国产数据库产业分析报告
国产数据库现状
国产数据库现状
在当今数字化时代，数据已成为企业和社会发展的重要资产，而数
据库则是存储和管理这些数据的核心基础设施。过去，我国在数据库
领域长期依赖国外产品，但随着技术的不断发展和创新，国产数据库
正逐渐崛起，展现出强大的竞争力和发展潜力。
国产数据库的发展并非一蹴而就，而是经历了漫长而曲折的过程。
早期，由于技术积累不足、研发投入有限以及市场认知度低等因素，
国产数据库在性能、稳定性和功能方面与国外主流产品存在较大差距。然而，近年来，在国家政策的支持、市场需求的推动以及国内企业和
科研机构的不懈努力下，国产数据库取得了显著的突破。
从技术层面来看，国产数据库在多个方面实现了创新和提升。首先，在数据存储和处理能力上，一些国产数据库已经能够应对大规模数据
的存储和高并发访问，性能得到了大幅优化。例如，某些数据库产品
采用了分布式架构，能够实现横向扩展，轻松应对数据量的快速增长。其次，在数据安全方面，国产数据库加强了加密技术、访问控制和审
计功能，保障了数据的保密性、完整性和可用性。再者，在功能特性上，国产数据库不断丰富和完善，支持多种数据类型、复杂查询和事
务处理，满足了不同行业和应用场景的需求。
在市场应用方面，国产数据库也取得了令人瞩目的成绩。金融、电信、政务等关键行业逐渐加大了对国产数据库的采用力度。以金融行
业为例，由于对数据安全性和稳定性要求极高，过去一直依赖国外数
据库产品。但如今，越来越多的金融机构开始尝试使用国产数据库，如一些银行在核心业务系统中引入了国产数据库，实现了稳定运行和业务创新。政务领域也是国产数据库应用的重要场景，政府部门积极推动信息系统的国产化替代，为国产数据库提供了广阔的市场空间。
国产数据库发展研究报告
查询
使用硬盘；
3、在保持数据安全和数据一致性方面很强 3、高拓展性；数据之间没有耦合性，所以
事务处理遵循ACID规则
非常容易水平扩展
4、成本低：NoSQL数据库部署简单，基 本都是开源软件
1、读写性能比较差，尤其是海量数据的高 效率读写；
1、不提供SQL支持，学习和使用成本较高
缺点
2、固定的表结构，灵活度稍欠，存入数据 后，修改数据表的结构难度大；
从存储结构上，oracle数据库可以分为物理存储结构和逻辑存储结构。
物理存储结构：主要由数据文件，控制文件，重做日志文件3种类型的文件组成。
✓ 1）数据文件：存储数据库数据的文件。数据库中的所有数据最终都保存在数据文件 中。但一个数据文件只对应一个数据库，而一个数据库可以包含多个数据文件。
✓ 2）控制文件：是一个很小的二进制文件，用于维护和描述数据库的物理结构。控制文 件十分重要，存放着数据库中的数据文件和日志文件，一旦该文件受损，数据库将无法 正常工作。
根据数据存储方式的不同，数据库可划分为关系型数据库和非关系型数据库两大类。常见 的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。 常见的非关系型数据库有 NoSql、Cloudant，Hbase等。
图表：关系型数据库和非关系型数 据库的对比
国内数据库厂商分析报告
2018年国数据库厂商分析
在政府的支持下，经过十余年的发展，国产数据库软件企业在自身实力、产品、技术方面有了质的提升，国产数据库软件在信息安全，提供本土化服务方面有得天独厚的优势。
1.人大金仓
<1）公司介绍
人大金仓是中国电子科技集团公司<CETC）成员单位，成立于1999年，是中国自主研发数据库产品和数据管理解决方案的领军企业，先后获得CETC旗下普华基础软件股份和太极计算机股份的战略注资，被纳入CETC整体发展战略。在增资扩股后，人大金仓的资产规模跃居国产数据库企业之首。
十多年来，人大金仓一共完成了12个版本的产品，获得2项发明专利<另有27项正在受理中），48项软件著作权，目前最新产品为支持云计算海量数据处理的KingbaseES v7。数据库产品有军用版、安全版、企业版、标准版、单机版、嵌入版。产品覆盖了电子政务、电子党务、国防军工、金融、保险、电力、财务、交通、审计、卫生、教育、制造业、水利、农业等多个领域，累计推广超过35万套。尤其是在2009年和2018年批准的“核高基”项目中，60%以上的课题都选择使用金仓数据库，在国被誉为是受客户欢迎的数据库产品。与国同行相比，人大金仓在技术沉淀、产品、应用、人才培养等方面均具有明显的优势。更值得一提的是，人大金仓酝
酿并提出了“人大金仓大数据中心一站式服务”战略，是目前唯一能为用户提供数据存储、管理、分析与展现及相关服务和解决方案的国产数据库厂商。
<2）产品介绍
人大金仓主要产品包括金仓企业级通用数据库、金仓安全数据库、金仓商业智能平台、金仓数据整合工具、金仓复制服务器、金仓高可用软件，覆盖数据库、安全、商业智能、云计算、嵌入式和应用服务等领域，在高性能、分布式处理、并行处理、海量数据管理、数据库安全、数据分析展现等数据库相关技术方面凸显优势，引领国产数据库及相关领域的发展。
信创产业之国产数据库研究报告77页PPT
幽默来自智慧，恶语来自无能
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟wk.baidu.com大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
国产数据库的主要应用领域和成就
国产数据库的主要应用领域和成就
国产数据库的主要应用领域和成就
在当前互联网和大数据时代，数据库作为数据管理和存储的核心工具，发挥着关键作用。过去几十年间，中国的数据库产业经历了长足的发展，并在各个行业得到广泛应用。本文将深入探讨国产数据库在不同
领域的主要应用以及取得的成就。
1. 金融行业
金融行业对数据库的稳定性和高性能有着极高的要求。国产数据库在
金融行业的应用已经取得了一定的成就。通过优化核心算法和架构设计，国产数据库能够实现高并发读写、高容量存储和实时性能分析等
需求。为了满足金融行业的监管要求和数据安全性，国产数据库还增
加了强大的权限控制和加密机制，保证数据的安全性和合规性。这些
特性使得国产数据库在银行、证券和保险等金融领域得到广泛应用。
2. 电子商务行业
随着中国电子商务市场的不断扩大，对数据库的性能和可扩展性要求
日益提高。国产数据库提供了分布式数据库解决方案，实现了数据的
分布式存储和处理，能够满足电商平台海量数据的管理和查询需求。
国产数据库还能够通过数据分析和挖掘技术，为电商企业提供个性化
推荐、精准营销和用户行为分析等增值服务。
3. 物联网行业
物联网的兴起给数据库带来了新的挑战和机遇。物联网应用场景中，大量的传感器和设备产生海量数据，对数据库的实时性和处理能力提出了更高要求。国产数据库通过优化存储和查询引擎，实现了对海量数据的高效管理和分析。国产数据库还提供了对传感器数据的实时处理和边缘计算支持，为物联网应用的实时决策和智能化提供了坚实基础。
4. 政府行业
国家治理和公共服务的数字化进程促使政府行业对数据库的需求日益增加。国产数据库在政府行业的主要应用包括公安、交通、教育和医疗等领域。国产数据库通过强大的空间数据处理功能，为公安行业提供了实时的监控和安全管理能力。交通、教育和医疗领域则利用国产数据库实现了对大规模数据的存储、多维分析和决策支持。这些应用使得国产数据库成为政府数字化转型的重要支撑。
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。
国产数据库现状
国产数据库现状
随着信息技术的快速发展，数据库作为信息存储和管理的重要工具，在各行各业都起到了不可替代的作用。国外数据库产品在市场上占据着较大的份额，但随着中国本土企业技术的不断提升和创新，国产数据库产品也逐渐崭露头角，取得了长足发展。
首先，国产数据库产品在功能方面逐渐达到了国外同类产品的水平。过去，国外数据库产品在功能上相对较为完善，具备了丰富的数据处理和分析能力，并支持多种数据类型和复杂的查询语言。然而，国产数据库产品经过多年的技术积累和创新，逐渐填补了这一差距。今天的国产数据库产品已不仅具备了基本的数据存储和查询功能，还能支持高并发、高可靠性的数据处理和分析，能够满足不同行业和企业的需求。
其次，在性能方面，国产数据库产品也有了长足的发展。以往，国外数据库产品因为其先进的技术和成熟的市场经验，在性能上具备了明显的优势。然而，国产数据库产品通过引进国外先进技术和自主研发，逐渐缩小了与国外同类产品之间的差距。目前，一些国产数据库产品在处理大规模数据和高并发事务的性能上已经能够媲美国外产品，甚至超过了一些国外品牌。
此外，国产数据库产品在安全性和可靠性方面也取得了长足的进步。由于数据库中存储着大量的敏感数据，这就对数据库的安全性和可靠性提出了极高的要求。过去，国外数据库产品在这方面更受青睐，其先进的安全机制和备份恢复功能，为用户提供了强大的保障。然而，国产数据库产品在最近几年也进行了深入的研究和改进，通过引入先进的加密技术和灾备机制，大大提升了数据库的安全性和可靠性。
最后，国产数据库产品在成本方面具备了一定的优势。相比国外数据库产品价格昂贵的授权和技术支持费用，国产数据库产品的价格相对较低。不仅如此，一些国产数据库产品还提供了灵活的授权和定制服务，使得中小型企业也能够更好地应用数据库技术，提升业务效率。
国产数据库现状
国产数据库的发展现状
摘要：
在信息化建设日益重要的今天，核心基础软件的作用越来越被政府和企业的信息化主管所重视。其中，数据库作为基础软件的重要组成之一，对于IT系统的重要性不言而喻。在2013年RDBMS市场份额中，各厂商的比例分布如下，其中Oracle 47.4%，Microsoft 19%，IBM 17.7%，SAP 7.0%，微软超过了IBM跃居第二位，SAP出现显著增长，由2012年的5.8%上升到7.0%，上升了1.2个百分点，而IBM则正好下降了1.2个百分点。当今世界的数据库市场被Oracle和IBM还有微软这些跨国企业所占领。国产数据库在世界舞台上没有立足之地。本篇文章将对国产数据库的发展现状进行一定的介绍，并且讨论随着大数据时代的到来，国产数据库面临的挑战和机遇。
目录
国产数据库的发展现状 (1)
摘要： (1)
数据库概念： (3)
深度(智能化) (3)
广度(多媒体) (3)
分布(网络) (3)
各种数据库间的数据转换 (4)
数据库性能评价 (4)
与软件工程的结合 (4)
数据库发展史 (5)
国外数据库发展史: (5)
国内数据库发展史： (5)
国产数据库现状： (6)
国产新型数据库：大数据时代的创新机遇： (6)
国产数据库——达梦数据库 (7)
总结： (8)
数据库概念：
数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。
国产数据库调研
四款数据库的简介
人大金仓:
Kingbase 包含多款子产品，按应用场景细分为事务型数据库系统 KES、分析性数据库系统KADB、面向 HTAP 场景的 KSone、大数据平台 KDP、以及图像视频数据库KDVDB。其产品客户主要是政府、教育、国防、电力、金融等政企单位。
武汉达梦:
达梦数据库产品经过多年发展目前最新版本为 DM8，其分布式、多架构并存特性使得
其能有效处理大数据下的 HTAP 应用场景。其产品在诸多行业都有应用，在金融行业
大多数应用于数据查询系统，仅湖北银行将其应用于核心业务系统。
华为GaussDB:
华为2011年成立了高斯实验室并着手 Gauss DB 的研发，经过多年的产品打磨。其分布式数据库产品有 Gauss100、Gauss200 和 Gauss300，分别对应事务型、分析型和混合型场景。其中前两款产品在招行和工行已经得到大规模运用，运用场景遍布数据仓
库到核心应用类系统。
中兴GoldenDB:
中兴GoldenDB。目前，已在多家银行的业务系统中有所应用。中信银行将其应用在信用卡业务上，并在近期所有传统核心业务迁移至该数据库上。这意味着GoldenDB 具有较可靠度混合应用能力。
Oracle和这几款数据库的最大的区别就是，oracle是传统的数据库，其他都是分布式数据库，传统数据库的扩展性没有分布式数据库的优。Oracle数据库的扩展是瓶颈，访问瓶颈都在数据库上，实例可以扩展，但是多实例对应一个数据库。分布式数据库原则上可以无限扩展。并行是在各个服务器之间的并行，而oracle的并行是多进程。
国产数据库发展过程、现状与展望和建议
国产数据库发展过程、现状与展望和建议国产数据库的发展过程、现状与展望可以总结如下：
1. 发展过程：
国产数据库起步较晚，在20世纪90年代开始涌现出第一批产品。随着技术进步和市场需求的推动，国产数据库逐步取得了一定的发展成果。在过去的几十年里，国产数据库从追赶国外产品到逐渐赶超，在性能、稳定性和功能上有了明显的提升。
2. 现状：
目前，国产数据库市场仍然被国外厂商所主导，如Oracle、Microsoft SQL Server等。虽然国产数据库在国内市场占有一定份额，但在全球市场上的竞争力还相对较弱。国产数据库在性能、高可用性、安全性和生态系统建设等方面仍有一些挑战。
3. 展望：
未来，国产数据库仍然面临一些挑战和机遇。随着云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展，国内市场对高性能、高可用性、大规模数据处理和分析的需求将越来越大。同时，国内数据库厂商在技术创新、产品质量和服务能力上也有了显著进步。因此，展望未来，国产数据库有望在技术创新、产品性能和市场份额上实现更大的突破。
建议如下：
1. 加大技术创新力度：国产数据库厂商应加大对核心技术的研发投入，提升产品的性能、可靠性和安全性，开展关键技术攻关，推动数据库领域的创新发展。
2. 建设完善的生态系统：国产数据库厂商应加强与其他相关领域的合作，形成完整的生态系统，提供更全面的解决方案。例如，与云服务提供商、大数据
平台开展合作，提供更好的集成和联动能力。
3. 提升市场营销和服务能力：国产数据库厂商应加强市场营销和品牌建设，提升产品的市场知名度和竞争力。同时，加强售后服务和技术支持，提供更好的用户体验和解决方案。
国产数据库技术发展分析与研究
国产数据库技术发展分析与研究
摘要：随着我国信息化水平不断提高，数据库在信息化建设中的需求量也在不
断提升。随着国际竞争日益激烈，国产数据库行业通过消化并吸收国外的领先数
据库技术和自主创新等方式，产生许多具有自主知识产权的数据库软件，实现了
国产数据库的全面发展数据库，能够在政府、军队、教育、电力、金融、农业、
卫生、公共交通等多个领域发挥重要的作用，为国家的信息安全做出巨大贡献，
积极推进国产数据库的全面发展。本文通过对国产数据库。技术发展进行深入分析，明确当前数据库行业发展的机遇和挑战，提出关键核心技术，推动国产数据
库产业发展水平全面提升。
关键词：国产数据库；发展分析；主要策略
数据库技术是整个信息系统的关键核心，大部分数据库主要包括结构、存储、设计和管理，通过这些理论知识，帮助数据库对数据信息进行快速处理。数据库
技术作为现代信息科技重要组成部分，能够有效缓解数据冗余等问题。从上世纪80年代开始，随着我国实行改革开放、社会经济快速发展，数据库行业有了许多
方面的进步。在新时期，随着大数据云计算等信息产业的快速发展，数据库技术
作为重要的信息产业也获得了良好的发展机遇，但与此同时也面临新的竞争与挑战。
1国产数据库软件的崛起
数据库技术的发展经历了人工管理阶段、文件系统管理阶段和数据库系统管
理阶段。在上世纪50年代初，由于当时计算机技术处于初期阶段，外存只有纸带、卡片和磁带，并没有直接读取的内存设备，没有形成完整的软件概念，从数
据来看数据量小、数据无结构、方便用户直接管理，数据之间逻辑性不强，缺乏
依赖性。在文件系统管理阶段，通过磁盘等数据储存设备，促进了数据处理系统
国产数据库现状及应用研究
国产数据库现状及应用研究
随着我国信息化建设的深入，对国产数据库软件的发展提出了更高的要求，与此同时公安、国防、政府、金融等要害部门对安全的国产数据库管理系统也提出了迫切需求。“九五”和“十五”期间，国家863计划对国产数据库软件产品的开发给予了特别支持，设立软件重大专项，专门扶持国产数据库软件的发展。如国家早先立项支持的由中国人民大学、中软总公司合作完成的COBASE、中国人民大学与知识工程研究所推出的EasyBASE/PBASE、武汉华工的达梦（DM）数据库系统，以及目前得到国家863 计划数据库专项资助的四家产品: 包括以上提到的DM 数据库、东软集团的OpenBase、北京人大金仓的KingBase和中国航天科技的OSCAR。这些数据库管理系统大多已比较成熟有的已经可以产品化，有的还在升级开发阶段。当然要实现数据库国产化还需各行业的支持和应用，只有经过用户的广泛使用，实际的测试、更新、升级才能使国产数据库不断发展壮大。
一、国产数据库与国外产品的差异
（一）体系结构的差异
体系结构是数据库应用系统开发的基础。一个完整的数据库运行结构包括一个或多个数据库管理进程、数据库缓冲区、数据文件以及事务日志、系统控制文件等。SQL Server的体系结构与Oracle就有所区别，例如SQL Server使用文件组代替了Oracle的表空间。
（二）编程语言的差异
国内和国外的关系数据库厂商一般都支持SQL国际标准，但是标准的制定通常落后于实际应用，各数据库厂商分别对各自的数据库产品作了相应的扩充，关键是这些扩充在不同的厂家往往是不同的。另外数据库厂商所采用的嵌入式SQL语言的宿主语言也不尽相同。
国产数据库产业分析报告
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
国产数据库竞品分析
国产数据库
上容
人大金仓
达梦
神州通用
南大通用
5
三、竞品对象比较
1、企业文化
公司 简介 企业文化
上容
湖南上容信息技术有限公司成立于 2013 年 11 月， 是 一家专门从事数据库产品及解决方案研发、数据库专 业技术服务的国产化软件公司。
上善若水，有容乃大。
人大金仓
人大金仓是中国自主可控数据库、数据管理全线产品 及解决方案的领军企业，系中国电子科技集团公司（ CETC）成员单位。 达梦数据库有限公司成立于2000年，为中国电子信息 产业集团(CEC)旗下基础软件企业，专业从事数据库管 理系统研发、销售和服务。公司多年来承担达梦数据 库及相关产品核心技术的研发，拥有国内顶级的数据 库研发精英团队，勇于挑战国际数据库巨头。
让数据创造价值
达梦
一支军队，一所学校，一个家庭
南大通用
天津南大通用数据技术股份有限公司是国内领先的数 据库产品和解决方案供应商，为数据分析、数据安全 等细分市场提供具有国际先进技术水平的专用数据库 产品。
神舟通用致力于国产数据库产业化，隶属中国航天科 技集团公司。 6
成为中国领先，世界知名的数据库产品 供应商。
数据存储加密，基 于守护进程的数据 守护系统和云数据 重心解决方案。
适应领域
海关、铁路、金融 、国家电网等
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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。