【重点研报】2024年中国银行业数据库市场研究报告-最终版.pptx

研究范畴及目的 ;目录CONTENTS ;中国银行业数据库市场发展背景;中国银行业数据库市场发展背景 ;我国数据库起步较晚，发展至今市场呈现“百花齐放”状态

数据库起源于上世纪60年代，在90年代前后IBM、甲骨文等相继进入中国，由于当时国内信息化技术薄弱，国外数据库厂商轻易垄断了中国数据库市场，银行业数据库市场几乎全被国外厂商占领。2000年左右，国产数据库厂商相继成立并开始发展，2016年左右国内开始了国产数据库替代试点，目前国产数据库替代工作已经进入规模化推广阶段，并逐步深入到核心系统。;不同类型银行科技投入存在巨大差异

我国银行可分为中央银行、政策性银行、大型国有商业银行、股份制银行、城市商业银行、农村金融机构六大类，除中央银行和政策性银行外，商业银行因资产规模不同，科技投入存在巨大差异，大型国有银行年度科技投入在100-300亿元之间，股份制商业银行在10-150亿元之间，城商行和农商行为百万元到数十亿元不等。;银行业核心系统经历“胖核心”到“瘦核心”，当前分布式核心成主要趋势

银行IT系统主要可以划分为业务系统、渠道系统、管理系统、支持系统以及外部系统。2000年中国银行业开始数据大集中，追求大而全的业务系统，很多业务系统、渠道系统和管理系统均被纳入核心系统范畴，被称做“胖核心”。但随着行业的不断发展，2008年前后，银行核心系统越来越庞大复杂，再加上移动互联网的广泛应用，曾经的“胖核心”架构无法满足银行业发展需求，为应对金融业务的频繁变动，银行业务系统开始拆分为多个子系统或中心，开始进入“瘦核心”架构阶段。至2015年微众银行、网商银行采用分布式微服务、单元化架构为银行业提供新的设计思路。2017年中国人民银行提出发展规划，鼓励实施架构转型，推动了分布式核心系统的发展。;银行业数据库场景不同，对于数据库技术要求有共性也有差异

根据业务场景不同，对于数据库技术要求有共性也有差异，如客户账户查询、存/取/汇/贷款业务、小额支付业务等场景，业务时效性要求高、不同业务类型SQL混合请求、强事务?致性，小事务高并发；计提结息、总分核??、会计科目记账等场景，业务时效性要求相对较低，批量提交SQL，单位时间内对单个数据表读写量大，大事务高并发。根据业务场景从技术角度进行分类，可重点从数据规模、事务一致性、负载特征、数据分析能力、应用适配能力等角度进行对比，并得出合适的技术架构。;10;当前国内开源数据库产品较多，主要基于MySQL、PostgreSQL等开源路线

当前国内数据库厂商中，集中式数据库代表厂商有GBASE南大通用、达梦数据、电科金仓等，分布式数据库代表厂商有腾讯云、奥星贝斯、平凯星辰等。涉及到开源数据库产品的厂商较多，众多开源数据库主要基于MySQL、PostgreSQL、openGauss（基于PostgreSQL重写）、Greenplum等开源路线。;中国银行业数据库市场现状分析;;中国银行业数据库市场发展现状 ;银行业OLTP数据库占比约65.5%，OLAP占比20.7%，HTAP占比13.8%

按业务负载不同，数据库可分为OLTP（联机事务处理）数据库、OLAP（联机分析处理）数据库、HTAP（混合事务/分析处理）数据库。根据金融信息化研究所数据，我国银行业数据库中，OLTP数据库占比非常高，约为65.48%，OLAP数据库占比20.67%，HTAP数据库占比13.85%。;中国银行业数据库市场发展现状 ;中国银行业数据库市场发展现状 ;中国银行业数据库市场发展现状 ;中国银行业数据库市场发展现状 ;;中国银行业国产数据库应用案例;中国银行业国产数据库应用案例 ;23;中国农业银行构建新一代分布式信用卡核心系统（TDSQL）;25;26;27;28;29;30;姚毅，第一新声创始人兼CEO，毕业于中国人民大学。