楊興杰
一、中國數據庫行業發展現狀
中國數據庫市場總體情況與全球市場基本一致，即在關系型商業數據庫占據市場主體地位情況下，產生了非關系型數據庫、云數據庫、非商業數據庫等類型。除此之外，中國數據庫市場還存在以下特點：
1.國產數據庫廠商逐漸崛起，核心技術得到突破
中國數據庫市場總體規模在全球數據庫市場占比較低，但數據庫廠商數量顯著多于全球其他國家和地區。根據墨天輪統計，截至2024年4月，中國數據庫產品已超過280種，行業競爭格局較為激烈。
大量中國數據庫廠商的出現，為挑戰傳統數據庫巨頭帶來了更多可能。以達夢數據為代表的中國數據庫廠商，突破了大量核心技術，形成了高成熟度、高可用性產品，在金融、電信、民航、電力、社保、公安等領域實現了對重要核心系統的支撐。這一現象較少出現在中、美之外的其他國家和地區。
2.信息安全和供應鏈安全得到重視
隨著互聯網的深度發展，信息安全成為國家和全社會的關注熱點。《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等法律法規的相繼頒布，為不斷發展和提升我國信息基礎設施的安全防護和供應鏈安全提供了堅實的制度性保障。在此背景趨勢下，中國數據庫市場正在產生顯著的結構性變化。
二、國內外數據庫行業的發展歷程
國外數據庫產業的發展歷程可以分為三個階段：早期的網狀和層次數據庫階段、關系型數據庫階段、多元化數據庫階段。
第一階段始于1964年查爾斯·巴赫曼開發的第一代網狀數據庫IDS。在1964年至1970年間，主要流行兩種數據模型：稱為CODASYL的網絡模型和稱為IMS的分層模型。
第二階段由IBM研究員埃德加·科德于1970年發表的論文《大型共享數據庫數據的關系模型》開啟，他在論文中首次提出基于集合論和謂詞邏輯的關系模型。同年IBM公司在開發出結構化查詢語言（SQL）后發布了SystemR，由此開啟了關系數據庫時代。
第三階段從2010年前后開始。隨著Google發布其GFS、MapReduce和BigTable技術，以及Hadoop、NoSQL等技術的逐步擴展，非結構化、分布式、HTAP、云原生、人工智能等技術顯著的改變了數據庫技術的發展。目前全球數據庫產業正處于第三階段的劇烈發展周期中。不同技術趨勢所帶來的新產品、新形態顯著的影響著整個行業的走向，并將在未來數年內產生持續的影響。
中國數據庫產業受國內信息化產業整體發展較晚的影響，錯過了全球數據庫發展的第一階段。在第二階段中后期，國外成熟的商業數據庫產品直接進入我國市場，并占據了市場主導地位。而隨著數據庫產業發展進入第三階段，中國的數據庫行業正在迅速發展，并逐步跟上國外發展水平。
三、數據庫行業未來發展趨勢
1.市場規模持續擴大，行業需求具備成長空間
根據信通院發布的《數據庫發展研究報告（2023年）》，2022年全球數據庫市場規模為833億美元，中國數據庫市場規模為59.7億美元（約合403.6億元人民幣），占全球7.2%；預計到2027年，中國數據庫市場總規模將達到1,286.8億元，市場年復合增長率（CAGR）為26.1%。伴隨著數據規模的高速增長，全球數據庫市場增長迅速，整體市場空間巨大。
圖表：2022-2027年中國數據庫市場規模
來源：CCSATC601
2.信息安全備受重視，數據庫國產率顯著提升
長期以來，以Intel、Microsoft、Apple、Oracle、IBM、Qualcomm、Google、Cisco等國際巨頭為首的國外IT廠商在操作系統、數據庫、芯片、服務器、辦公軟件、智能終端等領域占據了市場的較大份額，深入了政府、海關、郵政、金融、鐵路、民航、醫療等各行業環節。與此同時，近年來信息泄露事件層出不窮，信息安全和供應鏈安全越來越得到國家、公眾的重視。為保證信息安全，信息化安全建設勢在必行。
從整體IT產業鏈來看，我國數據庫產業屬于較具競爭力的一環，初步邁向“好用”階段。從技術水平來看，經過多年的研發和實踐，國產數據庫已經走過了學習摸索的階段，進入到了服務市場乃至引領創新的全新階段，在集群技術、安全技術、分布式技術等領域取得了顯著進展。從市場收入來看，國產廠商近年來得到快速發展。據賽迪顧問數據，2011年主要中國數據庫廠商市場收入總和僅1.56億元，而2021年、2022年主要中國數據庫廠商市場收入合計均超過16億元，增長逾10倍。
3.事務和分析齊頭并重，數據庫生態呈多樣性發展
在數據量爆炸式增長的大數據時代，數據存儲結構也越來越靈活多樣。日益變革的新興業務不斷催生了愈發豐富的數據庫技術和產品形態需求。這些變化對現有的聯機事務處理（OLTP）與聯機分析處理（OLAP）涇渭分明的架構提出了挑戰。
傳統架構下，企業通常選擇建立、維護不同數據庫以便支持兩類不同的任務。其管理和維護成本往往較高，且在OLTP與OLAP系統間也存在較大的數據延遲，企業難以開展敏捷、實時的數據商業分析活動。因此，能夠統一支持OLTP和OLAP的數據庫成為了眾多企業的需求。目前，產業界正基于創新的計算存儲框架研發HTAP數據庫，通過實現基于同一引擎同時支撐業務系統運行和分析決策場景的功能，避免傳統架構中在線與離線數據庫之間大量的數據交互，提升信息化系統的整體性能。
4.AI技術發展迅速，數據庫智能化程度逐步提升
面對大規模數據和不同的應用場景，傳統數據庫組件存在業務類型不敏感、查詢優化能力弱等問題。目前有研究通過將機器學習算法替代傳統數據庫組件的方式以實現更高的查詢和存儲效率并自動化處理各種任務，例如自動管理計算與存儲資源、自動防范惡意訪問與攻擊、主動實現數據庫智能調優等。機器學習算法可以分析大量數據記錄，標記異常值和異常模式，幫助企業提高安全性，防范入侵者破壞，還可以在系統運行時自動、連續、無人工干預地執行修補、調優、備份和升級操作，盡可能減少人為錯誤或惡意行為，確保數據庫高效運行、安全無失。
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