计算机行业:分布式数据库或成为新增量-20210402-华泰证券-35页_1mb
报告摘要
分布式数据库或成为新增量
核心内容
随着计算载体和数据环境的不断变化,数据库行业正经历深刻变革。传统关系型数据库市场增速趋缓,而分布式数据库因满足云计算、大数据等新兴场景需求,成为数据库市场新的增长点。未来,分布式数据库或将成为数据库市场的新龙头。
主要观点
- 数据库与计算载体、场景紧密相关:数据库的发展伴随着计算载体(从大型机到云计算)和场景(从单机计算到高并发、低时延的物联网计算)的演进。
- 分布式数据库适应新场景:分布式数据库具备多模式、多租户、HTAP、弹性扩展、高可用等特性,与云计算、大数据分析等场景高度契合。
- 开源与闭源模式均导向企业级服务:无论是开源还是闭源,最终目标都是提供稳定、可信赖的企业级服务,而自研内核能更好地保障产品的稳定性和可控性。
- 六大评判维度:数据库的评判维度包括品牌基因、商业模式、内核基础、技术架构、商业落地、人才体系,其中品牌基因和内核基础尤为重要。
- 国内数据库市场发展:国内数据库市场呈现新兴与传统厂商并存的格局,如人大金仓、武汉达梦、巨杉数据库、PingCAP TiDB、阿里Oceanbase、华为GaussDB等。
关键信息
数据库行业趋势
- 2018年全球数据库管理系统市场规模达461亿美元,预计到2024年将突破千亿美元。
- 关系型数据库市场增长趋缓,而分布式数据库因满足大数据、高并发场景需求,成为新的增量市场。
数据变化趋势
- 数据规模:从2010年的1.2ZB增长至2018年的33ZB,预计未来将继续增长。
- 数据类型:从结构化数据向非结构化数据转变,如图片、语音、视频等。
- 数据处理速度:传统IT架构受限于物理条件,新的计算场景需要从基础软件层面进行变革。
分布式数据库优势
- 资源池化管理:支持多租户、高并发、弹性伸缩、数据隔离等。
- 多模式支持:支持SQL、JSON、KV、图数据库等多种数据访问接口。
- 云原生适配:与云原生技术如微服务、容器、自动化管理等高度契合。
Snowflake与Databricks
- Snowflake:提供数据仓库、数据湖等产品,支持多云部署,具备高并发、易用性、安全性和查询性能。
- Databricks:推出Lakehouse概念,融合数据湖和数据仓库优势,支持统一分析平台,提升数据处理效率和安全性。
国内分布式数据库厂商
- 人大金仓:背靠CETC,提供数据存储、采集、应用分析等产品,支持HTAP架构。
- 武汉达梦:专注混合型数据库HTAP,提供多副本异地容灾、计算存储分离等技术。
- 巨杉数据库:自研金融级分布式数据库,专注银行等高要求行业,具备高稳定性和安全性。
- PingCAP TiDB:开源分布式关系型数据库,注重社区建设。
- 阿里Oceanbase:金融级分布式关系型数据库,具备高并发、高可用、兼容MySQL等。
- 华为GaussDB:支持AI原生,具备异构计算能力。
六大评判维度
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 品牌基因 | 品牌定位、创始团队背景、资金来源等,影响技术路线和市场竞争力。 |
| 商业模式 | 基础软件需企业级服务,开源虽有优势,但稳定性不及闭源。 |
| 内核基础 | 自研内核有助于掌控产品迭代和稳定性,如人大金仓、武汉达梦、巨杉数据库等。 |
| 技术架构 | 不同数据库适用于不同场景,如关系型数据库适用于事务处理,非关系型数据库适用于大数据和高并发。 |
| 商业落地 | 金融、电信等高并发、高稳定需求的行业优先落地,可作为数据库性能的参考。 |
| 人才体系 | 自营培训认证体系和社区建设有助于生态发展,如人大金仓、武汉达梦、巨杉数据库等。 |
风险提示
- 市场竞争加剧
- 芯片及AI行业发展导致IT投资倾斜
结论
分布式数据库在计算架构、数据类型和处理需求的变化下,成为数据库市场的重要新增量。其具备高弹性、高并发、多模式等特性,能够满足云计算、大数据等场景需求。未来,随着技术发展和市场拓展,分布式数据库有望成为数据库行业的新兴龙头。
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