數(shù)據(jù)實時同步軟件行業(yè)現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫行業(yè)面臨的機遇與挑戰(zhàn)（一）數(shù)據(jù)庫行業(yè)面臨的機遇1、數(shù)據(jù)庫存量市場巨大根據(jù)信通院發(fā)布的《數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報告（2021年）》，2020年全球數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模達到671億美元，其中中國數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模為240．9億元，占比約5．2%，市場空間廣闊。新基建及國家信息化建設政策的不斷推進將有利于達夢數(shù)據(jù)的快速發(fā)展。達夢數(shù)據(jù)在產(chǎn)品成熟度、兼容性、遷移方法等多方面得到了大量用戶的認可，在參加的多次國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫選型測試中均滿足了用戶對于系統(tǒng)功能、性能等多方面的要求。2、數(shù)據(jù)庫下游行業(yè)的高速發(fā)展在大數(shù)據(jù)和5G通信技術迅猛發(fā)展的背景下，數(shù)據(jù)傳輸速率大幅提升，越來越多的數(shù)據(jù)密集型應用應運而生。人們需要面對的數(shù)據(jù)結構愈發(fā)復雜，需要存儲和處理的數(shù)據(jù)量也愈發(fā)增多。根據(jù)信通院發(fā)布的《數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報告（2021年）》，預計到2025年，全球數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模將達到798億美元，其中中國數(shù)據(jù)庫市場總規(guī)模將達到688億元，年復合增長率為23．4%。在海量復雜數(shù)據(jù)的存儲、調用、處理和分析等工作中，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)軟件扮演著不可或缺的重要角色。在未來，數(shù)據(jù)庫行業(yè)的市場空間仍較為廣闊，數(shù)據(jù)量的增加和數(shù)據(jù)復雜度的提升將驅動數(shù)據(jù)庫市場的長期快速發(fā)展。3、數(shù)據(jù)庫國家產(chǎn)業(yè)政策利好為了促進國產(chǎn)軟件行業(yè)更快更好發(fā)展，國家頒布了《十四五國家信息化規(guī)劃》《十四五推進國家信息化規(guī)劃》《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》《新時期促進集成電路產(chǎn)業(yè)和軟件產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展的若干政策》等一系列法規(guī)和政策，兩次修訂《著作權法》和《計算機軟件保護條例》，對各行業(yè)信息化建設的總體部署、主攻方向、重大任務和重點工程、優(yōu)先行動、組織實施；信息化的總體要求與任務；稅收、投資、收入分配、人才吸引與培養(yǎng)、產(chǎn)業(yè)技術開發(fā)、行業(yè)組織與管理和知識產(chǎn)權保護等多個方面給予政策保障和支持。國家產(chǎn)業(yè)政策為國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫行業(yè)未來的發(fā)展營造了良好的環(huán)境。在新基建及信息化安全產(chǎn)業(yè)政策的大背景下，預計基礎軟件行業(yè)將在未來3-5年保持快速發(fā)展。4、數(shù)據(jù)庫信息安全重要性提高在大數(shù)據(jù)與人工智能時代，數(shù)據(jù)庫軟件已經(jīng)深入滲透到關乎國計民生的各行各業(yè)，成為生產(chǎn)生活不可或缺的基礎設施。而在當前日益復雜的國際局勢下，政府、金融等關鍵領域的信息安全對國家而言至關重要。近年來國際發(fā)生了數(shù)次重大信息安全事件，為防范信息泄露風險，關鍵的政、商等領域使用的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品必須具備極高的安全性。（二）數(shù)據(jù)庫行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)1、數(shù)據(jù)庫軟件領域高端人才稀缺人力成本高企行業(yè)屬于軟件和信息技術服務業(yè)，為技術和人才高度密集型產(chǎn)業(yè)，人力成本較高。行業(yè)內(nèi)人才的專業(yè)素質和技術水平是影響企業(yè)市場競爭力的關鍵因素，而受限于國內(nèi)數(shù)據(jù)庫行業(yè)起步較晚，數(shù)據(jù)庫技術的專業(yè)人才仍存在較大的缺口。當前，行業(yè)研發(fā)人才儲備模式主要還是以校園招聘與內(nèi)部培養(yǎng)為主，人才儲備數(shù)量與質量均存在不足。在分布式數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫等新興先進數(shù)據(jù)庫技術不斷加速發(fā)展的背景下，行業(yè)未來需要進一步完善人才培養(yǎng)機制，建立健全人才招聘網(wǎng)絡，更多引入在數(shù)據(jù)庫、存儲、操作系統(tǒng)等領域的頂尖人才，也因此面對著人力成本與資金壓力的挑戰(zhàn)。2、互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭加速布局數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)近年來，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭紛紛加速布局數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)，借助云計算優(yōu)勢進行相關數(shù)據(jù)庫服務的研發(fā)。2010年，螞蟻金服正式推出自主研發(fā)的金融級分布式關系型數(shù)據(jù)庫OceanBase；2017年，阿里云推出自研關系型云數(shù)據(jù)庫PolarDB；華為在2019年5月發(fā)布了企業(yè)級AI-Native數(shù)據(jù)庫GaussDB；騰訊云于2020年宣布將原TDSQL、CynosDB、TBase三個數(shù)據(jù)庫品牌整合升級為統(tǒng)一的企業(yè)級分布式數(shù)據(jù)庫TDSQL。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，特別是云計算巨頭，通過把握公有云平臺入口，控制數(shù)據(jù)庫服務流量，結合云計算巨頭自身的低成本自研／開源產(chǎn)品，對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品構成了強勁競爭。針對這一挑戰(zhàn)，作為獨立數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品提供商的達夢，采取多云、跨云策略，可在多種云平臺中提供達夢數(shù)據(jù)庫服務，有效避免平臺綁定，為用戶提供多種選擇。3、數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品技術仍需持續(xù)發(fā)展改進國外數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品應用場景豐富，尤其在高端場景的應用廣度和深度上仍有優(yōu)勢?；邶嫶蟮目蛻艋鶖?shù)與運行時間所積累的技術改進與運維經(jīng)驗也是其數(shù)據(jù)庫軟件產(chǎn)品性能得以不斷迭代、改進的重要因素。數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)庫誕生于20世紀60年代，經(jīng)歷近十年蝶變，到了70年代，IBM提出了商用的關系型數(shù)據(jù)庫，此后，這種商用數(shù)據(jù)庫經(jīng)過包括Honeywell、IBM、微軟等主流廠商的迭代更新，逐漸推廣于市場。隨著數(shù)據(jù)化趨勢的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)庫逐漸從燈光邊緣來到舞臺中心，成為了大數(shù)據(jù)時代最為重要的基礎設施之一。自商業(yè)化后，長期以來，商用關系型數(shù)據(jù)庫始終處于本地化部署階段，直到2010年以后，數(shù)據(jù)庫逐漸發(fā)展出了以下三大新趨勢：第一，數(shù)據(jù)庫的多元化。隨著人們的需求逐漸多元化，一些非關系型的數(shù)據(jù)庫得到了蓬勃發(fā)展，可以適應更多應用場景。第二，數(shù)據(jù)庫上云。隨著云技術、通訊和網(wǎng)絡技術的大發(fā)展，數(shù)據(jù)庫逐漸從本地部署向云上轉化。第三，數(shù)據(jù)庫的開源。最早的數(shù)據(jù)庫是以閉源為主，后來逐漸有更多開源的數(shù)據(jù)庫入場。數(shù)據(jù)庫分類依據(jù)包括數(shù)據(jù)結構、部署方式、功能、架構等。按照數(shù)據(jù)結構，數(shù)據(jù)庫可分為關系型數(shù)據(jù)庫和非關系型數(shù)據(jù)庫等，關系型數(shù)據(jù)庫建立在關系模型上是多個關系（即二維表）的集合，非關系型數(shù)據(jù)庫采用鍵值、寬列、文檔、圖等結構靈活存儲，滿足傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫所無法覆蓋的場景。按照部署方式，數(shù)據(jù)庫可分為云數(shù)據(jù)庫和本地部署模式數(shù)據(jù)庫等。按照功能，業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理分為聯(lián)機事務處理（OLTP）與聯(lián)機分析處理（OLAP）兩類，OLTP對響應時間和并發(fā)訪問量要求較高，OLAP則適用處理大量復雜數(shù)據(jù)。按照架構，數(shù)據(jù)庫可分為集中式、分布式等。從數(shù)據(jù)結構來看，目前數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品仍以關系型為主，非關系型產(chǎn)品發(fā)展迅速。根據(jù)DB-Engines的數(shù)據(jù)庫流行度趨勢，2013年至今排名前三名均為關系型數(shù)據(jù)庫。但非關系型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品得益于在互聯(lián)網(wǎng)、金融、公共衛(wèi)生、社交網(wǎng)絡等涉及復雜關系溯源、關系鏈條跟蹤等場景下的顯著優(yōu)勢，近年來也得到技術和市場的廣泛關注。數(shù)據(jù)庫是信創(chuàng)基礎軟件重要部分數(shù)據(jù)庫是信創(chuàng)基礎軟件的重要部分，是信息系統(tǒng)的核心。我國信息技術軟硬件底層標準、架構、產(chǎn)品、以及生態(tài)體系被外國把控，這些上游核心技術遭遇美國嚴重影響了我國關鍵科技和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。近年來，出臺多項信創(chuàng)相關的支持政策、指導意見，大力支持信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展，努力實現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫作為信息系統(tǒng)的核心，在計算機中承擔著承上啟下的重要作用，向下調用硬件基礎資源，向上是各種應用軟件的重要支撐引擎。隨著我國數(shù)據(jù)經(jīng)濟的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量的快速提升，作為信創(chuàng)基礎軟件重要環(huán)節(jié)的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫將迎來重大機遇。通常意義上的數(shù)據(jù)庫即指數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（DatabaseSystem，簡稱DBS），由數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、應用程序、管理員四部分組成。數(shù)據(jù)庫是指長期存儲在計算機內(nèi)，有組織的、可共享的大量數(shù)據(jù)集合，包括數(shù)字、文字、圖像、音頻、視頻等數(shù)據(jù)形式。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DatabaseManagementSystem，簡稱DBMS）是位于用戶和操作系統(tǒng)之間的一層數(shù)據(jù)管理軟件，負責對數(shù)據(jù)進行組織和存儲管理，以及獲取和維護數(shù)據(jù)。應用程序是為了提高數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)管理能力的軟件補充，并可以使數(shù)據(jù)管理過程更加直觀和友好，它負責連接、訪問和管理DBMS中存儲的數(shù)據(jù)，允許用戶進行增刪改減。管理員主要職責是運維和管理數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。其中，DBMS是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基礎和核心。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)作為能夠使用戶定義、創(chuàng)建、維護和控制訪問數(shù)據(jù)庫的軟件系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)結構和技術架構不斷發(fā)展，呈現(xiàn)關系型數(shù)據(jù)庫和非關系型數(shù)據(jù)庫并存、集中式與分布式并存的技術現(xiàn)狀。1）按數(shù)據(jù)結構分為關系型和非關系型：關系型數(shù)據(jù)庫又稱為SQL數(shù)據(jù)庫，它建立在關系模型基礎上，取代了層次模型和網(wǎng)絡模型，以行和列的形式存儲數(shù)據(jù)，以便于用戶理解。常見的Oracle、MySQL等數(shù)據(jù)庫均為關系型數(shù)據(jù)庫。非關系型數(shù)據(jù)庫也稱作NoSQL數(shù)據(jù)庫，采用不同于關系數(shù)據(jù)行列組織的數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)結構類型復雜，是對傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫的拓展與補充。搜索引擎數(shù)據(jù)庫就屬于非關系型數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫領域的技術發(fā)展趨勢隨著數(shù)據(jù)庫發(fā)展進入后關系型階段，數(shù)據(jù)結構也越來越多樣化，半結構化、非結構化數(shù)據(jù)占比不斷提升。對于數(shù)據(jù)結構多樣但是每種數(shù)據(jù)存儲功能需求不高的用戶來說，不同的數(shù)據(jù)結構采用不同數(shù)據(jù)庫存儲的話成本較高，使用也比較繁瑣。多模數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)滿足了靈活的數(shù)據(jù)存儲的管理需求，將各種類型的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的管理，降低了運維和開發(fā)成本，是未來數(shù)據(jù)庫技術發(fā)展的趨勢。對于搜索引擎數(shù)據(jù)庫來說，多模型可能更加重要，能夠在不同的數(shù)據(jù)結構中實現(xiàn)高精度的搜索是搜索引擎數(shù)據(jù)庫一直追求的目標；在大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的業(yè)務能力逐漸無法滿足龐大的數(shù)據(jù)處理與分析需求，越來越多的數(shù)據(jù)庫廠商將人工智能技術融入到了數(shù)據(jù)庫領域，通過AI來使得數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)計算和存儲資源的優(yōu)化、異常識別、數(shù)據(jù)可視化等功能，確保數(shù)據(jù)庫高效運行。在搜索引擎數(shù)據(jù)庫領域，機器學習算法也已經(jīng)得到了廣泛應用。Elasticsearch中現(xiàn)在已經(jīng)內(nèi)置了機器學習模塊，可以方便地實現(xiàn)可視化、數(shù)據(jù)分類、異常檢測等功能。近年來數(shù)據(jù)泄露等安全事件頻發(fā)，以及數(shù)據(jù)上云的趨勢顯著，數(shù)據(jù)庫面臨的安全隱患也更加多樣，對數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)安全提出了挑戰(zhàn)。在我國信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大趨勢下，數(shù)據(jù)庫的自主可控與安全更是重要的基礎。基于隱私計算和區(qū)塊鏈技術的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品是近期的發(fā)展方向，協(xié)助提升數(shù)據(jù)可信與安全。數(shù)據(jù)庫行業(yè)背景及發(fā)展趨勢分析中國數(shù)據(jù)庫市場將迎來高增長態(tài)勢，首先是政策利好，國家大力支持國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商的發(fā)展；其次是需求拉動，國產(chǎn)化和數(shù)字化轉型帶動需求的爆發(fā)式增長；同時，供給端傳統(tǒng)、初創(chuàng)和跨界各類型廠商厚積薄發(fā)，產(chǎn)品和技術經(jīng)歷了多年工程實踐的打磨走向成熟；此外，國內(nèi)企業(yè)對基礎軟件的付費意愿和IT支出占比在逐年提升，有利于市場的長期發(fā)展。未來，中國數(shù)據(jù)庫多場景現(xiàn)狀與融合需求長期并存，云數(shù)據(jù)庫（包括公有、非公有各種形式）成為主流；開源成為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代數(shù)據(jù)庫廠商的破局之刃；人工智能延伸DBA的能力半徑，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能，是數(shù)據(jù)庫下一步發(fā)展的目標。數(shù)據(jù)庫分類概況分析按技術架構分為集中式與分布式：集中式數(shù)據(jù)庫指將數(shù)據(jù)集中在一臺機器上進行處理的數(shù)據(jù)庫，分布式則可以通過多個中小機型聯(lián)機來實現(xiàn)大型集中數(shù)據(jù)庫類似的性能。隨著數(shù)據(jù)量的增長以及高并發(fā)讀寫需求的提升，由于集中式數(shù)據(jù)庫的橫向擴展能力受根本性的架構限制，難以滿足業(yè)務瞬時高峰性能。因此，采用了分布式計算等新技術的分布式數(shù)據(jù)庫通過將大規(guī)模負載分散到多個節(jié)點上，滿足了計算量大、數(shù)據(jù)量大、讀取數(shù)據(jù)和運算數(shù)據(jù)更快的需求，相較于集中式數(shù)據(jù)庫具有更好的可擴展性。數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷經(jīng)前關系型、關系型和后關系型三大階段，現(xiàn)階段的技術路線更加多元化。前關系型階段數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型主要基于網(wǎng)狀模型和層次模型，該類產(chǎn)品在當時較好地解決了數(shù)據(jù)集中存儲和共享的問題，但在數(shù)據(jù)抽象程度和獨立性上存在明顯不足。1970年IBM公司提出關系模型，開啟了數(shù)據(jù)庫的關系型階段，DB2、Oracle、MySQL等現(xiàn)今仍在廣泛應用的關系型數(shù)據(jù)庫都是在該階段誕生的，目前仍是數(shù)據(jù)庫市場的主流。進入21世紀后不久，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的爆炸式增長、數(shù)據(jù)結構的靈活多變、數(shù)據(jù)應用的不斷深化，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫逐漸無法滿足更豐富的應用需求，出現(xiàn)了基于各種新興技術的新型數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)迎來快速發(fā)展。我國數(shù)據(jù)庫在海外巨頭壟斷中艱難發(fā)展。在2000年以前，我國的數(shù)據(jù)庫市場基本被海外產(chǎn)品Oracle、SQLServer和DB2壟斷。21世紀頭十年是我國第一批國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的萌芽期，人大金倉、達夢數(shù)據(jù)、南大通用和神舟通用等國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫通過依托科研院校成立，在21世紀初期海外巨頭的壟斷下艱難生長。2009年后，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展和去IOE浪潮的興起，拉開了數(shù)據(jù)庫的序幕。2014年至今，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫進入了百花齊放的時代，伴隨著信創(chuàng)政策的推動，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫迎來了發(fā)展曙光。搜索引擎數(shù)據(jù)庫簡介搜索引擎數(shù)據(jù)庫是一類專門用于數(shù)據(jù)內(nèi)容搜索的NoSQL數(shù)據(jù)庫，是非結構化大數(shù)據(jù)處理分析領域中重要的基礎支撐軟件。在數(shù)據(jù)爆炸式增長的當下，非結構化數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了全球數(shù)據(jù)量的主要來源。非結構化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結構復雜，沒有預定義的數(shù)據(jù)模型，不方便用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫二維邏輯來表現(xiàn)，但卻蘊含著巨量的價值信息，如何高效地處理分析非結構化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)庫領域面臨的機遇和挑戰(zhàn)。在這樣的時代背景下，搜索引擎數(shù)據(jù)庫的概念逐漸發(fā)展起來。它可以提供快速的數(shù)據(jù)檢索服務，是搜索引擎系統(tǒng)的底層支撐。而常見的谷歌、百度等是搜索引擎，它的概念更加寬泛，不僅涵蓋搜索引擎數(shù)據(jù)庫，還包含了爬蟲、網(wǎng)頁權重計算、檢索詞糾錯、知識圖譜和個性化推薦等模塊。搜索引擎數(shù)據(jù)庫的應用廣泛。搜索引擎數(shù)據(jù)庫早期又稱全文數(shù)據(jù)庫、非結構化數(shù)據(jù)庫等，因為搜索引擎數(shù)據(jù)庫誕生的初期主要是解決關系型數(shù)據(jù)庫中長文本檢索效率低下的問題而誕生的，但是隨著技術的發(fā)展，目前的搜索引擎數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不僅僅可以處理長文本數(shù)據(jù)，也可以處理常見的數(shù)值、日期等結構化數(shù)據(jù)，還可以處理IP、地理位置信息、圖片、音視頻等非結構化數(shù)據(jù)。憑借在數(shù)據(jù)查詢效率方面的優(yōu)勢，搜索引擎數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)處理方面的地位越來越高，并在應用程序搜索、網(wǎng)站搜索、企業(yè)搜索、智能問答、圖像與語音搜索、語義搜索、業(yè)務分析和安全分析等方面有著廣泛的應用。搜索引擎數(shù)據(jù)庫伴隨著搜索引擎的發(fā)展而發(fā)展。互聯(lián)網(wǎng)上第一個真正意義的搜索引擎是由蒙特利爾大學學生AlanEmtage于1990年開發(fā)的Archie，開創(chuàng)了現(xiàn)代搜索引擎領域。雖然當時WorldWideWeb還未出現(xiàn)，但網(wǎng)絡中文件傳輸已經(jīng)