数据库发展成熟(数据库技术的发展趋势)
一、数据库的特征
互联网网络技术的发达数据库发展成熟，使人们对信息资源的需求越来越多。于是数据库的市场越来越大数据库发展成熟，数据库产业也繁荣发展。数据库是为满足某一部门中多个用户多种应用的需要数据库发展成熟，按照一定的数据模型在计算机系统中组织、存储和使用的相互关联的数据 *** 。
资料来源数据库发展成熟：华经产业研究院整理
二、中国数据库产业市场现状分析
据统计，2020年全球数据库市场规模为671亿美元，其中中国数据库市场规模为35亿美元（约合240.9亿元人民币），占全球5.2%；预计到2025年我国数据库市场规模将达到688.02亿元，2020-2025年复合增长率为23.4%。
资料来源：信通院，华经产业研究院整理
从企业成立时间看，我国数据库企业成立时间主要集中在1999-2000年和2013-2017年两个时间段，数量分别是12个和38个，依次占比15%和48%。
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从企业总部的数量看，由于人才规模聚集效应，企业总部通常设在超一线城市，数量最多的前五名是北京、杭州、上海、成都和深圳，分别是43、9、7、3、2个，占企业总数约为54%、11%、9%、4%和3%，济南、南京、天津、武汉、广州、贵阳、福州、合肥和乌鲁木齐等直辖市和省会城市平均孵化出1-2个数据库企业。
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我国数据库企业人员平均人数约为184人，最高为1200人左右规模，最低为10人左右规模。其中21-50人左右规模企业占比最高，数量34个，比例达到43%。
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我国数据库企业针对数据库领域的平均专利数量（含国内外专利）为38个，最高为500个左右规模，数量为0的企业个数是19个，占比24%。拥有专利数0-4个的企业占比最高为51%。
资料来源：信通院，华经产业研究院整理
截止2021年6月，我国数据库产品共有135款。其中关系型数据库81个，非关系型数据库有54个，占比分别为60%和40%。按二级细分类别，以云服务为主要服务交付方式的关系型云数据库19个；非关系型数据库中，键值型数据库5个，列存数据库3个，文档数据库4个，图数据库13个，全文检索数据库1个。
截至2021年6月我国数据库产品分布情况
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相关报告：华经产业研究院发布的《2021-2026年中国数据库软件行业投资分析及发展战略咨询报告》
三、数据库行业竞争格局分析
借助政策红利，国产厂商经过多年的技术研发和经验积累，市场份额在逐年提升。在国产阵营中，一批以“达梦、人大金仓、南大通用、神舟通用”为代表的，2000年左右成立的传统国产数据库厂商近年来开始发力，他们从购买源码、借助开源走向自主研发，实力不断增强，在党政军市场有着较好的表现，同时也开始向能源电力、运营商、交通等其他行业快速拓展。此外，初创厂商、云厂商、ICT厂商等近年来也开始发力数据库市场，国产阵营日益强大。相比之下，国外数据库厂商如Oracle、Microsoft、IBM等，虽然在OLTP的核心场景还拥有较高的市占率，但整体市场份额在被逐渐侵蚀。
2020年国内与国外数据库厂商市场份额对比
资料来源：公开资料整理
四、数据库行业发展趋势
1、多场景融合
从产品视角来看，不同场景具有不同的特性，对数据库读写性能、吞吐量、一致性等方面的要求各有不同。为支持不同场景下的不同要求，数据库多样化是必然的选择。例如，物联网场景下写入的数据量特别大，对实时性的要求特别高，但数据天然是时间有序的且具有静态特征，因此时序数据库会较传统的事务型数据库更有优势。
从用户视角来看，除部分头部互联网公司外，其他大中小型企业的IT人员比例都并不高，对口数据库团队的人数会更少。对于他们而言，各种日新月异的技术栈、多种类型的数据库产生数据库发展成熟了极大的学习成本和维护成本，因此希望能够有一体化的产品/平台直接使用或者统一管理。对于该种类型的企业而言，会更倾向采购能满足其70%全部需求的一体化产品，而非能100%满足其部分需求的多个产品。当今市场上的HTAP/NewSQL数据库、多模数据库、统一管理平台等即满足了企业简单化一体化的需求，因此在多场景大背景下的“融合”也是不容忽视的趋势。
2、开源模式
从产业发展角度来，开源模式一方面提高了数据库产品开发的“效率”，它将源代码开放，避免了研发人员对基础程序的重复开发；另一方面它也有助于产品的技术“创新”，开源社区最大程度上汇聚了全球的资源力量，为开发者提供了交流切磋的空间，从而加速创新灵感的诞生。对于厂商而言，尽管从表面上看，企业部署开源并不能获得直接的利益，但在这个过程中，它们却可以布局产品的生态建设（包括人才培养、市场教育、实践反馈、企业文化、产品影响力、配套周边产品等），从而为自己获得有利的战略地位。在当今移动互联网向产业互联网发展的转折点，开源模式未尝不是各云厂商、传统厂商、新兴厂商扩展市场的破局之刃。来源：公开资料，专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。
3、智能化
随着移动互联网到产业互联网的发展，数据每日呈指数级的增长，且呈现多模态特性。面对复杂海量的数据，越来越多种类的数据库出现，需要调试的范围越来越广。但大多优化任务仍落在DBA身上，需要其进行手动调优，致使人工能力逐渐跟不上数据库的发展。而人工智能可以弥补人能力的不足，解决许多存在多年的数据库问题，例如资源的调度、索引的设计和优化、查询的优化、负载均衡设计、缓存失效等。AI通过优化算法，对任务进行有效地预测、分析和自动化，从而减少了人工成本并大大提高数据库的性能。尤其是未来随着云上数据库更大范围内的普及，智能资源调度将成为各供应商需要面对的下一个课题。
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