小步快跑,数据库持续敏捷迭代.docx

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报告编委

报告指导人

张扬

爱分析

联合创始人首席分析师

报告执笔人

孟晨静

爱分析

分析师

外部专家(按姓氏拼音排序)

张贤孝

中通快运

信息中心副总监

数据研发部

中通快运

信息中心

特别鸣谢(按拼音排序)

目录

TOC\o1-2\h\z\u报告综述 6

分析型数据库 9

云原生数据库 17

展望 20

关于爱分析 21

研究咨询服务 22

法律声明 23

报告综述

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报告综述

在信创政策、技术创新和业务需求等因素共同驱动下,我国数据库市场保持快速发展,据大数据技术标准推进委员会测算,2022年中国数据库市场规模为403.6亿元,预计2027年将达到1286.8亿元,年复合增长率为26.1%。

图1:2022-2027年中国数据库市场规模

政策端:信创自主可控推动数据库国产化加速

信创已经成为国家战略之一,通过发展信创产业实现信息技术领域的自主可控,保障国家信息安全是国家经济稳定发展的前提。随着大量中央及地方信创相关政策的出台,信创在“2+8+N”行业加速落地。其中数据库作为承载企业数据存储和管理的基础设施,是信创基础软件的替换重点,国产数据库市场迎来加速发展的黄金时期。

在信创政策推动下,以金融、电信、政府、制造、交通为代表的行业对国产数据库需求旺盛,未来,随着信创在更多行业的落地,国产数据库厂商将迎来巨大的市场空间,这也为国产数据库突破核心技术、储备技术人才、丰富产品形态提供发展契机。

技术端:AI、云计算与数据库融合加深,大数据、IoT技术催生数据库品类日益丰富

随着大模型落地加快,大模型与数据库的融合场景愈加成熟,如将生成式AI技术与数据库结构设计、架构设计、数据分析挖掘等场景结合,能有效提升数据库开发、运维和分析效率,正成为数据库厂商智能工具开发新方向。

上云是企业数字化转型的重要战略。为适应云应用的研发需求,数据库厂商正联合云厂商推出云数据库产品,为用户提供高效、便捷的数据库服务,如基于云计算的数据库即服务(DBaaS),支持用户在云端访问和使用数据库系统,可提供灵活的数据库管理解决方案。进一步,云计算中的无服务架构(Serverless)技术和服务模式逐渐成熟,其极致的可扩展性和资源细粒度自动控制的特点,使Serverless成为云厂商的重点布局。

此外,大数据、IoT技术的快速发展,使企业数据体量呈爆炸式增长,同时带来异常丰富的数据类型,如时序、GIS、图像、视频、文本等数据类型日益丰富,推动图数据库、时序数据库、时空数据库、文档数据库等各种专用数据库涌现并快速发展。

需求端:企业分析需求多元化促进分析型数据库技术更新迭代

随着数据资产的积累,企业正将数据分析广泛的应用到各个业务中,对分析型数据库的需求也从结构化数据、T+1周期分析,变成海量、多源异构、高并发、实时等复合需求,推动数据库从性能、可扩展性、架构等多方面持续迭代。

在以上背景下,本报告选择分析型数据库和云原生数据库市场作为重点研究对象,围绕两个市场的

典型应用实践展开研究。

分析型数据库

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分析型数据库

随着市场的快速变化和数据资产的快速增长,企业对数据分析的应用愈加广泛,对数据分析的性能要求也越来越高。在场景方面,除固定报表外,自助式分析、即席分析、复杂分析、预测分类场景也日益普遍,正成为企业日常经营的必要手段。在性能方面,以精准营销、风险控制、经营统计为代表的企业实时和准实时业务决策场景在快速增加。而基于Oracle、MySQL搭建的传统查询分析引擎在以上场景中表现严重不足,如在对海量数据高并发、实时查询场景响应缓慢,难以适应跨系统的多源异构数据的联邦查询,难以支持复杂分析的准实时场景等。

针对以上挑战,分析型数据库厂商采用多种手段满足企业复杂场景下的性能需求,如优化存储和计算架构,存储上采用存算分离架构,计算上采用分布式计算、MPP或全内存等架构;如通过外表联邦查询、湖仓一体满足对跨系统多元异构数据的融合分析;以及通过预计算、索引优化、物化视图、向量化执行引擎等多种方式提升固定报表、复杂查询的查询速度等。

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