國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告技術(shù)創(chuàng)新，變革未來國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第1頁。信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景4“信創(chuàng)”=信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新三次歷史事件倒逼信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)加速推進(jìn)2008年微軟“黑屏”事件2013年美國“棱鏡門”2018-2019年中興、華為事件微軟防盜版行為網(wǎng)絡(luò)安全“整芯鑄魂”打破WINTEL聯(lián)盟去“IOE”微軟正版驗(yàn)證三次信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)浪潮26255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第2頁。信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展史信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展史更是一部國內(nèi)基礎(chǔ)軟硬件企業(yè)成長史。一期試點(diǎn)二期試點(diǎn)政府全面推開信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)推進(jìn)節(jié)奏20142018-20192020-2022預(yù)計(jì)近3000臺(tái)終端預(yù)計(jì)近20-30萬臺(tái)終端預(yù)計(jì)超過500萬臺(tái)終端2020起8大關(guān)鍵行業(yè)預(yù)計(jì)數(shù)千萬臺(tái)終端不可用可用好用信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展史國產(chǎn)基礎(chǔ)軟硬件成長史526255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第3頁。信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)：終端全棧架構(gòu)圖基于國產(chǎn)平臺(tái)的終端全棧架構(gòu)芯片架構(gòu)龍芯飛騰鯤鵬海光兆芯申威整機(jī)OEM廠商ODM廠商形態(tài)固件操作系統(tǒng)桌面云行業(yè)應(yīng)用臺(tái)式機(jī)一體機(jī)筆記本/平板專用機(jī)瘦終端國產(chǎn)固件、開源固件桌面云國產(chǎn)操作系統(tǒng)開源/商業(yè)操作系統(tǒng)移動(dòng)操作系統(tǒng)常用辦公流版簽瀏覽器郵箱業(yè)務(wù)軟件社交軟件軟件影音視聽圖片處理 字典軟件安全工具輸入法外設(shè)驅(qū)動(dòng)打印機(jī)掃描儀 讀卡器 高拍儀USBKey攝像頭/MIC426255809/47054/2020051110:23政府電信軌交電力教育家庭商用金融資料來源：飛騰白皮書，華泰證券研究所國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第4頁。信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)：云計(jì)算全棧架構(gòu)圖10基于國產(chǎn)平臺(tái)的云計(jì)算全棧架構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施整機(jī)計(jì)算資源存儲(chǔ)設(shè)備資源網(wǎng)絡(luò)設(shè)備資源其他設(shè)備資源IaaS層PaaS層SaaS層虛擬集群計(jì)算集群分布式集群容器集群SDN大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用多維度分析DB中間件政府電信高新電子金融基礎(chǔ)支撐類公共服務(wù)類管理類軌交電力通用業(yè)務(wù)類專用業(yè)務(wù)類平臺(tái)安全管理平臺(tái)運(yùn)維管理平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)遵循…………全文DB微服務(wù)應(yīng)用開發(fā)環(huán)境數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分布式關(guān)系DB關(guān)系DB分布式內(nèi)存DB分布式列

DB

流式計(jì)算離線計(jì)算圖計(jì)

算關(guān)系DB分布式內(nèi)存DB分布式列DB數(shù)據(jù)計(jì)算Devops持續(xù)集成與部署虛擬機(jī)GuestOS（國產(chǎn)、開源、商業(yè)OS、移動(dòng)OS、嵌入式OS）宿主機(jī)Host

OS（國產(chǎn)、開源、商業(yè)）虛擬機(jī)Guest

OS（國產(chǎn)OS、同宿主OS）26255809/47054/2020051110:23KVM虛擬化、其他虛擬化技術(shù)容器虛擬化虛擬網(wǎng)絡(luò)云管理平臺(tái)資料來源：飛騰白皮書，華泰證券研究所國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第5頁。圖表：IT產(chǎn)業(yè)鏈資料來源：IDC，華泰證券研究所圖表：數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)鏈定義：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?？梢暈殡娮踊奈募?，用戶可以對(duì)文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行新增、查詢、更新、刪除等操作。作用：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和業(yè)務(wù)邏輯運(yùn)算。59基礎(chǔ)軟件：數(shù)據(jù)庫軟硬件提供商上游下游數(shù)據(jù)庫廠商最終用戶應(yīng)用系統(tǒng)集成商電信能源軍工金融公安…財(cái)政國外數(shù)據(jù)庫廠商源代碼授權(quán)中游上游應(yīng)用開發(fā)商集成商開發(fā)商基礎(chǔ)軟件廠商數(shù)據(jù)庫廠商操作系統(tǒng)廠商中間件廠商網(wǎng)絡(luò)和硬件廠商CPU廠商服務(wù)器廠商網(wǎng)絡(luò)設(shè)備廠商IT產(chǎn)業(yè)鏈下游26255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第6頁。數(shù)據(jù)庫，從字面來理解就是保存數(shù)據(jù)的倉庫。按照正式語言來定義，數(shù)據(jù)庫是按照一定的結(jié)構(gòu)，來組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉庫。在計(jì)算機(jī)中，它一般是由一個(gè)或者一組文件構(gòu)成。在以上的描述中，我們需要關(guān)注幾個(gè)關(guān)鍵詞：結(jié)構(gòu)、組織、存儲(chǔ)、管理。數(shù)據(jù)庫在IT中的位置726255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第7頁。Orcle

HP

SAPIBM Microsoft行業(yè)管理軟件企業(yè)管理軟件中間件數(shù)據(jù)庫操作系統(tǒng)虛擬化服務(wù)器存儲(chǔ)IT巨頭的布局826255809/47054/2020051110:23全球IT巨頭在數(shù)據(jù)庫方面都所有布局，從早期的Oracle、IBM到后期的SAP等IT巨頭。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第8頁。Oracle+MySQLSQLServeDB2Sybase+HANASpannerAuroraRocksDBOceanBaseIT巨頭的主要數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品目前布局?jǐn)?shù)據(jù)庫的IT公司越來越多，主要基于計(jì)算場景的延伸和拓展。在不同的計(jì)算場景下，所需要的數(shù)據(jù)庫的性能會(huì)有所差異。特別是在云計(jì)算場景下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫面臨一定挑戰(zhàn)。我們看到Amazon、阿里巴巴等紛紛開發(fā)更加適合需求的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。926255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第9頁。1970sMySQLPostgreSQLOracleDB2……NewSQL20102015現(xiàn)在RedisHbaseCassandraMongoDB……GoogleSpannerGoogle

F1TiDBRDBMSNoSQL在數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的演進(jìn)中，其基于的數(shù)據(jù)模型也在發(fā)生變化。根據(jù)數(shù)據(jù)模型的不同，數(shù)據(jù)庫可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的底層數(shù)據(jù)模型是關(guān)系模型。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是一個(gè)大類，其又可以分為不同種類的數(shù)據(jù)庫。比如，面向高性能并發(fā)讀寫的key-value數(shù)據(jù)庫，面向海量數(shù)據(jù)訪問的面向文檔數(shù)據(jù)庫，面向可擴(kuò)展性的分布式數(shù)據(jù)庫等。數(shù)據(jù)庫的演進(jìn)1026255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第10頁。為什么需要數(shù)據(jù)庫？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)庫是計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)中的一種專門管理數(shù)據(jù)資源的系統(tǒng)。數(shù)據(jù)有多種形式，包括文字、數(shù)碼、符號(hào)、圖形、圖像以及聲音等。數(shù)據(jù)是所有計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所要處理的對(duì)象。在計(jì)算機(jī)發(fā)展的過程中，人們也一直在想如何解決計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理問題。在早期，一種解決方法是制作文件，即將處理過程編成程序文件，將所涉及的數(shù)據(jù)按程序要求組織成數(shù)據(jù)文件，用程序文件來調(diào)用。數(shù)據(jù)文件與程序文件保持著一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系。但在計(jì)算機(jī)應(yīng)用快速發(fā)展的背景下，這種文件式方法表現(xiàn)出一定的不足。比如，在這種模式中，數(shù)據(jù)通用性較差，不便于移植，在不同文件中存儲(chǔ)大量重復(fù)信息、浪費(fèi)存儲(chǔ)空間、更新不便等。文件的安全性問題文件不利于查詢和對(duì)數(shù)據(jù)的管理文件不利于存放海量數(shù)據(jù)文件在程序中控制不方便為什么需要數(shù)據(jù)庫？文件保存數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)1126255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第11頁。文件文件應(yīng)用 應(yīng)用文件應(yīng)用文件應(yīng)用文件應(yīng)用文件應(yīng)用數(shù)據(jù)管理方式的演化數(shù)據(jù)庫1226255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第12頁。物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)1、數(shù)據(jù)文件：存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的文件。2、控制文件：維護(hù)和描述數(shù)據(jù)庫的物理結(jié)構(gòu)。3、重做日志文件：用于記錄數(shù)據(jù)庫中所有修改信息的文件。邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)1、表空間：oracle中最大的邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。2、段：數(shù)據(jù)庫終端用戶處理的最小存儲(chǔ)單位。3、區(qū)：磁盤空間分配的最小單位。4、數(shù)據(jù)塊：用來管理存儲(chǔ)空間的最基本單位。數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫：存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)可以分為物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。1326255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第13頁。邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)：主要包括表空間，段，區(qū)和數(shù)據(jù)塊，它們的關(guān)系為：數(shù)據(jù)庫=N*表空間=N*段=N*區(qū)=N*數(shù)據(jù)塊。1）表空間：Oracle中最大的邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，與物理上的一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)文件相對(duì)應(yīng)，大小等于所有數(shù)據(jù)文件大小的總和。2）段：一般是數(shù)據(jù)庫終端用戶將處理的最小存儲(chǔ)單位，段的數(shù)據(jù)空間是以數(shù)據(jù)區(qū)為單位的，根據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的特征，可以分為4種類型（數(shù)據(jù)段，索引段，臨時(shí)段，回退段）。3）區(qū)：磁盤空間分配的最小單位，有一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)塊組成。4）數(shù)據(jù)塊：用來管理存儲(chǔ)空間的最基本單位，也是最小的邏輯存儲(chǔ)單位數(shù)據(jù)塊由塊頭部，表目錄，行目錄，空閑空間，行空間組成。1426255809/47054/2020051110:23數(shù)據(jù)庫：內(nèi)部結(jié)構(gòu)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第14頁。數(shù)據(jù)庫：內(nèi)部結(jié)構(gòu)1526255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第15頁。我們以O(shè)racle數(shù)據(jù)庫為例，來介紹下數(shù)據(jù)庫的體系結(jié)構(gòu)，這樣更有利于我們對(duì)數(shù)據(jù)庫的理解。從存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)上，oracle數(shù)據(jù)庫可以分為物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)：主要由數(shù)據(jù)文件，控制文件，重做日志文件3種類型的文件組成。1）數(shù)據(jù)文件：存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的文件。數(shù)據(jù)庫中的所有數(shù)據(jù)最終都保存在數(shù)據(jù)文件中。但一個(gè)數(shù)據(jù)文件只對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)庫，而一個(gè)數(shù)據(jù)庫可以包含多個(gè)數(shù)據(jù)文件。2）控制文件：是一個(gè)很小的二進(jìn)制文件，用于維護(hù)和描述數(shù)據(jù)庫的物理結(jié)構(gòu)?？刂莆募种匾?，存放著數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)文件和日志文件，一旦該文件受損，數(shù)據(jù)庫將無法正常工作。3）重做日志文件：用于記錄數(shù)據(jù)庫中所有修改信息的文件，簡稱日志文件。該文件是進(jìn)行數(shù)據(jù)庫備份與恢復(fù)的重要手段，可以保證數(shù)據(jù)庫的安全，并且該文件不是唯一存在的，在一個(gè)日志文件組中，日志文件最多可以有五個(gè)。除了上述文件，還有參數(shù)文件，備份文件，歸檔重做日志文件，警告、跟蹤日志文件。1626255809/47054/2020051110:23數(shù)據(jù)庫：內(nèi)部結(jié)構(gòu)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第16頁。第二代集群數(shù)據(jù)庫第一代單機(jī)數(shù)據(jù)庫第三代云分布式數(shù)據(jù)庫第四代AI-Native數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫演進(jìn)70SPC時(shí)代90S互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代70S移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代Now智能時(shí)代摩爾定律后摩爾定律數(shù)據(jù)庫：演進(jìn)歷史1726255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第17頁。圖表：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)1826255809/47054/2020051110:23據(jù)庫的對(duì)比資料來源：IDC、華泰證券研究所數(shù)據(jù)庫分類：關(guān)系型和非關(guān)系型根據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式的不同，數(shù)據(jù)庫可劃分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫兩大類。常見的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有Oracle、DB2、Microsoft

SQL

Server、Microsoft

Access、MySQL等。常見的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有

NoSql、Cloudant，Hbase等。區(qū)別關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RDB）非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）存儲(chǔ)方式表格式存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在表的行和列中，容易提取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)，如鍵值對(duì)、文檔或圖結(jié)構(gòu)等存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)按照結(jié)構(gòu)化的方法存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，預(yù)先定義好表的結(jié)構(gòu)，再根據(jù)表的結(jié)構(gòu)存入數(shù)據(jù)（即固定的表結(jié)構(gòu)）基于動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，適用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，容易適應(yīng)數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)的變化查詢方式采用結(jié)構(gòu)化查詢語言（即SQL:Structured

Query

Language）來對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查詢使用非結(jié)構(gòu)化查詢語言UnQL，非標(biāo)準(zhǔn)化，因數(shù)據(jù)庫提供商的不同而不同事務(wù)性遵循ACID規(guī)則，可以充分滿足數(shù)據(jù)庫操作的高性能和操作穩(wěn)定性的要求遵循BASE原則，核心思想是犧牲強(qiáng)一致性，獲得高可用性和高拓展性主流代表Oracle,MySQL,SQL

Server,PostgreSQLHbase,MongoDB,

Redis國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第18頁。資料來源：IDC、華泰證券研究所1926255809/47054/2020051110:23關(guān)系型數(shù)據(jù)庫VS非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RDB）非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）優(yōu)點(diǎn)1、易于維護(hù)：都是使用表結(jié)構(gòu)，格式一致1、格式靈活：存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的格式可以是key,value形式、文檔形式、圖片形式等等，使用靈活，應(yīng)用場景廣泛；2、使用方便、復(fù)雜操作：SQL語言通用，可用于一個(gè)表以及多個(gè)表之間非常復(fù)雜的查詢2、速度快：NoSQL可以使用硬盤或者隨機(jī)存儲(chǔ)器作為載體，而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫只能使用硬盤；3、在保持?jǐn)?shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)一致性方面很強(qiáng)事務(wù)處理遵循ACID規(guī)則3、高拓展性；數(shù)據(jù)之間沒有耦合性，所以非常容易水平擴(kuò)展4、成本低：NoSQL數(shù)據(jù)庫部署簡單，基本都是開源軟件缺點(diǎn)1、讀寫性能比較差，尤其是海量數(shù)據(jù)的高效率讀寫；1、不提供SQL支持，學(xué)習(xí)和使用成本較高2、固定的表結(jié)構(gòu)，靈活度稍欠，存入數(shù)據(jù)后，修改數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)難度大；2、無事務(wù)處理；3、高并發(fā)讀寫需求，硬盤I/O是一個(gè)很大的瓶頸3、復(fù)雜查詢方面稍欠:

只適合存儲(chǔ)一些較為簡單的數(shù)據(jù)，對(duì)于需要進(jìn)行較復(fù)雜查詢的數(shù)據(jù)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫顯的更為合適國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第19頁。資料來源：《Database

Software

Market:The

Long-Awaited

Shake-up》、華泰證券研究所事務(wù)性數(shù)據(jù)庫 分析型數(shù)據(jù)庫關(guān)系型數(shù)據(jù)庫非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫ORACEL

DATABASESQLMysqlDB2Amazon

Auroramongo

DBcouch

BaseAmazonDocumentDBORACELBERKELEY

DBneo4jGoogle

CloudDatastoreORACEL

HYPERIONIBMAmazon

REDSHIFTRERADATAdatabricksBigtableclouderaelasticsearch數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用類型分為OLTP(OnLine

Transaction

Processing

，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理)和OLAP(OnLine

Analysis

Processing，聯(lián)機(jī)分析處理)兩種。數(shù)據(jù)庫的分類：事務(wù)型&分析型2026255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第20頁。事務(wù)型數(shù)據(jù)庫VS分析型數(shù)據(jù)庫2126255809/47054/2020051110:23區(qū)別OLTPOLAP用戶操作人員，低層管理人員決策人員，高層管理人員功能日程處理操作系統(tǒng)分析決策DB設(shè)計(jì)面向應(yīng)用面向主題數(shù)據(jù)當(dāng)前的，最新的，細(xì)節(jié)的，二維的，分離的歷史的，聚集的，多維的，集成的，統(tǒng)一的存取讀/

寫數(shù)十條記錄讀上百萬條記錄工作單位簡單的事務(wù)復(fù)雜的查詢用戶數(shù)上千個(gè)上百萬個(gè)DB大小100MB-GB100GB-TB時(shí)間要求具有實(shí)時(shí)性對(duì)時(shí)間的要求不嚴(yán)格主要應(yīng)用數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫事務(wù)型數(shù)據(jù)庫（OLTP）主要是實(shí)時(shí)的，只關(guān)注最近一段時(shí)間的數(shù)據(jù)，響應(yīng)及時(shí)性要求很高，常見的事務(wù)型數(shù)據(jù)庫有Mysql、MangoDB等。分析型數(shù)據(jù)庫（OLAP）主要是用于在大量數(shù)據(jù)中分析規(guī)律的，通過查詢分析規(guī)律趨勢，用于產(chǎn)品決策等。常見的分析型數(shù)據(jù)庫有ERADATA、amazon

REDSHIFT等。資料來源：IDC、華泰證券研究所國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第21頁。事務(wù)型數(shù)據(jù)庫與分析型數(shù)據(jù)庫優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比事務(wù)型數(shù)據(jù)庫OLTP分析型數(shù)據(jù)庫OLAP優(yōu)點(diǎn)1.擅長基礎(chǔ)、日常的事務(wù)處理1.支持復(fù)雜的分析操作2.支持在線實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)2.側(cè)重決策支持3.提供直觀易懂的查詢結(jié)果缺點(diǎn)1.只關(guān)注最近一段時(shí)間的數(shù)據(jù)1.數(shù)據(jù)時(shí)間跨度長，對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高2.不能對(duì)高匯總信息快速獲取或更新OLTP是一個(gè)在線交易系統(tǒng)，OLAP是一個(gè)在線檢索和分析系統(tǒng)。OLTP和OLAP并非解決同一問題，不存在競爭關(guān)系，而是相互補(bǔ)充的過程。2226255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第22頁。數(shù)據(jù)庫：應(yīng)用模式及場景數(shù)據(jù)庫嵌入式C/S（Client/Server)B/S(Browser/Server)云化方式數(shù)據(jù)庫的

數(shù)據(jù)庫嵌入到應(yīng)用程應(yīng)用

序中：允許嵌入式數(shù)模式

據(jù)庫通過SQL來輕松管理應(yīng)用程序數(shù)據(jù)客戶端/服務(wù)器結(jié)構(gòu)：終端上需要安裝一套應(yīng)用程序來和服務(wù)器上數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互瀏覽器/服務(wù)器結(jié)構(gòu):在終端上只要通過瀏覽器就可以和服務(wù)器上的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互數(shù)據(jù)庫云化部署：數(shù)據(jù)庫部署到虛擬計(jì)算環(huán)境中，與云系統(tǒng)統(tǒng)一管控、統(tǒng)一資源調(diào)配。數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用類型及場景類型一：核心操作放到數(shù)據(jù)庫里（以存儲(chǔ)過程為代表）類型二：前端加業(yè)務(wù)中間件數(shù)據(jù)庫用作數(shù)據(jù)持久化金融電信企業(yè)級(jí)電子商務(wù)互聯(lián)網(wǎng)2326255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第23頁。內(nèi)存關(guān)系數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)事務(wù)處理Oracle/DB2數(shù)據(jù)倉庫OldSQLNewSQLNoSQL海量數(shù)據(jù)管理MongoDB/Hbase海量數(shù)據(jù)批處理Hadoop

M-R內(nèi)存數(shù)據(jù)分析DB2

Blu/HANA流計(jì)算/內(nèi)存計(jì)算Stream/SparkTBPB數(shù)據(jù)管理能力EB數(shù)據(jù)價(jià)值密度/實(shí)時(shí)性在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，商業(yè)數(shù)據(jù)庫一直面臨著來自于開源數(shù)據(jù)庫的競爭，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（SQL）也面臨著來自于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）的競爭。數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的競爭格局，雖然Oracle、MySQL、SQL

Server一直牢牢穩(wěn)居行業(yè)前三，但市場格局也在不斷發(fā)生一些變化。數(shù)據(jù)庫類型演化趨勢2426255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第24頁。全球事務(wù)性數(shù)據(jù)庫競爭格局78根據(jù)Gartner事務(wù)型數(shù)據(jù)庫魔力象限報(bào)告，云計(jì)算廠商集體上榜，挑戰(zhàn)甲骨文等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商地位。執(zhí)行力利基者遠(yuǎn)見者挑戰(zhàn)者

領(lǐng)導(dǎo)者M(jìn)ongoDBMarklogicInTERsystems亞馬遜IBMSAPOracle微軟EnterpriseDBActianDataStaxMapR阿里巴巴谷歌26255809/47054/2020051110:23遠(yuǎn)見性資料來源：Gartner、華泰證券研究所國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第25頁。全球分析型數(shù)據(jù)庫競爭格局79根據(jù)Gartner分析型數(shù)據(jù)庫魔力象限報(bào)告，Oracle、Microsoft處于領(lǐng)導(dǎo)者地位，亞洲只有南大通用、華為、阿里三家公司入榜。數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域南大通用排名世界第七。執(zhí)行力遠(yuǎn)見性利基者遠(yuǎn)見者挑戰(zhàn)者 領(lǐng)導(dǎo)者Oracle亞馬遜微軟SAPIBM谷歌阿里巴巴 華為MapR 南大通用Neo4j26255809/47054/2020051110:23資料來源：Gartner、華泰證券研究所國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第26頁。數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的競爭關(guān)系及客戶流向示意圖2726255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第27頁。全球數(shù)據(jù)庫排名（2020年3月）2826255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第28頁。全球數(shù)據(jù)庫排名走勢2926255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第29頁。資料來源：公司官網(wǎng)、華泰證券研究所海外數(shù)據(jù)庫：Oracel發(fā)展歷程Oracle2

上市1979Oracle上市，年收入5500萬美元19921986 19951997Oracle收入30億美元20042007Oracle10上市Oracle11上市，擁有400多項(xiàng)功能，經(jīng)過了1500萬個(gè)小時(shí)的測試，開發(fā)工作量達(dá)到3.6萬人/月，3000人/年。Oracle7上市,年收入達(dá)到11.79億美元Oracle8上市2001Oracle9上市Oracle

Database，簡稱Oracle，是甲骨文公司的一款關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域一直處于領(lǐng)先地位的產(chǎn)品。3026255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第30頁。海外數(shù)據(jù)庫：Oracel發(fā)展歷程3126255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第31頁。海外數(shù)據(jù)庫：Oracel發(fā)展歷程AutonomousDatabaseInfrastructureOptimizationWorkloadOptimizationandMachine

LearningDatabaseAutomation3226255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第32頁。IBM研究中心啟動(dòng)System

R項(xiàng)目1973IBM發(fā)布SQL/DSforVSEand

VM,以System

R為原型198219871992DB2完成了到OS/2的擴(kuò)展，進(jìn)入微機(jī)領(lǐng)域19941996DB2實(shí)現(xiàn)了HPunix和Solaris版本2002DB2正式更名DB2通用數(shù)據(jù)庫2007收購Ratianal

SoftDB2

V9出現(xiàn)，既有關(guān)系模型，又有直接支持XML的層次模型發(fā)布Database(DB2)forMVS，DB2正式誕生IDUG大會(huì)在瑞士如開，DB2應(yīng)用開始全球化1983海外數(shù)據(jù)庫：DB2發(fā)展歷程資料來源：CSDN、華泰證券研究所IBMDB2

是美國IBM公司開發(fā)的一套關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，主要應(yīng)用于大型應(yīng)用系統(tǒng)，具有較好的可伸縮性，可支持從大型機(jī)到單用戶環(huán)境，應(yīng)用于所有常見的服務(wù)器操作系統(tǒng)平臺(tái)下。3326255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第33頁。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫研制的啟動(dòng)時(shí)間晚、基礎(chǔ)薄弱。上世紀(jì)80年代末，90年代初，Oracle、IBM公司進(jìn)軍中國市場。至20世紀(jì)末，中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)的格局已然成型：金融行業(yè)中以

IBM

的DB2、Informix

的為主，電信行業(yè)中則被

Oracle

一統(tǒng)江湖。數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷程：國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫1986-“863計(jì)劃”入WTO國家“十一五中國加息化帶動(dòng)工業(yè)化規(guī)劃，以信”核高基“金融危機(jī)結(jié)束量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)“十二五提出”海

”大數(shù)據(jù)“入《政府工作報(bào)告》”十三五規(guī)劃“《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020）》中美貿(mào)易

國家等保戰(zhàn) 2.0發(fā)布”863“信（依托高校）息技術(shù)軟國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫誕件重大工生程國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫 阿里云成參加”核高基“

立2014年IBM授權(quán)informix國內(nèi)廠商各廠應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)提出各種分布式國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫解決方案2016- Gartner分析阿里完

型數(shù)倉國內(nèi)全脫離

三家上榜：ORAC

華為、阿LE體系

里、南大通用華為GaussDBApache

Nutch(Hadoop)誕生Hadoop“Big三架馬

data”一車 詞出現(xiàn)HBASEHiveSPARKGoogleSpanner發(fā)布Oracle/DB2/Informix/MySQL快速發(fā)展80s\90sOracle9i、InnoDBPL/proxy

ExdataMysql- 數(shù)據(jù)庫Proxy 存2012 Postgres-XLMongoDBMysql

NDBClusterOracle

19c資料來源：虛谷公司、華泰證券研究所國內(nèi)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)國外主流數(shù)據(jù)庫中國發(fā)展1999 2004 2008 2014 2016 20192001-2002 2006 2009 2010

2011 2015 20183426255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第34頁。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫特點(diǎn)：緊耦合，應(yīng)用遷移成本極高傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)是把業(yè)務(wù)邏輯與數(shù)據(jù)庫緊密耦合，應(yīng)用遷移代價(jià)高昂。大多數(shù)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商為了降低客戶的遷移成本，主要以開發(fā)Oracle兼容性作為主要方向。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)業(yè)務(wù)邏輯運(yùn)算應(yīng)用系統(tǒng)-交互展現(xiàn)3526255809/47054/2020051110:23數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第35頁。數(shù)據(jù)庫的發(fā)展規(guī)律遵循摩爾定律，從單機(jī)數(shù)據(jù)庫、集群數(shù)據(jù)庫、到如今云分布數(shù)據(jù)庫、AI-Native數(shù)據(jù)庫；數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)也呈現(xiàn)出互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)化、數(shù)字化。過去通過數(shù)據(jù)庫綁定應(yīng)用的方式開始松動(dòng)與瓦解，并走向分布式與開源。以商業(yè)數(shù)據(jù)庫為核心的“重?cái)?shù)據(jù)+輕應(yīng)用”模式向以應(yīng)用為中心，兼容開源和商業(yè)數(shù)據(jù)庫的“重應(yīng)用+輕數(shù)據(jù)庫”模式數(shù)據(jù)庫演進(jìn)方向：分布式、開源應(yīng)用系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯運(yùn)算業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)商業(yè)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯運(yùn)算開源數(shù)據(jù)庫商用數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資料來源：Oracel、華泰證券研究所3626255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第36頁。中國數(shù)據(jù)庫市場空間：2021年有望達(dá)到159億元根據(jù)賽迪報(bào)告顯示，2021年中國數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)市場規(guī)模預(yù)測達(dá)到158.8億元。92.93726255809/47054/2020051110:23130.3144.0158.8806040200100120 117.6105.31801601402016 201720182019E2020E2021E銷售額（億元）圖表：中國數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)市場規(guī)模及預(yù)測資料來源：賽迪，華泰證券研究所國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第37頁。數(shù)據(jù)庫市場空間測算方法我們在測算信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫市場空間時(shí)可以參考以下測算方法，以O(shè)racle數(shù)據(jù)庫為例。Oracle的License有兩種授權(quán)方式：按照用戶數(shù)和CPU個(gè)數(shù)（即無線用戶版）。1、按CPU：License數(shù)=CPU數(shù)（CPU數(shù)量*核數(shù)）*系數(shù)。系數(shù)來自O(shè)racle的一個(gè)參數(shù)表，如IBM

Power6的處理器為1，AMD和Intel的處理器為0.5。2、按照用戶數(shù)授權(quán)，是指最終端的連接到Oracle數(shù)據(jù)庫的用戶數(shù)。按照用戶數(shù)來買的時(shí)候只能用于一個(gè)系統(tǒng)，不允許在多臺(tái)機(jī)器上安裝。每一個(gè)訪問Oracle數(shù)據(jù)庫的用戶，無論是自然人還是設(shè)備，都算作一個(gè)用戶

(Named

User)。如果是B/S架構(gòu)，那么是指連接到中間件上的用戶數(shù)。用戶可以根據(jù)自己的實(shí)際用戶數(shù)訂購，且不少于相應(yīng)版本所要求的最低用戶數(shù)。服務(wù)價(jià)格：購買Oracle的License都包含首年的服務(wù)費(fèi)，以后的費(fèi)用按每年原價(jià)的22%計(jì)算?？偨Y(jié)：1、按CPU個(gè)數(shù)方式一般用于用戶數(shù)不確定或者用戶數(shù)量很大的情況，典型的如互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，而按用戶數(shù)方式則通常被用于用戶數(shù)確定或者較少的情況。2、一般情況下，1CPU的費(fèi)用約等于50user的費(fèi)用，所以如果用戶數(shù)>CPU數(shù)*系數(shù)*50，則按CPU訂購反而更為經(jīng)濟(jì)。3826255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第38頁。國內(nèi)數(shù)據(jù)庫市場格局：海外品牌市場壟斷資料來源：賽迪、華泰證券研究所3926255809/47054/2020051110:23名次廠商市場份額（按銷售額）1Oracle48.5%2IBM10.1%3Microsoft9.6%4SAP7.2%5Teradata3.9%6南大通用2.5%7達(dá)夢2.3%8神州通用1.5%9人大金倉1.1%10其他13.3%根據(jù)賽迪報(bào)告顯示，2018年，我國的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)市場仍以海外品牌為主導(dǎo)。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第39頁。國內(nèi)數(shù)據(jù)庫市場中國外品牌市場地位穩(wěn)固，但國產(chǎn)品牌成長迅速。資料來源：賽迪、華泰證券研究所4026255809/47054/2020051110:23國內(nèi)數(shù)據(jù)庫市場格局：國內(nèi)廠商追隨發(fā)展國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第40頁。根據(jù)源代碼來源不同，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫可以分為四大類：Oracle系，MySQL系，Informix系，PostgreSQL系主要國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商：技術(shù)流派國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫溯源MySQL系Informix系

華為GaussDB人大金倉巨杉DB阿里云南大通用GBaseDB武漢達(dá)夢DB

Oracle系PostgreSQL系4126255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第41頁。武漢達(dá)夢南大通用人大金倉神舟通用OLAPGBase8aKingBaseAnalystics

DBK-CuberOLTPGBase

8tKingBase

ESHTAPDM8KSOne神通數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)集群軟件DMMPPGbase

8aMPP

ClusterKingBase

DP神通KStore數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)K-Miner是否國有控股是否是是成立時(shí)間20002004199920084226255809/47054/2020051110:23主要傳統(tǒng)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第42頁。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫分類：傳統(tǒng)商用&云DB&開源DB傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫云數(shù)據(jù)庫武漢達(dá)夢南大通用人大金倉神州通用阿里Ocean

Base騰訊云百度云華為Gauss

DB開源數(shù)據(jù)庫瀚高科技優(yōu)炫軟件巨杉數(shù)據(jù)庫星環(huán)科技開源數(shù)據(jù)庫4326255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第43頁。北京人大金倉信息技術(shù)股份有限公司創(chuàng)立1999承擔(dān)國家十五“863”數(shù)據(jù)庫重大專項(xiàng)課題2002.8.8通過ISO9001質(zhì)量體系認(rèn)證2005.12.16中國電子科技集團(tuán)公司投資控股人大金倉2007.4.22008.2.7股份制改造2009.4.152010.5.5產(chǎn)品入選國家自主創(chuàng)新產(chǎn)品目錄2015.9.10核高基專項(xiàng)數(shù)據(jù)庫方向課題牽頭承擔(dān)單位2017太極股份總裁劉淮松出任人大金倉董事長加入安全可靠技術(shù)和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟2018.7.11KingbaseESV8S上市北京人大金倉信息技術(shù)股份有限公司太極股份控股子公司人大金倉是太極股份（002368.SZ）的子公司，太極股份目前持有人大金倉38.18%的股權(quán)。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)。38.18%人大金倉：背靠CETC中國電子科技集團(tuán)資料來源：人大金倉官網(wǎng)、華泰證券研究所9726255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第44頁。三類核心產(chǎn)品：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算、數(shù)據(jù)采集交換以及數(shù)據(jù)應(yīng)用分析。金倉交易型數(shù)據(jù)庫KingbaseES，入選國家自主創(chuàng)新產(chǎn)品目錄的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，也是國家級(jí)、省部級(jí)實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用最廣泛的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。人大金倉：產(chǎn)品線圖表：人大金倉數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品與特點(diǎn)資料來源：人大金倉官網(wǎng)、華泰證券研究所金倉數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)Kingbase

ES金倉分析型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)Kingbase

AnalyticsDB金倉大數(shù)據(jù)平臺(tái)KingbaseDataPlatform金倉HTAP分布式數(shù)據(jù)庫KSOne金倉分布式視頻數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)Kingbase

DVDB數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算數(shù)據(jù)采集交換產(chǎn)品金倉數(shù)據(jù)對(duì)比工具KingbaseDataCompare金倉數(shù)據(jù)整合工具Kingbase

DI金倉異構(gòu)數(shù)據(jù)同步軟件Kingbase

FlySync數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品4526255809/47054/2020051110:23金倉數(shù)據(jù)資源管理平臺(tái)Kingbase

DRP金倉異構(gòu)數(shù)據(jù)同步軟件Kingbase

BI高兼容高性能高可靠高安全易使用易管理核心產(chǎn)品Kingbase

ES國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第45頁。圖表：南大通用融資歷程4626255809/47054/2020051110:23資料來源：南大通用官網(wǎng)，華泰證券研究所天津南大通用數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司成立于2004年，最終控制人是崔維力、崔維忠、崔維燕，是國內(nèi)成熟、業(yè)務(wù)范圍最廣的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫公司，創(chuàng)始人崔維力曾擔(dān)任吉大正元的總經(jīng)理。序號(hào)時(shí)間融資輪次金額投資方12015年7月新三板22014年8月B輪數(shù)千萬人民幣達(dá)晨創(chuàng)投、天創(chuàng)資本32012年1月A輪數(shù)千萬人民幣中興國投四大傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商：南大通用國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第46頁。資料來源：南大通用官網(wǎng)，華泰證券研究所南大通用數(shù)據(jù)是一家數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品和解決方案供應(yīng)商，為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)智能、海量數(shù)據(jù)管理等服務(wù)。應(yīng)用：金融、電信、政府、交通、軍工、電力等上百個(gè)行業(yè)系統(tǒng)。南大通用：應(yīng)用于上百個(gè)行業(yè)用戶系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)庫安全事務(wù)數(shù)據(jù)庫通用數(shù)據(jù)庫內(nèi)存數(shù)據(jù)庫嵌入式數(shù)據(jù)庫目錄數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)一體機(jī)GBase

8aGBase8sGBase

8tGBase

8mGBase8eGBase

8dGBaseUPInfiniData圖表：南大通用全棧國產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品體系4726255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第47頁。天津神舟通用數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司隸屬中國航天科技集團(tuán)公司。產(chǎn)品主推HTAP

、大數(shù)據(jù)集群平臺(tái)與專業(yè)化數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，形成差異化競爭體系，為用戶提供專業(yè)化大數(shù)據(jù)處理與挖掘服務(wù)。神舟通用提供關(guān)系型通用數(shù)據(jù)庫、海量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)調(diào)優(yōu)和運(yùn)維等服務(wù)客戶主要覆蓋政府、電信、能源等領(lǐng)域四大傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商：神舟通用資料來源：神州通用官網(wǎng)、華泰證券研究所神通BDC數(shù)據(jù)解決方案神通K-Miner數(shù)據(jù)挖掘

神通K-Cuber

OLAP系統(tǒng)神通K-Frontbao報(bào)表系統(tǒng)

神通K-Fusion

ETL工具神通T-Insight

文本分析神通xCluster集群件神通數(shù)據(jù)庫

神通KSTORE神舟通用

數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品及大數(shù)據(jù)解決方案提供商商業(yè)智能解決方案集群件核心平臺(tái)天津神舟通用數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司中國航天科技集團(tuán)公司子公司4826255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第48頁。武漢達(dá)夢中國軟件25.21%達(dá)夢數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品大數(shù)據(jù)平臺(tái)

DMBDP數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)

DMRC資源目錄管理系統(tǒng)DMRCS大數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái)DMUDB大數(shù)據(jù)開放式分析平臺(tái)DMIA共享交換平臺(tái)DMEXCHANGE達(dá)夢數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DM8）達(dá)夢數(shù)據(jù)交換平臺(tái)軟件（DMETL）達(dá)夢透明分布式數(shù)據(jù)庫（DMTDD）達(dá)夢云開放平臺(tái)達(dá)夢微服務(wù)網(wǎng)關(guān)（DMAPI）達(dá)夢云數(shù)據(jù)庫（DMCDB）云開放平臺(tái)DMCOP達(dá)夢大數(shù)據(jù)平臺(tái)資料來源：達(dá)夢官網(wǎng)、wind、華泰證券研究所4926255809/47054/2020051110:23武漢達(dá)夢：成立于2000年，為中國電子信息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)(CEC)旗下基礎(chǔ)軟件企業(yè)。應(yīng)用：金融、電力、航空、通信、電子政務(wù)等30多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。武漢達(dá)夢：背靠CEC中國電子國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第49頁。武漢達(dá)夢主攻混合型數(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。武漢達(dá)夢目前已掌握數(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)。其主要產(chǎn)品有：達(dá)夢HTAP數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)DM8、達(dá)夢大數(shù)據(jù)集群軟件DMMPP等產(chǎn)品。資料來源：達(dá)夢官網(wǎng)、華泰證券研究所5026255809/47054/2020051110:23四大傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商：武漢達(dá)夢大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算平臺(tái)云管理平臺(tái)應(yīng)用服務(wù)層頂層架構(gòu)展示平臺(tái)分析平臺(tái)服務(wù)平臺(tái)綜合資源庫管理平臺(tái)交換共享標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系安全運(yùn)維體系圖表：達(dá)夢大數(shù)據(jù)平臺(tái)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第50頁。云數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別5126255809/47054/2020051110:23云數(shù)據(jù)庫RDS自購服務(wù)器搭建數(shù)據(jù)庫服務(wù)服務(wù)可用性99.95%需自行保障，自行搭建主從復(fù)制，自建RAID等。數(shù)據(jù)可靠性99.99%需自行保障，自行搭建主從復(fù)制，自建RAID等。系統(tǒng)安全性防DDos攻擊，流量清洗；及時(shí)修復(fù)各種數(shù)據(jù)庫安全漏洞自行部署，價(jià)格高昂；自行修復(fù)數(shù)據(jù)庫安全漏洞。數(shù)據(jù)庫備份自動(dòng)備份自行實(shí)現(xiàn)，但需要尋找備份存放空間以及定期驗(yàn)證備份是否可恢復(fù)。軟硬件投入無軟硬件投入，按需付費(fèi)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器成本相對(duì)較高，對(duì)于SQL

Server需支付許可證費(fèi)用。系統(tǒng)托管無托管費(fèi)用每臺(tái)2U服務(wù)器每年超過5000元（如果需要主從兩臺(tái)服務(wù)器需要超過10000元/年）。維護(hù)成本無需運(yùn)維需招聘專職DBA來維護(hù)，花費(fèi)大量人力成本。部署擴(kuò)容即時(shí)開通，快速部署，彈性擴(kuò)容，按需開通需硬件采購、機(jī)房托管、部署機(jī)器等工作，周期較長。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第51頁。CynosDB是新一代分布式數(shù)據(jù)庫，100%兼容MySQL和PostgreSQL，支持存儲(chǔ)彈性擴(kuò)展，一主多從共享數(shù)據(jù)，性能更是超越社區(qū)原生MySQL和PostgreSQL。CynosDB采用share

storage架構(gòu)，其彈性擴(kuò)展和高性價(jià)比的基石則是CynosDB

File

System（簡稱CynosFS）：一款騰訊云自研的用戶態(tài)分布式文件系統(tǒng)。分布式數(shù)據(jù)庫廠商：騰訊CynosDBDB

Engine（slave）DB

Engine(master)DB

Engine（slave）CynosFSCynosFSCynosFSBlock

APLBlock

APLBlock

APLWallogSyncWallogSyncBlockALStorageservicesegPsegsegsegBlockALStorageserviceseg

PsegsegsegBlockALStorageserviceseg

PsegsegsegcoldBackup

strangedbInstancemanagerstorageclustermanager兼容開源數(shù)據(jù)庫MySQLPostgreSQL計(jì)算與存儲(chǔ)分離日志即數(shù)據(jù)庫可計(jì)算智能存儲(chǔ)面向服務(wù)體系結(jié)構(gòu)云存儲(chǔ)服務(wù)云網(wǎng)絡(luò)服務(wù)軟硬件優(yōu)化相結(jié)合SPDKRDMA資料來源：騰訊云、華泰證券研究所5226255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第52頁。CynosDB是全面兼容市面上兩大開源數(shù)據(jù)庫MySQL和PostgreSQL的高性能企業(yè)級(jí)分布式云數(shù)據(jù)庫。在產(chǎn)品架構(gòu)上完全兼容開源數(shù)據(jù)庫引擎接口，讓企業(yè)擺脫在傳統(tǒng)架構(gòu)中“上云”的一系列困擾。騰訊CynosDB解決傳統(tǒng)架構(gòu)云數(shù)據(jù)庫的缺陷傳統(tǒng)架構(gòu)云數(shù)據(jù)庫缺陷數(shù)據(jù)備份回檔慢維護(hù)成本高可用性低拓展性受限部署自己的IT基礎(chǔ)設(shè)施復(fù)雜具有高性能的數(shù)據(jù)備份能力應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰滿足高并發(fā)和高性能要求基于普通硬件的軟件極簡優(yōu)化，價(jià)格是商用數(shù)據(jù)庫的1/15。采用了“日志即數(shù)據(jù)庫”的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，研發(fā)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，兼容MySQL和PostgreSQL的高性能企業(yè)級(jí)分布式云數(shù)據(jù)庫CynosDB解決方案資料來源：CSDN、華泰證券研究所5326255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第53頁。分布式數(shù)據(jù)庫廠商：阿里系數(shù)據(jù)庫Oceanbase業(yè)務(wù)&應(yīng)用場景：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。Oceanbase應(yīng)用場景內(nèi)部客戶高可用交易支付會(huì)員會(huì)員支付寶阿里天貓收藏夾P4P廣告報(bào)表南京銀行浙商銀行人保健康險(xiǎn)資料來源：阿里官網(wǎng)、華泰證券研究所5426255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第54頁。特點(diǎn)&優(yōu)勢：OceanBase的產(chǎn)品定位是一款分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫，最適合于金融、證券等涉及交易、支付和賬務(wù)等對(duì)高可用、強(qiáng)一致要求特別高，同時(shí)對(duì)性能、成本和擴(kuò)展性有需求的金融屬性場景，以及各種關(guān)系型結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)的OLTP應(yīng)用。分布式數(shù)據(jù)庫廠商：阿里系數(shù)據(jù)庫OceanbaseOceanbase優(yōu)勢高性能低成本高可用存儲(chǔ)采用讀寫分離架構(gòu)，計(jì)算引擎全鏈路性能優(yōu)化使用PC服務(wù)器和低端SSD，高存儲(chǔ)壓縮率降低存儲(chǔ)成本強(qiáng)一致可拓展兼容性資料來源：阿里云、華泰證券研究所多副本存儲(chǔ)。通過“三地五中心”部署實(shí)現(xiàn)城市級(jí)故障自動(dòng)無損容災(zāi)集群節(jié)點(diǎn)全對(duì)等，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都具備計(jì)算和存儲(chǔ)能力，無單點(diǎn)瓶頸?？删€性、在線擴(kuò)展和收縮兼容常用MySQL/ORACLE功能及MySQL/ORACLE前后臺(tái)協(xié)議，方便數(shù)據(jù)遷移數(shù)據(jù)多副本通過paxos協(xié)議同步事務(wù)日志，多數(shù)派成功事務(wù)才能提交。缺省情況下讀、寫操作都在主副本進(jìn)行10826255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第55頁。POLARDB是阿里云自研的下一代關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫，兼容MySQL、PostgreSQL、Oracle引擎，存儲(chǔ)容量最高可達(dá)100TB，單庫最多可擴(kuò)展到16個(gè)節(jié)點(diǎn)。適用于企業(yè)多樣化的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用場景：如互聯(lián)網(wǎng)教育、互聯(lián)網(wǎng)電商領(lǐng)域等。分布式數(shù)據(jù)庫廠商：阿里系數(shù)據(jù)庫POLARDB緩存存儲(chǔ)SQL接口連接池解析器執(zhí)行器優(yōu)化器引入線程池連接性能提升5%5626255809/47054/2020051110:23指定PK的SQL優(yōu)化讀性能提升10%去除邏輯日志依賴Group

Commit優(yōu)化寫入性能提升50%復(fù)制延遲降低30%MDL鎖lock-free改造Latch優(yōu)化單表性能提升70%讀視圖優(yōu)化讀性能提升10%關(guān)閉雙寫緩存回滾段在線縮容POLARDB

數(shù)據(jù)引擎的代際優(yōu)化資料來源：阿里云、華泰證券研究所國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第56頁。云數(shù)據(jù)庫PolarDB基于Cloud

Native設(shè)計(jì)理念，具有高并發(fā)讀寫OLTP、高可用，彈性擴(kuò)展、遷移上云的應(yīng)用背景。5726255809/47054/2020051110:23資料來源：阿里云、華泰證券研究所POLARDB

架構(gòu)特點(diǎn)一寫多讀計(jì)算與存儲(chǔ)分離讀寫分離高速鏈路互聯(lián)共享分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)多副本、Parallel-Raft協(xié)議POLARDB優(yōu)勢簡單易用100%兼容MySQL極致性能，降低成本超大容量，支持上百TB級(jí)別數(shù)據(jù)快速彈性，應(yīng)對(duì)不確定的業(yè)務(wù)增長下一代數(shù)據(jù)引擎內(nèi)核，高可用、高可靠保障全方位保障數(shù)據(jù)安全分布式數(shù)據(jù)庫廠商：阿里系數(shù)據(jù)庫POLARDB國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第57頁。華為GaussDB是一個(gè)企業(yè)級(jí)AI-Native分布式數(shù)據(jù)庫。應(yīng)用場景：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(Business

Intelligence)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)。分布式數(shù)據(jù)庫廠商：華為GaussDB資料來源：華為、華泰證券研究所GAUSSDBOLTPOLAPGAUSSDB

OLTPGAUSSDB

業(yè)內(nèi)首創(chuàng)SwitchTurbo技術(shù)，AZ內(nèi)ROT<1秒，滿足金融場景下數(shù)據(jù)庫高可用訴求GAUSSDB

幫助客戶實(shí)現(xiàn)PB級(jí)海量數(shù)據(jù)高效分析；目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融、運(yùn)營商、政府等行業(yè)GAUSSDB

多模引擎支持五種數(shù)據(jù)類型融合處理，可解決集中式架構(gòu)擴(kuò)展性和性能瓶頸問題，同時(shí)分散風(fēng)險(xiǎn)，提升業(yè)務(wù)連續(xù)性流數(shù)據(jù)圖數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)

文本數(shù)據(jù)關(guān)系數(shù)據(jù)30秒1秒Others GaussDB2.68M4.03MOthers GaussDBAI-Native鯤鵬生態(tài)高性能、平滑演進(jìn)5826255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第58頁。華為GaussDB：應(yīng)用場景、特點(diǎn)、優(yōu)勢標(biāo)準(zhǔn)SQL支持?jǐn)?shù)據(jù)庫存儲(chǔ)管理功能提供組件管理和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)HA應(yīng)用程序接口安全互聯(lián)5926255809/47054/2020051110:23技術(shù)優(yōu)勢低成本支持海量數(shù)據(jù)高可靠高性能GaussDB

200是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，它利用了分布式并行處理技術(shù)，更適合于處理互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)數(shù)據(jù)，并且支持行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)。應(yīng)用場景

架構(gòu)特點(diǎn)詳單查詢數(shù)據(jù)倉庫PB級(jí)數(shù)據(jù)負(fù)載能力，通具備百TB級(jí)數(shù)據(jù)支撐過內(nèi)存分析技術(shù)對(duì)海量能力，可以高效處理數(shù)據(jù)邊入庫邊查詢，適百億行多表連接查詢用于安全、電信、金融，適用于操作數(shù)據(jù)存、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的詳單儲(chǔ)、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、查詢業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)集市?；旌县?fù)載大數(shù)據(jù)分析基于海量數(shù)據(jù)查詢統(tǒng)支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)PB級(jí)計(jì)分析與事務(wù)處理能分析能力。分布式并力，行列混存技術(shù)同行數(shù)據(jù)庫集群滿足PB時(shí)滿足聯(lián)機(jī)事務(wù)處理級(jí)結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的分與聯(lián)機(jī)分析處理析能力。資料來源：CSDN、華泰證券研究所國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第59頁。開源數(shù)據(jù)庫：架構(gòu)類型MySQL32%PostgreSQL14%MongoDB12%Redis10%9%hMariaDB9%8%Elasticsearc CassandSraQLite5C%lickhouse1%圖表：2019年最受歡迎的開源數(shù)據(jù)庫開源數(shù)據(jù)庫：免費(fèi)的社區(qū)數(shù)據(jù)庫，其源代碼可供公眾使用，并且可以在其原始設(shè)計(jì)中進(jìn)行修改或使用。開源數(shù)據(jù)庫的流行示例包括MySQL，PostgreSQL和MongoDB。開源數(shù)據(jù)庫用戶托管數(shù)據(jù)庫部署的方式有內(nèi)部部署、公共云、混合云。圖表：開源數(shù)據(jù)庫的技術(shù)架構(gòu)內(nèi)部部署49%數(shù)據(jù)來源：CSDN、華泰證券研究所6026255809/47054/2020051110:23公有云37%混合云14%數(shù)據(jù)來源：CSDN、華泰證券研究所國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第60頁。開源數(shù)據(jù)庫：機(jī)遇與挑戰(zhàn)開源數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)服務(wù)保障較弱安全性相對(duì)欠缺傳統(tǒng)復(fù)雜業(yè)務(wù)應(yīng)用環(huán)境下性能相對(duì)較差運(yùn)行中一旦出現(xiàn)難以修復(fù)的緊急故障無法獲得及時(shí)的商業(yè)服務(wù)支持難以達(dá)到等保分保方面的安全標(biāo)準(zhǔn)要求傳統(tǒng)復(fù)雜業(yè)務(wù)應(yīng)用環(huán)境主要是商業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)背景下，市場向互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)化、數(shù)字化新模式發(fā)展，開源數(shù)據(jù)庫近些年來取得了長足的進(jìn)步和廣泛的應(yīng)用，開源生態(tài)的發(fā)展產(chǎn)生了一定的抗衡商業(yè)生態(tài)的力量。開源數(shù)據(jù)庫的成就中國郵政儲(chǔ)蓄銀行使用PG部署上萬個(gè)節(jié)點(diǎn)運(yùn)營商使用Musql部署到非核心的信息系統(tǒng)中6126255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第61頁。瀚高軟件成立于2005年，是國內(nèi)首家實(shí)現(xiàn)全國市場支撐體系建設(shè)的數(shù)據(jù)庫廠商。瀚高數(shù)據(jù)庫HighGo

DB是一款由瀚高科技開發(fā)的結(jié)構(gòu)化關(guān)系型開源數(shù)據(jù)庫，其引進(jìn)了國際上最先進(jìn)的開源數(shù)據(jù)庫PostgreSQL內(nèi)核技術(shù)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了一系列的研發(fā)和優(yōu)化。開源數(shù)據(jù)庫廠商：瀚高科技HighGo

DBPGORACLEMySQLDB2圖表：HighGo

DB支持多種高可用技術(shù)和架構(gòu)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)相連資料來源：瀚高股份官網(wǎng)、華泰證券研究所6226255809/47054/2020051110:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告全文共72頁，當(dāng)前為第62頁。優(yōu)炫：核心數(shù)據(jù)保護(hù)細(xì)分龍頭北京優(yōu)炫軟件股份有限公司成立于2009年，為數(shù)據(jù)安全、管理、挖掘提供卓越的產(chǎn)品、服務(wù)及全方位的解決方案?？蛻簦赫?、金融、能源、國防、企業(yè)等領(lǐng)域。成立優(yōu)炫軟件，定位核心數(shù)據(jù)保護(hù)2009公司以政府行業(yè)客戶為依托，積極向金融、軍工、醫(yī)療、能源等行業(yè)拓展2010201220132014新三板掛牌上市，獲國家級(jí)高新技術(shù)企業(yè)榮譽(yù)201620