> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # FROST SULLIVAN 60 Years of Growth, Innovation and Leadership # 中国数据库产业研究报告（2025）铸就国产引擎，赋能数字中国 # 目录 # $\spadesuit$ 中国数据库产业概况 中国数据库发展环境分析 中国数据库产业发展现状 中国数据库技术及生态分析 # $\spadesuit$ 中国关系型数据库市场现状 21 - 中国关系型数据库市场现状 - 中国关系型数据库主要厂商和产品洞察 - 中国关系型数据库应用实践案例 # $\spadesuit$ 中国数据库未来发展趋势 33 中国数据库技术发展趋势 中国数据库行业应用趋势 中国数据库核心发展洞察 # $\spadesuit$ 中国数据库产业发展面临的挑战 45 - 高端核心能力待突破挑战分析 产业链层面挑战分析 应用阻力挑战分析 生态体系发展挑战分析 数据库与AI融合挑战分析 # $\spadesuit$ 中国数据库产业发展建议 50 强化关键核心技术自主创新 应用场景与产品能力 ·协同发展产业新生态 - 国际合作与交流 # $\spadesuit$ 法律声明 55 # - 章节一中国数据库产业概况 # 中国数据库发展环境分析 # 关键发现 中国数据库产业的快速演进并非简单的市场自然增长，而是由两大力量协同作用的结果：（1）自上而下的国家级产业政策，即国产软件应用创新政策；（2）自下而上的技术创新浪潮，包括云原生、人工智能（AI）和混合事务/分析处理（HTAP）架构的深度融合。这两股力量共同定义了中国数据库产业当前及未来的发展路径。进一步来看，国产软件应用创新政策推动了国产软硬件应用进程。与此同时，技术创新则在底层架构、数据处理模式与智能化方向上不断突破，使数据库从“支撑型系统”向“智能化数据底座”转型。 # 国家政策引领下的信创自主可控三阶段演进 - 国产软件应用创新政策是当前重塑中国数据库市场格局的最重要催化剂。它不仅是一项采购指令，更是一套旨在实现核心技术自主可控、保障国家信息安全的顶层工业战略。在2020年前后，伴随全球技术竞争格局的变化而全面提速。 # 初步阶段 党政体系内的实践 # 关键行业 扩展到八个关键行业 # 全面应用 所有行业的技术升级 # 推进遵循着一个被称为“2+8+N”的清晰、分阶段的实施路径，体现了其规划的审慎与周密： (1) 第一阶段（“2”）：首先在党、政两大体系内进行示范，作为国产核心技术产品的实践场和验证平台； (2）第二阶段（“8”）：成功实践后，规划范围扩展至金融、电信、电力、交通、石油、航空、教育、医疗等八个关系国计民生的关键行业。这些行业数据敏感度高，且受国家政策影响深远； (3）第三阶段（“N”）：最终目标是推动信创产品在其他所有行业领域的广泛应用，实现全经济体系的技术升级。 这种波浪式推进模式，确保了国产数据库等核心产品能够在可控的环境中逐步部署、迭代和成熟，从而最大化地降低转型风险，并为国产厂商提供了宝贵的、真实的业务场景进行产品打磨。进一步而言，这一模式实质上构建了一个“政策护航、市场验证、技术迭代”三位一体的良性循环。通过分阶段转型与分层应用部署，国产数据库厂商得以在非关键、低风险业务中率先实践，在积累运行经验与稳定性验证后，逐步向核心系统渗透。这不仅有效保障了关键业务连续性与数据安全，也推动了国产数据库在性能优化、生态兼容、运维自动化等方面的快速成熟，从“可用”走向“好用”，形成技术自研与市场应用的双重正反馈机制。 来源：沙利文整理 # 中国数据库国家政策分析 中国国家政策营造数据库产业创新沃土 <table><tr><td>政策名称</td><td>发布时间</td><td>对数据库产业的关键影响</td><td>政策分析</td></tr><tr><td>《“十四五”大数据产业发展规划》</td><td>2021年</td><td>强调建设行业数据库、国家工业基础大数据库；提出数据要素市场化配置；要求数量多样性、时效性、质量治理等。</td><td>这是数据库产业环境营造的“基础设施+治理”框架，为数据库厂商与行业用户提供 了明确的政策方向。</td></tr><tr><td>《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》</td><td>2022年</td><td>明确数据作为生产要素：建立数据产权、流通交易、收益分配、数据基础制度体系。</td><td>对数据库产业具有战略意义：数据资产化、交易化趋势明显，数据库厂商可抓住“数 据要素”价值释放窗口。</td></tr><tr><td>《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》</td><td>2022年</td><td>“数字政府建设”被定位为国家治理体系和治理能力现代化的重要抓手。政务系统数据量大、共享和安全要求高，带动国产数据库在政务信创系统中的应用。</td><td>这是数据库厂商在政务/公 共服务领域抓住“政府数字化+数据资源”增量的重要 政策机会。其对“数据治理+ 数据库能力”提出了明确要 求。</td></tr><tr><td>《数字中国建设整体布局规划》</td><td>2023年</td><td>基础设施建设与数据资源库建设将成为新一轮增长重点。数据库厂商将直接受益于数据资源体系扩容与数据资产化趋势</td><td>该规划为数据库产业提供了 “大基建+数据资源体系” 底层支撑的战略环境，是数 据库行业“容量扩大+场景 深化”的重要政策指引。</td></tr><tr><td>《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》</td><td>2024年</td><td>强调数据产业标准建设、数据安全保障、产业环境优化；推进数据产品、软件服务计价新模式。</td><td>对数据库产业提出更高要求：在安全、标准、服务化方面 是关键挑战，也是机会。</td></tr><tr><td>《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》</td><td>2024年</td><td>聚焦“数据要素”乘数效应：推 进数据与劳动、资本、技术协同； 数据多场景应用、多主体复用。</td><td>指向数据库产业未来三年增 量空间：数据库不仅支撑存 储管理，还将与数据服务、 生态、应用紧密融合。</td></tr></table> 政策主线：国家政策呈现出由“数据底座建设”向“数据价值释放”演进的主线。《“十四五”大数据产业发展规划》奠定产业基础设施格局，而《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》则确立了数据确权、流通与交易制度框架，实现从“建体系”到“活要素”的转变。 政策节奏：2021-2024年间，国家层面以年度递进方式密集发布政策，从宏观战略（《数字中国建设整体布局规划》）到专项行动（《数据要素x三年行 动计划》），形成了政策连续性与执行闭环。这种政策密度为数据库厂商提供了稳定、可预期的战略窗口期。 产业导向：政策将数据库从传统信息化工具上升为数字中国的核心资源管理系统，要求其在数据确权、流通交易、安全可控等方面承担关键角色。这意味着数据库企业需向“数据资源化、资产化、服务化”方向升级，参与国家数据要素市场建设。 来源：沙利文整理 # 中国数据库规范采购分析 数据库规范采购相关指导标准 <table><tr><td>层级</td><td>政策名称</td><td>发布机构</td><td>发布时间</td><td>政策分析</td></tr><tr><td>顶层</td><td>《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》</td><td>工业和信息化部</td><td>2021年</td><td>明确提出“建立以标准规范为引导、测评认证为支撑的信创体系”,从“产品目录管理”向“标准与测评引导采购”转型。</td></tr><tr><td>执行层</td><td>《关键信息基础设施安全保护条例》</td><td>国务院</td><td>2021年</td><td>为数据库、操作系统、中间件、办公软件等关键基础软硬件的安全可控与国产化应用提供了制度依据。</td></tr><tr><td>评测层</td><td>《信息技术应用创新安全可靠测评结果公告(第一期/第二期/第三期)》</td><td>中国信息安全测评中心</td><td>2023年12月2024年9月2025年8月</td><td>中国信息安全测评中心对包括数据库在内的核心基础软件产品进行分级评测与公布,行业反响强烈。三期结果共公布31款数据库产品,其中集中式数据库20款、分布式数据库11款。华为云GaussDB V2.0(集中式版)获评安全可靠II级,其余产品为I级。此类测评为数据库市场的规范化与高质量发展提供了参考标准,并明确了产品研发方向与用户核心需求,促进产业资源优化配置。但部分产品仍依赖国外开源体系,相关标准与自主化政策仍需进一步完善。</td></tr></table> 政策体系层级：国家已构建从顶层设计到落地执行再到结果评估的完整政策链条。顶层由工信部《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》确立方向，执行层由国务院《关键信息基础设施安全保护条例》提供制度支撑，评测层则通过中国信息安全测评中心的分级公告实现标准落地与市场验证。 采购导向转型：政策强调“以标准为引导、以测评为支撑”，标志数据库等基础软件的政府采购机制已从“产品名录式”转向“测评认证+标准引导”的动态管理模式。这一转型促使厂商在产品性能、安全合规与技术自主方面持续迭代。 制度保障强化：《关键信息基础设施安全保护条例》将数据库纳入关键信息基础设施安全体系，为其安全可控、稳定运行提供法律依据。这为国产数据库在政务、金融、电信等高敏感行业落地创造了制度化护栏。 测评机制落地：2023-2025年连续三期“信创安全可靠测评结果公告”共公布20款数据库产品，华为云GaussDB V2.0获评Ⅱ级，其余为I级。该体系首次确立了数据库产品的安全可靠分级标准，为市场提供了权威参考，也引导厂商聚焦研发方向与核心性能指标。 来源：沙利文整理 # 中国数据库新兴技术分析 新一代信息技术（云原生、AI、HTAP）融合带来的机遇与变革 # 云原生 数据库架构全面适配云计算环境，实现资源按需分配与快速扩展。 # AI融合 数据库与人工智能技术相互渗透，体现为向量数据库、知识检索等方向 1 2 3 # HTAP 融合事务处理与分析处理能力，实现即存即算、实时分析。 云原生转型：云原生不是简单上云，而是基于容器、微服务与声明式API的全新架构，实现计算与存储解耦，使数据库具备弹性、韧性和敏捷性，突破传统集中式扩展瓶颈。中国本土厂商在云原生数据库方向快速布局，在金融、电信等高要求行业加速落地，但在多云管理、全球化部署经验等方面仍逊于国际领先厂商。 AI的双向赋能（AI for DB / DB for AI）：AI与数据库形成深度融合：（1）AI for DB：AI/ML被广泛用于自优化、异常检测、智能调优、自然语言查询等，提升数据库自动化和可运维性。国内厂商已在自诊断和智能调优上实现突破，与国际厂商差距持续缩小。（2）DB for AI: 向量数据库与RAG成为AI应用的核心基础设施。中国在向量数据库等细分领域具备一定国际竞争力，但在企业级一体化数据平台和大规模AI工程化生态方面仍有提升空间。 HTAP架构普及：HTAP将OLTP与OLAP融合于同一系统，消除“交易库+分析库”割裂与高延迟ETL，使实时分析成为可能。中国厂商在分布式HTAP技术上与国际前沿基本同步，并在金融、互联网和部分制造业中形成示范项目。但在超大规模、跨地域HTAP部署以及与BI/数据中台工具的深度联方面，还有进一步验证空间。 # 中国数据库市场规模 中国数据库市场规模，2020年至2030年 单位：亿元 2024年中国数据库市场规模达到596.2亿元。从2020年至2030年，整体市场规模预计将从240.9亿元增长至1,181.3亿元，年复合增长率（CAGR）达 $17.2\%$ 。其中，其中，2025年至2030年仍将保持 $12.8\%$ 的年复合增长率，表明市场已进入稳健扩张阶段，需求结构日趋成熟，行业应用持续深化。 驱动数据库行业增长的核心因素包括： (1) 数字化转型深化推进：政务、金融、制造、能源、医疗等行业加快信息化与智能化建设，对高效、安全、可扩展的数据管理系统需求大幅提升，数据库作 为“数字底座”成为关键支撑；（2）政策导向与自主可控驱动：信创战略持续落地，推动国产数据库加速渗透，政府及关键基础设施应用带动产业链升级，形成以自主技术为核心的国产生态；(3) 云计算与AI融合创新：云原生架构提升数据库的灵活性与弹性，AI赋能的数据智能分析推动数据库从“存储为主”向“智能驱动”转变；云数据库与HTAP架构成为新的增长引擎；（4）数据资产化趋势增强：在数据确权、流通与价值化政策推动下，数据库从信息存储工具转变为数据要素价值实现的核心基础设施。 来源：沙利文整理，中国通信标准化协会 # 中国细分数据库的市场规模份额 中国细分数据库的市场规模份额分析，2020年至2030年 从市场结构演变看，2020—2030年中国数据库市场呈现出“关系型长期主导、非关系型稳步渗透”的格局。 2020年关系型数据库占比高达 $74.7\%$ ，体现其在核心业务系统中的基础性地位；随着互联网应用深化与数据类型多元化，非关系型数据库占比在2021—2022年快速提升至 $37.8\%$ ，成为阶段性结构亮点。此后，随着企业级市场对稳定性、一致性与复杂事务处理能力的要求回归，关系型数据库在2023—2025年重新巩固优势，占比回升至 $70\%$ 左右。进入中长期阶段，市场结构趋于稳定，关系型数据库占比维持在 $70\%$ 上下波动，非关系型数据库则 稳定在 $28\% - 30\%$ 区间，更多承担对关系型体系的功能补充角色。 整体来看，中国数据库市场已从早期“结构快速调整”转向“格局相对定型”，关系型数据库继续构成企业级核心系统的技术底座，而非关系型数据库则在互联网、物联网与AI驱动的多模数据场景中形成稳定增长极，二者呈现由替代关系向协同分工演进的趋势。 这一结构特征也意味着，未来数据库市场的竞争焦点将不再局限于单一技术路线，而更多体现在不同架构之间的融合能力与场景适配深度。 来源：沙利文整理，中国通信标准化协会 # 全球数据库产业市场结构 2025年6月全球数据库产品类型分布 截至2025年6月，全球数据库产品类型分布呈现出明显的多元化格局，总计有533款数据库产品，显示出数据库市场的技术创新与生态竞争依然十分活跃。从产品数量统计维度进行剖析，非关系型数据库（NoSQL）已确立其市场主导地位，款型总数达到305款，占据 $57.2\%$ 的市场份额，显著超越了传统关系型数据库的228款（占比 $42.8\%$ ）。这一结构性转变的深层动因，在于非关系型数据库内部正经历高度的专业化细分，以精准匹配日益复杂的特定业务场景需求。例如，键值数据库（73款， $14.0\%$ ）与文档数据库（52款， $10.0\%$ ）共同构成了非关系型市 场的基石，这反映出市场对于高并发处理能力、高可用性架构及灵活数据模型的持续且强烈的需求。值得注意的是，面向特定领域的专用型数据库已成为市场的重要组成部分。图数据库（46款， $9.0\%$ ）和时序数据库（41款， $8.0\%$ ）占据了显著的市场份额。此外，包括全文检索（22款， $4.0\%$ ）、列式（17款， $3.0\%$ ）乃至新兴的向量数据库（14款， $2.0\%$ ）在内的多种类型共存，有力地印证了全球数据库市场正在从过去关系型数据库相对单一的范式，加速向为特定场景而生的精细化、专业化新纪元演进。 来源：沙利文整理，中国通信标准化协会 # 中国数据库产业市场结构 2025年6月中国数据库产品类型分布 截至2025年6月，中国数据库产品类型分布呈现出以关系型数据库为主体、非关系型数据库多样化发展的格局。总体来看，中国共有164款数据库产品，其中关系型数据库占 $58.5\%$ （96款），非关系型数据库占 $41.5\%$ （68款）。这表明中国数据库市场仍以关系型数据库为核心主流。在关系型数据库方面，本土厂商正加快从兼容国外主流体系向自主创新体系过渡。关系型数据库凭借成熟的事务处理能力、数据一致性与稳定性，在金融、政务、能源、电信等关键行业中保持强势地位，是国产数据库应用进程中的主战场。同时，云原生与HTAP技术的融合， 使传统关系型数据库具备更强的横向扩展与实时分析能力，成为国产数据库竞争力的重要体现。相较之下，非关系型数据库则扮演着满足新兴场景、实现多元化补充的关键角色。 在非关系型领域内部，产品分布呈现专用化趋势，其中图数据库（19款， $12.0\%$ ）和时序数据库（17款， $10.0\%$ ）是发展最突出的两大门类，其后依次为键值数据库（10款， $6.0\%$ ）、列式数据库（8款， $5.0\%$ ）、向量数据库（6款， $4.0\%$ ）、全文检索（5款， $3.0\%$ ）及文档数据库（3款， $2.0\%$ ）。 来源：沙利文整理，中国通信标准化协会 # 中国集中式与分布式数据库分布情况 2023到2025年中国集中式与分布式数据库产品分布 趋势性层面：集中式数据库近三年的占比维持在 $60\%$ 左右。近年来分布式数据库被视为未来趋势，但实际市场表现显示，传统集中式数据库仍占主导位置。这一现象表明，集中式数据库在金融、政务、电信等传统行业的核心场景中依然具备明显优势，得益于其成熟的事务一致性支持（ACID）和高稳定性要求。 驱动因素层面：一方面，信创政策的深入实施推动安全可控、稳定应用成为数据库国产化的核心目标。集中式数据库因架构清晰、生态成熟，被广泛选为首批应用对象，符合政府与大型机构的风险控制要求。另一方面，企业的采购逻辑正在从技术实践向稳妥落地转变，更 注重可维护性、成本与合规性。金融机构与政府部门尤其倾向采用经过验证的集中式架构，以降低转型风险。 技术层面：分布式数据库虽然在弹性扩展与异地容灾上具备优势，但仍在一致性控制、数据复制与运维复杂性方面存在瓶颈；而集中式数据库通过软硬件一体化，实现性能优化，进一步巩固其主流地位。整体而言，市场格局显示出国产应用场景驱动下的集中式回归，分布式数据库则处于从技术积累向商业成熟过渡的关键阶段。 来源：沙利文整理，中国通信标准化协会 # 全球商用与开源数据库 全球数据库产品商用开源对比 单位：款 从全球范围来看，数据库产业呈现出美中双极主导、多国分散参与的竞争格局。美国与中国在数据库产品数量上遥遥领先，分别拥有224款和164款数据库产品，合计占全球市场的约七成。 从结构来看，美国的数据库体系在商用与开源之间保持平衡，商业产品111款，开源产品113款，形成了双生态并行、互相促进的成熟格局。这种结构使得美国厂商既能通过商业授权形成高利润壁垒，又能利用开源社区推动技术扩散与创新。相比之下，中国的数据库体系呈现出商用主导特征：商用产品133款，占比超过八成，而开源产品仅31款。说明中国数据库产业仍处于产品国产化转型与商业化落地阶段，核心竞争力主要集中在企业 级场景（如金融、政务、能源等）的商业部署上。同时，这也反映出中国数据库厂商在开源生态建设、社区影响力与国际合作方面仍有较大发展空间。 从趋势来看，中国数据库产业正加速形成以自主可控、商用导向、政策驱动为特征的独立体系，国际竞争力持续增强。未来的发展重点将聚焦于三方面：一是加快开源生态建设，强化社区贡献与标准互通，提升全球影响力；二是深化商用生态协同，通过与芯片、操作系统及中间件的协同优化，构建软硬件一体化优势；三是推进国际化与标准化，依托“一带一路”与亚洲云生态合作，加快中国数据库标准体系的全球落地。 来源：沙利文整理，中国通信标准化协会 # 中国数据库产业竞争格局 中国数据库产业参与者类型 来源：沙利文整理 中国数据库市场正迈向云智主导，开源共建的双引擎新格局。在信创深水区，以openGauss为代表的顶级开源根社区已成为技术创新的源头与行业标准的定义者，重塑产业底座。 (1) 开源社区：以openGauss为代表的根社区，正从单一的代码托管平台演进为行业事实标准的制定者。社区不仅输送了高性能内核等关键技术，更通过共建、共享、共治模式链接广泛的软硬件厂商与ISV，成为驱动国产数据库技术迭代。 (2）中国云厂商：华为云、阿里云等厂商凭借云基础设施+AI工具链的优势，正推动商业模式从软件交付向云服务转型。其强大的生态整合能力与全栈技术协同，正在加速对传统商业数据库的存量应用。 （3）独立数据库厂商：以海量数据、OceanBase为代表的厂商专注核心技术研发，在党政、金融等垂直领域形成深厚技术壁垒。其生存关键在于依托自主内核创新与高性能表现，在对数据主权与本地部署有强诉求的核心业务中巩固差异化优势。 （4）国际厂商：在国内自主可控战略与国产技术加速成熟的共同推动下，传统国际数据库在部分行业的新增空间趋于收缩，市场重心逐渐回归存量系统维护，呈现由增量扩张转向稳态运营的结构性变化。 (5）企业业务自用型厂商：以移动、电信、长虹为代表的领军企业，将自身核心业务场景作为技术练兵场，通过内部孵化并验证成熟后，将数据库能力对外实现商业化溢出。 # 中国数据库产业技术自主分析 中国数据库自主根技术深入至内核核心模块的自主研发新的体现 存储引擎层面：中国数据库在存储引擎层正从依赖通用开源引擎转向面向特定负载的自主创新。早期中国数据库多采用RocksDB等成熟引擎，虽有良好通用性，但在高并发、低延迟的OLTP场景下，受限于LSM-Tree架构的写放大与Compaction抖动，难以实现性能最优。随着核心存储技术的发展，研发重心逐步转向针对业务负载的结构性创新。例如，在OLTP场景中，openGauss推出的oGEngine引擎采用高效更新机制，将有效数据与UNDO日志分离存储，并通过复用数据页内空间实现类“原地更新”，显著降低写放大与I/O抖动，从而提升更新性能、空间利用率及系统稳定性。 分布式事务层面：在分布式事务领域，中国数据库的创新正从依赖现成共识协议转向构建端到端的分布式事务语义层。自主根技术的核心，在于自主研发完整的分布式事务处理机制，而非仅将Raft、Paxos等共识协议用于日志复制。其关键挑战在于：如何在分布式环境下实现与单机数据库近似的ACID语义，尤其是全局一致的数据可见性。为此，部分中国数据库（如GaussDB）设计了全局事务管理器（GTM），作为集群的协调中枢，负责生成全局唯一的事务ID和一致性时间戳，并为每个事务分配全 局快照。结合协调节点（CN）与数据节点（DN）的协同工作，系统通过对两阶段提交（2PC）、多版本并发控制（MVCC）等机制的深度重构，实现了跨节点事务的原子性与强一致性。 查询优化与执行层：在查询优化与执行层，中国数据库正从传统的基于成本的优化（CBO）逐步迈向智能化演进。早期系统主要依赖静态统计信息和手工调优的成本模型，而如今中国数据库开始引入AI驱动的优化能力。其DBMind智能运维框架探索了机器学习在数据库优化中的应用：在实验性模块中，尝试利用Tree-LSTM等深度学习模型提升查询代价估算的准确性，并结合强化学习等方法优化执行计划搜索策略。 云原生架构层面：传统数据库多采用计算与存储一体化架构，资源伸缩受限，难以适应云环境的弹性需求。如今，中国数据库普遍通过内核级重构实现计算存储分离与资源池化，形成面向云环境的解耦式体系结构。代表性的创新路径包括自研分布式内存服务（DMS）和分布式存储服务（DSS），实现计算、内存、存储三层解耦与共享。 来源：沙利文整理 # 中国数据库产业开源社区分析 # 中国主流开源数据库项目 <table><tr><td>社区情况</td><td>秉持共建、共治、共享治理理念，构建了包括社区委员会、品牌委员会在内的完备组织架构。现已汇聚企业成员约880多家，开发者8,400多名，累计下载量超550万，覆盖上千城市。</td></tr><tr><td>技术活跃度</td><td>坚持内核技术创新，在多写、AI等前沿领域取得显著成果。依托28个SIG组高效协同，累计处理PR1.78万个与需求1.79万个，持续保持极高的技术迭代活力。</td></tr><tr><td>商业化落地</td><td>约40家企业基于openGauss推出发行版，在电信、安平、医疗、电力、交通、国防等行业广泛落地。尤其在电信和医疗行业，openGauss及DBV伙伴版在线下集中式数据库新增装机量占比突出。</td></tr><tr><td>生态与合作</td><td>拥有超500个行业解决方案和10余个生态合作项目；深化全球产教融合，已与100多个国家30多所大学建立人才培养关系，累计培养相关人才3万+，培养HCIE级别顶尖人才20+。</td></tr></table> <table><tr><td colspan="2">OCEANBASE</td></tr><tr><td>社区情况</td><td>OceanBase主要依托其数据库产品在互联网场景下的长期积累来推动发展，目前在部分金融和政务相关领域和相关场景也保持着一定程度的应用实践与探索。</td></tr><tr><td>技术活跃度</td><td>OceanBase通过不定期举办各类相关的开发者大会与线下的技术沙龙活动，促进技术交流，使得社区活跃度呈现出提升态势。</td></tr><tr><td>商业化落地</td><td>OceanBase目前在特定的垂直细分领域中拥有一定数量的商业客户群体，其现有的客户领域主要覆盖了包括互联网、游戏等在内的典型高并发行业。</td></tr><tr><td>生态与合作</td><td>OceanBase致力于持续推进开源数据库的生态体系建设，并寻求与其合作伙伴共同探索更广泛的产业化应用路径，积极拓展生态合作范围以服务行业客户。</td></tr></table> 社区对比洞察：中国数据库开源生态正经历从参与者向主导者跨越的繁荣期，技术路线呈现多元化爆发态势。在此格局下，openGauss凭借其深厚的产业根基与全球化产教融合布局，率先实现了从技术开源到商业闭环的生态跃迁，在商业落地广度、技术创新活跃度及生态构建深度上均确立了领先优势，成为驱动产业自主创新的核心引擎。在开源根基上， <table><tr><td>社区情况</td><td>TiDB长期维护着较为活跃的开源开发者社区，在GitHub等代码托管平台上保持着较高的项目关注度，并不定期在全球多个地区组织各类社区交流活动。</td></tr><tr><td>技术活跃度</td><td>TiDB社区会通过不定期举办各类线下技术沙龙活动，持续沉淀相关的技术文章与社区问答内容，协助解答开发者的技术疑问；同时在海外地区也拥有一定的开发者用户基础。</td></tr><tr><td>商业化落地</td><td>TiDB服务于多地企业，并通过多种云服务模式满足客户需求。通过Dedicated和Serverless版本提升性能。</td></tr><tr><td>生态与合作</td><td>TiDB积极寻求与各行业企业伙伴建立深度的生态合作关系，旨在与合作伙伴一起共同探索包括AI Agent在内的多种新技术在数据库领域的潜在应用场景。</td></tr></table> <table><tr><td>社区情况</td><td>OpenTenBase汇聚了具备一定规模的开发者群体，长期聚焦于企业级数据库底层技术的开源协作与演进，社区整体保持着较为稳定的运行与维护状态。</td></tr><tr><td>技术活跃度</td><td>社区持续推进底层内核功能的迭代与优化，特别是在分布式事务处理能力与混合负载场景下，积累了相关的技术代码与文档沉淀，能够及时响应社区开发者的技术探讨。</td></tr><tr><td>商业化落地</td><td>目前在社交网络、金融支付等典型的高并发业务场景中拥有实际的应用案例，致力于为企业级客户提供能够支撑海量数据处理与分析的分布式数据库解决方案，满足特定场景需求。</td></tr><tr><td>生态与合作</td><td>依托开源基金会的平台资源，积极与行业内的上下游伙伴开展兼容性适配工作，并尝试探索在部分关键行业中的集成应用机会，逐步拓展其在相关领域的生态合作边界。</td></tr></table> openGauss以内核技术能力与完备的生态机制，吸引DBV、ISV及大型企业用户参与共建，并在政务、金融、电信等关键行业实现持续渗透。这一演进路径反映出中国数据库产业由“技术突破导向”转向“以技术能力为底座、以生态协同与规模化应用为牵引”的发展阶段，行业竞争逻辑发生结构性变化。 来源：沙利文整理 # 中国数据库产业开源生态体系及分布分析 基于主流开源数据库的关系型数据库分布情况 从结构变化看，2021年中国关系型数据库产品中，基于PostgreSQL系与MySQL系两大国际开源项目的国产关系型数据库合计占比约 $58.0\%$ ，技术路线以“国际开源衍生”为主。至2025年11月，上述两类路线合计占比下降至 $35.3\%$ ，而基于国产开源社区openGauss及DBV伙伴版构建的关系型数据库产品占比提升至 $29.4\%$ ，在开 中国活跃开源数据库的开源时间及对应产品数量 来源：沙利文整理 源数据库生态占比中保持领先地位。整体来看，国内关系型数据库正由“以国际开源为主的技术承接路径”，逐步转向“以国产开源社区为核心的生态演进路径”。在信创体系推动下，国产开源路线的行业渗透与生态规模持续扩大，国产与国际开源数据库生态的结构性分化进一步显现。 中国开源数据库的发展虽起步较晚，但在近十年呈现快速跃升态势。2010年后开源产品开始出现，至2017年和2021年迎来两轮集中爆发，产品数量明显激增。当前中国能够持续维护和稳定运营的开源数据库，主要诞生于2014-2022年这一阶段。 尤其在2021-2022年，随着国产化需求上升、社区生态活跃度提升以及企业加大自研投入，中国的开源数据库生态进入高景气周期，新增项目数量创下历史新高。这一趋势反映出中国在数据库核心技术、社区建设与产业化能力逐步形成体系化突破。 # 中国数据库产业人才情况 全球及中国数据库企业从业技术人员数量分布，2025年6月 单位：家 总体格局：从整体分布来看，全球数据库企业的技术人员规模呈现“金字塔式”分层结构，既有大量小型创新团队，也拥有多个上千人级别的头部厂商，显示出成熟市场的分层与稳定性。而中国数据库产业则更集中于中小规模区间（21到200人），体现出产业仍处快速成长阶段，研发团队正从早期的核心开发型向产品化与商业化并行的阶段演进。整体上，中国数据库产业技术人员基数虽小于全球，但增长速度更快，产业组织结构正在迅速成型。 结构差异：对比两者的人才分布结构可见，中国数据库企业在20到200人区间的数量与全球差距已明显缩小，说明主流厂商已具备可持续研发能力与稳定产品线。然而，在500人以上的高研发投入企业中，中国数量仍显不足，仅3家企业达到千人级别，远低于全球的25家。这意味着国内数据库行业尚缺少可比肩国际巨头的超级研发组织，但在工程效率、生态开放和商业创新等方面正迅速追赶。整体呈现腰部强势、头部待崛起的人才结构特征。 产业阶段：从人力结构演变看，中国数据库产业正处于由工程化突破期向体系化构建期转变的关键阶 段。企业普遍已具备核心研发团队和稳定产品演进节奏，人才结构正从底层研发、内核优化向行业适配、生态集成扩展。尤其在金融、能源、制造等关键行业落地带动下，数据库企业的技术岗位呈现出多元化和专业化趋势，涵盖分布式架构、数据安全、智能调优等多个方向，反映出国产数据库产业正加速向全栈创新和生态协同迈进。 未来趋势：未来3到5年，中国数据库企业的人才结构将持续向高端化与规模化双轨演进。一方面，随着国产数据库核心产品与开源社区生态的持续扩张，500人以上规模的企业数量预计将明显增长；另一方面，核心研发岗位的专业深度将持续提升，尤其在存储引擎、并行计算、AI加速与异构算力等方向。高校与头部厂商共建数据库实验室将成为高端人才培养的重要模式，同时国际化市场拓展也将提升复合型工程师需求。总体来看，中国国产数据库产业的人才体系正在从数量积累迈向质量引领，为产业长期竞争力奠定基础。 来源：沙利文整理，中国通信标准化协会 # 中国数据库高校人才培养现状 2024年中国高校三大数据库领域会议论文数量 单位：篇 代表高校：从代表性高校来看，香港科技大学、清华大学、浙江大学、北京理工大学、上海交通大学等院校在2024年三大数据库会议（VLDB、SIGMOD、ICDE）中表现突出，形成了明显的科研集聚效应。香港科技大学以91篇总论文量稳居首位，尤其在ICDE方向发表46篇，显示其在数据库系统与数据工程领域的国际领先水平；清华大学与浙江大学在系统优化、智能查询和分布式架构等方面成果持续产出，体现了科研体系的成熟与学生科研训练的高质量。 学术产出结构：从论文结构分布来看，ICDE方向的论文数量显著高于VLDB和SIGMOD，表明中国高校在数据工程、系统实现及应用研究方面投入持续加大，研究导向正从单纯的理论突破转向与产业实践相结合的工程化创新。同时，VLDB和SIGMOD方向保持稳定增长，显示在分布式存储、事务处理与优化算法等核心基础领域的研究延续性与深度。 整体来看，中国高校数据库研究呈现理论研究打底、工程实现支撑、场景创新驱动的三层演进格局，为学生提供了跨科研与产业应用的系统化培养路径。 趋势判断：结合论文数量与高校分布趋势可以看到，中国高校数据库研究正进入“科研引领—产业融合—人才共育”的新阶段。头部高校在国际顶会上的持续高产表明核心科研团队与高端学生群体正在快速聚集；同时，校企联合实验室与联合培养项目的普及，使研究生与博士生在校期间即可参与实际数据库系统开发与产业验证，形成科研—工程—产业一体化的培养链条。未来3到5年，这一模式将进一步提升国产数据库产业的人才自给能力，加速构建以高校科研为源头、以产业落地为导向的高端数据库人才生态。在这一趋势下，openGauss社区持续加强与高校及科研机构协同，中科院软件所加入社区理事会并参与关键技术与基础研究共建。 来源：沙利文整理，中国通信标准化协会 # 中国数据库产业企业培训与认证体系 中国数据库企业培训认证体系 <table><tr><td>厂商名称</td><td>认证层级</td><td>面向人群</td><td>课程内容</td></tr><tr><td>华为云</td><td>入门级：HCCDA-GaussDB工作级：HCCDP-GaussDB专业级：HCCDE-GaussDB（DWS）专家级：HCIE-GaussDB（新增）</td><td>学生、初级DBA、云运维工程师、数仓架构师、数据库架构师</td><td>基础：SQL语法、openGauss架构、GaussDB部署；进阶：分布式事务、性能调优、备份容灾；高级：数仓架构设计、AI融合优化；专家级：内核原理、金融级容灾演练。</td></tr><tr><td>阿里云</td><td>初级：ACA-云计算（含数据库基础）中级：ACP-数据库工程师高级：ACE-云架构师（数据库方向）</td><td>云计算初学者、企业运维/开发人员、资深架构师</td><td>基础：云数据库原理、PolarDB兼容特性；进阶：读写分离、弹性扩展、数据迁移；高级：跨Region灾备、HTAP实践（金融级交易与分析混合场景）-新增：全密态数据库（GB18030-2022三级认证）应用。</td></tr><tr><td>腾讯云</td><td>初级：TCA-云计算工程师（数据库模块）中级：TCP-数据库高级工程师专家级：TCE-数据库专家</td><td>数据库入门者、金融/互联网运维工程师、云架构设计人员</td><td>基础：TDSQL产品体系、MySQL兼容适配；进阶：集群运维、DBbrain智能管控、金融级容灾；专家级：跨节点故障处理、分布式事务一致性、AI Agent运维自动化。</td></tr><tr><td>openGauss</td><td>初级：OGCA中级：OGCP高级：OGCE</td><td>开源爱好者、企业DBA、信创项目技术负责人</td><td>基础：数据库原理、openGauss安装与配置；进阶：安全管理、数据迁移、高可用技术；高级：内核原理、AI异常检测、分布式事务一致性-新增：openGauss3.0新特性（如存算分离架构）。</td></tr><tr><td>TiDB</td><td>专员：PCTA2专家：PCTP-DBA3应用开发专家：PCAD（2025新增）</td><td>分布式数据库开发者、互联网运维工程师、架构师、应用开发者</td><td>基础：TiDB架构（TiKV/PD）、SQL优化；进阶：DM数据迁移、BR备份恢复、性能调优；高级：HTAP场景落地、跨语言开发（Java/Go）；新增：实时数据湖集成（TiFlash与ClickHouse对比实践）。</td></tr><tr><td>OceanBase</td><td>初级：OBCAV4.02.中级：OBCP3.高级：OBCE</td><td>金融/政务IT人员、分布式数据库运维专家、迁移架构师</td><td>基础：集群架构、SQL引擎、OCP工具使用；进阶：租户管理、扩缩容、故障诊断-高级：金融级架构设计、跨库迁移评估（如Oracle→OceanBase）；新增：多租户资源隔离与性能隔离实践。</td></tr></table> 从中国数据库企业培训认证体系可以看出，人才生态已成为数据库厂商构建长期竞争壁垒的核心高地。随着产业步入深水区，以openGauss与华为云为代表的头部阵营，正率先构建高校教学-社区竞赛-企业认证的全链路人才闭环：openGauss在源头通过与海内外顶尖高校深度合作开设课程；在中段，依托社区高水平技术大赛以赛代练；在终端，确立以内核 原理与AI融合为标尺的专家级认证体系。这种多维度的培养战略，不仅精准填补了行业对复合型专家的结构性缺口，更标志着以openGauss为首的国产力量，已从产品输出迈向掌握全球化高端人才培养的事实标准话语权。 来源：沙利文整理，专家访谈 # 中国数据库产品出海现状 中国主流数据库产品出海现状对比 <table><tr><td>厂商/产品</td><td>目标市场选择与策略</td><td>技术适配与产品本地化</td><td>生态建设与合作伙伴</td></tr><tr><td>openGauss</td><td>openGauss已将国际化确立为核心战略方向,优先瞄准亚太(东南亚)与中东地区等新兴市场,并通过技术会议、社区展示与客户落地探索形成初步市场验证。</td><td>在出海过程中,openGauss采取开源技术输出+生态合作+本地化适配的策略,通过开放源码与技术文档吸引全球开发者,并依托华为及合作伙伴在海外提供基于openGauss内核的商业数据库解决方案。针对海外市场,重点加强数据安全能力、GDPR合规设计、英文文档与用户体验优化。</td><td>目前,openGauss已与多个海外开源组织、区域云服务商及行业集成商开展初步合作,通过参与国际技术大会、建设英文社区和开展区域产业对接,在部分新兴市场(如东南亚、中东)初步建立品牌认知。</td></tr><tr><td>OceanBase</td><td>OceanBase聚焦企业级金融、电商与支付系统的数据库迁移场景,凭借对MySQL和Oracle的高度兼容性,有效降低海外客户的技术迁移门槛。目前,OceanBase已正式上架AWSMarketplace,支持全球用户一键部署。</td><td>OceanBase支持在租户创建时选择MySQL或Oracle兼容模式(创建后不可切换);其托管云服务(OceanBase Cloud)已集成AWS PrivateLink实现安全私网访问。</td><td>依托OceanBase Cloud构建多云生态;初步搭建技术合作伙伴网络;海外本地行业合作伙伴仍较稀缺。</td></tr><tr><td>OpenTenBase</td><td>依托开放原子开源基金会平台,聚焦通用分布式数据库场景。采取开源代码输出策略,旨在通过社区影响力逐步辐射海外市场,为企业数字化转型提供基础的数据处理底座能力,目前侧重于技术影响力的初步构建。</td><td>基于开源内核提供分布式事务处理与混合负载能力,通过兼容PostgreSQL协议与标准SQL降低海外用户的适配门槛。针对海外市场,目前主要通过社区文档与开源代码库提供基础技术支持,产品本地化服务尚处于社区自发维护阶段。</td><td>借助基金会的协作网络构建初步的开发者生态,侧重于与海外开源技术社区及爱好者建立连接。目前,海外商业服务渠道与本地化系统集成商体系尚未形成规模,行业生态合作仍处于早期探索与培育期。</td></tr><tr><td>阿里云(PolarDB &ApsaraDB)</td><td>阿里正加速全球扩张,于2025年宣布新一轮基础设施投资,首批在巴西(已上线)、法国(已上线)和荷兰(建设中)部署数据中心,并计划进一步拓展至墨西哥、日本、韩国。</td><td>PolarDB for PostgreSQL新增DynamoDB兼容性,吸引AWS用户;边缘与合规能力:推出边缘节点版PolarDB服务低延迟场景,数据传输服务新增敏感数据脱敏功能,满足GDPR等国际隐私法规。</td><td>阿里云与全球系统集成商Atos(全球)、DXC Technology(亚太区域)、云服务专家Crayon(全球),以及数据库ISV PingCAP等建立多层次战略合作,加速其云与数据库解决方案在海外市场的落地。</td></tr><tr><td>华为云(GaussDB)</td><td>华为云GaussDB聚焦华为ICT业务基础扎实的新兴市场,包括亚太(如泰国、新加坡)、中东(如沙特)、非洲(如南非)及拉美地区。其市场进入采取双轨战略:通过华为全球B2B/B2G渠道,向电信、政府及金融客户销售商业版GaussDB及华为云Stack混合云解决方案。</td><td>GaussDB与华为鲲鹏(ARM)处理器、昇腾(AI)芯片深度集成,实现软硬件全栈性能优化;混合云与主权云方案:华为云Stack混合云方案为核心差异化产品,支持政府及受监管企业本地部署,满足数据主权与安全合规要求。</td><td>华为云GaussDB深度融合华为云整体解决方案,成为关键行业数据底座——例如在泰国国家云项目GDCC中,华为云通过其GaussDB/Huawei Cloud Stack方案参与政府-行业级数据底座建设,覆盖政府服务/公共事业系统(如医疗、交通等),满足高可用、多云/本地化部署与数据主权要求。</td></tr></table> 来源：沙利文整理，专家访谈 # 中国数据库产品出海困境 中国国产数据库出海面临的挑战 法律/合规障碍：在全球数据安全与隐私保护监管趋严的背景下，中国数据库厂商在出海过程中面临显著的法律与合规挑战。欧美、日本、澳洲等市场普遍对数据主权、跨境传输、个人隐私保护提出严格要求，而中国国内的《数据安全法》《个人信息保护法》等法规亦在同步强化，使厂商需同时兼顾双重合规。部分海外伙伴对“国产背景”数据库仍存疑虑，担心数据主权与安全风险，进一步增加市场进入难度。 信任与品牌壁垒：海外客户对中国数据库品牌的认知与信任度仍处于培育阶段，尤其在涉及企业级核心系统的数据库领域，客户普遍倾向于选择成熟品牌、稳定生态与本地化服务完善的厂商。受地缘政治和舆论环境影响，“数据安全”“政府关联性”等议题加深了部分海外客户的谨慎态度。本地化服务体系的不完善（包括语言支持、响应速度、工程师本地化程度）也削弱了信任积累。品牌建设的核 心在于客户成功案例的积累和第三方信誉背书，而目前国产数据库的国际案例相对有限。 技术与生态适配：尽管中国数据库产品在分布式架构、云原生、高并发等方面具备竞争力，但在企业级功能完整性、生态丰富度与全球兼容性方面仍有差距。海外市场存在多样化的云平台、运维体系及合规要求，导致中国产品必须投入大量资源进行技术适配与生态融入。 商业模式：数据库产品出海后往往需要面对不同的商业环境与服务模式：海外客户在采购时更关注SLA、数据驻留、合规保障及服务连续性，而非一次性软件授权；同时，本地化售后支持、语言与时差服务、法律责任等因素大幅提高运维成本。定价策略若沿用中国国内模式，容易因市场价格体系差异而丧失竞争力。客户决策周期长、周期延迟，也导致早期收入回收缓慢、投资回报周期拉长。 来源：沙利文整理 # - 章节二 中国关系型数据库市场现状 # 中国关系型数据库总体市场规模 # 关键发现 中国关系型数据库市场正从“规模扩张”迈向“能力跃升”的关键阶段。2023—2028年，市场规模将以 $16.2\%$ 的年复合增速从332.4亿元增长至704.0亿元。增长动力主要来自国产数据库成熟度提升、重点行业应用渗透进程加快以及云原生架构全面落地，市场正在从“补齐底座”进入“高端突破”的战略拐点。其中在线下集中式数据库领域，需求仍高度集中在政企、电信、制造、能源、教育、医疗与安平等七大行业，这些行业合计占据超过 $70\%$ 的市场份额，是本地部署场景持续增长的核心力量。 中国关系型数据库总体市场规模 单位：亿元 近年来，中国关系型数据库市场进入加速跃迁期，不仅保持规模扩张，更呈现出技术升级、生态重塑与行业渗透同步深化的特点。2023-2028年市场规模将从332.4亿元增长至704.0亿元，复合增速高达 $16.2\%$ 。这一高速增长并非简单的需求放大，而是源于国产数据库快速成熟、关键行业应用渗透提速以及云原生架构逐渐落地所带来的动力。 中国关系型数据库市场正从“基础设施补齐”阶段迈向“高端能力突破”阶段，其增长曲线也开始反映出本土技术体系崛起的战略性转折点。 # 中国关系型数据库高速增长的五大结构性驱动因素分析 # 数字化转型+数据要素入表：刚性需求在放大 国家推进数据要素化、行业加速数字化进程，核心业务上云流程在线化，使高性能、可扩展的关系型数据库成为刚性基础设施。 # 云原生、多模架构重塑技术选型 云原生、微服务、多模架构成为主流，传统集中式数据库难以支撑弹性与扩展性需求，推动企业优先选择多模、云化的国产关系型数据库。 # 国产化应用与安全合规成为关键驱动力 信创、数据安全等政策要求核心机构加速摆脱外部依赖，数据库从“可选方案”转变为“必选方案”，带来大规模新增与系统迁移需求。 # 关键行业应用渗透从外围走向核心 国产数据库在政务、金融、电信、制造等行业从外围系统延伸至计费、风控、MES、供应链等核心业务场景，形成项目复制与规模化扩张。 # 产业生态成熟度提升带来持续增长 本土厂商与云厂商、整机厂商、ISV、集成商形成联合解决方案，捆绑云平台、软硬一体机、行业应用一起交付，极大降低了用户的迁移门槛。同时，通过订阅制、云服务化、按量计费等模式，数据库从一次性采购变为“持续服务收入”，抬高了整体市场规模与可持续性。 # 中国传统行业线下集中式关系型数据库市场规模情况 (1/2) 中国传统行业线下集中式关系型数据库市场规模（以新增装机量统计） 单位：万套 2025年政企、电信、制造、能源、教育、医疗和安平行业线下集中式关系型数据库新增装机量合计大约10万套，共占传统行业线下集中式数据库市场份额的 $81.5\%$ 。其中政企、电信和制造行业的线下集中式关系型数据库新增装机量较多，分别达到2.41万套、1.81万套和1.44万套。这一数据反映了政企、电信和制造行业在数字化转型和信息化建设方面的快速进展。这些行业的线下集中式关系型数据库新增装机量的增长，不仅显示了对数据处理能力的需求增加，也体现了对数据安全性和处理效率的高度重视。 随着数字化转型的深入，这七大行业对数据库的需求将继续增长，特别是在政企和电信领域，数据库的稳定性和处理能力是业务运行的关键。 2024年，中国传统行业线下集中式关系型数据库的新增装机量呈现出明显的行业集中趋势。七大重点行业（政企、电信、制造、能源、教育、医疗和安平行业）合计占据传统行业线下集中式关系型数据库市场新增装机量的 $75.2\%$ 其中电信、政企、制造行业表现尤为突出，这些行业的快速发展和技术进步推动了对高性能、高可靠性数据库的持续需求。以电信行业为例，电信行业对数据安全和处理效率的要求极高。2024年政企行业加大了对关系型数据库的投资，以支持其数字化转型和业务拓展。2025年这七大重点行业继续保持强劲的增长势头，特别是在5G、物联网和人工智能等新兴技术的推动下，对高性能数据库的需求将进一步增加。 中国传统行业线下集中式关系型数据库市场规模单位：万元（以新增装机量统计） 来源：沙利文整理 # 中国传统行业线下集中式关系型数据库市场规模情况 (2/2) 中国传统行业部署的线下集中式关系型数据库市场份额（以新增装机量统计） 2024年 政企电信制造能源 教育■医疗■安平■其他 2025年 政企电信制造能源 教育医疗安平其他 2024至2025年，线下集中式关系型数据库新增装机量从11.10万套提升至12.04万套，整体增速约 $8.5\%$ 。在总量扩张的背景下，七大核心行业的需求结构出现明显重塑。首先，电信行业占比从 $24.43\%$ 大幅下降至 $15\%$ ，是份额下滑最显著的领域。在总体增长的前提下，这意味着其新增装机量增速远低于行业平均，甚至趋近于零增长，反映运营商持续向云化和专有平台迁移，传统集中式数据库新增需求明显萎缩。 政企行业则呈现强劲扩张，占比从 $11.82\%$ 升至 $20.00\%$ ，新增装机量增速显著领先整体市场，成为2024－2025年最关键的结构性变化，体现出政务数字化、国资国企信息化和区域数据平台建设进入集中投入阶段。制造与能源行业同样保持稳健增长：制造业从 $10.64\%$ 升至 $12.00\%$ 能源行业从 $9.46\%$ 升至 $11.32\%$ ，均显著高于整体增速，反映出现代工业与能源体系数字化改造对高可靠数据库的持续需求。 与此同时，教育、医疗行业小幅提升至 $7.50\%$ 、 $9.00\%$ ，安平行业表现尤为突出，从2024年的 $3.50\%$ 提升至 $6.68\%$ ，增速高于多数民生行业，体现出安防、监管、执法等场景对数据采集、分析与存储能力需求的全面增强。 总体来看，2025年的行业格局演变主要体现在三方面：电信需求显著降速、政企需求强势拉升、制造与能源稳健扩张，并叠加安平行业快速提升，共同推动行业装机结构从以“电信为主”向“政企引领、安平突破、产业协同”的新格局重塑。 来源：沙利文整理 # 中国关系型数据库市场厂商份额 openGauss数据库社区在线下集中式关系型数据市场份额分析 2024年，关系型数据库全年的新增装机量为38万套，其中线下集中式数据库新增装机量为11.1万套。在这一市场中，openGauss社区及其DBV伙伴版的新增装机量达到3.355万套，占比为 $30.23\%$ 2025年中国线下集中式关系型数据库新增装机量达到12.04万套，其中openGauss社区及其DBV伙伴版的新增装机量达到4.216万套，占比达到 $35.02\%$ ，较2024年增长显著。由此可见，openGauss社区及其DBV伙伴版在线下集中式关系型数据库市场中的贡献尤为突出。这一增长主要得益于政企、电信、能源、制造、教育、安平和医疗等重点行业的推动，其中openGauss社区及其DBV伙伴版在这三大行业（电信、医疗和安平）的线下集中式数据库市场份额占比均超过 $50\%$ 。 # openGauss社区发展现状 截至2025年11月，openGauss社区的用户数累计超过535万，社区中超过8,402名开发者持续为openGauss做出贡献，这一数字显示了openGauss社区的活跃程度和不断增长的开发者社区。社区的活跃度持续增高，累计产生28.7K个PRs、25.6K条Issues，社区中坚力量SIG兴趣组有28个。 # 中 openGauss 7.0.0-RC2自2025年3月31日启动版本开发，历时6个月开发周期，累计合入PR4,268个，与之前版本特性功能保持兼容，在内核能力、DataVec向量化能力、DataPod资源池化架构、DataKit数据全生命周期管理平台、生态兼容性等方面全面增强。 openGauss架构图 # 数据库线程池 SQL Engine SQL接口 SQL解析器 SQL优化器 并行执行 AI自调优 ABO优化器 In-DB ML 可扩展功能框架 # 存储引擎 MVCC行存储引擎 内存引擎 列存储引擎 2024年至2025年，中国线下集中式关系型数据库市场的厂商竞争格局依然高度集中，前五大厂商占据了超过 $70\%$ 的市场份额。这一格局的主要原因是这些头部厂商在技术实力、市场影响力和客户资源方面具有显著优势。 以openGauss社区及其DBV伙伴版数据库为例，openGauss社区及其DBV伙伴版凭借其强大的技术创新能力和广泛的生态支持，赢得了众多企业的青睐。2025年其线下集中式关系型数据库新增装机量占比达到了 $35.02\%$ ，在该市场中排名首位。 2025年openGauss社区及其DBV伙伴在传统行业的线下集中式关系型数据库新增装机量情况 <table><tr><td>行业分布</td><td>政企</td><td>电信</td><td>制造</td><td>能源</td><td>教育</td><td>医疗</td><td>安平</td><td>其他</td></tr><tr><td>新增装机量 (万套)</td><td>0.872</td><td>0.910</td><td>0.494</td><td>0.223</td><td>0.067</td><td>0.690</td><td>0.459</td><td>0.501</td></tr></table> 来源：沙利文整理 # 中国国产数据库品牌占比持续上升 # 中国国产与海外数据库品牌对比分析 在中国数据库市场中，国产厂商的市场份额呈显著上升趋势，从2019年的 $35\%$ 提升至2025年的 $71\%$ ，6年间增长了 $103\%$ ，反映出国产数据库在技术成熟度、产业生态与行业认可度方面取得突破。随着国产化进程进入深水区，政务、电信、能源等重点行业加速将核心系统向本土数据库迁移，国产厂商在关系型数据库市场中已形成有力竞争态势，部分产品在稳定性、性能、兼容性以及国产芯片适配方面具备明显优势。相比之下，海外品牌数据库的市场份额则持续下降，尽管国际厂商在高端OLTP场景、复杂事务处理、超大规模集群等方面仍保持领先，但其在中国市场的应用正在受到政策环境、数据安全要求和国产技术快速成熟的多重挤压。 中国区数据库市场厂商份额（以使用口径统计） # 国产厂商与国际厂商相比的主要差距 # 底层技术能力仍有差距——尤其是在极限场景 国际厂商在高并发OLTP、复杂查询优化器、日志恢复、多活容灾等方面有20-30年核心系统经验沉淀； 国产数据库在T+0清算、实时计费、千节点集群、跨地域强一致性等领域的成熟度仍不足。 # 行业核心应用渗透深度不足 虽然市场份额达 $71\%$ ，但在真正“心脏级”系统中渗透率不足 $15 - 20\%$ 。这是国产数据库“份额高、核心弱”的典型结构性特征。 # 工具链与生态体系差距明显 国际数据库具备完备的运维自动化、迁移工具、监控平台、调优工具链； 国产产品在自动化能力、生态适配度（如SAP、OracleERP、主流MES）上仍不够完善，制造业尤其受制于生态不足。 尽管国产数据库市场份额已升至 $71\%$ ，但整体产业仍呈现“份额领先、能力仍在追赶”的格局。 与国际厂商相比，国产数据库在高并发交易、复杂查询优化、超大规模集群与多活容灾等极端场景中仍显不足，在T+0清算、实时计费等高压业务下的稳定性和性能冗余仍弱。当前国产数据库更多应用于新建或外围系统，而银行核心账务、运营商计费、电力调度及制造业ERP/MES/APS等关键业务系统仍由外资数据库占据主导，核心渗透率偏低。 与此同时，国际厂商在迁移工具、监控运维平台、自动化调优以及与主流 ERP/MES/PLM的适配方面形成完善生态，而国产产品在工具链、自动化能力和行业生态融合方面仍待加强。 # 中国关系型数据库的主流数据厂商和产品洞察 代表性厂商及其产品的技术路线及特点 <table><tr><td>维度</td><td>MySQL</td><td>PolarDB</td><td>GaussDB (商用)</td><td>openGauss (开源)</td><td>TDSQL</td></tr><tr><td>架构取向</td><td>单机/主从/集群（分布式依赖生态方案）</td><td>计算-存储分离。云原生，HTAP</td><td>分布式/MPP/云集成，企业增强</td><td>单机/主备/共享集群，供自建或二次开发</td><td>Shared-nothing分片,分布式事务强一致,自动分片</td></tr><tr><td>伸缩性</td><td>纵向扩展成熟，横向依赖分库分表</td><td>高（云弹性）</td><td>高（产品化扩展）</td><td>高（面向中、大集群规模）</td><td>高（面向超大规模）</td></tr><tr><td>商业支持&SLA</td><td>Oracle商业版/各云商支持</td><td>阿里云托管&SLA</td><td>华为云商用支持（SLA/合规）</td><td>社区+数据库服务商（OGSP服务）</td><td>腾讯云商用支持（银行/互联网案例）</td></tr><tr><td>HTAP(混合事务+分析)</td><td>原生偏OLTP，分析需外部系统</td><td>原生/重视</td><td>部分产品线支持(DWS/HTAP特性)</td><td>原生支持</td><td>以事务为主，分析需配套系统</td></tr><tr><td>国产化/信创</td><td>/</td><td>/</td><td>支持（与国产硬件/密码协同）</td><td>可定制（ARM/国产优化），支持与国产硬件软硬协同</td><td>可在腾讯云环境内适配</td></tr><tr><td>典型适用</td><td>互联网业务、SaaS、交易系统</td><td>大型互联网、电商、HTAP</td><td>金融/政务/大型企业级应用</td><td>大并发、大数据的交易型应用（电商、电信）/物联网数据</td><td>大型互联网、金融高并发事务</td></tr></table> 从架构取向看，主流数据库正加速向云原生演进，以满足政务、电信与能源行业对大规模部署、高可用与自主可控的要求。 与此同时，国产化适配、兼容生态与大 集群能力成为差异化关键点，能够更好支撑这些行业在信创、安全与长生命周期系统中的稳定运行。 来源：沙利文整理 # 中国关系型数据库的主流数据厂商和产品洞察 代表性厂商及其产品的主要支持行业及典型应用场景 <table><tr><td>数据库</td><td>技术定位</td><td>核心行业</td><td>典型场景</td><td>优势</td></tr><tr><td>MySQL</td><td>云原生分布式开源通用型</td><td>互联网、中小企业</td><td>网站后台、信息系统</td><td>成熟、轻量、易部署</td></tr><tr><td>PolarDB</td><td>云原生分布式开源通用型</td><td>电商、金融、政务</td><td>高并发交易、数据中台</td><td>性能与弹性兼顾</td></tr><tr><td>GaussDB</td><td>企业级自主可控</td><td>金融、电信、能源</td><td>核心账务、政务核心系统</td><td>高可靠、高安全</td></tr><tr><td>openGauss</td><td>坚持技术创新的开源根社区</td><td>电信、政务、安平</td><td>电信B域核心系统、政务核心系统</td><td>开源、高可靠、高安全、自主可控</td></tr><tr><td>TDSQL</td><td>分布式事务</td><td>金融、政务、互联网</td><td>账务结算、用户数据系统</td><td>分布式一致性强</td></tr></table> 中国关系型数据库市场正在呈现“多元化、国产化、行业深耕化”三大趋势。 首先，从厂商与产品类型来看，既包括MySQL、PolarDB这样的云原生分布式开源通用型数据库，也包括GaussDB、TDSQL等面向关键业务的企业级或分布式事务型数据库，同时还有openGauss代表的国产自主可控路线，形成开源、商业化、自主研发并行的生态格局。 其次，从行业分布来看，数据库产品不再只是互联网企业的选择，而是广泛渗透到电信、政务、能源、教育等关键领域；其中GaussDB、TDSQL等更偏向金融与政务的核心系统，强调高可靠与强一致性，而PolarDB在电商与数据中台等 高并发场景具有优势。 再次，从典型应用场景来看，不同数据库根据技术定位的差异形成差异化竞争：如MySQL适合网站后台和中小企业信息系统，主打成熟易用；PolarDB强调性能与弹性；GaussDB则聚焦核心账务、交易系统；openGauss强调开源、高可靠、高安全、自主可控；TDSQL适用于账务、用户数据系统等分布式一致性要求高的场景。 总体来看，中国关系型数据库市场正从单一依赖海外开源数据库转向多元自主创新，在国家关键行业国产化应用需求推动下，呈现出快速发展与结构升级的趋势。 来源：沙利文整理 # 中国关系型数据库的主流数据厂商和产品洞察 代表性厂商及其产品的主要支持行业及典型应用场景 # 1 # openGauss（开源根社区）：自主开源生态的政企与科研平台 行业支持方向：openGauss开源根社区重点面向政府、安平、国企与电信等追求国产化建设与安全可控的场景。 <table><tr><td>行业</td><td>应用特征</td><td>典型使用场景</td></tr><tr><td>政务</td><td>自主可控、安全合规</td><td>政务数据共享、财政与税务信息系统</td></tr><tr><td>电信</td><td>高并发、稳定性、账务一致性</td><td>核心计费系统、通信用户数据管理</td></tr><tr><td>教育与科研</td><td>开源二次开发、数据库教学</td><td>高校实验教学平台、科研计算数据库</td></tr><tr><td>能源与工业</td><td>实时监控与预测分析</td><td>工业物联网数据中心、设备状态监测</td></tr></table> # 特点总结： 优势：自主可控、开源生态、兼容PG、MySQL、SQLServer语法，具备高性能、高可用、高安全、高智能的四高内核。基于三层池化的存算分离架构，性能优势明显； 待优化：openGauss在云上的能力还有待加强。 # PolarDB（阿里云）：云原生数据库的电商与电信核心支撑 # 2 行业支持方向：PolarDB是阿里云自研的云原生数据库，兼容MySQL、PostgreSQL与Oracle协议，定位“高性能、高可用、弹性伸缩”的企业级数据库。 <table><tr><td>行业</td><td>应用特征</td><td>典型使用场景</td></tr><tr><td>电商与零售</td><td>高并发订单与交易处理</td><td>双11活动交易数据库、库存实时同步</td></tr><tr><td>电信</td><td>高可靠计费、高并发通信交易、一致性保障</td><td>核心计费系统、用户账户管理、清结算平台、通信业务审计</td></tr><tr><td>政务与公共服务</td><td>云上集约化部署</td><td>政务云数据库、城市大脑数据中台</td></tr><tr><td>物流与交通</td><td>分布式调度系统</td><td>智慧物流、路径规划系统</td></tr></table> # 特点总结： 优势：云原生设计、支持计算与存储分离、读写分离高性能； 待优化：绑定云平台生态，跨云或私有化部署会受到一定的限制。 # 中国关系型数据库应用实践案例 (1/4) 中国关系型数据库主流应用场景 # openGauss数据库的主流应用场景 行业：安平/运营商/医疗； 系统模块：数据库实训平台、HIS系统（门诊/住院/药房/系统管理）； 核心需求：国产化信创、高可用、高安全、数据审计、零数据丢失； 用户规模：安平行业实训与验证环境、运营商运维与管理场景、中小型医院实验性HIS系统。 # openGauss：安平/运营商/医疗HIS实训技术方案 # openGauss：安平/运营商/医疗HIS实训关键配置参数示例 <table><tr><td>参数</td><td>建议值</td><td>说明</td></tr><tr><td>副本数</td><td>2-3</td><td>教学2副本，HIS 3 副本</td></tr><tr><td>事务隔离</td><td>Snapshot Isolation</td><td>避免写入冲突</td></tr><tr><td>存储</td><td>SSD + RAID1/5</td><td>保证性能与数据安全</td></tr><tr><td>备份</td><td>日增量 + 周全量</td><td>教学每日一次，HIS 分钟级增量</td></tr><tr><td>审计</td><td>开启 DDL/DML 审计</td><td>医疗合规要求</td></tr></table> openGauss在安平、运营商与医疗HIS实训体系中，被广泛用于构建贴近真实生产环境的关键业务数据库教学平台。通过2～3副本架构、SSD+RAID1/5存储方案、自动故障切换机制以及分钟级增量备份和周全量备份策略，能够模拟运营商计费分析、网络日志审查、稳定接入管理以及医疗挂号、处方、收费、病例存储等核心业务场景对高可用性和数据安全性的严格要求。系统采用Snapshot Isolation事务隔离级别，确保高并发环境 下的数据一致性，同时提供细粒度权限控制、行级访问限制、DDL/DML审计与防篡改日志，满足安平与医疗行业的安全合规需求。在实训过程中，学员可以完成从部署规划、参数调优、性能诊断到容灾切换、备份恢复、审计验证等全流程实践，系统掌握适用于关键行业的数据库架构设计、稳定性运维与安全管理能力，为未来进入运营商、安平与医疗信息化领域奠定扎实基础。 来源：沙利文整理 # 中国关系型数据库应用实践案例 (2/4) 中国关系型数据库主流应用场景 # 海量数据数据库的主流应用场景 行业：电力运维系统 系统模块：监控管理、时序数据处理、运维监管 核心需求：高安全、高可靠、国产化部署、零数据丢失 用户规模：省级电能监控平台、大型电力运维平台。 # 海量数据：电力运维系统技术方案 海量数据：电力运维系统关键配置参数示例 <table><tr><td>参数</td><td>建议值</td><td>说明</td></tr><tr><td>副本数</td><td>2-3</td><td>满足能源监控场景的高可用需求</td></tr><tr><td>部署</td><td>主备集群 / 多节点并行执行架构</td><td>适应实时监控、调度平台的连续性与扩展性</td></tr><tr><td>存储</td><td>SSD + RAID10/NVMe</td><td>支撑高吞吐写入与大规模时序数据处理</td></tr><tr><td>审计</td><td>DDL/DML/访问/登录全量审计</td><td>满足能源行业的安全合规要求</td></tr><tr><td>备份</td><td>定时增量 + 周期全量备份 + 灰度回滚</td><td>全生命周期数据安全与零丢失保障</td></tr></table> 海量数据库（Vastbase）在能源监控、调度运行和电力运维等场景中构建了完整的系统技术方案。整体架构自上而下分为客户端访问层、SQL兼容层、数据库执行与存储层、安全审计控制层及监控备份体系。 SQL层提供标准SQL能力并兼容主流Oracle/PG语法，通过优化器与执行计划提升复杂查询性能；执行层采用行列混合存储、主备集群与多副本同步机制，实现高吞吐与高可靠的数据处理；安全 层提供细粒度权限、全量审计和加密能力，满足能源与政企的安全合规要求；监控与备份层支持可视化运维、告警、增量与全量备份以及灰度回滚，确保系统持续稳定运行。 在关键配置上，海量数据库通常采用2- 3副本架构、SSD/RAID10存储、主备集群部署，并配合全量+增量备份与批量数据装载能力，为海量时序与监控数据提供高性能、高可靠、零数据丢失保障。 来源：沙利文整理 # 中国关系型数据库应用实践案例（3/4） 中国关系型数据库主流应用场景 # 移动磐维数据库的主流应用场景 行业：运营商 系统模块：计费管理、用户数据管理、网络监管支撑系统 核心需求：高安全、高可靠、国产化部署、零数据丢失 用户规模：省级运营商核心业务平台。 # 移动磐维：运营商系统技术方案 来源：沙利文整理 移动磐维：运营商系统关键配置参数示例 <table><tr><td>参数</td><td>建议值</td><td>说明</td></tr><tr><td>副本数</td><td>3</td><td>高可用要求</td></tr><tr><td>事务隔离</td><td>Snapshot Isolation</td><td>数据一致性</td></tr><tr><td>存储</td><td>SSD+RAID</td><td>性能与安全</td></tr><tr><td>审计</td><td>全量</td><td>符合运营商系统法规</td></tr><tr><td>备份</td><td>定时增量+全量</td><td>零数据丢失需求</td></tr></table> 在运营商这类高安全、高可用行业中，系统向国产数据库移动磐维迁移的过程包括现网评估（网络、硬件资源、系统兼容性）、数据库集群部署与三副本高可用架构配置、核心数据导入与同步、应用端SQL调整、权限体系与安全审计实施，并通过容灾演练与监控验证确保迁移后的稳定运行。 项目中常见风险包括业务中断、敏感数据泄露、运维经验不足及SQL兼容性挑战。 应对措施包括三副本容灾架构与在线切 换、全链路审计与访问加密控制、系统化培训与标准化运维流程（SOP）、迁移前多轮预演与灰度验证。 该案例体现了移动磐维在运营商领域的成熟落地能力，突出其在高可用、安全合规和国产化进程方面的优势，为信创体系在关键行业推广提供可复制的实践路径。 # 中国关系型数据库应用实践案例（4/4） 中国关系型数据库主流应用场景 # 南大通用数据库的主流应用场景 行业：政务办公/能源系统 系统模块：政务业务、政务监管、能源监控、能源分析 核心需求：高安全、高可靠、国产化部署、零数据丢失 用户规模：省级政务数据平台、省级能源调度中心。 # GBase（南大通用）：政务/能源系统技术方案 客户端 Gbase SQL层 数据库集群执行层 ✓ 政务办公系统、能源调度平台 金融风控平台、制造业生产管理系统 MPP横向扩展架构 节点智能分布与自动负载均衡 高吞吐数据读取与批处理能力 # GBase（南大通用）：政务/能源系统关键配置参数示例 <table><tr><td>参数</td><td>建议值</td><td>说明</td></tr><tr><td>副本数</td><td>2-3</td><td>高可用与容灾</td></tr><tr><td>部署模式</td><td>MPP多节点集群</td><td>海量数据处理能力</td></tr><tr><td>存储</td><td>SSD+RAID10</td><td>性能稳定、吞吐高</td></tr><tr><td>审计</td><td>DDL/DML/访问全审计</td><td>满足政务/能源等保需求</td></tr><tr><td>备份</td><td>定时增量+周期全量备份</td><td>保证零数据丢失</td></tr></table> GBase（南大通用）数据库在政务办公、能源调度平台等行业场景得到广泛应用，数据库需同时满足高并发处理、持续稳定运行以及国产化应用需求。 其技术方案强调安全可控与业务连续性，支持核心办公系统、计费账务系统和制造业生产管理系统的高可靠运行，适用于多类型业务负载的统一承载。 数据库通常采用2-3副本配置，以满足高可用与容灾要求；底层存储一般使用SSD+RAID10，以获得稳定性能与高吞吐 能力；备份策略包括定时增量与周期全量备份，确保关键数据在全生命周期内零丢失。 整体方案通过高可用架构、稳定IO性能与完备的数据保护机制，为政务、能源及制造等行业提供可靠的数据库支撑，保障核心业务系统的安全稳定运行。 来源：沙利文整理 # - 章节三 中国数据库未来发展趋势 # 中国数据库四大技术发展趋势分析 在AI、大模型与云原生技术的推动下，数据库正加速迈向智能化与自治化。向量数据库迅速兴起，为RAG、多模态检索和智能推荐提供基础能力；超节点（Supernode）架构凭借高密度算力与高速互联突破传统节点瓶颈，显著增强复杂查询、HTAP与AI推理性能。开源社区围绕存算分离、多写架构与Serverless持续演进，高性能与弹性能力不断普及。同时，智能调优、自主运维与自然语言交互进一步提升数据库的易用性。总体来看，中国数据库生态正沿着“AI×云原生×自主创新”的方向加速构建更加开放、安全、可持续的技术体系。 # 中国数据库技术发展趋势分析 # AI原生数据库崛起：向量检索、多模处理与自治能力深度融合 AI大模型正在加速数据库从传统结构化管理迈向融合向量检索、多模数据处理与智能自治调优的新范式，使其具备全模态语义理解、统一查询与自主演进能力。 # 云原生技术重塑数据库底层基础设施 云原生架构推动数据库全面容器化、服务化，实现更强的弹性伸缩、多活容灾和跨地域部署能力。 # 资源池化与超节点驱动数据库算力体系升级 资源池化与超节点架构推动数据库迈向算存一体化调度的新阶段，通过统一资源池、弹性扩展与高密度超节点计算能力的结合，实现更高的算力利用率以及跨代提升的事务。 # 多写架构成为复杂数据处理的重要路径 多写集群架构将成为支撑高并发交易、实时分析与IoT写入的关键技术。 中国数据库技术正加速向智能化、多模 化与云原生方向演进。AI大模型推动数 库从传统结构化管理迈向语义理解， 向量检索与文本、图像、多媒体等多模 数据的统一表达成为智能搜索与RAG应用的核心底座；自治能力持续增强，数 据库通过智能调优、自动诊断、行为预 测和自主演化，实现从人工运维向智能 自治的深度升级。在基础架构层面，资 源池化技术推动算存一体化调度，实现 弹性扩展、多租户隔离与统一资源管理； 超节点架构进一步突破单节点性能限制， 以高密度算力与高速互联支持HTAP、AI 推理、语义检索和实时分析等高负载场景，成为新一代数据库的性能支撑。此外，多模一库、统一开发与统一运维等趋势快速增强，推动数据库从“多引擎并存”走向更高效的一体化形态。与此同时，云原生成为数据库演进主线，Serverless、多活容灾与全生命周期自动化管理加速关键业务的云端落地，并提升整体系统的韧性与可控性。 整体来看，中国数据库正形成“多模融合+智能自治+超节点性能+云原生架构”的新生态体系，迈向智能化和高质量发展的新阶段。 来源：沙利文整理 # AI原生数据库崛起 # AI大模型中知识库RAG的技术要点 # 标准的文档问答场景，RAG技术场景核心要点是检索召回率 # 检索召回率，需要通过多种检索方式结合的方式来提升 人工智能的快速发展依赖海量数据，也持续推动数据库技术加速演进。随着OpenAI发布SoraAIGC进入多模态阶段，数据库体系正由传统的结构化数据管理，迈向以“语义理解+多模融合”为特征的新范式。通过向量检索技术，文本、图像、音视频等多模态数据被映射至统一向量空间，使信息获取从“精确匹配”跃迁为“语义相似”，并结合RAG机制，有效缓解大模型在知识时效性与幻觉控制方面的固有挑战。然而，多模态数据在实际落地中往往依赖多种数据库并行部署，容易造成架构割裂与运维复杂度上升。 行业因此正从“多库并用”逐步走向“多模一库”，通过统一引擎实现结构化、半结构化与向量数据的协同管理，推动形成“一库多用、统一开发、统一部署、统一运维”的新型数据库架构范式，显著降低系统复杂度与总体拥有成本。总体来看，多模一库、向量检索与自治化能力的融合发展，正在共同引领数据库迈入面向智能时代的深度融合新阶段。 # 背景与挑战 数据库规模快速增长、形态复杂化，传统人工或自动化运维难以支撑； 多组件耦合、问题定位困难，运维成本与门槛显著上升。 01 # AI赋能路径 智能运维（AIOps）：通过AI算法实现异常预测、资源调优与自愈； 大模型赋能（LLM）：自然语言生成SQL、智能问答与故障诊断； 自治数据库（AutonomousDB）：实现自动部署、配置、扩缩容、调优与安全管控 # 案例参考 openGauss：基于多模数据的多库融合与智能优化执行，支持向量检索与RAG的语义增强能力； Amazon Redshift：预测压缩与动态调优机制；Oracle Autonomous DB：全生命周期自动化与自愈式监控。 02 # 解决问题能力 AI正推动数据库从“人工管理”向“智能自治”演进； 自治数据库将成为未来云基础设施的关键能力。 # 多写架构成为复杂数据处理的重要路径 数据库的多写多读技术架构分析 随着数据规模与业务并发持续增长，传统分布式数据库在跨分片访问、写入扩展以及运维复杂度方面面临一定工程挑战，尤其在高并发与海量场景下，分库分表模式对事务一致性、性能线性扩展和架构演进形成一定约束。为满足关键行业对高吞吐写入与透明读写的诉求，多写集群架构正在成为数据库演进的重要方向。其通过多主协同写入、全局事务协议和冲突检测机制，实现写入能力的线性扩展和跨节点的一致性控制，避免传统分片模式带来的架构割裂。 在RDMA、NVMe等高速硬件支撑下，多写技术在高并发、低延迟与高可用性方面表现突出，逐渐具备在金融交易、电信计费与物联网场景规模化落地的能力。当前多写集群已在部分核心行业系统中完成生产级验证，通过全局事务调度与并行写入机制有效提升写入扩展性，为数据库突破“存算协同瓶颈”提供可复制的技术路径。 传统主备架构面临性能与扩展性瓶颈： 核心技术路径：多写架构通过“多主协同+全局事务一致协议”实现并发写入与一致性保障 来源：沙利文整理 # 资源池化与超节点驱动数据库算力体系升级 # 数据库的资源池化技术分析 # openGauss资源池化DMS在主备双实例下的工作机制 openGauss资源池化DMS通过DCS/DLS/DRC实现跨节点页面与锁的内存级共享，MES负责高速通信，DSS提供共享存储支撑。 资源池化架构通过动态调度与共享，显著提升数据库的弹性扩展能力和资源利用效率。关系型数据库通过存算分离将计算与存储解耦，实现按需分配和多节点横向扩展；计算层可基于裸金属或虚拟化部署以提高利用率，存储层通过SAN接入集中式存储保障一致性与高可用，高速网络确保计算与存储间的高性能访问。 这一技术路线有效增强了系统的扩展性与运维效率。在此基础上，资源池化正向“超节点化”趋势演进：通过更高密度算力与高速互联，使数据库在AI原生分析、语义检索和实时决策等场景中获得显著性能提升。 以openGauss为例，其资源池化采用“计算池—内存池—存储池”的三池化设计：计算池承载SQL执行与事务处理并支持TP/AP/AI多模算力；以内存池为核心，实现跨节点缓存与一致性读；存储池通过DSS统一管理多种存储并保障高可用。 来源：沙利文整理 # 云原生技术重塑数据库底层基础设施 数据库的云原生技术分析 # 背景与痛点： > 核心业务上云仍面临高可用性、性能、弹性和分布式适配难题； 传统一写多读或虚拟多租方式存在写入瓶颈。 # 核心能力： > 弹性伸缩：支持Serverless，按需扩展计算与存储； 高可用性：自动负载均衡、多副本存储； # 战略价值： > 构建透明多写、计算存储分层弹性、原生多租、安全可靠、简单易用的能力 云原生技术正驱动数据库向云化转型，成为市场主流趋势。传统云数据库在关键业务上云时面临写扩展能力弱、分布式改造复杂、资源利用率低等瓶颈，难以支撑金融核心系统、运营商BOSS等对高并发、高可用和大规模数据处理的需求。云原生数据库通过计算存储分离、日志即数据、多副本冗余与分布式事务等机制，实现高性能、高扩展性、一致性与强容错能力，并支持弹性伸缩与Serverless，实现随开随用、按需扩展，显著降低用户与厂商成本。同时，其提供可视化工具以简化迁移与运维，通过多租户隔离强化安全能力。 进一步结合全栈软硬协同（如华为鲲鹏等国产硬件体系），可实现跨Region容灾RPO=0，构建透明多写、存算分层弹性、原生多租、安全可靠、简单易用的云数据库体系，更好支持关键业务上云。 此外，云原生数据库与AI、自主运维、智能调优能力融合加速，使其在性能、成本与体验上全面领先传统架构，成为企业数字化转型中的核心基础设施并形成显著的差异化竞争优势。随着监管要求日益严格和行业数据规模的持续攀升，云原生数据库在审计可追溯性、全链路加密、动态扩容与智能负载均衡等方面的能力也愈发重要，进一步巩固其在未来数据基础设施中的主导地位。 来源：沙利文整理 # 中国数据库行业应用需求趋势分析 中国数据库行业应用趋势分析 # 从“结构化管理”向“全数据形态管理”演进 企业需要OLTP+OLAP+向量检索+时序+图的多模统一能力。数据库从传统关系模型延展到融合型数据库、湖仓一体、湖湖一体的形态。 # 品牌关联 AIOps将成为数据库的标配：自适应索引、智能参数调优、自动冷热分层、自然语言运维。 未来趋势：数据库自身具备“能感知、能决策、能优化”能力。 多模统一 感知、决策 # 数据库应用深化趋势：“从支撑业务走向驱动智能 随着产业数字化和AI原生应用爆发，数据库的角色正在发生根本变化 多写架构 云原生技术 # 从“单一引擎”向“云原生体系”演进 存算分离、多写架构、透明分片成为主流。企业开始要求：横向扩展能力必须像搭积木一样简单。云原生技术推动数据库具备弹性、可观察性、自愈能力，适配复杂多云架构。 # 创意亮点 企业希望数据库同时承载实时分析、在线推荐、风控监测、知识问答、智能交互。 HTAP、实时流处理、向量检索正在成为关键能力。 数据库应用正在经历从“支撑业务流程”向“驱动业务智能”的深度转型。随着企业数字化从“上云”走向“用好云、用好数据”，数据库已不再只是业务系统的技术底座，而逐步演进为智能化应用的关键基础设施。在运营商、政务、电商、制造与能源等行业，高并发交易、实时风控、工业时序分析、全链路审计以及物联网海量数据写入等场景，持续推动对HTAP、向量检索、时序数据库与图数据库等多类型引擎的复合化需求。 与此同时，云原生、Serverless、多云协同与国产化进程的加速，使“存算分离+多写架构+自治化运维”逐步成为新一代数据库的重要技术路径。展望未来，数据库的关键应用场景将进一步聚焦于AI赋能的智能运维与智能数据服务、RAG与行业知识库构建、跨云多活与跨Region容灾体系，以及数据安全与隐私计 算等方向。在数据规模指数级增长、算力成本持续攀升的背景下，企业对数据库系统的关注重点正由单纯性能指标，转向弹性能力、资源调度效率与整体成本结构的综合优化。 在此趋势下，云原生数据库将从“具备弹性能力”迈向“强化自治能力”，通过资源自动分层、智能调度与按需供给机制，提高系统整体性价比与运行稳定性。与此同时，向量化技术与大模型能力的深度融合，正在推动数据库从传统的结构化数据管理平台，扩展为覆盖知识管理、语义检索与多模态数据处理的智能数据基础设施。 整体来看，中国数据库行业的应用需求正由“系统支撑型”迈向“智能驱动型”，为数据库厂商在架构创新、产品形态与行业解决方案层面打开了更为广阔的发展空间。 # 中国数据库细分行业应用趋势分析 # 国产数据库在各行业的应用情况分析 从行业应用现状来看，政务领域经过多年推进，大部分办公与业务系统已完成国产数据库改造，渗透率在2024年达 $80\%$ 2025年将升至 $85\%$ ，是国产化程度最高、落地最成熟的行业。能源行业在电力和油气等领域已有成功案例，但整体仍以新建项目采用为主，存量转型进度较慢，渗透率正由偏低向中等水平快速提升。电信行业呈现“非核心领先、核心突破” 的特征。B/M域国产渗透率在2024年达 $70 - 80\%$ ，2025年升至 $90\%$ ；O域（核心）国产渗透率 $40 - 50\%$ 提升至 $70\%$ ，标志着行业从演示走向规模化应用。制造行业国产化节奏相对较慢，目前国产数据库主要用于研发、实验与非核心业务示范，生产与供应链等关键系统仍在探索阶段，整体处于应用早期。 <table><tr><td colspan="4">国产数据库在各行业的应用情况（部分行业）</td></tr><tr><td>行业</td><td>应用场景</td><td>2024年国产渗透率</td><td>2025年国产渗透率</td></tr><tr><td>政企</td><td>网站、电子公文、邮件、OA等内部办公场景</td><td>80%</td><td>85%</td></tr><tr><td>能源</td><td>能源监管、能源规划、能源运维</td><td>不足15%</td><td>30%左右</td></tr><tr><td>电信</td><td>计费与账务系统、CRM管理系统、呼叫中心系统等</td><td>B域/M域：70%-80%O域（核心）：40%-50%</td><td>B域/M域：90%O域（核心）：70%</td></tr><tr><td>制造</td><td>客户关系管理、生产数据处理、零部件库存管理等</td><td>不足5%</td><td>20%左右</td></tr><tr><td>金融</td><td>银行/保险核心业务系统、支付系统、证券交易系统</td><td>40%左右(非核心系统)</td><td>非核心系统：约60%核心系统：约20%</td></tr></table> 在政策推动与国产化需求持续释放的背景下，中国数据库产业实现了较快发展，国产关系型数据库在党政、能源、电信等重点行业已形成一定应用基础，但整体仍处于对标国际先进水平、持续追赶的阶段。与国外成熟厂商相比，国产数据库在高并发处理能力、复杂查询优化与存储引擎体系等核心技术层面仍存在差距，极限性能、系统稳定性与韧性有待进一步提升。 在重点行业的核心系统中，国产数据库更多承担非核心模块或新建系统任务，而交易、计费、清算、供应链、MES/ERP等关键负载仍以国外产品为主，反映出在复杂场景适配能力及高等级容灾体系建设方面仍需加强。与此同时，国外厂商在工具链完备度、迁移体系成熟度及生态协同方面具备明显优势，而国产数据库在ISV适配深度与跨行业落地经验积累方面仍相对薄弱。 来源：沙利文整理 # 开源自主社区在未来数据库发展的核心作用 开源数据库模式在自主可控产业生态中的分析 # 开源模式在自主可控产业生态中的核心作用 随着数字产业向云原生与智能化持续升级，开源自主社区正日益成为推动数据库及基础软件体系演进的关键力量。开源模式通过开放内核与透明技术路线，显著降低关键基础软件对单一技术来源的依赖风险，增强信息基础设施的自主可控能力与长期安全性。 与此同时，社区协作机制正在重塑技术创新路径。开发者、企业与高校围绕开源项目形成“社区创新—企业工程化—生态反哺”的良性循环，加速向量检索、Serverless架构与自治化运维等新能力从技术原型走向规模化落地。开源社区不再只是代码贡献的平台，而逐步演变为产业技术路线共识形成的重要场域。 在产业实践层面，围绕国产数据库的开源生态正推动芯片、操作系统、整机与云平台之间的协同适配，形成以软硬件协同为特征的全栈式技术体系。通过在政务、安全、通信、能源等关键行业的持续应用验证，开源能力正不断转化为可复制、可推广的产业价值，推动形成具有扩展性与迁移性的生态发展模式。相关实践表明，开源已从单纯的技术共享机制，升级为行业标准协同、跨主体创新与生态体系构建的重要制度基础。 总体来看，开源自主社区正在从“工具贡献者”向“创新引擎+生态基座”加速演进。 来源：沙利文整理 # 开源自主社区发展演变分析 中国开源数据库生态发展趋势分析 # 案例openGauss：自主创新根社区的实践 # 社区背景与定位 openGauss的数据库内核技术积累，2020年6月30日正式开源； 社区强调“高性能、高可靠、高安全、高智能”的企业级开源关系型数据库。 # 从源码开源到生态建设的体现 版本与贡献积极：如2025年9月30日发布 openGauss7.0.0-RC2，6个月开发周期、合入PR4,268个； 伙伴网络形成：社区中有伙伴基于openGauss做商业发 行版（如VastbaseG100、神通数据库管理系统等）； # 3 作为“根社区”的意义 在国产化、关键基础设施自主可控的背景下， openGauss社区不仅提供数据库软件，更成为 “根”——即基础层面技术与生态的开源平台，供各 类应用、服务、商业发行、二次开发上层搭建。 开源体系建设已成为国家软件发展战略的重要组成部分，是推动自主创新、产业升级与人才培养的关键力量。中国数据库开源社区经历了从无到有、从借鉴到引领的快速成长，形成多主体协同、技术路线并行的发展格局。头部互联网与云厂商如OceanBase、openGauss发挥核心作用，通过开源成熟产品带动生态构建；学术机构和创业公司在细分领域持续突破，如TiDB、Milvus等在HTAP与向量数据库等细分方向实现持续突破，在国际市场中逐步形成可比竞争能力。当前，中国开源数据库聚焦云原生等主流架构，在新兴技术领域保持创新。各社区的国际化运营、生态建设与商业化模式不断成熟，形成“开源核心+商业增值”的可持续路径。 国产开源数据库已在多行业落地，成为全球基础软件生态中具有重要影响力的力量。 # 开源数据库从“开放源码”到“开放生态”的演进 # 1 # 第一阶段：开放源码 早期开源数据库主要聚焦源码公开，开发者可自由下载、修改和使用。其特点是代码与许可开放，但生态尚弱，商业化与社区服务体系不完善。多数项目仅发布核心数据库源码，缺乏工具链和配套生态支持。 # 2 # 第二阶段：开放生态 随着应用深化，开源逐渐扩展至生态层面的开放与协作。 “开放生态”涵盖工具链、插件、监控运维、兼容迁移、培训认证与产业伙伴等环节。此阶段，项目主导者、社区贡献者、伙伴与用户共同参与，形成从标准到服务的全链条协同。 # 3 # 从源码到生态的必然演进 仅有源码开放难以支撑关键行业需求，如电信、政务等对安全与可靠性的高要求。因此，开源数据库必须构建完整的生态体系，包括伙伴网络、服务支持、培训与云原生适配等。“开放生态”不仅是代码共享，更是开放、协同、共建的产业体系。 # 人才发展需求变化分析 中国数据库人才需求变革与培养路径洞察 # 数据库人才需求侧变化与缺失 # 深核技术人才为稀缺 在数据库领域，尤其是内核级、系统级、高可用、高安全等方面，存在“人才断层”。例如，有研究指出：“过去十年中国互联网经济带来的数据管理复杂性，衍生出更多复杂DBMS内核实现人才”但高端人才供需尚未匹配。 数据库从传统关系型向混合分析交易、向量检索、云原生、存算分离等方向演进，对“懂内核、懂系统、懂场景”的人才要求更高。 # 生态构建与工程化人才需求激增 除了技术研发层面，开源数据库向“开放生态”阶段转型，需要更多能够做迁移、兼容、工具链、运维、服务、社区治理、产业合作的人才。针对国产数据库，如openGauss社区正重点推进智能基座建设，并通过分层分级的人才培养体系、ICT学员培训及多项数据库技能大赛，构建面向未来的数据库人才生态。 # 人才缺口集中在几个方面： 内核级开发与优化能力：包括事务机制、存储引擎、系统调优、并发控制等。 生态适配与工程交付能力：如迁移工具、插件扩展、云原生部署、运维自动化、性能诊断、安全合规。 产业应用与服务能力：理解行业场景（安平、电信、能源、政务），能将开源数据库落地生产、提供服务及支撑运营。 # 强化“内核级”人才培养 培养人才能深入理解数据库系统架构、内核机制、存储调优、安全机制等。这样的能力是国产数据库自主可控的核心支撑。 # 模式转变：从课堂灌输到“实战+社区+终身学习” 传统“授课+考试”模式已不足，应向“项目驱动+开源贡献+社区实践”转变。 建立认证体系、分级人才发展路径（如初级一中级一高级/专家级），配合线上+线下、实验+实训、教学+实习。 # 人才供给侧培养的新要求与方向 # 构建“生态工程” 与“产业应用”人才链条培养具备数据库迁移实施、兼容性适配、运维保障、性能优化与云平台集成等核心能力的复合型人才，以支撑开源数据库在生产环境的稳健落地。 # 对高校与产业的联动要求 高校需与社区、企业联合，开设与国产数据库/开源数据库内核相关的课程与实训平台。 当前培训单位缺乏“对所需人才种类与数量的系统理解”，难以构建系统化培养体系。 # 人才发展路线趋势分析 # 中国数据库的人才发展路线分析 中国数据库产业在技术自主化与信创体系推动下，对人才能力结构提出了更高要求，整体呈现“基础技能—体系化能力—专家化—生态共建”的递进发展路径。 初级阶段侧重国产与开源数据库的基础使用、SQL运维与安装部署等能力，用于满足日常运行需求； 中级阶段要求具备架构理解、性能优化、备份恢复与迁移兼容等体系化能力，可支撑典型行业项目落地。 进入高级阶段后，工程师需能够承担复 杂系统方案设计、疑难问题诊断以及云原生环境下的调优工作，逐步成长为项目技术骨干； 专家阶段则强调核心算法、架构演进与生态治理能力，能够主导技术路线与行业方案演化。 最高层的生态共建阶段聚焦行业影响力与生态推动，人才不仅需具备深厚技术能力，还需掌握开源治理、生态伙伴构建与人才培养能力，推动国产数据库在更大范围实现规模化落地。 可供产业、院校、社区参考的“人才发展路线图”框架 <table><tr><td>阶段</td><td>培养目标</td><td>核心能力</td><td>典型路径</td></tr><tr><td>初级阶段</td><td>掌握国产/开源数据库基础，具备日常使用与基础运维能力</td><td>SQL/数据库管理、安装部署、基础运维</td><td>参加初级认证（如OGCA）、线上课程、实训实验室</td></tr><tr><td>中级阶段</td><td>具备数据库架构理解、性能优化、迁移与兼容能力</td><td>架构设计、高可用、备份恢复、迁移、安全管理</td><td>参加中级认证（如OGCP）、参与真实项目、迁移与调优实践</td></tr><tr><td>高级阶段</td><td>能承担复杂系统设计、数据库调优与行业场景落地</td><td>内核调优、复杂问题诊断、系统优化、云原生适配</td><td>负责重点项目数据库方案设计，担任技术骨干，积累高级认证实践经验</td></tr><tr><td>专家阶段</td><td>具备架构主导能力，参与技术路线规划与核心模块研发</td><td>核心算法、架构演进、生态治理</td><td>申请高级认证（如OGCE）、在社区贡献内核代码、参与SIG/小组并主导专项项目</td></tr><tr><td>生态共建阶段</td><td>拥有数据库+行业+生态运营能力，可引领产业链发展与人才培养</td><td>行业理解、生态伙伴建设、开源治理、培训与认证体系设计</td><td>担任社区Maintainer/核心贡献者、参与高校教学、建设服务商体系、孵化生态伙伴</td></tr></table> 来源：沙利文整理 # 未来数据库产业发展趋势 # 中国未来数据库产业趋势及基础软件高质量发展路径分析 未来中国数据库产业正进入由“技术突破”向“体系竞争”升级的关键阶段，呈现出云原生主导、AI Native深度融合、国产化向核心业务加速渗透、生态体系成为竞争焦点，以及自主可控与国际化并举的五大趋势。 在云原生成为数据库基础形态的背景下，基础软件需持续强化底座能力，在高可用、强一致性、多活容灾、HTAP融合及极端性能等方面形成工程化优势，并在政务、电信、能源等关键行业完成可用性与可控性验证。 同时，AI正在重塑数据库能力边界。未来数据库需围绕“AI for DB”与“DB for AI”构建智能化能力体系，通过自治 化运维、智能调优、语义检索与向量计算支撑新一代智能应用。在核心行业进入国产应用窗口期之际，产业需以行业牵引模式推进，打造“数据库+中间件+行业应用”的联合解决方案，通过标杆项目形成可复制、可推广的体系化落地路径。与此同时，开源、标准与工具链将成为生态竞争核心，推动接口标准化、监控与运维工具统一化，实现跨产品协同与生态共建。 最终，中国数据库产业有望通过“国内夯实基础、国际协同突破”的双循环路径，构建具备全球竞争力的基础软件体系，迈向高质量发展阶段。 数据库行业推动基础软件高质量发展的路径分析 来源：沙利文整理 # - 章节四 中国数据库产业发展面临的挑战 # 中国数据库产业发展挑战分析 # 关键发现 中国数据库产业发展的瓶颈主要由四重结构性矛盾共同构成：（1）高端核心能力尚未突破，与国际顶级产品在极端性能场景下仍存差距；（2）产业链上下游资源分散、生态割据，导致技术路线碎片化与工具链不兼容；（3）应用落地面临现实阻力，迁移过程中的技术风险、高昂成本与业务中断隐患制约了从“试用”到“核心系统”的跃迁；（4）生态体系尚不完善，配套工具成熟度低、ISV支持薄弱、专业人才匮乏与运维服务缺失等问题普遍存在。这四大挑战相互交织，不仅限制了国产数据库的深度渗透，也阻碍其从“可用”向“好用、敢用、能用”的全面升级。 中国国产数据库极端性能场景与国际顶尖厂商能力差距分析 首先，在超大集群的扩展性与稳定性上，中国数据库虽普遍采用分布式架构，但在节点规模超过数百级时，仍存在调度延迟、事务冲突与一致性协议开销等问题。例如，部分采用集中式调度架构的开源分布式数据库，在存储节点规模达到数百级以上时，其全局元数据管理与调度节点所承载的压力会急剧增加；同时，大规模分布式事务的协调开销也会导致性能曲线难以维持严格的线性增长。而Oracle Exadata依托专用互联与全局缓存一致性协议，可在上千节点规模下保持线性扩展能力与毫秒级延迟。 其次，在复杂查询优化与执行计划生成能力上，差距更为突出。Oracle依靠数十年积累形成的代价优化器（CBO）与自适应执行机制，可自动识别数据分布与负载变化，动态重写执行计划，实现最优查询路径。而中国国产数据库虽已实现基于代价的优化器框架，但在多表关联、嵌套子查询、非等值Join及统计信息自动采集等环节，仍需依赖DBA手 动调优。 再次，在混合负载处理与智能调度方面，Oracle Database 19c 之后的内存列存架构可实现OLTP与OLAP任务的智能识别与动态资源分配。尽管大部分国产数据库在尝试通过架构分层实现HTAP时，仍面临资源争用与延迟放大的共性挑战。但以openGauss为代表的头部力量有率先破局之势。其oGRAC技术不仅在多写场景下性能已追平Oracle RAC，更凭卓越的混合负载调度能力，在国内权威的HTAP基准测试Hybench榜单中多次斩获第一。 此外，并行执行引擎与软硬件协同优化亦是重要差距。Oracle的Parallel Execution引擎可根据数据分布与系统负载动态调整并行度与管道执行策略，并与其Exadata硬件层深度融合，依托Smart Scan与NVMe直连实现I/O加速。国产数据库已实现深度软硬协同工程化落地，但与Exadata的差距主要在专用互联与存储下沉等一体机级垂直整合能力。 来源：沙利文整理 # 中国数据库产业发展产业链层面挑战分析 中国国产数据库产业链上下游资源分散、生态割据分析 # 技术路线分歧 # 体系结构与兼容策略差异 生态工具链碎片化 管理与监控系统不兼容 产业资源分散缺乏全球生态协作 虽然中国数据库市场整体呈现出产品多元、创新活跃的繁荣景象，但产业链上下游资源分散、生态割据现象依然突出。不同厂商在技术路线、接口标准、生态工具链等方面缺乏统一共识，导致用户选型成本上升、迁移风险加大，产业整体协同效应受限。 # 从技术路线层面 在技术体系层面，主流数据库在架构、引擎路线与兼容策略上呈现多元分化趋势。openGauss坚持开源自研路线，在构建自主核心内核的同时，实现对PostgreSQL与MySQL两大生态的兼容，具备更强开放与适配能力。其他类型的国产数据库则围绕云原生架构、高性能事务、多租户管理和分析计算等方向形成差异化发展，共同推动产业技术创新。但多路线并行也使行业在标准化、接口一致性与生态融合方面仍有提升空间，跨系统迁移与数据流通的复杂度相对较高。 # 从产品形态和工具链生态层面 在产品形态和生态工具链方面，不同数据库厂商均倾向于构建封闭或部分封闭的生态体系。openGauss充分发挥软硬件一体化优势，依托鲲鹏与openEuler构建全栈纵深生态；云厂商如阿里云、腾讯云通过云管平台+自研引擎构建强绑定体系；而开源社区则依赖分散的工具链与插件生态。结果是监控、备份、容灾、调优、开发等运维工具无法互通，不同 厂商间的认证体系、插件生态和接口标准难以统一，行业客户缺乏跨平台迁移的便利性，也难以真正享受统一体验、统一工具链的生态红利。 # 产业资源与生态协作层面 在产业链协作方面，数据库作为IT基座，与上游硬件（CPU、存储、网络）、操作系统、中间件、工业软件、行业应用之间需要高度协同，但目前协作深度仍不足。信创体系推动了基础适配，但大部分仍停留在兼容性验证层面，未能形成深度联动的生态能力。多数国产数据库企业体量偏小，研发、渠道、生态运营资源分散，难以像Oracle、Microsoft等全球厂商那样构建贯穿开发、运维、咨询、培训、合作伙伴体系的生态共同体。中小厂商因缺乏统一生态平台与行业赋能机制，面临推广困难、成本高企、可持续性不足等问题，形成明显的“小、散、弱”特征。然而，以openGauss为代表的开源根社区正在破局这一困境。中小厂商可通过基于openGauss开源内核进行二次开发，大幅降低底层研发成本与技术门槛，从而借力顶级社区的生态红利，实现从单打独斗到生态共建的转型。 总体来看，中国数据库产业在市场端已实现高速扩张，但在技术体系、工具生态、上下游协同和产业组织方式上仍存在结构性瓶颈。短期的百花齐放加速了创新，但若长期缺乏统一标准、开放接口和跨平台生态协作，将限制产业整体效率与国际竞争力。 来源：沙利文整理 # 中国数据库产业应用阻力挑战分析 中国国产数据库迁移障碍分析 尽管中国数据库在功能完备性与稳定性上不断进步，但在实际落地过程中，行业用户从试用走向核心系统应用仍面临显著阻力。 # 技术迁移复杂度高，是应用推进的最大障碍 大量行业系统长期依赖Oracle、SQLServer等平台，其SQL方言、存储过程和触发器高度定制化。迁移至国产数据库后，语法差异、并发控制机制（如MVCC实现差异）等往往导致大规模代码重构，不仅延长迁移周期，也显著增加逻辑偏差与出错风险。 # 业务中断风险使关键行业更加谨慎 金融、电信、能源等领域要求核心系统7×24小时不中断，而迁移涉及底层数据结构调整、引擎切换与索引重建，一旦出现事务异常或延迟积压，将直接冲击业务连续性。多数机构只能在离峰期做小范围验证，使迁移周期被迫拉长至数月甚至一年以上。 # 成本投入高、ROI长期不确定 迁移成本不仅包括软件许可或服务费，还包含应用 改造、联调测试、人员培训和数据校验等大量隐性支出。部分行业用户反馈，整体迁移成本往往达到数据库许可费用的 $2\sim 3$ 倍，而投资回收期普遍超过两年，使许多机构在预算压力下选择仅推进“边缘系统国产化”。 # 生态成熟度不足放大用户顾虑 部分国产数据库在中间件、BI工具、开发框架与监控体系上的适配仍不完善，迁移后企业往往需要同步重构技术栈与运维体系，进一步增加不确定性成本。 总体来看，数据库迁移阻力并非单一技术瓶颈，而是技术成熟度、生态完善度与迁移工程能力共同构成的系统性挑战。 # 中国数据库产业生态体系发展挑战分析 # 中国国产数据库生态体系不完善 数据迁移、同步与开发工具链成熟度不足。缺乏高可靠、自动化程度高的统一工具，增加实施成本与出风险。 □高端人才匮乏与专业运维体系薄弱。缺乏数据库内核研发与调优能力的高级工程师，自主运维能力不足。 独立软件开发支持度有限，生态合作广度不足。与主流应用厂商的适配覆盖度远低于国际产品，缺乏统一标准接口与认证机制。 □ 服务体系与商业支持能力仍不成熟。缺乏统一的SLA保障机制与持续运维服务，难以支撑大规模商业用户的长期运行需求。 中国数据库产业虽已形成一定规模，但围绕数据库的生态体系尚不完善，从工具链、合作伙伴、人才储备到服务体系均存在明显短板。 # 数据迁移、同步与工具链成熟度不足 相较Oracle、MySQL等国际生态，中国数据库在迁移评估、数据抽取转换加载（ETL）、实时同步、性能监控等方面仍缺乏统一、高可靠的自动化工具。部分厂商虽提供自研工具，但在跨版本兼容、一致性校验、可视化能力上仍不完善，用户不得不依赖脚本与多工具组合，进一步增加实施成本与风险。 # ISV适配不足，生态合作广度不够 国产数据库与主流中间件、BI、ERP、CRM的适配覆盖度明显低于国际厂商。国际厂商通过标准接口与认证体系实现了深度生态联动，而国内厂商生态多呈封闭或半封闭状态，缺乏统一标准接口与开发支持，使部分ISV难以投入适配成本。 # 高端人才稀缺，专业运维体系薄弱 具备数据库内核研发、复杂调优与分布式架构能力的高级人才数量有限，传统DBA对MVCC、一致性协议、分布式事务、HTAP调度等新架构理解不足，难以支撑国产数据库在关键行业的深度应用。 # 服务体系与商业支持能力不足 国际厂商通常具备完善的全球技术支持网络与服务标准，而国产数据库的售后支持多依赖项目制交付，缺乏统一的SLA保障机制与持续运维服务。部分厂商的社区响应速度与知识库更新频率也较低，难以支撑大规模商业用户的长期运行需求。 虽然中国数据库生态面临工具链割裂、人才结构性短板与生态协同不足等挑战，但产业层面正通过完善迁移工具体系、推动接口与认证标准化、强化产教融合和专业能力建设，加快补齐生态短板，推动国产数据库从“分散发展”迈向“体系化成熟”。 # 中国数据库产业数据库与AI融合挑战分析 中国数据库与人工智能（DB+AI）深度融合的技术与治理双重壁垒 # 挑战 核心业务与AI推理争夺资源 规模化成本与准确性悖论 边界穿透与可信治理缺失 跨领域复合人才断层 数据库内AI推理易与核心业务争抢计算资源，导致性能抖动，且数据流转实时性差。 百亿级高维向量导致内存消耗剧增，在追求低延迟查询时，往往难以兼顾高召回率与实时更新能力。 传统行列级权限难以映射至语义空间，源数据质量问题易引发大模型幻觉，缺乏统一的AI数据清洗规范。 技术栈急剧膨胀，缺乏兼通数据库内核与AI算法的高级专家，模型漂移与故障根因分析难度呈指数级上升。 数据库与AI的融合虽已成为产业演进的趋势，但深度集成仍面临多重壁垒，从底层的异构算力协同、向量检索的效能平衡，到上层的模型可信治理及跨领域人才储备，均存在显著的落地挑战。 # 异构架构下的算力协同与资源争用 首先，数据库从单纯存储向智能计算底座演进面临架构瓶颈。传统数据库依赖CPU处理高并发事务，而AI模型高度依赖GPU/NPU并行计算。在推行“库内AI”架构时，如何在同一套基础设施上实现异构资源的有效隔离与调度是核心难点。若资源划分不当，AI推理任务极易抢占核心OLTP业务资源，导致系统稳定性下降。此外，传统“数据库-数据湖-AI模型”的流水线导致数据搬运成本高昂，缺乏成熟的Zero-ETL机制来实现数据在存储引擎与计算引擎间的实时流转。 # 向量检索的规模化成本与准确性悖论 其次，作为RAG核心的向量检索在大规模落地中遭遇性能与成本的制约。随着数据量级突破百亿/千 亿级，高维向量索引的构建不仅消耗巨大的内存资源，且面临严重的维数灾难。当前技术在保证毫秒级低延迟查询的同时，往往难以维持高召回率，导致查得快与查得准难以兼得。 # 数据隐私边界与模型可信治理 第三，当数据库成为AI模型的长期记忆体后，数据安全与治理面临全新挑战。传统数据库成熟的行级/列级权限控制难以直接映射到向量化的语义空间，存在敏感信息通过模型输出被穿透的风险。此外，尽管RAG旨在减少幻觉，但若数据库内的源数据本身存在脏数据或过时信息，极易导致AI生成误导性内容。 # 跨领域人才断层与运维复杂度激增 最后，DB+AI的深度融合导致技术栈复杂度呈指数级上升，人才与运维体系严重滞后。现有的数据库管理员难以应对模型漂移、向量索引调优等AI特有挑战，而算法工程师往往缺乏对分布式事务、一致性协议的深刻理解。 来源：沙利文整理 # ·章节五 中国数据库产业发展建议 # 中国数据库产业发展建议 # 关键发现 中国数据库产业的未来发展并非依赖单一的市场扩张，而是建立在政策驱动与产业协同创新的双轮作用之上：一方面，自上而下的政策体系正在引导关键核心技术自主攻关，并推动数据库与AI等新一代技术深度融合；另一方面，自下而上的生态建设与业务场景开放正成为产业突破口，通过在金融、电信、政务等复杂场景中验证与迭代产品能力，加速国产数据库落地。与此同时，标准体系与开源社区不断完善，推动形成产学研协同的创新生态；在国际层面，中国厂商也正积极参与全球竞争与“一带一路”数字合作，以更开放的姿态拓展海外市场。 中国数据库产业发展建议（强化关键核心技术自主创新） # 核心技术突破 聚焦存储引擎、查询优化器和事务调度等关键领域，以提升性能和效率。 # 软硬协同 优化数据库与国产硬件平台的集成，以实现最佳性能。 # 2 # 品 # # # 8 # 新技术融合 整合AI、大数据和云原生技术，以实现智能化和自适应能力。 # 开放协同 建立开放的创新生态系统，以促进知识共享和持续改进。 首先，应聚焦底层核心技术的纵深突破。针对当前国产数据库内核瓶颈，需要在关键算法方向持续发力： 存储引擎向多负载自适应架构演进，突破LSM-tree读写放大问题；查询优化方面构建自主代价模型，增强复杂SQL的智能优化能力；分布式事务方面完善跨节点一致性协议，实现超大规模集群的线性扩展与稳定性提升。其次，应加快新一代信息技术的融合创新。AI、大数据、云原生与GPU加速正在重塑数据库能力边界。 通过引入AI驱动的自调优、自优化机制，数据库可感知负载模式与执行路径，实现实时优化并显著降低人工运维成本。同时，应强化数据库与AI框架的融合，探索“AI for DB”与“DB for AI”的双向赋能，推动数据库从传统事务型系统向智能数据基础设施演进。 第三，要推动软硬协同与架构创新。依托国产CPU、GPU、NPU等算力平台，构建数据库与操作系统、存储、网络的协同优化机制，实现软硬件一体化性能突破。在分布式架构演进上，应紧跟超节点技术趋势，利用昇腾等平台的高算力与低时延优势打造新一代数据库底座。通过深度优化I/O调度、内存访问与NUMA支撑，构建适配多核异构算力的高性能数据库引擎。 最后，应构建开放协同的技术创新体系。以产学研联合攻关为抓手，建设国家级数据库技术创新中心与开源协作社区，形成可持续迭代的创新生态。鼓励龙头企业牵头制定核心模块的开源标准，降低重复研发成本，推动国产数据库技术体系整体跃升。 # 中国数据库产业应用场景与产品能力发展建议 中国数据库产业发展建议（应用场景与产品能力） # 1 积极开放复杂业务场景，是驱动国产数据库技术能力跃升的关键路径 复杂业务场景对数据库系统在高并发处理、强一致性保障、容灾恢复、安全合规等方面提出了极高要求，是检验和锤炼数据库核心技术能力的“练兵场”。当前，国产数据库虽在基础功能上已基本满足通用需求，但在金融核心交易、电信实时计费、大型政务系统等高难度场景中仍面临性能瓶颈与稳定性挑战。 因此，亟需在关键行业主动开放真实、复杂、高价值的业务场景，为国产数据库提供真刀真枪的实践机会。通过在实战中暴露问题、迭代优化，不仅能加速产品成熟，还能推动分布式架构、智能优化器、多模融合等前沿技术的落地，从而实现从“能用”向“好用”“敢用”的根本转变。 # 2 打造优秀解决方案，是构建国产数据库产业生态竞争力的核心抓手 单一数据库产品难以满足行业客户的整体数字化需求，唯有以场景为导向、以客户为中心，整合数据库、中间件、应用系统与运维服务，形成端到端的优秀解决方案，才能真正体现国产数据库的综合价值。应鼓励数据库厂商联合ISV（独立软件开发商）、系统集成商与行业用户，围绕金融风控、智慧城市、工 业互联网等典型领域，共同开发可复制、可推广、可运营的标杆解决方案。这类方案不仅能够降低用户迁移和适配成本，还能形成标准化实施路径与最佳实践，加速国产数据库在垂直行业的渗透。同时，优秀解决方案的积累也将反哺产品设计，推动数据库功能与行业需求深度耦合，构筑差异化竞争优势。 # 鼓励采购国产数据库产品与应用中国开源版本，是夯实产业可持续发展基础的战略举措 市场应用是技术进步的最终归宿，也是产业生态得以繁荣的前提。当前国产数据库在生态适配、人才储备等方面仍处于追赶阶段，亟需通过政策引导与市场激励，扩大其在政府、国企及关键基础设施领域的应用份额。建议将国产数据库商业发行版与中国国内开源数据库版本同步纳入政府采购目录及央企信创应用清单。不仅要支持成熟产品的采购，更要鼓励行业用户基于openGauss等中国 国内顶级开源根社区进行二次开发与深度应用。同时，建立应用—反馈—优化闭环机制，并对采用中国国内开源版本进行自主创新的标杆项目给予同等政策奖励。唯有形成商业采购+开源共建的双轮驱动机制，才能吸引资本与人才持续投入，支撑国产数据库企业实现技术迭代与全球化布局，最终构建自主可控、安全高效的数据库产业体系。 # 中国数据库协同发展产业新生态建议 中国数据库产业发展建议（协同发展产业新生态） # 培育健康人才生态 数据库产业链长、技术门槛高，没有稳定的人才供给，就无法支撑核心产品持续演进和复杂项目落地。当前高端数据库架构师、性能调优专家、行业解决方案架构师等仍相对稀缺，企业在信创迁移和核心系统替换时想用不用好，想招招不到的矛盾突出。 ✓构建产学研一体的人才梯队：通过联合高校、科研院所、龙头厂商，打造覆盖基础理论、内核开发、运维调优、行业场景实践的课程体系，形成从本科生、研究生到在职工程师的多层次人才培养通道。 √ 以真实项目反哺人才成长：鼓励金融、电信、政务等行业的国产推进项目向高校、培训机构开放部分实践课题，让学生和初级工程师在真实生产环境中锻炼性能调优、容灾设计、数据迁移等关键能力，缩短从训练到可用的周期。 √ 建立职业发展与认证激励机制：通过统一的数据库职业等级认定、薪酬激励和职业发展路径设计，把数据库工程师、数据库架构师从幕后支撑角色，升级为企业数字化转型的关键岗位，增强人才留存与行业吸引力。 # 积极共建开源社区 开源既是数据库技术创新的主要源头，也是信创产业实现“可控+高性价比”的重要抓手。当前中国国内多个数据库项目均采用开源+商用双轨模式，但社区活跃度不均、生态割裂、接口规范不统一的问题依然存在，导致用户迁移和二次开发成本偏高。 √ 把开源社区视作产品前置研发部：厂商应将更多内核优化、插件能力、兼容性适配在社区中协同完成，通过公开的路线图、Issue管理和技术文档降低外部开发者参与门槛，让社区成为持续产出实验性功能和最佳实践的创新源。 √推动标准互认与接口兼容：围绕SQL扩展、事务语义、监控指标、运维接口等关键环节，推动形成行业共同认可的技术规范和兼容性测试基线，减少企业在不同国产数据库之间迁移时的“重写成本”，真正把多家竞争变成多家可选。 # 中国数据库协同发展产业新生态建议 中国数据库产业发展建议（协同发展产业新生态） # 深化与ISV的合作，打造完整解决方案生态 单一数据库产品很难直接解决行业用户的端到端需求。真正能撬动大规模应用的，是数据库厂商与ISV、SaaS服务商、行业解决方案提供商共同构建的“应用+数据库+运维服务”组合。当前不少国产数据库在某些行业缺乏强绑定的头部ISV，导致产品通过评测，但缺少可直接落地的解决方案。 从卖产品转向共建解决方案：数据库厂商需要与头部ISV共同定义行业参考架构与最佳实践，例如银行核心账务+国产数据库，电信BSS/OSS+国产数据库，政务一体化平台+国产数据库等，通过联合验证、联合优化，形成可复制、可交付的解决方案包。 √ 建立多层级ISV合作计划：参考国际云厂商做法，设