國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告

1、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報(bào)告技術(shù)創(chuàng)新，變革未來信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景4“信創(chuàng)”=信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新三次歷史事件倒逼信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)加速推進(jìn)2008年微軟“黑屏”事件2013年美國“棱鏡門”2018-2019年中興、華為事件微軟防盜版行為網(wǎng)絡(luò)安全“整芯鑄魂”打破WINTEL聯(lián)盟去“IOE”微軟正版驗(yàn)證三次信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)浪潮26255809/47054/20200511 10:23信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展史信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展史更是一部國內(nèi)基礎(chǔ)軟硬件企業(yè)成長(zhǎng)史。一期試點(diǎn)二期試點(diǎn)政府 全面推開信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)推進(jìn)節(jié)奏20142018-20192020-2022預(yù)計(jì)近3000 臺(tái)終端預(yù)計(jì)近20-30 萬臺(tái)終端預(yù)計(jì)超過500 萬臺(tái)終端2020起8大 關(guān)鍵行業(yè)

2、預(yù)計(jì)數(shù)千萬 臺(tái)終端不可用可用好用信 創(chuàng) 產(chǎn) 業(yè) 發(fā) 展 史國產(chǎn)基礎(chǔ)軟硬件成長(zhǎng)史526255809/47054/20200511 10:23信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)：終端全棧架構(gòu)圖基于國 產(chǎn) 平 臺(tái) 的 終 端 全 棧 架 構(gòu)芯片架構(gòu)龍芯飛騰鯤鵬海光兆芯申威整機(jī)OEM廠商ODM廠商形態(tài)固件操作 系統(tǒng) 桌面云行業(yè)應(yīng)用臺(tái)式機(jī)一體機(jī)筆記本/平板專用機(jī)瘦終端國產(chǎn)固件、開源固件桌面云國產(chǎn)操作系統(tǒng)開源/商業(yè)操作系統(tǒng)移動(dòng)操作系統(tǒng)常用辦公流版簽瀏覽器郵箱業(yè)務(wù)軟件社交軟件軟件影音視聽圖片處理字典軟件安全工具輸入法外設(shè) 驅(qū)動(dòng)打印機(jī)掃描儀讀卡器高拍儀USBKey攝像頭/MIC426255809/47054/20200511 10:2

3、3政府電信軌交電力教育家庭商用金融資料來源：飛騰白皮書，華泰證券研究所信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)：云計(jì)算全棧架構(gòu)圖10基 于 國 產(chǎn) 平 臺(tái) 的 云 計(jì) 算 全 棧 架 構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施整機(jī)計(jì)算資源存儲(chǔ)設(shè)備資源網(wǎng)絡(luò)設(shè)備資源其他設(shè)備資源IaaS 層PaaS層SaaS 層虛擬集群計(jì)算集群分布式集群容器集群SDN大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用多維度分析DB中間 件政府電信高新電子金融基礎(chǔ)支撐類公共服務(wù)類管理類軌交電力通用業(yè)務(wù)類專用業(yè)務(wù)類平 臺(tái) 安 全 管 理平 臺(tái) 運(yùn) 維 管 理平 臺(tái) 標(biāo) 準(zhǔn) 遵 循全文DB微服務(wù)應(yīng)用開發(fā)環(huán)境數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分布式關(guān)系DB關(guān)系DB分布式內(nèi)存DB 分布式列 DB 流式計(jì)算離線計(jì)算圖 計(jì) 算關(guān)系DB分布式內(nèi)存DB

4、分布式列DB數(shù)據(jù) 計(jì)算Devops持續(xù)集成與部署虛擬機(jī)Guest OS（國產(chǎn)、開源、商業(yè)OS、移動(dòng)OS、嵌入式OS）宿主機(jī)Host OS（國產(chǎn)、開源、商業(yè)）虛擬機(jī)Guest OS（國產(chǎn)OS、同宿主OS）26255809/47054/20200511 10:23KVM虛擬化、其他虛擬化技術(shù)容器虛擬化虛擬網(wǎng)絡(luò)云管理平臺(tái)資料來源：飛騰白皮書，華泰證券研究所圖表：IT產(chǎn)業(yè)鏈資料來源：IDC，華泰證券研究所圖表：數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)鏈定義：數(shù)據(jù)庫是按 照一定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組 織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù) 的倉庫?？梢暈殡娮?化的文件柜，用戶可 以對(duì)文件中的數(shù)據(jù)進(jìn) 行新增、查詢、更 新、刪除等操作。作用：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存 儲(chǔ)和業(yè)務(wù)邏輯

5、運(yùn)算。59基礎(chǔ)軟件：數(shù)據(jù)庫軟硬件提供商上游下游數(shù)據(jù)庫廠商最終用戶應(yīng)用系統(tǒng)集成商電信能源軍工金融公安財(cái) 政國外數(shù)據(jù)庫廠商源 代碼授權(quán)中游上游應(yīng)用開發(fā)商集成商開發(fā)商基礎(chǔ)軟件廠商數(shù)據(jù)庫廠商操作系統(tǒng)廠商中間件廠商網(wǎng)絡(luò)和硬件廠商CPU廠商服務(wù)器廠商網(wǎng)絡(luò)設(shè)備廠商IT產(chǎn)業(yè)鏈下游26255809/47054/20200511 10:23數(shù)據(jù)庫，從字面來理解就是保存數(shù)據(jù)的倉庫。按照正式語言來定義，數(shù)據(jù)庫是按照一定的結(jié) 構(gòu)，來組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉庫。在計(jì)算機(jī)中，它一般是由一個(gè)或者一組文件構(gòu)成。在 以上的描述中，我們需要關(guān)注幾個(gè)關(guān)鍵詞：結(jié)構(gòu)、組織、存儲(chǔ)、管理。數(shù)據(jù)庫在IT中的位置726255809/47054/

6、20200511 10:23OrcleHPSAPIBMMicrosoft行業(yè)管理軟件企業(yè)管理軟件中間件數(shù)據(jù)庫操作系統(tǒng)虛擬化服務(wù)器存儲(chǔ)IT巨頭的布局826255809/47054/20200511 10:23全球IT巨頭在數(shù)據(jù)庫方面都所有布局，從早期的Oracle、IBM到后期的SAP等IT巨頭。Oracle+MySQLSQLServeDB2Sybase+HANASpannerAuroraRocksDBOceanBaseIT巨頭的主要數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品目前布局?jǐn)?shù)據(jù)庫的IT公司越來越多，主要基于計(jì)算場(chǎng)景的延伸和拓展。在不同的計(jì)算場(chǎng)景 下，所需要的數(shù)據(jù)庫的性能會(huì)有所差異。特別是在云計(jì)算場(chǎng)景下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫面

7、臨一定挑 戰(zhàn)。我們看到Amazon、阿里巴巴等紛紛開發(fā)更加適合需求的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。926255809/47054/20200511 10:231970sMySQLPostgreSQL Oracle DB2NewSQL20102015現(xiàn)在Redis Hbase Cassandra MongoDBGoogle Spanner Google F1 TiDBRDBMSNoSQL在數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的演進(jìn)中，其基于的數(shù)據(jù)模型也在發(fā)生變化。根據(jù)數(shù)據(jù)模型的不同，數(shù)據(jù)庫可 以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的底層數(shù)據(jù)模型是關(guān)系模型。非關(guān)系 型數(shù)據(jù)庫是一個(gè)大類，其又可以分為不同種類的數(shù)據(jù)庫。比如，面向高性能

8、并發(fā)讀寫的key- value數(shù)據(jù)庫，面向海量數(shù)據(jù)訪問的面向文檔數(shù)據(jù)庫，面向可擴(kuò)展性的分布式數(shù)據(jù)庫等。數(shù)據(jù)庫的演進(jìn)1026255809/47054/20200511 10:23為什么需要數(shù)據(jù)庫？從本質(zhì)來看，計(jì)算機(jī)解決的是數(shù)據(jù)計(jì)算和數(shù)據(jù)處理問題。數(shù)據(jù)庫是計(jì)算 機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)中的一種專門管理數(shù)據(jù)資源的系統(tǒng)。數(shù)據(jù)有多種形式，包括文字、數(shù)碼、符號(hào)、 圖形、圖像以及聲音等。數(shù)據(jù)是所有計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所要處理的對(duì)象。在計(jì)算機(jī)發(fā)展的過程中， 人們也一直在想如何解決計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理問題。在早期，一種解決方法 是制作文件，即將處理過程編成程序文件，將所涉及的數(shù)據(jù)按程序要求組織成數(shù)據(jù)文件，用 程序文件來調(diào)用

9、。數(shù)據(jù)文件與程序文件保持著一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系。但在計(jì)算機(jī)應(yīng)用快速發(fā)展的 背景下，這種文件式方法表現(xiàn)出一定的不足。比如，在這種模式中，數(shù)據(jù)通用性較差，不便 于移植，在不同文件中存儲(chǔ)大量重復(fù)信息、浪費(fèi)存儲(chǔ)空間、更新不便等。文件的安全性問題文件不利于查詢和對(duì)數(shù)據(jù)的管理文件不利于存放海量數(shù)據(jù)文件在程序中控制不方便為什么需要數(shù)據(jù)庫？文件保存數(shù)據(jù) 的缺點(diǎn)1126255809/47054/20200511 10:23文件文件應(yīng)用應(yīng)用文件應(yīng)用文件應(yīng)用文件應(yīng)用文件應(yīng)用數(shù)據(jù)管理方式的演化數(shù)據(jù)庫1226255809/47054/20200511 10:23物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)1、數(shù)據(jù)文件：存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的文件。2、控制文件：維

10、護(hù)和描述數(shù)據(jù)庫的 物理結(jié)構(gòu)。3、重做日志文件：用于記錄數(shù)據(jù)庫中所有修改信息的文件。邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)1、表空間：oracle中最大的邏輯存 儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。2、段：數(shù)據(jù)庫終端用戶處理的最小 存儲(chǔ)單位。3、區(qū)：磁盤空間分配的最小單位。4、數(shù)據(jù)塊：用來管理存儲(chǔ)空間的最 基本單位。數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫：存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)可以分為物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。1326255809/47054/20200511 10:23邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)：主要包括表空間，段，區(qū)和數(shù)據(jù)塊，它們的關(guān)系為：數(shù)據(jù)庫=N*表空間=N*段=N*區(qū)=N*數(shù)據(jù)塊。1）表空間：Oracle中最大的邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，與物理上的一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)文件相對(duì)應(yīng)， 大

11、小等于所有數(shù)據(jù)文件大小的總和。2）段：一般是數(shù)據(jù)庫終端用戶將處理的最小存儲(chǔ)單位，段的數(shù)據(jù)空間是以數(shù)據(jù)區(qū)為單位的，根據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的特征，可以分為4種類型（數(shù)據(jù)段，索引段，臨時(shí)段，回退 段）。3）區(qū)：磁盤空間分配的最小單位，有一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)塊組成。4）數(shù)據(jù)塊：用來管理存儲(chǔ)空間的最基本單位，也是最小的邏輯存儲(chǔ)單位數(shù)據(jù)塊由塊頭 部，表目錄，行目錄，空閑空間，行空間組成。1426255809/47054/20200511 10:23數(shù)據(jù)庫：內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫：內(nèi)部結(jié)構(gòu)1526255809/47054/20200511 10:23我們以O(shè)racle數(shù)據(jù)庫為例，來介紹下數(shù)據(jù)庫的體系結(jié)構(gòu)，這樣更有利于我們對(duì)數(shù)據(jù)庫的

12、 理解。從存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)上，oracle數(shù)據(jù)庫可以分為物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)：主要由數(shù)據(jù)文件，控制文件，重做日志文件3種類型的文件組成。1）數(shù)據(jù)文件：存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的文件。數(shù)據(jù)庫中的所有數(shù)據(jù)最終都保存在數(shù)據(jù)文件 中。但一個(gè)數(shù)據(jù)文件只對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)庫，而一個(gè)數(shù)據(jù)庫可以包含多個(gè)數(shù)據(jù)文件。2）控制文件：是一個(gè)很小的二進(jìn)制文件，用于維護(hù)和描述數(shù)據(jù)庫的物理結(jié)構(gòu)。控制文件十分重要，存放著數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)文件和日志文件，一旦該文件受損，數(shù)據(jù)庫將無法正常工作。3）重做日志文件：用于記錄數(shù)據(jù)庫中所有修改信息的文件，簡(jiǎn)稱日志文件。該文件是 進(jìn)行數(shù)據(jù)庫備份與恢復(fù)的重要手段，可以保證數(shù)據(jù)庫的安全，并且該文件不

13、是唯一存在 的，在一個(gè)日志文件組中，日志文件最多可以有五個(gè)。除了上述文件，還有參數(shù)文件，備份文件，歸檔重做日志文件，警告、跟蹤日志文件。1626255809/47054/20200511 10:23數(shù)據(jù)庫：內(nèi)部結(jié)構(gòu)第二代集群數(shù)據(jù)庫第一代單機(jī)數(shù)據(jù)庫第三代云分布式數(shù)據(jù)庫第四代AI-Native數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫演進(jìn)70SPC時(shí)代90S互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代70S移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代Now智能時(shí)代摩爾定律后摩爾定律數(shù)據(jù)庫：演進(jìn)歷史1726255809/47054/20200511 10:23圖表：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)1826255809/47054/20200511 10:23據(jù)庫的對(duì)比資料來源：IDC、華泰證券研究所

14、數(shù)據(jù)庫分類：關(guān)系型和非關(guān)系型根據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式的不同，數(shù)據(jù)庫可劃分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫兩大類。常見 的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。 常見的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有 NoSql、Cloudant，Hbase等。區(qū)別關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RDB）非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）存儲(chǔ)方式表格式存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在表的行和 列中，容易提取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)，如鍵值對(duì)、文檔或圖結(jié) 構(gòu)等存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)按照結(jié)構(gòu)化的方法存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，預(yù)先 定義好表的結(jié)構(gòu)，再根據(jù)表的結(jié)構(gòu) 存入數(shù)據(jù)（即固定的表結(jié)構(gòu)）基于動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，適用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，容易適應(yīng)數(shù)據(jù)

15、類型和結(jié)構(gòu)的變化查詢方式采用結(jié)構(gòu)化查詢語言（即SQL: Structured Query Language）來對(duì) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查詢使用非結(jié)構(gòu)化查詢語言UnQL，非標(biāo)準(zhǔn) 化，因數(shù)據(jù)庫提供商的不同而不同事務(wù)性遵循ACID規(guī)則，可以充分滿足數(shù)據(jù) 庫操作的高性能和操作穩(wěn)定性的要 求遵循BASE原則，核心思想是犧牲強(qiáng)一 致性，獲得高可用性和高拓展性主流代表Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQLHbase, MongoDB, Redis資料來源：IDC、華泰證券研究所1926255809/47054/20200511 10:23關(guān)系型數(shù)據(jù)庫VS非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（

16、RDB）非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）優(yōu)點(diǎn)1、易于維護(hù)：都是使用表結(jié)構(gòu)，格式一致1、格式靈活：存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的格式可以是 key,value形式、文檔形式、圖片形式等等， 使用靈活，應(yīng)用場(chǎng)景廣泛；2、使用方便、復(fù)雜操作：SQL語言通用， 可用于一個(gè)表以及多個(gè)表之間非常復(fù)雜的 查詢2、速度快：NoSQL可以使用硬盤或者隨 機(jī)存儲(chǔ)器作為載體，而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫只能 使用硬盤；3、在保持?jǐn)?shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)一致性方面很強(qiáng) 事務(wù)處理遵循ACID規(guī)則3、高拓展性；數(shù)據(jù)之間沒有耦合性，所以 非常容易水平擴(kuò)展4、成本低：NoSQL數(shù)據(jù)庫部署簡(jiǎn)單，基 本都是開源軟件缺點(diǎn)1、讀寫性能比較差，尤其是海量數(shù)據(jù)的高效率讀寫；1、不提供

17、SQL支持，學(xué)習(xí)和使用成本較高2、固定的表結(jié)構(gòu)，靈活度稍欠，存入數(shù)據(jù)后，修改數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)難度大；2、無事務(wù)處理；3、高并發(fā)讀寫需求，硬盤I/O是一個(gè)很大 的瓶頸3、復(fù)雜查詢方面稍欠: 只適合存儲(chǔ)一些較 為簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)，對(duì)于需要進(jìn)行較復(fù)雜查詢 的數(shù)據(jù)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫顯的更為合適資料來源：Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up、華泰證券研究所事務(wù)性數(shù)據(jù)庫分析型數(shù)據(jù)庫關(guān) 系 型 數(shù) 據(jù) 庫非關(guān) 系 型數(shù) 據(jù) 庫ORACEL DATABASESQLMysqlDB2Amazon Auroramongo DBcouch BaseAmazon Doc

18、umentDBORACEL BERKELEY DBneo4jGoogle CloudDatastoreORACEL HYPERIONIBMAmazon REDSHIFTRERADATAdatabricksBigtableclouderaelasticsearch數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用類型分為OLTP(OnLine Transaction Processing ，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理)和OLAP(OnLine Analysis Processing，聯(lián)機(jī)分析處理)兩種。數(shù)據(jù)庫的分類：事務(wù)型&分析型2026255809/47054/20200511 10:23事務(wù)型數(shù)據(jù)庫VS分析型數(shù)據(jù)庫2126255809/470

19、54/20200511 10:23區(qū)別OLTPOLAP用戶操作人員，低層管理人員決策人員，高層管理人員功能日程處理操作系統(tǒng)分析決策DB設(shè)計(jì)面向應(yīng)用面向主題數(shù)據(jù)當(dāng)前的，最新的，細(xì)節(jié)的， 二維的，分離的歷史的，聚集的，多維的， 集成的，統(tǒng)一的存取讀/ 寫數(shù)十條記錄讀上百萬條記錄工作單位簡(jiǎn)單的事務(wù)復(fù)雜的查詢用戶數(shù)上千個(gè)上百萬個(gè)DB大小100MB-GB100GB-TB時(shí)間要求具有實(shí)時(shí)性對(duì)時(shí)間的要求不嚴(yán)格主要應(yīng)用數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫事務(wù)型數(shù)據(jù)庫（OLTP）主要是實(shí)時(shí)的，只關(guān)注最近一段時(shí)間的數(shù)據(jù)，響應(yīng)及時(shí)性要求很 高，常見的事務(wù)型數(shù)據(jù)庫有Mysql、MangoDB等。分析型數(shù)據(jù)庫（OLAP）主要是用于在大量數(shù)據(jù)

20、中分析規(guī)律的，通過查詢分析規(guī)律趨勢(shì)，用于產(chǎn)品決策等。常見的分析型數(shù)據(jù)庫有ERADATA、amazon REDSHIFT等。資料來源：IDC、華泰證券研究所事務(wù)型數(shù)據(jù)庫與分析型數(shù)據(jù)庫優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比事務(wù)型數(shù)據(jù)庫OLTP分析型數(shù)據(jù)庫OLAP優(yōu)點(diǎn)1.擅長(zhǎng)基礎(chǔ)、日常的事務(wù)處理1.支持復(fù)雜的分析操作2.支持在線實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)2.側(cè)重決策支持3.提供直觀易懂的查詢結(jié)果缺點(diǎn)1.只關(guān)注最近一段時(shí)間的數(shù)據(jù)1.數(shù)據(jù)時(shí)間跨度長(zhǎng)，對(duì)實(shí)時(shí)性要 求不高2.不能對(duì)高匯總信息快速獲取或更 新OLTP是一個(gè)在線交易系統(tǒng)，OLAP是一 個(gè)在線檢索和分析系統(tǒng)。OLTP和OLAP 并非解決同一問題，不存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系， 而是相互補(bǔ)充的過程。2226

21、255809/47054/20200511 10:23數(shù)據(jù)庫：應(yīng)用模式及場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫嵌入式C/S（Client/Server)B/S(Browser/Server)云化方式數(shù)據(jù)庫的 數(shù)據(jù)庫嵌入到應(yīng)用程 應(yīng)用 序中：允許嵌入式數(shù) 模式 據(jù)庫通過SQL來輕松管理應(yīng)用程序數(shù)據(jù)客戶端/服務(wù)器結(jié)構(gòu)：終端上需要安裝 一套應(yīng)用程序來和 服務(wù)器上數(shù)據(jù)庫進(jìn) 行交互瀏覽器/服務(wù)器結(jié)構(gòu):在終端上只要通過 瀏覽器就可以和服 務(wù)器上的數(shù)據(jù)庫進(jìn) 行交互數(shù)據(jù)庫云化部署：數(shù) 據(jù)庫部署到虛擬計(jì)算 環(huán)境中，與云系統(tǒng)統(tǒng) 一管控、統(tǒng)一資源調(diào) 配。數(shù)據(jù)庫 的應(yīng)用 類型及 場(chǎng)景類型一：核心操作放到數(shù)據(jù)庫里（以存儲(chǔ)過程為代表）類型二：前端加

22、業(yè)務(wù)中間件 數(shù)據(jù)庫用作數(shù)據(jù)持久化金融電信企業(yè)級(jí)電子商務(wù)互聯(lián)網(wǎng)2326255809/47054/20200511 10:23內(nèi)存關(guān)系數(shù) 據(jù)庫傳統(tǒng)事務(wù)處理Oracle/DB2數(shù)據(jù)倉庫OldSQLNewSQLNoSQL海量數(shù)據(jù)管理MongoDB/Hbase海量數(shù)據(jù)批處理Hadoop M-R內(nèi)存數(shù)據(jù)分析DB2 Blu/HANA流計(jì)算/內(nèi)存計(jì)算Stream/SparkTBPB數(shù)據(jù)管理能力EB數(shù) 據(jù) 價(jià) 值 密 度/實(shí) 時(shí) 性在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，商業(yè)數(shù)據(jù)庫一直面臨著來自于開源數(shù)據(jù)庫的競(jìng)爭(zhēng)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（SQL）也面 臨著來自于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）的競(jìng)爭(zhēng)。數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)格局，雖然Oracle、 MySQ

23、L、SQL Server一直牢牢穩(wěn)居行業(yè)前三，但市場(chǎng)格局也在不斷發(fā)生一些變化。數(shù)據(jù)庫類型演化趨勢(shì)2426255809/47054/20200511 10:23全球事務(wù)性數(shù)據(jù)庫競(jìng)爭(zhēng)格局78根據(jù)Gartner事務(wù)型數(shù)據(jù)庫魔力象限報(bào)告，云計(jì)算廠商集體上榜，挑戰(zhàn)甲骨文等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 廠商地位。執(zhí) 行 力利基者遠(yuǎn)見者挑戰(zhàn)者領(lǐng)導(dǎo)者M(jìn)ongoDBMarklogicInTERsystems亞馬遜IBMSAPOracle微軟EnterpriseDBActianDataStaxMapR阿里巴巴谷歌26255809/47054/20200511 10:23遠(yuǎn)見性資料來源：Gartner、華泰證券研究所全球分析型數(shù)據(jù)庫

24、競(jìng)爭(zhēng)格局79根據(jù)Gartner分析型數(shù)據(jù)庫魔力象限報(bào)告，Oracle、Microsoft處于領(lǐng)導(dǎo)者地位，亞洲只有南 大通用、華為、阿里三家公司入榜。數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域南大通用排名世界第七。執(zhí) 行 力遠(yuǎn)見性利基者遠(yuǎn)見者挑戰(zhàn)者領(lǐng)導(dǎo)者Oracle亞馬遜微軟SAPIBM谷歌阿里巴巴華為MapR南大通用Neo4j26255809/47054/20200511 10:23資料來源：Gartner、華泰證券研究所數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系及客戶流向示意圖2726255809/47054/20200511 10:23全球數(shù)據(jù)庫排名（2020年3月）2826255809/47054/20200511 10:23全球數(shù)據(jù)庫排

25、名走勢(shì)2926255809/47054/20200511 10:23資料來源：公司官網(wǎng)、華泰證券研究所海外數(shù)據(jù)庫：Oracel發(fā)展歷程Oracle2 上市1979Oracle上市，年 收入5500萬美 元1992198619951997Oracle收入30億美元20042007Oracle10上市Oracle11上市，擁有400多 項(xiàng)功能，經(jīng)過了1500萬個(gè) 小時(shí)的測(cè)試，開發(fā)工作量 達(dá)到3.6萬人/月，3000人/ 年。Oracle7上市, 年收入達(dá)到 11.79億美元Oracle8上市2001Oracle9上市Oracle Database，簡(jiǎn)稱Oracle，是甲骨文公司的一款關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理

26、系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域 一直處于領(lǐng)先地位的產(chǎn)品。3026255809/47054/20200511 10:23海外數(shù)據(jù)庫：Oracel發(fā)展歷程3126255809/47054/20200511 10:23海外數(shù)據(jù)庫：Oracel發(fā)展歷程Autonomous DatabaseInfrastructure OptimizationWorkload Optimization and Machine LearningDatabaseAutomation3226255809/47054/20200511 10:23IBM研究中 心啟動(dòng) System R項(xiàng) 目1973IBM發(fā)布SQL/DSfor VSE an

27、d VM,以System R為原型198219871992DB2完成了到 OS/2的擴(kuò)展， 進(jìn)入微機(jī)領(lǐng)域19941996DB2實(shí)現(xiàn)了HP unix和Solaris版 本2002DB2正式更名 DB2通用數(shù)據(jù) 庫2007收購Ratianal SoftDB2 V9出現(xiàn)，既有關(guān) 系模型，又有直接支 持XML的層次模型發(fā)布 Database(DB2) for MVS，DB2 正式誕生IDUG大會(huì)在瑞 士如開，DB2應(yīng) 用開始全球化1983海外數(shù)據(jù)庫：DB2發(fā)展歷程資料來源：CSDN、華泰證券研究所IBM DB2 是美國IBM公司開發(fā)的一套關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，主要應(yīng)用于大型應(yīng)用系統(tǒng)， 具有較好的可伸縮

28、性，可支持從大型機(jī)到單用戶環(huán)境，應(yīng)用于所有常見的服務(wù)器操作系統(tǒng) 平臺(tái)下。3326255809/47054/20200511 10:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫研制的啟動(dòng)時(shí)間晚、基礎(chǔ)薄弱。上世紀(jì)80年代末，90年代初，Oracle、IBM公司 進(jìn)軍中國市場(chǎng)。至20世紀(jì)末，中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)的格局已然成型：金融行業(yè)中以 IBM 的DB2、Informix 的為主，電信行業(yè)中則被 Oracle 一統(tǒng)江湖。數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷程：國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫1986-“863計(jì)劃”入WTO國家“十一五中國加息化帶動(dòng)工業(yè)化規(guī)劃，以信”核高基“金融危機(jī)結(jié)束量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)“十二五提出”海 ”大數(shù)據(jù)“入政府工作 報(bào)告”十三五規(guī)劃“大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（201

29、6-2020）中美貿(mào)易 國家等保戰(zhàn)2.0發(fā)布”863“信（依托高校）息技術(shù)軟國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫誕 件重大工生程國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫阿里云成 參加”核高基“ 立2014年IBM授權(quán)informix國內(nèi)廠商各廠應(yīng)對(duì)大 數(shù)據(jù)提出各 種分布式國 產(chǎn)數(shù)據(jù)庫解 決方案2016-Gartner分析 阿里完 型數(shù)倉國內(nèi) 全脫離 三家上榜： ORAC 華為、阿 LE體系 里、南大通用華為GaussDBApache Nutch (Hadoop)誕生Hadoop “Big 三架馬 data”一 車詞出現(xiàn)HBASEHiveSPARKGoogle Spanner發(fā) 布Oracle/DB2/I nformix/MyS QL快速發(fā)展 80s

30、90sOracle9i、 InnoDBPL/proxy ExdataMysql-數(shù)據(jù)庫Proxy存2012Postgres-XL MongoDB Mysql NDBClusterOracle 19c資料來源：虛谷公司、華泰證券研究所國內(nèi)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)國外主流 數(shù)據(jù)庫中國發(fā)展1999200420082014201620192001-2002200620092010 2011201520183426255809/47054/20200511 10:23傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫特點(diǎn)：緊耦合，應(yīng)用遷移成本極高傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)是把業(yè)務(wù)邏輯與數(shù)據(jù)庫緊密耦合，應(yīng)用遷移代價(jià)高昂。大多數(shù)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商為了降低客戶的遷移成本，主要以開

31、發(fā)Oracle兼容性作為主要方向。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)業(yè)務(wù)邏輯運(yùn)算應(yīng)用系統(tǒng)-交互展現(xiàn)3526255809/47054/20200511 10:23數(shù) 據(jù) 庫 系 統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展規(guī)律遵循摩爾定律，從單機(jī)數(shù)據(jù)庫、集群數(shù)據(jù)庫、到如今云分布數(shù)據(jù)庫、AI- Native數(shù)據(jù)庫；數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)也呈現(xiàn)出互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)化、數(shù)字化。過去通過數(shù)據(jù)庫綁定應(yīng)用的方式開始松動(dòng)與瓦解，并走向分布式與開源。以商業(yè)數(shù)據(jù)庫為核心的“重?cái)?shù)據(jù)+輕應(yīng)用”模式向以應(yīng)用為中心，兼容開源和商業(yè)數(shù)據(jù)庫的 “重應(yīng)用+輕數(shù)據(jù)庫”模式數(shù)據(jù)庫演進(jìn)方向：分布式、開源應(yīng)用系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯運(yùn)算業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)商業(yè)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯運(yùn)算開源數(shù)據(jù)庫商用數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資料

32、來源：Oracel、華泰證券研究所3626255809/47054/20200511 10:23中國數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)空間：2021年有望達(dá)到159億元根據(jù)賽迪報(bào)告顯示，2021年中國數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)達(dá)到158.8億元。92.93726255809/47054/20200511 10:23130.3144.0158.8806040200100120117.6105.31801601402016201720182019E2020E2021E銷售額（億元）圖表：中國數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)市場(chǎng)規(guī)模及預(yù)測(cè)資料來源：賽迪，華泰證券研究所數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)空間測(cè)算方法我們?cè)跍y(cè)算信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)空間時(shí)可以參考以下測(cè)算方法，

33、以O(shè)racle數(shù)據(jù)庫為例。Oracle的License有兩種授權(quán)方式：按照用戶數(shù)和CPU個(gè)數(shù)（即無線用戶版）。1、按CPU：License數(shù)=CPU數(shù)（CPU數(shù)量*核數(shù)）*系數(shù)。系數(shù)來自O(shè)racle的一個(gè)參數(shù)表，如IBM Power6的處理器為1，AMD和Intel的處理器為0.5。2、按照用戶數(shù)授權(quán)，是指最終端的連接到Oracle數(shù)據(jù)庫的用戶數(shù)。按照用戶數(shù)來買的時(shí)候只能 用于一個(gè)系統(tǒng)，不允許在多臺(tái)機(jī)器上安裝。每一個(gè)訪問Oracle數(shù)據(jù)庫的用戶，無論是自然人還是 設(shè)備，都算作一個(gè)用戶 (Named User)。如果是B/S架構(gòu)，那么是指連接到中間件上的用戶數(shù)。 用戶可以根據(jù)自己的實(shí)際用戶數(shù)訂購

34、，且不少于相應(yīng)版本所要求的最低用戶數(shù)。服務(wù)價(jià)格：購買Oracle的License都包含首年的服務(wù)費(fèi)，以后的費(fèi)用按每年原價(jià)的22%計(jì)算。 總結(jié)：1、按CPU個(gè)數(shù)方式一般用于用戶數(shù)不確定或者用戶數(shù)量很大的情況，典型的如互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，而按用戶數(shù)方式則通常被用于用戶數(shù)確定或者較少的情況。2、一般情況下，1CPU的費(fèi)用約等于50user的費(fèi)用，所以如果用戶數(shù)CPU數(shù)*系數(shù)*50，則按 CPU訂購反而更為經(jīng)濟(jì)。3826255809/47054/20200511 10:23國內(nèi)數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)格局：海外品牌市場(chǎng)壟斷資料來源：賽迪、華泰證券研究所3926255809/47054/20200511 10:23名次廠商市

35、場(chǎng)份額（按銷售額）1Oracle48.5%2IBM10.1%3Microsoft9.6%4SAP7.2%5Teradata3.9%6南大通用2.5%7達(dá)夢(mèng)2.3%8神州通用1.5%9人大金倉1.1%10其他13.3%根據(jù)賽迪報(bào)告顯示，2018年，我國的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)市場(chǎng)仍以海外品牌為主導(dǎo)。國內(nèi)數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)中國外品牌市場(chǎng)地位穩(wěn)固，但國產(chǎn)品牌成長(zhǎng)迅速。資料來源：賽迪、華泰證券研究所4026255809/47054/20200511 10:23國內(nèi)數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)格局：國內(nèi)廠商追隨發(fā)展根據(jù)源代碼來源不同，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫可以分為四大類：Oracle系，MySQL系，Informix系，PostgreSQL系主要國

36、產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商：技術(shù)流派國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫 溯源MySQL系Informix系 華為GaussDB人大金倉巨杉DB阿里云南大通用GBaseDB武漢達(dá)夢(mèng)DB Oracle系PostgreSQL系4126255809/47054/20200511 10:23武漢達(dá)夢(mèng)南大通用人大金倉神舟通用OLAPGBase 8aKingBase Analystics DBK-CuberOLTPGBase 8tKingBase ESHTAPDM8KSOne神通數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)集群軟件DMMPPGbase 8aMPP ClusterKingBase DP神通KStore數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)K-Miner是否國有控股是否是是成立時(shí)間2000

37、2004199920084226255809/47054/20200511 10:23主要傳統(tǒng)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫分類：傳統(tǒng)商用&云DB&開源DB傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫云數(shù)據(jù)庫武漢達(dá)夢(mèng)南大通用人大金倉神州通用阿里Ocean Base騰訊云百度云華為Gauss DB開源數(shù)據(jù)庫瀚高科技優(yōu)炫軟件巨杉數(shù)據(jù)庫星環(huán)科技開源數(shù)據(jù)庫4326255809/47054/20200511 10:23國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫北京人大金 倉信息技術(shù) 股份有限公 司創(chuàng)立1999承擔(dān)國家十五 “863”數(shù)據(jù)庫重 大專項(xiàng)課題2002.8.8通過ISO9001質(zhì)量體系認(rèn)證2005.12.16中國電子科技 集團(tuán)公司投資 控股人大金倉2007.4.22

38、008.2.7股份制改造2009.4.152010.5.5產(chǎn)品入選國家 自主創(chuàng)新產(chǎn)品 目錄2015.9.10核高基專項(xiàng)數(shù) 據(jù)庫方向課題 牽頭承擔(dān)單位2017太極股份總 裁劉淮松出任 人大金倉董事 長(zhǎng)加入安全可靠 技術(shù)和產(chǎn)業(yè)聯(lián) 盟2018.7.11KingbaseES V8S上市北京人大金倉信息技術(shù)股份有限公司太極股份控股子公司人大金倉是太極股份（002368.SZ）的子公司，太極股份目前 持有人大金倉38.18%的股權(quán)。由中國人民大學(xué)最早一批從事 數(shù)據(jù)庫研究的專家于1999年發(fā)起創(chuàng)立，先后承擔(dān)了國家 “863”、“核高基”等重大專項(xiàng)。38.18%人大金倉：背靠CETC中國電子科技集團(tuán)資料來源：

39、人大金倉官網(wǎng)、華泰證券研究所9726255809/47054/20200511 10:23三類核心產(chǎn)品：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算、數(shù)據(jù)采集交換以及數(shù)據(jù)應(yīng)用分析。金倉交易型數(shù)據(jù)庫KingbaseES，入選國家自主創(chuàng)新產(chǎn)品目錄的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，也是國家級(jí)、 省部級(jí)實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用最廣泛的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。人大金倉：產(chǎn)品線圖表：人大金倉數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品與特點(diǎn)資料來源：人大金倉官網(wǎng)、華泰證券研究所金倉數(shù)據(jù)庫 管理系統(tǒng) Kingbase ES金倉分析型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)Kingbase AnalyticsDB金倉大數(shù)據(jù)平臺(tái) Kingbase DataPlatform金倉HTAP分布式數(shù)據(jù)庫KSOne金倉分布式視頻數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)Kingbas

40、e DVDB數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算數(shù)據(jù)采集交換產(chǎn)品金倉數(shù)據(jù)對(duì)比工具 Kingbase DataCompare金倉數(shù)據(jù)整 合工具 Kingbase DI金倉異構(gòu)數(shù)據(jù)同步軟件Kingbase FlySync數(shù)據(jù)應(yīng) 用產(chǎn)品4526255809/47054/20200511 10:23金倉數(shù)據(jù)資源管理平臺(tái)Kingbase DRP金倉異構(gòu)數(shù)據(jù)同步軟件Kingbase BI高兼容高性能高可靠高安全易使用易管理核心產(chǎn)品Kingbase ES圖表：南大通用融資歷程4626255809/47054/20200511 10:23資料來源：南大通用官網(wǎng)，華泰證券研究所天津南大通用數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司成立于2004年，最終控制

41、人是崔維力、崔維忠、崔維 燕，是國內(nèi)成熟、業(yè)務(wù)范圍最廣的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫公司，創(chuàng)始人崔維力曾擔(dān)任吉大正元的總經(jīng) 理。序號(hào)時(shí)間融資輪次金額投資方12015年7月新三板22014年8月B輪數(shù)千萬人民幣達(dá)晨創(chuàng)投、天創(chuàng)資本32012年1月A輪數(shù)千萬人民幣中興國投四大傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商：南大通用資料來源：南大通用官網(wǎng)，華泰證券研究所南大通用數(shù)據(jù)是一家數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品和解決方案供應(yīng)商，為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)智能、海量數(shù)據(jù)管理等服務(wù)。應(yīng)用：金融、電信、政府、交通、軍工、電力等上百個(gè)行業(yè)系統(tǒng)。南大通用：應(yīng)用于上百個(gè)行業(yè)用戶系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)庫安全事務(wù)數(shù)據(jù)庫通用數(shù)據(jù)庫內(nèi)存數(shù)據(jù)庫嵌入式數(shù)據(jù)庫目錄數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)一體機(jī)

42、GBase 8aGBase 8sGBase 8tGBase 8mGBase 8eGBase 8dGBase UPInfiniData圖表：南大通用全棧國產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品體系4726255809/47054/20200511 10:23天津神舟通用數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司隸屬中國航天科技集團(tuán)公司。產(chǎn)品主推HTAP 、大數(shù)據(jù)集群平臺(tái)與專業(yè)化數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，形成差異化競(jìng)爭(zhēng)體系，為用戶提 供專業(yè)化大數(shù)據(jù)處理與挖掘服務(wù)。神舟通用提供關(guān)系型通用數(shù)據(jù)庫、海量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)調(diào)優(yōu)和運(yùn)維等服務(wù)客戶主要覆蓋政府、電信、能源等領(lǐng)域四大傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商：神舟通用資料來源：神州通用官網(wǎng)、華泰證券研究所神通BDC數(shù)據(jù)解決方案

43、神通K-Miner數(shù)據(jù)挖掘 神通K-Cuber OLAP系統(tǒng) 神通K-Frontbao報(bào)表系統(tǒng) 神通K-Fusion ETL工具 神通T-Insight 文本分析神通xCluster集群件神通數(shù)據(jù)庫 神通KSTORE神舟通用 數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品及大數(shù)據(jù)解決方案提供商商業(yè)智能解決方案集群件核心平臺(tái)天津神舟通用數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司中國航天科技集團(tuán)公司子公司4826255809/47054/20200511 10:23武漢達(dá)夢(mèng)中國軟件25.21%達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫 產(chǎn)品大數(shù)據(jù)平臺(tái) DMBDP數(shù)據(jù)管理系統(tǒng) DMRC資源目錄管理系統(tǒng)DMRCS大數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái)DMUDB大數(shù)據(jù)開放式分析平臺(tái)DMIA共享交換平臺(tái)DMEXCH

44、ANGE達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DM8）達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)交換平臺(tái)軟件（DMETL）達(dá)夢(mèng)透明分布式數(shù)據(jù)庫（DMTDD）達(dá)夢(mèng)云開放 平臺(tái)達(dá)夢(mèng)微服務(wù)網(wǎng)關(guān)（DMAPI）達(dá)夢(mèng)云數(shù)據(jù)庫（DMCDB）云開放平臺(tái)DMCOP達(dá)夢(mèng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)資料來源：達(dá)夢(mèng)官網(wǎng)、wind、華泰證券研究所4926255809/47054/20200511 10:23武漢達(dá)夢(mèng)：成立于2000年，為中國電子信息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)(CEC)旗下基礎(chǔ)軟件企業(yè)。應(yīng)用：金融、電力、航空、通信、電子政務(wù)等30多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。武漢達(dá)夢(mèng)：背靠CEC中國電子武漢達(dá)夢(mèng)主攻混合型數(shù)據(jù)庫HTAP，旨在用一種數(shù)據(jù)庫模式處理客戶所有數(shù)據(jù)庫需求，適合 業(yè)務(wù)廣、數(shù)據(jù)量大的綜合型客戶使用。武漢

45、達(dá)夢(mèng)目前已掌握數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的核心前沿技術(shù)，擁有全部源代碼，具有完全 自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。其主要產(chǎn)品有：達(dá)夢(mèng)HTAP數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)DM8、達(dá)夢(mèng)大數(shù)據(jù)集群軟件 DMMPP等產(chǎn)品。資料來源：達(dá)夢(mèng)官網(wǎng)、華泰證券研究所5026255809/47054/20200511 10:23四大傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商：武漢達(dá)夢(mèng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算平臺(tái)云管理平臺(tái)應(yīng)用服務(wù)層頂層架構(gòu)展示平臺(tái)分析平臺(tái)服務(wù)平臺(tái)綜合資源庫管理平臺(tái)交換共享標(biāo)準(zhǔn) 規(guī)范 體系安全 運(yùn)維 體系圖表：達(dá)夢(mèng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)云數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別5126255809/47054/20200511 10:23云數(shù)據(jù)庫RDS自購服務(wù)器搭建數(shù)據(jù)庫服務(wù)服務(wù)可用性99.95%需

46、自行保障，自行搭建主從復(fù)制，自建RAID等。數(shù)據(jù)可靠性99.99%需自行保障，自行搭建主從復(fù)制，自建RAID等。系統(tǒng)安全性防DDos攻擊，流量清 洗；及時(shí)修復(fù)各種數(shù) 據(jù)庫安全漏洞自行部署，價(jià)格高昂；自行修復(fù)數(shù)據(jù)庫安全漏 洞。數(shù)據(jù)庫備份自動(dòng)備份自行實(shí)現(xiàn)，但需要尋找備份存放空間以及定期 驗(yàn)證備份是否可恢復(fù)。軟硬件投入無軟硬件投入，按需 付費(fèi)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器成本相對(duì)較高，對(duì)于SQL Server需支付許可證費(fèi)用。系統(tǒng)托管無托管費(fèi)用每臺(tái)2U服務(wù)器每年超過5000元（如果需要主從 兩臺(tái)服務(wù)器需要超過10000元/年）。維護(hù)成本無需運(yùn)維需招聘專職DBA來維護(hù)，花費(fèi)大量人力成本。部署擴(kuò)容即時(shí)開通，快速部署， 彈

47、性擴(kuò)容，按需開通需硬件采購、機(jī)房托管、部署機(jī)器等工作，周 期較長(zhǎng)。CynosDB是新一代分布式數(shù)據(jù)庫，100%兼容MySQL和PostgreSQL，支持存儲(chǔ)彈性擴(kuò)展， 一主多從共享數(shù)據(jù)，性能更是超越社區(qū)原生MySQL和PostgreSQL。CynosDB采用share storage架構(gòu)，其彈性擴(kuò)展和高性價(jià)比的基石則是CynosDB File System（簡(jiǎn)稱CynosFS）：一款騰訊云自研的用戶態(tài)分布式文件系統(tǒng)。分布式數(shù)據(jù)庫廠商：騰訊CynosDBDB Engine（slave）DB Engine (master)DB Engine（slave）CynosFSCynosFSCynosFSB

48、lock APLBlock APLBlock APLWallog SyncWallog SyncBlockALStorage servicesegPsegsegsegBlockALStorage serviceseg PsegsegsegBlockALStorage serviceseg Psegsegsegcold Back up strangedb Instance managerstorage cluster manager兼容開源數(shù)據(jù)庫MySQLPostgreSQL計(jì)算與存儲(chǔ)分離 日志即數(shù)據(jù)庫 可計(jì)算智能存儲(chǔ)面向服務(wù)體系結(jié)構(gòu)云存儲(chǔ)服務(wù)云網(wǎng)絡(luò)服務(wù)軟硬件優(yōu)化相結(jié)合SPDK RDMA資料來源

49、：騰訊云、華泰證券研究所5226255809/47054/20200511 10:23CynosDB是全面兼容市面上兩大開源數(shù)據(jù)庫MySQL和PostgreSQL的高性能企業(yè)級(jí)分布式云 數(shù)據(jù)庫。在產(chǎn)品架構(gòu)上完全兼容開源數(shù)據(jù)庫引擎接口，讓企業(yè)擺脫在傳統(tǒng)架構(gòu)中“上云”的 一系列困擾。騰訊CynosDB解決傳統(tǒng)架構(gòu)云數(shù)據(jù)庫的缺陷傳統(tǒng)架構(gòu)云 數(shù)據(jù)庫 缺陷數(shù)據(jù)備份回檔慢維護(hù)成本高可用性低拓展性受限部署自己的IT基 礎(chǔ)設(shè)施復(fù)雜具有高性能的數(shù)據(jù)備份 能力應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰滿足高并 發(fā)和高性能要求基于普通硬件的軟件極 簡(jiǎn)優(yōu)化，價(jià)格是商用數(shù) 據(jù)庫的1/15。采用了“日志即數(shù)據(jù)庫 ”的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，研發(fā) 的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

50、，兼容MySQL和 PostgreSQL的高性能企 業(yè)級(jí)分布式云數(shù)據(jù)庫CynosDB 解決方案資料來源：CSDN、華泰證券研究所5326255809/47054/20200511 10:23分布式數(shù)據(jù)庫廠商：阿里系數(shù)據(jù)庫Oceanbase業(yè)務(wù)&應(yīng)用場(chǎng)景：OceanBase是由螞蟻金服、阿里巴巴完全自主研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù) 庫，始創(chuàng)于2010年。應(yīng)用于支付寶全部核心業(yè)務(wù)以及阿里巴巴淘寶業(yè)務(wù)。從2017年開始， 開始服務(wù)外部客戶。Oceanbase應(yīng)用場(chǎng)景內(nèi)部客戶高可用交易支付會(huì)員會(huì)員支付寶阿里天貓收 藏夾P4P廣告報(bào)表南京銀行浙商銀行人保健康險(xiǎn)資料來源：阿里官網(wǎng)、華泰證券研究所54262558

51、09/47054/20200511 10:23特點(diǎn)&優(yōu)勢(shì)：OceanBase的產(chǎn)品定位是一款分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫，最適合于金融、證券等涉及 交易、支付和賬務(wù)等對(duì)高可用、強(qiáng)一致要求特別高，同時(shí)對(duì)性能、成本和擴(kuò)展性有需求的金 融屬性場(chǎng)景，以及各種關(guān)系型結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)的OLTP應(yīng)用。分布式數(shù)據(jù)庫廠商：阿里系數(shù)據(jù)庫OceanbaseOceanbase優(yōu)勢(shì)高性能低成本高可用存儲(chǔ)采用讀寫分離架構(gòu)， 計(jì)算引擎全鏈路性能優(yōu)化使用PC服務(wù)器和低端 SSD，高存儲(chǔ)壓縮率降 低存儲(chǔ)成本強(qiáng)一致可拓展兼容性資料來源：阿里云、華泰證券研究所多副本存儲(chǔ)。通過“三地 五中心”部署實(shí)現(xiàn)城市級(jí) 故障自動(dòng)無損容災(zāi)集群節(jié)點(diǎn)全對(duì)等，每個(gè)節(jié) 點(diǎn)

52、都具備計(jì)算和存儲(chǔ)能力，無單點(diǎn)瓶頸?？删€性、在線擴(kuò)展和收縮兼容常用 MySQL/ORACLE功能及 MySQL/ORACLE前后臺(tái) 協(xié)議，方便數(shù)據(jù)遷移數(shù)據(jù)多副本通過paxos協(xié) 議同步事務(wù)日志，多數(shù)派 成功事務(wù)才能提交。缺省 情況下讀、寫操作都在主 副本進(jìn)行10826255809/47054/20200511 10:23POLARDB是阿里云自研的下一代關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫，兼容MySQL、PostgreSQL、Oracle引 擎，存儲(chǔ)容量最高可達(dá)100TB，單庫最多可擴(kuò)展到16個(gè)節(jié)點(diǎn)。適用于企業(yè)多樣化的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用場(chǎng)景：如互聯(lián)網(wǎng)教育、互聯(lián)網(wǎng)電商領(lǐng)域等。分布式數(shù)據(jù)庫廠商：阿里系數(shù)據(jù)庫POLARDB緩存存

53、儲(chǔ)SQL接口連接池解析器執(zhí)行器優(yōu)化器引入線程池連接性能提升5%5626255809/47054/20200511 10:23指定PK的SQL優(yōu)化讀性能提升10%去除邏輯日志依賴 Group Commit優(yōu)化 寫入性能提升50% 復(fù)制延遲降低30%MDL鎖lock-free改造 Latch優(yōu)化單表性能提升70%讀視圖優(yōu)化讀性能提升10%關(guān)閉雙寫緩存 回滾段在線縮容POLARDB 數(shù)據(jù)引擎的代際優(yōu)化資料來源：阿里云、華泰證券研究所云數(shù)據(jù)庫PolarDB基于Cloud Native設(shè)計(jì)理念，具有高并發(fā)讀寫OLTP、高可用，彈性擴(kuò)展、 遷移上云的應(yīng)用背景。5726255809/47054/202005

54、11 10:23資料來源：阿里云、華泰證券研究所POLARDB 架構(gòu)特點(diǎn)一寫多讀計(jì)算與存儲(chǔ)分離讀寫分離高速鏈路互聯(lián)共享分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)多副本、Parallel-Raft協(xié)議POLARDB 優(yōu)勢(shì)簡(jiǎn)單易用100%兼容MySQL極致性能，降低成本超大容量，支持上百TB級(jí)別數(shù)據(jù)快速彈性，應(yīng)對(duì)不確定的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)下一代數(shù)據(jù)引擎內(nèi)核，高可用、高可靠保障全方位保障數(shù)據(jù)安全分布式數(shù)據(jù)庫廠商：阿里系數(shù)據(jù)庫POLARDB華為GaussDB是一個(gè)企業(yè)級(jí)AI-Native分布式數(shù)據(jù)庫。應(yīng)用場(chǎng)景：為超大規(guī)模數(shù)據(jù)管理提供高性價(jià)比的通用計(jì)算平臺(tái)，也用于支撐各類數(shù)據(jù)倉庫系 統(tǒng)、BI(Business Intelligence)系統(tǒng)

55、和決策支持系統(tǒng)，為上層應(yīng)用的決策分析提供服務(wù)。分布式數(shù)據(jù)庫廠商：華為GaussDB資料來源：華為、華泰證券研究所GAUSSDBOLTPOLAPGAUSSDB OLTPGAUSSDB 業(yè)內(nèi)首創(chuàng)Switch Turbo技術(shù)，AZ內(nèi)ROT1秒， 滿足金融場(chǎng)景下數(shù)據(jù)庫高可用 訴求GAUSSDB 幫助客戶實(shí)現(xiàn)PB 級(jí)海量數(shù)據(jù)高效分析；目前已 經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融、運(yùn)營(yíng)商、 政府等行業(yè)GAUSSDB 多模引擎支持五種數(shù) 據(jù)類型融合處理，可解決集中式 架構(gòu)擴(kuò)展性和性能瓶頸問題，同 時(shí)分散風(fēng)險(xiǎn)，提升業(yè)務(wù)連續(xù)性流數(shù)據(jù)圖數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)文本數(shù)據(jù)關(guān)系數(shù)據(jù)30秒1秒OthersGaussDB2.68M4.03MOthersG

56、aussDBAI-Native鯤鵬生態(tài)高性能、平滑演進(jìn)5826255809/47054/20200511 10:23華為GaussDB：應(yīng)用場(chǎng)景、特點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)標(biāo)準(zhǔn)SQL支持?jǐn)?shù)據(jù)庫存儲(chǔ)管理功能提供組件管 理和數(shù)據(jù)節(jié) 點(diǎn)HA應(yīng)用程序接 口安全互聯(lián)5926255809/47054/20200511 10:23技術(shù)優(yōu)勢(shì)低成本支持海量數(shù)據(jù)高可靠高性能GaussDB 200是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，它利用了分布式并行處理技術(shù)，更適合于處 理互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)數(shù)據(jù)，并且支持行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)。應(yīng)用場(chǎng)景架構(gòu)特點(diǎn)詳單查詢數(shù)據(jù)倉庫PB級(jí)數(shù)據(jù)負(fù)載能力，通具備百TB級(jí)數(shù)據(jù)支撐過內(nèi)存分析技術(shù)對(duì)海量能力，可以高效處理數(shù)據(jù)邊入庫邊查詢，適百

57、億行多表連接查詢用于安全、電信、金融，適用于操作數(shù)據(jù)存、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的詳單儲(chǔ)、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、查詢業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)集市?；旌县?fù)載大數(shù)據(jù)分析基于海量數(shù)據(jù)查詢統(tǒng)支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)PB級(jí)計(jì)分析與事務(wù)處理能分析能力。分布式并力，行列混存技術(shù)同行數(shù)據(jù)庫集群滿足PB時(shí)滿足聯(lián)機(jī)事務(wù)處理級(jí)結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的分與聯(lián)機(jī)分析處理析能力。資料來源：CSDN、華泰證券研究所開源數(shù)據(jù)庫：架構(gòu)類型MySQL 32%PostgreSQL14%MongoDB 12%Redis 10%9%hMariaDB9%8%ElasticsearcCassandSraQLite5C%lickhouse 1%圖表：2019年最受歡迎的開源數(shù)據(jù)庫開源數(shù)據(jù)庫：免

58、費(fèi)的社區(qū)數(shù)據(jù)庫，其源代碼可供公眾使用，并且可以在其原始設(shè)計(jì)中進(jìn)行修 改或使用。開源數(shù)據(jù)庫的流行示例包括MySQL，PostgreSQL和MongoDB。開源數(shù)據(jù)庫用戶托管數(shù)據(jù)庫部署的方式有內(nèi)部部署、公共云、混合云。圖表：開源數(shù)據(jù)庫的技術(shù)架構(gòu)內(nèi)部部署49%數(shù)據(jù)來源：CSDN、華泰證券研究所6026255809/47054/20200511 10:23公有云37%混合云14%數(shù)據(jù)來源：CSDN、華泰證券研究所開源數(shù)據(jù)庫：機(jī)遇與挑戰(zhàn)開源數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)服務(wù)保障較弱安全性相對(duì)欠缺傳統(tǒng)復(fù)雜業(yè)務(wù)應(yīng)用 環(huán)境下性能相對(duì)較 差運(yùn)行中一旦出現(xiàn)難 以修復(fù)的緊急故障 無法獲得及時(shí)的商 業(yè)服務(wù)支持難以達(dá)到等保分保 方面的安

59、全標(biāo)準(zhǔn)要 求傳統(tǒng)復(fù)雜業(yè)務(wù)應(yīng)用環(huán)境主要是商業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)背景下，市場(chǎng)向互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)化、數(shù)字化新模式發(fā)展，開源數(shù)據(jù)庫近些年來取得了長(zhǎng) 足的進(jìn)步和廣泛的應(yīng)用，開源生態(tài)的發(fā)展產(chǎn)生了一定的抗衡商業(yè)生態(tài)的力量。開源數(shù)據(jù)庫 的成就中國郵政儲(chǔ)蓄銀行使用PG 部署上萬個(gè)節(jié)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)商使用Musql部署到 非核心的信息系統(tǒng)中6126255809/47054/20200511 10:23瀚高軟件成立于2005年，是國內(nèi)首家實(shí)現(xiàn)全國市場(chǎng)支撐體系建設(shè)的數(shù)據(jù)庫廠商。瀚高數(shù)據(jù)庫HighGo DB是一款由瀚高科技開發(fā)的結(jié)構(gòu)化關(guān)系型開源數(shù)據(jù)庫，其引進(jìn)了國際上最先進(jìn)的開源數(shù)據(jù)庫PostgreSQL內(nèi)核技術(shù)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了一系列的研發(fā)

60、和優(yōu)化。開源數(shù)據(jù)庫廠商：瀚高科技HighGo DBPGORACLEMySQLDB2圖表：HighGo DB支持多種高可用技術(shù)和架構(gòu)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)相連資料來源：瀚高股份官網(wǎng)、華泰證券研究所6226255809/47054/20200511 10:23優(yōu)炫：核心數(shù)據(jù)保護(hù)細(xì)分龍頭北京優(yōu)炫軟件股份有限公司成立于2009年，為數(shù)據(jù)安全、管理、挖掘提供卓越的產(chǎn)品、服務(wù) 及全方位的解決方案?？蛻簦赫⒔鹑?、能源、國防、企業(yè)等領(lǐng)域。成立優(yōu)炫軟 件，定位核 心數(shù)據(jù)保護(hù)2009公司以政府行業(yè) 客戶為依托，積 極向金融、軍工、醫(yī)療、能源等 行業(yè)拓展2010201220132014新三板掛牌上 市，獲國家級(jí) 高新技術(shù)