国产数据库产业分析报告
大数据行业分析报告
大数据行业分析报告1.定义大数据是指数据量太大，速度太快，处理能力太弱而难以处理的数据。
它是由于科技的发展、互联网的普及、信息化的进程、社交媒体的活跃等因素而迅速崛起。
大数据技术可以帮助我们更好地理解和分析世界，为企业、政府等提供决策支持。
2.分类特点大数据可以分为三大类：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据：具有清晰、规范的数据格式。
半结构化数据：具有较强的结构特征，但不完全符合固定格式的数据。
非结构化数据：不具有固定的结构和格式，如社交媒体、图片、音频等。
3.产业链大数据产业链包括硬件、软件、数据开发、数据服务和数据应用。
其中，硬件包括数据存储、数据处理和数据传输等设备；软件包括数据库、大数据分析平台、数据挖掘等；数据开发则是数据的收集、清洗和预处理等；数据服务则是将数据分析后提供相关服务；数据应用则是大数据在各行业中的应用，如金融、医疗、教育等。
4.发展历程大数据的发展历程可分为三个阶段：第一阶段：数据的爆发时期，主要是由于互联网的发展而产生大量数据，但缺乏处理技术。
第二阶段：技术的发展时期，主要是由于技术的进步，如分布式计算、云计算等，使得处理大数据变得更加容易。
第三阶段：应用的普及时期，主要是由于大数据技术的不断成熟，使得大数据应用逐渐普及。
5.行业政策文件国家“十三五”规划纲要中指出，要推动大数据产业集群发展，建设国家大数据综合试验区、互联网+智能制造创新发展试点等国家重大工程。
相关政策的出台促进了大数据行业的发展。
6.经济环境随着互联网的不断普及和经济的快速发展，大数据加速走进了人们的生活和工作领域。
截至2019年，大数据市场规模已超过1000亿元，成为经济发展的新动能之一。
同时，随着人工智能技术的不断发展，大数据行业市场潜力巨大。
7.社会环境大数据技术具有广泛的社会意义。
通过对大数据的分析和挖掘，可以为国家政治、经济、科技等领域提供决策支持，为企业提供市场分析、用户画像等服务，为社会公共安全和环保提供预防和预测。
国产数据库竞品分析报告
国产数据库竞品分析报告在当今数字化时代，数据库作为信息存储和管理的核心组件，其重要性不言而喻。
随着国内信息技术的迅速发展，国产数据库逐渐崭露头角，在市场上与传统的国际数据库产品展开竞争。
为了更好地了解国产数据库的竞争态势，本文将对几款主流的国产数据库进行详细的竞品分析。
一、竞品选择本次竞品分析选取了以下几款具有代表性的国产数据库：达梦数据库、人大金仓数据库、南大通用数据库。
二、产品概述（一）达梦数据库达梦数据库是一款具有自主知识产权的大型通用关系型数据库，提供了多种数据存储和管理功能，支持多种操作系统和硬件平台。
其特点包括高效的查询处理能力、强大的事务处理机制以及良好的安全性能。
（二）人大金仓数据库人大金仓数据库是一款面向事务处理的关系型数据库，具备高可靠、高性能、高安全等特性。
在数据一致性和稳定性方面表现出色，适用于企业级关键业务应用。
（三）南大通用数据库南大通用数据库是一款专注于数据分析和处理的数据库产品，提供了丰富的数据分析工具和算法，能够满足大规模数据处理和复杂分析的需求。
三、功能对比（一）数据存储和管理在数据存储方面，这几款数据库都支持常见的数据类型，如整数、浮点数、字符串等。
但在存储容量和扩展性上，达梦数据库和南大通用数据库相对更具优势，能够处理大规模的数据存储需求。
（二）查询性能达梦数据库在查询优化方面表现突出，能够快速处理复杂的查询语句。
人大金仓数据库在小数据量的查询中响应速度较快，而南大通用数据库在大数据分析场景下的查询性能较为出色。
（三）事务处理事务处理是数据库的关键功能之一。
达梦数据库和人大金仓数据库都提供了强大的事务隔离级别和并发控制机制，确保数据的一致性和完整性。
南大通用数据库在事务处理方面相对较弱，更侧重于数据分析功能。
（四）安全机制所有三款数据库都具备基本的用户认证和授权功能。
达梦数据库提供了更精细的访问控制策略和数据加密功能，保障数据的安全性。
人大金仓数据库在安全审计方面较为完善，能够对数据库操作进行详细的记录和监控。
大数据产业发展分析报告
大数据产业发展分析报告一、产业发展背景融合成为大数据技术发展的重要特征当前，大数据体系的底层技术框架已基本成熟。
大数据技术正逐步成为支撑型的基础设施，其发展方向也开始向提升效率转变，逐步向个性化的上层应用聚焦，技术的融合趋势愈发明显。
本章将针对当前大数据技术的几大融合趋势进行探讨。
（一）算力融合：多样性算力提升整体效率随着大数据应用的逐步深入，场景愈发丰富，数据平台开始承载人工智能、物联网、视频转码、复杂分析、高性能计算等多样性的任务负载。
同时，数据复杂度不断提升，以高维矩阵运算为代表的新型计算范式具有粒度更细、并行更强、高内存占用、高带宽需求、低延迟高实时性等特点，以CPU 为底层硬件的传统大数据技术无法有效满足新业务需求，出现性能瓶颈。
当前，以CPU 为调度核心，协同GPU、FPGA、ASIC 及各类用于AI 加速“xPU”的异构算力平台成为行业热点解决方案，以GPU 为代表的计算加速单元能够极大提升新业务计算效率。
今年9 月，腾讯云发布了两款异构计算产品，包括搭载Xilinx 数据中心加速卡Alveo U200 的FPGA 实例FX4，以及采用NVIDIA T4 的GPU 实例GN7。
华为公司计划在今年年底推出Fusion Insight B160 数据智能模型发布一体化解决方案，内置Kunpeng920+Atlas300C 芯片，为AI 模型发布提供强劲算力。
不同硬件体系融合存在开发工具相互独立、编程语言及接口体系不同、软硬件协同缺失等工程问题。
为此，产业界试图从统一软件开发平台和开发工具的层面来实现对不同硬件底层的兼容，例如Intel 公司正在设计支持跨多架构（包括CPU、GPU、FPGA 和其他加速器）开发的编程模型oneAPI，它提供一套统一的编程语言和开发工具集，来实现对多样性算力的调用，从根本上简化开发模式，针对异构计算形成一套全新的开放标准。
（二）流批融合：平衡计算性价比的最优解流处理能够有效处理即时变化的信息，从而反映出信息热点的实时动态变化。
2020年国产数据库专题报告
2020年国产数据库专题报告导语我国数据库软件市场规模扩张发展迅速，预计2020 年数据库软件市场达到200 亿元。
2009 年我国数据库软件市场规模为35.03 亿元，2018 年我国数据库软件市场规模增长至149.91 亿元。
1、数据库：是基础软件核心之一，是“IT 重构”必争之地1.1 数据库与数据库管理系统数据库是基础软件核心之一，是IT 产业基础软件三驾马车之一，是“IT 重构”必争之地。
它产生于二十世纪六十年代，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。
数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
数据库上游主要包括计算机硬件设备、软件等产品。
主要包括：小型机、微型机、存储设备、交换机、路由器和物联网感知设备等。
数据库下游已经广泛应用到各个行业，政府及金融、能源、教育、交通等领域。
数据库可分为两大类，分别为关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库（Rational Database），是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据。
该模式便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。
用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。
关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。
NoSQL，泛指非关系型的数据库。
随着互联网web2.0 网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0 网站，特别是超大规模和高并发的SNS 类型的web2.0 纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
NoSQL 数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
国产数据库 人大金仓连续五年市场第一
2011国产数据库爆炸式增长人大金仓连续五年市场第一近日，信息产业部中国电子信息产业发展研究院（CCID）于北京发布《2011中国数据库软件市场研究报告》（以下简称“《报告》”）。
报告中显示，2011年我国数据库软件市场整体规模达到了32.1亿元，比2010年增长了12.2%。
其中，Oracle、微软、IBM名列国际品牌三甲，人大金仓以34.5%的市场份额超过达梦、南大通用等竞争对手，并连续五年勇夺国产数据库市场第一。
2007-2011年中国数据库软件市场规模情况数据来源：中国电子信息产业发展研究院，20122007-2011年四大国产数据库软件企业市场份额变化情况数据来源：中国电子信息产业发展研究院，20122007-2011年，我国整体数据库市场规模稳中增长趋势，国产数据库市场规模却呈现爆炸式增长。
《报告》显示，国产数据库软件市场快速发展，每年增长的速度都在15%以上。
值得关注的是，2011年国产数据库软件市场整体规模达到了2.6亿元，比2010年增长了36.1%，呈现爆发式增长局面。
在国家政策的大力支持，以及人大金仓等国产数据库厂商的自身努力下，国产数据库在中国数据库软件市场中的份额占比逐年提高。
2011年，国产数据库软件占中国数据库软件市场的比例为8.1%，比2007年的市场份额翻了一番。
2007-2011年国产数据库软件市场规模增长情况数据来源：中国电子信息产业发展研究院，20122007-2011年国产数据库软件市场份额变化情况数据来源：中国电子信息产业发展研究院，2012凭借特有的安全优势，国产数据库软件的主要应用领域是对信息安全要求比较高的政府部门和军队。
国产数据《报告》显示，2011年在国产数据库软件市场中，政府采购市场份额占比为56.7%，装备行业市场份额占比为5.4%，消费品、原材料、能源、交通等其他行业共占37.9%。
据了解，以人大金仓为例，旗下产品大量应用于政府、军队领域，累计推广已超过35万套。
国产化替代论证报告
国产化替代论证报告
近日，企业数智化领域的专业研究机构海比研究院联合中国软件行业协会应用软件产品云服务分会、中国软件网共同发布了《央企Oracle数据库国产化替代的难点与路径研究报告》。
该报告由海比研究院成立“CIO焦点研究小组”，对央企。
0、数据库厂商资深专家、第三方数据库专家等有深入实践与见解的业内代表人士进行了深度交流，探讨了国产化替代过程中存在的各种问题与解决方法，并形成相应的研究报告，供央企QO和领导、IT厂商及相关人士参考。
报告从五个方面分析了“央企Oracle数据库国产化替代”的可行性。
首先指出“央企为何要进行Orade数据库国产化替代”，风险有可能造成业务无法正常运转以及运营成本大幅提升，甚至上升到影响国家层面的数据安全;其次分析了“Oracle数据库国产化替代的进程和行业替代的难易程度”，并对一些行业进行难易程度的比对;第三部分提出“国产化替代面临的难题和解决思路”，我们着重从技术、管理、业务和投资的角度抓取出CIO们遇到的关键问题，针对这些问题进行分析，提出相应的解决思路;第四部分是用图表的形式来指出“Oracle数据库国产化替代的路径”和可以参考的实施手段;最后，对“央企Cle）和国产数据库厂商”提出了工作建议。
报告从宏观到微观，从现状到发展趋势进行对比，协助CIo们从Oracle 数据库国产化替代的顶层设计思路到具体的实施细节进行全方位的思考与解读。
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国产数据库产业分析报告2020年7月一、全球产业变局已至，数据库上云成新战场1.1、信息爆发式增长，数据库持续迭代升级信息体量快速增长，数据库行业景气度持续提高。
2018年11月IDC白皮书《Data Age 2025》指出，全球数据量总和将从2018 年的33ZB 增至2025年的175ZB，信息数据呈快速增长态势。
与此同时，随着联网人数持续上升，国内数据体量在未来7年将实现复合增速30%以上的快速增长，并在2025年成为与欧洲、中东、非洲、亚太和美国等地区相比体量最大的区域。
数据激增促使越来越多的企业正视数据存储、管理与安全，IT成本成为企业必须面对的问题。
此外，数据的爆发式增长、云计算的快速推进、互联网安全事件的频发和全球保守主义的兴起等一系列现实问题都不断推动数据库向前进一步发展。
当下，分布式数据库与云数据中心正成为数据新的存储方式。
根据IDC数据，至2025年，全球49% 已存储数据将存在公共云中。
图1、2010-2025年全球数据规模量资料来源：IDC，数据时代2025，市场研究部数据库（Database），是指按照数据结构来组织、存储和管理，并且可共享的数据集合软件。
随着计算机与网络通信技术的不断发展，数据在组织与管理方面不断地面临着新的形势与挑战，同时也推动着数据库架构与技术不断升级迭代。
从上世纪50 年代，UNIVAC 商用电脑的打孔式存储，到IBM 推出关系型数据库模型理论；从Oracle数据库成立并一家独大，到云计算时代数据库上云成为趋势，数据库在过去70年经历了数次变革与洗牌。
根据产品形态与模式的不同，可将数据库发展分为4个阶段。
图2、数据库管理方式资料来源：公开信息，市场研究部阶段一：从穿孔卡片，到网状与层次数据库变迁。
70多年前，负责数据处理的主要是物理穿孔卡片。
1951 年，第一台商用电脑UNIVAC 交付至美国人口普查局，当时的数据管理，是通过对所有穿孔卡片上的穿孔情况进行操作，以达到储存和处理目的。
1956年，IBM生产了第一个磁盘驱动器，驱动器装备50个盘片，直径2英尺，储存5MB数据。
磁盘驱动器的出现，标志着数据存储进入随机存取时代。
在此基础之上，陆续诞生了网状数据库IDS 和层次数据库IMS。
图3、UNIVAC穿孔卡片存储方式资料来源：公开信息，市场研究部阶段二：确立标准，关系型商业数据库全面推广。
1970 年IBM 研究员E.F.Codd 在论文中提出关系模型概念，为之后30 年关系型数据库奠定了理论基础，随后诞生了数据库龙头Oracle、Informix、Sybase和SQL Server等公司。
2000年，全球数据库产业进行了第一轮整合浪潮，并形成Oracle、Microsoft和IBM三巨头的竞争格局。
阶段三：Web 2.0兴起，NoSQL 数据库应运而生。
NoSQL ，泛指非关系型数据库。
随着 21世纪初互联网泡沫破灭，新技术与新理念催生出了一批新的互联网巨头， 如 Google 、Amazon 、阿里巴巴和 Facebook 等。
与此同时，网络产生的数据量也 呈现爆发式增长。
传统的关系数据库在应付海量，特别是超大规模和高并发 SNS 类的动态网站数量时显得力不从心，为了解决数据爆发带来的挑战，非关系型数 据库应时而生，典型代表有如 Hbase 、MongoDB 、Redis 、BigTable 等。
表 1、关系型与 NoSQL （非关系）数据库的区别SQL （关系）数据库 NoSQL 数据库关系数据库专为事务性和高度一致的联机 NoSQL 数据库适用于低延迟应用程序在 事务处理 (OLTP) 应用程序而设计，并且适 内的多种数据访问模式。
NoSQL 搜索设 最佳工作 负载 用于联机分析处理 (OLAP)。
计用于对半结构化数据进行分析。
关系模型可将数据标准化为由行和列组成的表。
采用一种架构来严格定义表、行、列、NoSQL 数据库提供了各种数据模型，如数据模型 索引、各个表之间的关系及其他数据库元 键值、文档和图形，这些模型针对性能素。
数据库在表之间的关系中强制实施引用 和规模进行了优化。
完整性。
关系数据库提供原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 属性： 原子性要求事务完全或根本不执行。
NoSQL 数据库通常通过放宽关系数据库的一些 ACID 属性来进行权衡，以获得一致性要求事务提交之后，数据必须符合数 可以水平扩展的更灵活的数据模型。
这 据库架构。
隔离性要求并发事务彼此分开执行。
ACID 将使 NoSQL 数据库成为高吞吐量、低延迟使用案例的绝佳选择，这些使用案例持久性要求能够从意外系统故障或断电情 需要水平扩展超出单个实例的限制。
况中恢复到上一个已知状态。
性能通常取决于磁盘子系统。
要获得最佳性 性能通常由底层硬件集群大小、网络延 能，通常需要优化查询、索引和表结构。
迟以及调用应用程序来决定。
性能 NoSQL 数据库通常是可分区的，因为访 关系数据库通常通过增加硬件的计算能力 问模式可以通过使用分布式体系结构进 扩展 进行纵向扩展或通过为只读工作负载添加 副本进行横向扩展。
行横向扩展来提高吞吐量，从而以接近 无限的规模提供一致的性能。
借助基于对象的 API ，应用开发人员可存储和检索数据的请求通过使用符合结构 以轻松存储和检索数据结构。
通过分区API 化查询语言 (SQL) 的查询来传达。
这些查键，应用程序可以查找键值对、列集或询由关系数据库解析和执行。
包含序列化应用程序对象和属性的半结构化文档。
Oracle ，Microsoft SQL Server ，MySQL ，Redis ， Amazon D ynamoDB ， Memcached ， 代表 PostgreSQL ，DB2， Microsoft Access ， Microsoft Azure Cosmos DB 和SQLite ，Teradata 和 MariaDB Hazelcast资料来源：AWS ，市场研究部阶段四：云计算蓬勃发展，数据库上云成趋势。
云数据库是指被优化或部署到一 个虚拟计算环境中的数据库，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储 整合等优势。
云数据库与互联网同时发展起来，是云计算快速推广的产物。
2006年，Amazon 推出云服务 AWS （Amazon Web Services ），成为全球第一个云计算提 供商；2014年，Amazon 推出 Aurora ，一种同时与 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的 云关系型数据库；2007年 10月，Google 与 IBM 开始在美国众多大学推广云计算； 2015年，BigTable 正式亮相 Google Cloud Platform ，发力云数据库。
图4、数据库发展历程资料来源：各公司官网，市场研究部1.2、云计算快速发展，奠定数据库上云趋势作为核心基础软件，数据库扮演着计算关键角色。
数据库上游是计算机硬件设备和软件等产品，包括大型机、微型机、存储设备、交换机、路由器和物联网感知设备以及操作系统、BIOS等软件产品；下游则是广泛涉及的政企用户，如政府、金融、能源、教育和交通等领域。
作为数据存储管理软件，数据库在基础软件领域具有与芯片、操作系统同等重要的核心地位。
图5、数据库产业链资料来源：智研咨询，市场研究部传统龙头根基稳固，云数据库呈崛起之势。
从全球范围来看，传统数据库三大厂商分别为Oracle、IBM和Microsoft。
其中，Oracle又是全球最大，也是应用最为广泛的企业级数据库厂商，一直稳坐行业第一把交椅，甚至拿下中国数据库40% 以上市场份额。
然而，随着数据量不断激增，基于开源与分布式的云数据库应运而生，快速冲击着传统数据库的市场格局。
根据Gartner 数据显示，在2013 年Amazon AWS 推出自研数据库产品Aurora 之后，旗下的云数据库市场占有率不断提升，并在过去三年维持在市场第一的水平。
此外，Microsoft 与阿里巴巴也悉数跻身全球云数据库前3名。
图6、2016-2018年全球云数据库收入排名资料来源：Gartner，市场研究部表 2、云数据库和传统数据库对比传统数据库云数据库 托管型服务 ：客户自行购买服务器、网同时提供管理服务、计算和存储环境、 服务提供 络、存储等设备。
按使用时间向数据中心IT 咨询服务，托管的是计算和宽带能 支付一定数量的费用。
按照月或者年收费，计算的标准就是机柜收费模式 数量，带宽大小，用电量；统计不够精确，易造成资源的浪费。
力。
按照小时或者分钟收费，客户使用的 就是计算、带宽和存储数据。
存在未被充分利用起来的情况。
核心网络将所有资源充分利用，为数据中心节 约了很多购买新设备的资金，运行效 率也高。
设备因为带宽和端口密度等达不到数据运行效率 中心业务发展需求了就会被淘汰，基本是三年就淘汰。
按需进行建设，采用定制化的交付， 新建或者扩容数据中心至少要以年为交按照客户的需求，模块化交付，模块 部署速度 付周期，建设周期会很长。
化方式扩建，一般几天，或者几周就可以完成搭建，服务的提供速度快。
客户需自行购买设备、管理、维护和聘用 更便宜，客户只需要购买各种资源就，大量的技术人员，导致设备购买费用和后 不需购买设备，不用担心设备老化，期维护费用都很高，中小型企业较难承 不必关心设备如何去运行，网络如何使用费用 担。
资料来源：公开资料，市场研究部搭建。
开源社区与分布式架构，奠定云数据库发展基础。
开源数据库作为开源社区产物， 其源代码具备全球共享、免费等特点，开发者可在其源码中修改或使用，其中 MySQL 、PostgreSQL 、MongoDB 和 Redis 是当前开源数据库最为重要的参与者。
而商业数据库是由企业开发和维护，必须通过授权订阅才能使用，但不能修改， 如 Oracle 、SQL Server 和 DB2 等是主流商业数据库厂商。
图 7、2019年开源数据库市场份额资料来源：公开信息，市场研究部2019 年，前三大开源数据库市占率为 57.3% ，前五大占有率为 76.8%，市场高 度集中，而其中占据第一位的 MySQL 使用量超过 30％，并持续多年占据排行榜 第一。
加州大学计算机系开发的 PostgreSQL 排名第二，用户占比达 13.4％， MongoDB 排名第三，市占率为 12.2％，此外紧随其后的是 Redis （非关系 型） 、 MariaDB 、 Elasticsearch 、Cassandra 和 SQLite ，前后之间差距较小， 竞争较激烈。
从集中式到分布式，令云数据库成为可能。
分布式数据库是指通过中小型机联接，实现与集中式数据库同等性能的数据库软件。