（報告出品方/作者：國信證券，熊莉、朱松、黃浩峻）

數據庫是計算機系統的三大核心基礎軟件之一

數據庫是計算機系統的三大核心基礎軟件之一。數據是數據庫中存儲的基本對象，包括數字、圖像、音頻等形式，在進行逐級抽象後存儲在數據庫中，通常由數據庫管理系統 (DBMS) 來控制，DBMS充當數據庫與其用戶或程序之間的接口，允許用戶檢索、更新和管理信息的組織和優化方式。在現實中，數據、DBMS及關聯應用一起被稱為數據庫系統，通常簡稱為數據庫。數據庫管理系統是“按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫”，是信息化時代、大數據時代中各行各業不可或缺的重要基礎軟件。

數據庫發展史：數據庫與信息技術的發展相互促進

關系型事務數據庫誕生于1970年。1970年，IBM實驗室的Edgar Frank Codd發布論文奠定關系型數據庫的基石；Ingres原型在1974年誕生，為後續大量基于其源碼開發的PostgreSQL、Sybase、Informix和Tandem等著名産品打下堅實基礎。1977年，Oracle前身SDL成立，并于1978年發布Oracle第一個版本。1986年，美國國家标準局（ANSI）數據庫委員會批準SQL作為數據庫語言的美國标準并公布标準SQL文本。

數據庫分類：不同類别數據庫适用于不同場景

按數據結構，可以分為關系型數據庫和非關系型數據庫

按管理數據的結構，數據庫可分為關系型數據庫和非關系型數據庫：

關系型數據庫是指采用二維表格的關系模型來組織數據的數據庫庫系統。關系型數據庫是由二維表及其之間的聯系所組成的一個數據組織。直接使用通用的SQL語言，使得操作關系型數據庫非常方便，關系型數據庫遵循ACID規則。

非關系型數據庫是用于非關系模型來組織數據的數據庫系統，如鍵值、列、文檔、圖形等。非關系型數據庫在1998年被首次提出，非關系數據庫試圖去擺脫傳統關系數據庫的約束限制，比如像數據的一緻性、合并内存中的數據處理以及簡化數據模型。NoSQL數據庫用非結構化數據的來快速存儲和檢索，不使用為關系數據庫提供支撐的結構化數據圖表，這與關系型數據庫結構化數據是不同的。NoSQL數據庫放寬或取消了一些ACID的規則，以達到更好的性能和更大的靈活性。NoSQL數據庫認為 ACID 屬性的要求過于嚴格，大多數NoSQL數據庫遵循BASE原則來代替。

按應用場景，可以分為OLAP、OLTP和HTAP三類

數據庫按其應用場景可分為OLTP事務型數據庫、OLAP分析型數據庫、HTAP混合型數據庫三類：

OLTP事務型數據庫主要面向事務類場景，實時性要求高，數據量通常不大，面向一線業務人員。OLTP（On-Line TransactionProcessing，聯機事務處理），主要面向事務型應用的場景，OLTP系統主要使用關系模型，保證強一緻性，保證事務的ACID特性，面向一線業務人員，支持多并發、實時、快速地增删查改，例如銀行交易、零售電商、車票預訂等；

OLAP分析型數據庫主要面向分析類場景，曆史數據為主，數據量大，面向分析與管理人員。OLAP（On-Line Analytical Processing，聯機分析處理），主要面向分析型應用的場景。OLAP系統可以高速多維分析來自數據倉庫、數據集市或者數據湖的數據，可使用關系型或者非關系型的數據庫，主要面向分析師和管理者，支持對曆史數據的複雜分析操作，從而賦能企業商業智能決策。

按系統架構，可以分為集中式與分布式數據庫

集中式數據庫：是一種僅在單個位置存儲、定位和維護的數據庫。這種類型的數據庫是從該位置本身修改和管理的。因此，該位置主要是任何數據庫系統或集中式計算機系統。通過互聯網連接(LAN、WAN 等)訪問集中位置。該集中式數據庫主要供機構或組織使用。

分布式數據庫：由多個相互連接并分布在不同物理位置的數據庫組成。因此，分布式數據庫可以獨立于其他物理位置管理存儲在各種物理位置的數據，不同物理位置的數據庫之間的通信是由計算機網絡完成的。

按部署模式，可以分為本地數據庫與雲數據庫

雲數據庫主要可以分為雲廠商的傳統數據庫和雲原生數據庫。雲數據庫是在雲計算的大背景下發展起來的一種新興的共享基礎架構的方法，它極大地增強了數據庫的存儲能力，消除了人員、硬件、軟件的重複配置，讓軟、硬件升級變得更加容易。現階段雲數據庫主要包括兩種：一種是托管在雲廠商上的“傳統”數據庫，例如阿裡雲、騰訊雲上的MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis等；一種是基于雲環境的雲原生數據庫，例如AWS的Aurora、阿裡雲的Lindorm和PolarDB等。

數據平台發展史：從BI到AI，數據時代帶動底層架構持續疊代

數據時代帶動數據平台底層架構從數據庫、數據倉庫、數據湖到湖倉一體。數據平台主要是指數據分析平台，其分析内部和外部其它系統生成的各種原始數據，對這些數據進行各種分析挖掘以生成衍生數據，從而支持企業進行數據驅動的決策。整個數據平台的發展來看，就是随着企業信息化和數字化的逐漸推進，從數據庫，數據倉庫，數據湖到數據湖倉逐漸演進的。

數據平台分類：從數據倉庫、數據湖到湖倉一體

數據倉庫（Data Warehouse）：自上世紀80年代末出現以來，伴随MPP架構的出現，也使得系統能夠處理更大規模的數據量。但是随着大量的非結構化、半結構化數據産生，數據倉庫劣勢顯現出來；

數據湖（Data Lake）：數據湖自2010年末出現，可以存儲各類格式的原始數據存儲庫，但是企業對數據訪問靈活性、高性能的需求從未降低，因此多系統共存是企業常态，如一個數據湖，加上多個數據倉庫等，架構複雜性也為運維帶來困難；

湖倉一體（Lakehouse）：湖倉一體構自2020年出現，其建在數據湖低成本的數據存儲架構之上，又繼承了數據倉庫的數據處理和管理功能。

數據庫市場空間廣闊

國内數據庫市場增速較全球而言較快。根據信通院的統計數據，全球數據庫的市場規模在2020年為671億美元，到2025年有望達到798億美元，年均複合增速3.5%；而相比之下，國内的數據庫市場相對較小，有望從2021年的309.35億元增長到2025年的688.02億美元，年均複合增速約23.4%，增速遠高于全球數據庫市場增速。

國内數據庫市場占全球市場較小，未來發展空間較大。目前根據信通院的統計數據，2020年國内的數據庫規模為240.9億元，占全球數據庫市場規模的比例為5.2%，未來到2025年的時候，國内的數據庫規模将占到全球數據庫規模的12.5%（這一數據基本與中國IT總支出占全球IT總支出的比例較為接近）。

國内數據庫市場的主要玩家

國内數據庫市場呈現百花齊放态勢。目前國内的數據庫市場主要分為國内廠商和海外廠商兩大類，具體來說：1）國内數據庫廠商，主要包括了傳統數據庫廠商、初創廠商、雲廠商以及跨界廠商，傳統數據庫廠商成立時間較早，初創廠商則大多數是由中大型廠商的核心員工出來創辦的居多，雲廠商則利用自身雲計算的優勢加入行業，跨界廠商則主要依舊自身行業優勢參與研發數據庫；2）海外數據庫廠商，主要分為開源和商業版，其中在商業數據庫中，傳統的Oracle、IBM等廠商依舊占據較大優勢，新的雲廠商借助自身雲優勢也獲得較多市場份額，開源數據庫中主要以非關系型數據庫為主，如MongoDB、Redis、MySQL、PostgreSQL等發展勢頭良好。

國内數據庫市場有望走向集中

國産數據庫廠商人員相比海外巨頭較少。目前國産數據庫廠商總體人員數量較少，根據信通院的統計，目前我國對應的國産數據庫廠商約有80家，其中大多數的人員都在100人以内，其中人員在21-50人規模的公司占比最高，人員在800人以上的僅有3家（信通院數據截止到21年6月）。相比之下，海外的數據庫巨頭人員數量較高，snowflake有3992人，MongoDB有3544人，Cloudera有2728人，Oracle有143000人，雖然這些雲數據庫公司的人員中營銷人員占比較高，但總體的研發和技術支持人員也遠高于國内數據庫廠商。

趨勢一：國産化

國産數據庫的企業主要成立于2000年和2015年前後。根據中國信通院的統計（截止到2021年6月），我國的數據庫公司主要成立時間分别集中在2000年和2014-2017年左右，一方面是因為2000年前後是我國數據庫發展的萌芽階段，當時成立的傳統數據庫廠商有達夢、人大金倉、南大通用、神舟通用等，另一方面在2014-2017年之間，我國由于互聯網時代的到來數據量激增以及去IOE趨勢盛行，所以成立的數據庫國産廠商較多。

趨勢二：開源和商業數據庫并存

全球市場中開源數據庫快速增長，國内排名靠前的數據庫大多為開源數據庫。目前，在全球數據庫市場中，開源數據庫相比于商業數據庫而言進展快速，根據DB-Engines的統計，在2021年的時候開源數據庫的得分就已經超過了商業數據庫的得分，呈現較強的發展趨勢。就國内而言，根據墨天輪2022年11月的數據庫排名，國産數據庫中排名前十的大部分都是開源數據庫，比如說PingCAP的TiDB（2015年開源）、螞蟻金服的Oceanbase（2021年開源）、華為的openGauss（2019年開源），還有PolarDB、TDSQL等，大多數排名靠前的都是開源數據庫，隻有達夢、GaussDB、人大金倉等屬于商業數據庫。

趨勢三：數據庫雲化

雲計算改變數據庫市場格局，雲數據庫崛起。根據Gartner對近十年的全球數據庫市場的份額追蹤，最為顯著的變化是雲計算廠商改變了數據庫的市場格局。在2021年，全球數據庫市場的前五名為Oracle、IBM、Microsoft、SAP和Teradata，而到了2021年全球市場的前五名為Microsoft、Amazon、Oracle、Google和IBM。Gartner每年都會做魔力象限，2013年數據庫的領導者象限主要被傳統巨頭占據（Oracle、微軟、IBM、SAP），到了2020年AWS、谷歌、微軟等雲廠商也進入領導者象限。微軟憑借SQLServer以及Azure雲數據庫的快速成長實現了對Oracle的反超，這與海外市場雲基礎設施的發展有着密切聯系。

趨勢四：多模數據庫

全球數據量快速增長，非機構化數據占比較高。根據IDC的統計數據，目前全球的數據量呈現快速增長态勢，2020年數據量達到60ZB，2021年達到70ZB，而到了2025年基本上會進一步上升到175ZB。在一項IDC面向企業的數據調查中，企業中的數據有80%是非結構化數據，所以對應的數據存儲需求就越來越多樣化，也延伸出了很多非關系型數據庫的需求，比如鍵值數據庫、寬表數據庫、文檔數據庫、圖數據庫、内存數據庫、時序數據庫等。

拓爾思：以“語義智能 ”為戰略，布局搜索引擎數據庫賽道

拓爾思是國内最早從事自然語言處理的企業之一。公司是國内最早從事自然語言處理（NLP）研發的企業之一，在NLP、知識圖譜、OCR、圖像視頻結構化領域都具備自主可控的底層技術，處于行業領先地位。公司是最早從事中文全文檢索技術研發的企業，具有全球領先的智能檢索技術，現已将領先優勢拓展到數據采集、治理、分析挖掘等大數據核心技術的全生命周期，所有底層技術均自主可控。

星環科技：是國内領先的企業級大數據基礎軟件開發商

星環科技是國内領先的企業級大數據基礎軟件開發商。星環科技是國内領先的企業級大數據基礎軟件開發商，圍繞數據的集成、存儲、治理、建模、分析、挖掘和流通等數據全生命周期提供基礎軟件及服務，已形成大數據與雲基礎平台、分布式關系型數據庫、數據開發與智能分析工具的軟件産品矩陣，支撐客戶及合作夥伴開發數據應用系統和業務應用系統，助力客戶實現數字化轉型。2022年6月，公司多個産品或子産品入選Gartner發布的《中國數據庫管理系統供應商識别指南》，在識别的8類數據庫管理系統産品中，公司入選産品覆蓋其中7類，是覆蓋超過7類或以上産品的四家廠商之一，以及覆蓋多模數據庫的四家廠商之一。

PingCAP：專注于企業級開源分布式數據庫的公司

PingCAP是一家企業級開源分布式數據庫廠商。PingCAP成立于2015年，是一家企業級開源分布式數據庫制造商。它提供開源分布式數據庫産品、解決方案和咨詢、技術支持和培訓認證服務。公司緻力于為全球行業用戶提供穩定、高效、安全、可靠、開放、兼容的新數據服務平台，解放企業生産力，加快企業數字化轉型升級。PingCAP以開源社區為依托，正在打造不分國界的全球産業生态，并将在企業數字化轉型中提供更強大的助推力。公司創始人劉奇先後創建了Codis、TiDB、TiKV等知名開源項目，曾任豌豆莢、京東資深系統架構師，同時也是Go語言專家和Redis專家，擅長高并發、大規模、分布式數據庫系統架構設計。2015年，劉奇與黃東旭和崔秋共同創立了PingCAP。

華為GaussDB：基于openGAUSS企業級分布式關系型數據庫

産品簡介：華為GaussDB是一個企業級AI-Native分布式數據庫，将AI能力植入到數據庫内核的架構和算法中，為用戶提供更高性能、更高可用、更多算力支持的分布式數據庫。GaussDB基于統一架構，支持關系型與非關系型數據庫引擎，滿足政企全場景的數據智能管理需求，開啟數據庫極速與融合時代，加速政企智能升級。

（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關信息，請參閱報告原文。）

精選報告來源：【未來智庫】。「鍊接」

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