策支持系統(tǒng)，為上層應(yīng)用的決策分析提供服務(wù)。GaussDB 采用 MPP（Massive Parallel Processing)）架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供 PB 級(jí)別數(shù)據(jù)量的處理能力。GaussDB 是 全球首款 AI-Native 數(shù)據(jù)庫，能夠同時(shí)支持 X86、ARM、GPU、NPU 等異構(gòu)計(jì)算，布局全 球 7 大區(qū)域，服務(wù)金融、政企、互聯(lián)網(wǎng)、游戲、汽車等行業(yè)標(biāo)桿客戶超 2,500 家。

GaussDB 包含三大產(chǎn)品線：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫生態(tài)工具/中間件。1） 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：包括華為自研的云數(shù)據(jù)庫 GaussDB（for openGauss）、GaussDB（for MySQL）以及非自研的適用于 MySQL、PostergreSQL、SQL Server 的云數(shù)據(jù)庫 RDS；2） 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：包括華為自研的 GaussDB（for Mongo）、GaussDB（for Cassandra）、 GaussDB（for Influx）、GaussDB（for Redis）以及非自研的文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS；3）數(shù) 據(jù)庫生態(tài)工具/中間件：包括數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) DRS、管理服務(wù) DAS、數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用遷移 UGO 以及分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM。

openGauss 擁抱開源。2019 年 9 月，華為宣布開源其 GaussDB 數(shù)據(jù)庫，開源后的產(chǎn)品 命名為 openGauss，2020 年 6 月 openGauss 源代碼正式開放并發(fā)布 1.0.0 版本，同年 7 月社區(qū)關(guān)鍵組織開始運(yùn)行。openGauss 內(nèi)核源自 PostgreSQL，代碼自研占比超過 74%， 截至 2022 年 6 月開源社區(qū)用戶超 64 萬，貢獻(xiàn)者約 3,000 人。基于 openGauss 開放生態(tài)， 華為進(jìn)一步推出分布式云數(shù)據(jù)庫 GaussDB（for openGauss），該產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù) 混合負(fù)載能力，同時(shí)支持分布式事務(wù)強(qiáng)一致、同城跨 AZ 部署、數(shù)據(jù) 0 丟失，支持 1000+ 的計(jì)算節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展能力、4PB 海量存儲(chǔ)，擁有云上高可用、高可靠、高安全、彈性伸縮、一 鍵部署等關(guān)鍵能力，現(xiàn)已廣泛適用于金融、政企、互聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵場(chǎng)景。

GaussDB 適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)、金融、游戲、汽車等多業(yè)務(wù)場(chǎng)景。GaussDB（for openGauss）作 為金融級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高彈性、AI-Native 自治的典型特性，廣泛應(yīng)用于金 融業(yè)務(wù)場(chǎng)景；GaussDB（for MySQL）數(shù)據(jù)庫提供百萬級(jí) QPS，性能最高可以達(dá)到 MySQL 社區(qū)版本的 7 倍、GaussDB(for Mongo) 性能最高可以達(dá)到 MongoDB 社區(qū)版本的 3 倍， 滿足游戲業(yè)務(wù)場(chǎng)景下彈性伸縮、一鍵回檔、快速開服的業(yè)務(wù)需求；綜合應(yīng)用 RDS 數(shù)據(jù)庫、 DDS 文檔型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) DRS、分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM 等產(chǎn)品，可構(gòu)建讀寫 分離的分布式架構(gòu)，為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用提供分布式解決方案。

巨杉數(shù)據(jù)庫：自研金融級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫的獨(dú)立廠商

專注分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)研發(fā)的自研數(shù)據(jù)庫獨(dú)立廠商。巨杉數(shù)據(jù)庫成立于 2012 年，是一家專 注分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)研發(fā)的自研國產(chǎn)基礎(chǔ)軟件廠商，公司自成立以來，專注數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品研 發(fā)，堅(jiān)持從零開始打造原生分布式數(shù)據(jù)庫引擎，經(jīng)過多年積累，現(xiàn)已推出分布式數(shù)據(jù)庫 DB （實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖）、內(nèi)容管理平臺(tái) CM（多模數(shù)據(jù)湖）、湖倉融合平臺(tái) DP（湖倉一體）三大產(chǎn) 品線，廣泛應(yīng)用于金融、政府、能源、電信、交通等領(lǐng)域，企業(yè)用戶總數(shù)超過 1,000 家。

從商用首發(fā)時(shí)間看，巨杉數(shù)據(jù)庫是國內(nèi)最早進(jìn)行商業(yè)化布局的分布式數(shù)據(jù)庫。2012 年， SequoiaDB 巨杉數(shù)據(jù)庫作為獨(dú)立數(shù)據(jù)庫公司開始研發(fā)，進(jìn)行原生分布式架構(gòu)布局。2013 年 SequoiaDB v1.0 產(chǎn)品化正式商用并進(jìn)軍企業(yè)級(jí)領(lǐng)域，開始為客戶提供產(chǎn)品及技術(shù)服務(wù)支持。 自研內(nèi)核具有領(lǐng)先性，支持跨結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的多模數(shù)據(jù)處理。巨杉數(shù)據(jù)庫 堅(jiān)持自主打造原生分布式數(shù)據(jù)庫引擎，專注數(shù)據(jù)庫技術(shù)研發(fā)，聚焦金融賽道，致力于以金 融行業(yè)為核心，打造安全可靠、高性能，適合全行業(yè)通用的分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。巨杉分布 式數(shù)據(jù)庫 SequoiaDB 基于巨杉自研的原生分布式內(nèi)核，研發(fā)出引擎級(jí)多模及 STP 邏輯時(shí) 鐘協(xié)議分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)分布式交易與 ACID 的完全兼容，同時(shí)架構(gòu)及功能特性 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫完全兼容，提供跨引擎事務(wù)支持和一致性保障。SequoiaDB 支持多種級(jí)別的 容災(zāi)部署形態(tài)，如同城雙中心、同城三中心、兩地三中心、三地五中心等，獨(dú)創(chuàng)四級(jí)熔斷 容災(zāi)安全保護(hù)機(jī)制，充分保證數(shù)據(jù)安全，滿足核心交易業(yè)務(wù)的嚴(yán)苛要求。

湖倉一體平臺(tái)為數(shù)據(jù)聯(lián)通提供解決方案。巨杉推出的湖倉融合平臺(tái) SequoiaDP 以分布式數(shù) 據(jù)庫 SequoiaDB、內(nèi)容管理平臺(tái) SequoiaCM 為基礎(chǔ)，打破了數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫割裂的體 系，可以為上層應(yīng)用提供“一數(shù)一源”的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。湖倉一體架構(gòu)除了具備多模能力， 兼容多種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化對(duì)象數(shù)據(jù)引擎以外，還可以提供包括流式 計(jì)算、高性能列存分析引擎、跨引擎數(shù)據(jù) ACID 一致性等能力，支持 Tableau、Power BI、 帆軟、SmartBI 等國內(nèi)外分析工具，解決了獨(dú)立建設(shè)、管理的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)互不相通的問題。

助力數(shù)據(jù)庫信創(chuàng)生態(tài)、支撐體系建設(shè)。巨杉數(shù)據(jù)庫積極參與信創(chuàng)生態(tài)建設(shè)，根據(jù) 2021 年信 創(chuàng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)與應(yīng)用大會(huì)，截至 2021 年 3 月，巨杉已經(jīng)與鯤鵬、飛騰、統(tǒng)信、銀河麒麟等產(chǎn) 品完成兼容認(rèn)證，合作伙伴總數(shù)超 50 家，為企業(yè)客戶打開豐富的上下游產(chǎn)品生態(tài)。得益于 引擎級(jí)多模的高度兼容，巨杉數(shù)據(jù)庫現(xiàn)已與近百家企業(yè)的 200+產(chǎn)品完成了兼容測(cè)試與認(rèn)證， 產(chǎn)品對(duì)接時(shí)間平均降低到 15 個(gè)工作日，為企業(yè)客戶打開豐富的上下游生態(tài)。 2019 年，巨杉數(shù)據(jù)庫搭建“巨杉大學(xué)”認(rèn)證與學(xué)習(xí)體系，講師團(tuán)隊(duì)由巨杉數(shù)據(jù)庫官方的數(shù) 據(jù)庫架構(gòu)師、資深分布式技術(shù)專家以及開源社區(qū)技術(shù)大咖共同組成。截至 2021 年 6 月，已 有超 180 家金融機(jī)構(gòu)，30 余家知名技術(shù)服務(wù)開發(fā)商參加巨杉大學(xué)計(jì)劃。截至 2020 年底， 經(jīng)過短短 1 年的發(fā)展，巨杉大學(xué)已認(rèn)證工程師超過 1 萬人，網(wǎng)站用戶注冊(cè)數(shù)量超過 5 萬人， 為分布式技術(shù)業(yè)界發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的人才積淀。

PingCAP TiDB：開源分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

TiDB 為 PingCAP 自主研發(fā)的一棧式實(shí)時(shí) HTAP 數(shù)據(jù)庫。PingCAP 公司成立于 2015 年， 借鑒 Google Spanner 及 F1 論文的實(shí)現(xiàn)，TiDB 在 Github 上開源，從僅有 SQL 層及 KV 層 的 beta 版本到現(xiàn)在已經(jīng)衍生出龐大家族的 6.0 版本，始終圍繞著為用戶提供一棧式 OLTP、 OLAP、HTAP 解決方案的目標(biāo)演進(jìn)。在內(nèi)核設(shè)計(jì)上，TiDB 分布式數(shù)據(jù)庫將整體架構(gòu)拆分 成了多個(gè)模塊，各模塊之間互相通信，組成完整的 TiDB 系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的單機(jī)數(shù)據(jù)庫相比， TiDB 的純分布式架構(gòu)擁有良好的擴(kuò)展性且具有豐富的工具鏈生態(tài)，覆蓋數(shù)據(jù)遷移、同步、 備份等多種場(chǎng)景。2022 年，TiDB Cloud 正式商用，TiDB 支持本地和云部署兩種方式。

TiDB 適應(yīng)多應(yīng)用場(chǎng)景。依托純分布式架構(gòu)及開源社區(qū)，TiDB 持續(xù)擴(kuò)展出豐富的應(yīng)用場(chǎng)景： 1）對(duì)數(shù)據(jù)一致性及高可靠、系統(tǒng)高可用、可擴(kuò)展性、容災(zāi)要求較高的金融場(chǎng)景：TiDB 采 用多副本+Multi-Raft 協(xié)議的方式將數(shù)據(jù)調(diào)度到不同的機(jī)房、機(jī)架、機(jī)器，當(dāng)部分機(jī)器出現(xiàn) 故障時(shí)系統(tǒng)可自動(dòng)進(jìn)行切換； 2）對(duì)存儲(chǔ)容量、可擴(kuò)展性、并發(fā)要求較高的海量數(shù)據(jù)及高并發(fā)的 OLTP 場(chǎng)景：TiDB 采用 計(jì)算、存儲(chǔ)分離的架構(gòu)，可對(duì)計(jì)算、存儲(chǔ)分別進(jìn)行擴(kuò)容和縮容，計(jì)算最大支持 512 節(jié)點(diǎn)， 每個(gè)節(jié)點(diǎn)最大支持 1000 并發(fā)，集群容量最大支持 PB 級(jí)別； 3）Real-time HTAP 場(chǎng)景：TiDB 在 4.0 版本中引入列存儲(chǔ)引擎 TiFlash，結(jié)合行存儲(chǔ)引擎 TiKV 構(gòu)建真正的 HTAP 數(shù)據(jù)庫，在增加少量存儲(chǔ)成本的情況下，可以同一個(gè)系統(tǒng)中做聯(lián)機(jī) 交易處理、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，極大地節(jié)省企業(yè)的成本；

4）數(shù)據(jù)匯聚、二次加工處理的場(chǎng)景：TiDB 通過 ETL 工具或者 TiDB 的同步工具將數(shù)據(jù)同 步到 TiDB，在 TiDB 中直接生成報(bào)表，便于將分散在不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)匯總，以便決策層 了解公司的整體業(yè)務(wù)狀況及時(shí)做出決策。 “開源社區(qū)”助力“開源商業(yè)化”。PingCAP 擁有豐富的開源社區(qū)活動(dòng)，形成開源社區(qū)和自 身研發(fā)的有效協(xié)同。通過開源及免費(fèi)策略，快速擴(kuò)展開發(fā)者及技術(shù)粉絲用戶群體，實(shí)現(xiàn)未 來商業(yè)變現(xiàn)機(jī)會(huì)的長(zhǎng)期積累。據(jù) GitHub，截至 2022 年 8 月，TiDB 項(xiàng)目在 GitHub 上已 總計(jì)獲得超 32,000 顆星，超 1,800 位開源代碼貢獻(xiàn)者，高度活躍的開源社區(qū)為 TiDB 產(chǎn) 品發(fā)展帶來了正向反饋閉環(huán)。TiDB 已廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)、游戲、金融、政府等多領(lǐng)域。

星環(huán)科技：專注企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)服務(wù)，布局分布式數(shù)據(jù)庫

布局分布式數(shù)據(jù)庫，搭建數(shù)據(jù)服務(wù)閉環(huán)。星環(huán)科技成立于 2013 年，專注于企業(yè)級(jí)容器云計(jì) 算、大數(shù)據(jù)和人工智能核心平臺(tái)的研發(fā)和服務(wù)，目前已形成包括大數(shù)據(jù)與云基礎(chǔ)平臺(tái)（大 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái) TDH、數(shù)據(jù)云平臺(tái) TDC）、分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（ArgoDB、KunDB）、數(shù)據(jù) 開發(fā)與智能分析工具（大數(shù)據(jù)開發(fā)工具 TDS、智能分析工具 Sophon）在內(nèi)的產(chǎn)品體系。 ArgoDB 與 KunDB 分別為分析型、交易型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品：1）ArgoDB：是一款具備多模型、 聯(lián)邦等特性的高性能分析型分布式數(shù)據(jù)庫，于 2019 年成為全球第四個(gè)通過 TPC-DS 基準(zhǔn) 測(cè)試并經(jīng)過 TPC 官方審計(jì)的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品；2）KunDB：是一款兼容 SQL 標(biāo)準(zhǔn)語言的交易 型分布式數(shù)據(jù)庫，可支持高并發(fā)交易場(chǎng)景的核心業(yè)務(wù)。

ArgoDB 滿足數(shù)據(jù)多模、聯(lián)邦計(jì)算需求。與傳統(tǒng)的 MPP 數(shù)據(jù)庫相比，ArgoDB 具有存算解 耦結(jié)構(gòu)，存儲(chǔ)和計(jì)算獨(dú)立按需擴(kuò)縮容，具備更強(qiáng)的可擴(kuò)展性、一致性、平滑適配云原生架 構(gòu)等優(yōu)勢(shì)。2022 年最新發(fā)布的 ArgoDB 5.0 推出新一代的向量化計(jì)算引擎和多模存儲(chǔ)引擎， 分析能力達(dá)到了同類數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 2~10 倍，同時(shí)可提供多模分析，擁有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、AETP 混合負(fù)載、聯(lián)邦計(jì)算、隱私計(jì)算等能力，可一站式滿足湖倉集一體化建設(shè)需求。

KunDB 支持高并發(fā)交易場(chǎng)景的核心業(yè)務(wù)。KunDB 具有業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的事務(wù)處理性能，SQL 兼 容性以及最新的分布式查詢優(yōu)化技術(shù)，支持復(fù)雜查詢且性能是 MySQL 的 10 倍以上，充分 滿足高并發(fā)、大數(shù)據(jù)量的交易型業(yè)務(wù)場(chǎng)景。升級(jí)后 KunDB 3.0 高度兼容 Oracle 語法及 PL/SQL，基于升級(jí)的 TSO 全新分布式事務(wù)架構(gòu)，性能領(lǐng)先主流開源 NewSQL 5 倍以上， 分布式查詢優(yōu)化和向量化執(zhí)行引擎技術(shù)支持 TPCH 復(fù)雜分析，并提供一體化實(shí)時(shí) HTAP， 支持一致性備份恢復(fù)及容災(zāi)，全面助力數(shù)據(jù)庫國產(chǎn)化升級(jí)。

星環(huán)科技數(shù)據(jù)庫服務(wù)能源、金融、政府、交通等多業(yè)務(wù)場(chǎng)景。ArgoDB 主要用于構(gòu)建離線數(shù) 據(jù)倉庫、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市等數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，適用于構(gòu)建能源、物聯(lián)網(wǎng)、政務(wù)等大 數(shù)據(jù)平臺(tái)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。KunDB 適用于對(duì)數(shù)據(jù)具有高并發(fā)讀寫需求，同時(shí)需要 ACID 保證的 交易型場(chǎng)景，如金融、電信、能源等核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)；也適用于對(duì)數(shù)據(jù)庫有高并發(fā)和大容量 存儲(chǔ)需求的場(chǎng)景，如物聯(lián)網(wǎng)、日志存儲(chǔ)等系統(tǒng)。此外，公司結(jié)合 KunDB 和 ArgoDB 打造了 一體化實(shí)時(shí) AETP技術(shù)（分析增強(qiáng)型交易庫），可以同時(shí)支撐交易與分析混合型的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

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精選報(bào)告來源：【未來智庫】。