2023年中国数据库年度行业分析报告.pdf

12023 年中国数据库年度行业分析报告2023 年中国数据库行业年度分析报告墨天轮数据社区2024 年 5 月2目 录前 言.6第一章：中国数据库发展现状.71、中国数据库流行度.72、中国数据库产品分析.113、数据库市场规模.164、金融核心系统替换进程.205、电信行业系统迁移改造.336、上市融资/财务.367、开源生态.388、数据行业分析报告.439、数据库行业大事记.5310、数据库国产化进程及标准化政策.7411、数据库大会展现产业未来图景.7812、数据库产业图谱.8313、数据库社区年度发展概况.8614、数据库高校学术力量蓬勃发展.9515、墨天轮 2023 年度数据库获奖名单.100第二章：数据库关键技术及发展趋势.1101、云原生.1102、HTAP.1273、共享集群.1314、超融合数据库.1355、KV 数据库.1416、多模态数据库.1447、搜索型数据库.15638、图数据库.1659、文档数据库.18210、时序数据库.18811、向量数据库.19412、流式数据库.20013、空间数据库.20214、数据仓库.20615、数据湖.21616、数据库兼容性.23017、数据库内核创新.23318、数据原生时代的数据库.24019、从数据库到数据计算系统.24320、自然语言交互.24621、自动驾驶数据库.255第三章：数据库新兴硬件及生态产品.2581、处理器.2582、存储.2713、一体机.2864、智能运维.2935、云管平台.2986、安全管控平台.3007、SQL 审核.3048、数据复制与集成.3089、数据库中间件.311总 结.3164表格目录表 12023 年墨天轮排行榜年度 TOP 10 流行度趋势详情表.9表 2中国数据库流行度分类排名表.10表 3国产数据库在金融行业核心系统的分布情况.26表 4金融行业核心系统-国产数据库典型客户案例详情表.28表 52023 年国产数据库融资情况统计表.36表 62023 年国产数据库开源情况统计表.39表 72023 年发布数据库重点评测.75表 82023 年发布的数据库行业标准准则.77表 92023 中国数据库厂商及社区年度大会一览.805编委会成员蔡冬者、杜剑峰、盖国强、洪春涛、洪建辉、黄向东、蒋锴、黎超、李文杰、梁敬彬、吕海波、栾小凡、罗小波、明玉琢、欧伟杰、潘巍、谯俊华、邵志杰、王振宇、魏可伟、魏兴华、吴疆、吴敏、萧少聪、衣国垒、俞炜婷、曾勇、詹年科、张晨、张俊成、张彤、章晨曦、章芋文、赵恒、赵新、周文雅、周颖冠、朱洁。参编单位爱可生、百度云、宝兰德、北京大学、贝格迈思、创邻科技、达梦数据库、Fabarta、飞轮科技、广东外语外贸大学、杭州电子科技大学、杭州图尔兹、华为技术有限公司、Intel、极限科技（INFINI Labs）、玖章算术、矩阵起源、巨杉数据库、科蓝软件、浪潮 KaiwuDB、蚂蚁 TuGraph、美创科技、PikiwiDB、清华大学、ScaleFlux、蜀天梦图、深算院 YashanDB、四维纵横、StarRocks、拓数派、天谋科技、途普智能、沃趣科技、虚谷伟业、云尧科技、亚信安慧 AntDB、易景科技、云和恩墨、Zilliz。（以上人物姓名和公司名称按首字母排序，排名不分先后）版权声明本报告著作权归墨天轮、各合作单位和个人共同享有，未经书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复制、发表或引用。若征得墨天轮、各合作单位和个人同意进行引用、转载的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“墨天轮”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节或修改。本报告所涉及的观点或信息仅供参考，不构成任何投资建议。本报告的部分信息来源于公开资料，墨天轮、各合作单位和个人对该等信息的准确性、完整性或可靠性不做任何保证。本文所载的资料、意见及推测仅反映墨天轮于发布本报告当日的判断，过往报告中的描述不应作为日后的表现依据。在不同时期，墨天轮、各合作单位和个人可发出与本文所载资料、意见及推测不一致的报告和文章。墨天轮、各合作单位和个人不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，墨天轮、各合作单位和个人对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者应当自行关注相应的更新或修改。6前 言在数字化浪潮的推动下，2023 年中国数据库行业站在了新的历史起点上。数据库作为信息化建设的核心，对于支撑数字经济的发展具有举足轻重的作用。随着云计算、大数据、人工智能等技术的飞速发展，数据库行业的技术革新和应用场景不断拓宽，市场需求日益增长，为国产数据库厂商带来了前所未有的发展机遇。本年度报告旨在全面梳理 2023 年中国数据库行业的年度发展情况，从数据库流行度、市场动态、生态建设、资本投资，以及国产数据库在金融行业核心系统的替代进程等多个维度进行深入分析。同时，报告展现了数据库的技术演进，包括但不限于云原生数据库的兴起、分布式数据库的广泛应用、智能化数据库技术的发展趋势等。2023 年中国数据库行业在技术创新、市场认可和国际竞争中取得了积极进展。国内厂商如 OceanBase、PingCAP、腾讯云和华为云等不仅在国内市场占据重要地位，还成功打入国际市场，赢得了广泛认可；在金融级分布式数据库领域，GoldenDB、GaussDB、OceanBase 和 TDSQL 等产品凭借出色的性能和安全性，成为市场的领导者。预计中国数据库市场将继续保持强劲的增长势头，本土厂商将进一步巩固和扩大其在全球数据库产业中的地位。特别是在金融、云服务和大数据等关键领域，中国数据库厂商有望发挥更大的影响力，推动整个行业向更高效、更安全、更智能的方向发展。通过本报告，我们期望为业界提供一份客观、全面的行业发展参考，为数据库技术爱好者、企业决策者和专业人士提供宝贵的信息资源。我们相信，在政策支持、市场需求和技术进步的共同推动下，中国数据库行业将继续保持强劲的发展势头，在全球数据库领域占据更加重要的位置。未来，我们期待国产数据库能够继续深化技术创新，推动行业向更高层次的发展，为我国乃至全球的数字经济贡献更大的力量。7第一章：中国数据库发展现状1、中国数据库流行度一、中国数据库产品数量变化墨天轮中国数据库流行度排行榜（简称：墨天轮排行榜）是一个专注于评估和展示中国数据库市场流行趋势的榜单。自 2019 年 6 月启动以来，该排行榜综合运用搜索引擎数据、趋势指数、资质认证、核心案例数、专利数、论文数、招聘数、书籍数量及平台优质内容数量等多个维度，每月更新一次，旨在客观反映中国数据库产品在互联网上的流行度和市场接受度。这一排行榜不仅为数据库用户提供了参考，也为国产数据库的发展提供了一个展示平台。墨天轮排行榜数据库产品数量图2023 年底，墨天轮排行榜收录了 288 个数据库产品，全年新增收录 39 个，相较于 2022 年的 55 款新增，数量减少了约 29%。新增数据库产品的数量减少，这反映出中国数据库市场在生产方向上正经历着由快速扩张向质量提升的转变。随着市场的逐步成熟，市场对于新入市者的技术和创新能力提出了更高的要求，同时也意味着现有竞争者需要在产品优化和服务升级上投入更多的努力，以维持和增强其市场地位。截至 2024年 5 月，墨天轮排行榜共收录了 285 个数据库产品，收录数量的轻微下降是因为墨天轮排行榜在动态更新中，不断优化其收录标准，剔除了一些已停更或不再运营的数据库产品，以确保榜单的质量和时效性，为用户提供更为可靠和有价值的参考信息。8二、中国数据库流行度 TOP10中国数据库行业在 2023 年继续保持着蓬勃的发展态势。墨天轮中国数据库流行度排行榜见证了这一年度的行业动态，各个中国数据库产品在互联网上的流行度和市场认可度得到了充分地体现。2023 年中国数据库流行度排行榜年度 TOP10 依次为：OceanBase、PolarDB、openGauss、TiDB、人大金仓、GaussDB、GBase、达梦、GoldenDB 和 AntDB，这些数据库在技术创新和市场拓展方面均展现了不同程度的活跃态势和竞争力。2023 年中国数据库排名前 10 名的竞争异常激烈。OceanBase 以其卓越的表现连续稳居排行榜首位，彰显了其强大的品牌影响力。第2名第4名分别是阿里云PolarDB、openGauss、TiDB，三者之间的得分差距较小，使得每次排名更新都充满悬念。GoldenDB 和 AntDB 是新加入 TOP10 的数据库，展现了不俗的竞争力。9表 1 2023 年墨天轮排行榜年度 TOP 10 流行度趋势详情表排名数据库名称主要趋势1OceanBase稳居榜首，得分提升。OceanBase 全年稳居榜首，得分在年末达到最高，体现了其在市场中的领先地位和用户的高度认可，反映了其在网络上持续热度。2PolarDB排名上升，得分大幅增长。PolarDB 的排名和得分均有显著提升，整体呈现稳步增长趋势，在第四季度稳住了第二的位置，显示了其在市场上的强劲动力。3openGauss排名稳定，得分轻微下降。openGauss 的排名全年表现较为稳定，多次位列前三。得分有所波动但整体稳定，保持了其在市场上的高关注度。4TiDB排名略有下降，得分减少。TiDB 作为往年的领先者，下半年排名波动较大，年底排名下降至第 4 名，但整体得分保持在高位，显示了其深厚的市场基础，在市场上的关注度依然很高。5GaussDB排名稳定，得分增长。GaussDB 在年末的得分和排名均有显著提升，反映了其在市场上的快速成长和技术创新。6人大金仓排名和得分均上升。人大金仓全年得分波动较大，但整体趋势向上，尤其在年末的排名中表现出色。7GBase排名和得分显著提升。GBase 排名和得分均显著提升，成为年度成长最快的数据库之一。GBase 全年得分稳步上升，尽管在年中有轻微波动，但整体市场表现良好。8达梦排名下降，得分减少。达梦数据库全年排名有所波动，整体排名有所下降，得分也有所减少，但在某些月份取得了较好的成绩，整体表现依然稳定。9GoldenDB新晋 TOP10，表现稳定。GoldenDB 年末排名与得分提升较为明显，成功跻身年度 TOP10。其在技术性能、稳定性以及对金融级应用场景的深度适配上赢得了众多金融机构的信任和青睐，市场影响力提升。10AntDB排名稳定，得分显著增长。作为新晋 TOP10，AntDB 整体表现依旧稳定，得分的持续增长彰显了其在市场上不懈努力和日益坚实的用户基础，预示着该数据库未来的发展潜力。总结：整体来看，这些数据库的排名和得分变化共同绘制了中国数据库市场一年来的动态图景，展现了国产数据库技术的进步和行业竞争的激烈态势。墨天轮中国数据库流行度排行榜为业界提供了一个观察和分析市场动态的窗口，也为数据库技术爱好者、企业决策者和专业人士提供了宝贵的参考信息。10三、中国数据库流行度分类排名从数据库流行度来看，根据墨天轮中国数据库流行度排行榜，在关系型数据库领域，OceanBase、PolarDB、openGauss、TiDB 等国产数据库排名靠前。其中，OceanBase连续 14 个月稳居榜首，阿里云 PolarDB 排名第二，openGauss 排名第三，TiDB 排名第四。时序数据库领域，涛思数据 TDengine 排名第一；向量数据库领域，爱可生TensorDB 排名第一；键值数据库领域，腾讯云 TcaplusDB 排名第一；图数据库领域，北京大学 gStore 排名第一。表 2 中国数据库流行度分类排名表排名关系型时序向量键值图1OceanBaseTDengineTensorDBTcaplusDBgStore2PolarDBKaiwuDB腾讯云VectorDBTendisTuGraph3openGaussDolphinDBMilvusAbaseNebulaGraph4TiDBopenGeminicVectorKingDBCSGGraph5人大金仓IoTDBDingoDBKvrocks华为 GES6达梦数据库CnosDBOm-iBASEToplingDBGalaxybase7GBASECTSDBVearchFlashDBTGDB8GaussDBYMatrixHippoTerarkDBArcGraph9TDSQLNSDBAwaDBKeeWiDBStellarDB10GoldenDBGreptimeDBArcVectorTair阿里云 GDB数据来源：墨天轮国产数据库流行度排行榜 2024 年 1 月数据112、中国数据库产品分析在 2023 年，墨天轮社区进一步丰富了其数据库百科功能，推出了全新的数据库产品分类统计功能。墨天轮的“数据库百科”产品功能提供了非常详尽的数据库产品信息，并且具有强大的类型筛选功能。这个功能允许用户根据不同的标准来筛选数据库产品，从而快速找到符合特定需求的数据库解决方案。目前墨天轮数据库百科收录了 668 款数据库产品。墨天轮“数据库百科”产品功能在类型筛选方面，墨天轮数据库百科提供了几百个维度的筛选选项：国家：用户可以根据数据库产品的来源国家进行筛选，例如中国、美国、俄罗斯等。成立时间：提供了数据库产品成立的年代，如 1960s、1970s 等，直到 2020s。数据库类型：包括关系型数据库、键值数据库、时序数据库、图数据库、文档数据库等。数据库起源：可筛选基于某些数据库研发的产品，如 PostgreSQL、MySQL、openGauss等。应用场景：例如 OLTP（在线事务处理）、OLAP（在线分析处理）、HTAP（混合事务/分析处理）等。架构特点：如 Shared-Nothing、Shared-Everything、Embedded 等。支持的功能：例如存储过程、认证体系、社区支持、Serverless 等。测评认证：包括 ISO9001、ISO20000、ISO27001、Gartner 魔力象限、Gartner 市场份额、IDC 中国关系型数据库份额、沙利文数据库市场报告、IDC 数据库市场报告、Forrester Wave、CC EALA4+、CCRC EAL4+、分布式数据库金融标准验证、等保测评、ITSS、CMMI5、军 B+、GB18030、TPC-C、TPC-H、TPC-DS、可信数据库评测、国家安全可靠评测。许可协议：如 Apache v2、Proprietary、GPL v2 等。开发语言：涉及数据库开发所使用的编程语言，如 C+、Java、C 等。索引类型：例如 B+Tree、Hash Table、Full-Text 等。事务隔离级别：如 Read Committed、Serializable 等。12数据类型：支持的数据类型，如 JSON、DATE、CHAR 等。SQL 标准：支持的 SQL 标准版本，如 SQL-92、SQL:1999 等。操作系统兼容性：数据库支持的操作系统，如 Linux、Windows、OS X 等。硬件平台：数据库支持的硬件平台，如 Intel、鲲鹏、飞腾等。编程语言接口：提供数据库访问接口的编程语言，如 Java、Python、C+等。公司规模：数据库厂商的规模，如员工人数。融资情况：数据库厂商的融资阶段。总部城市：数据库厂商的公司总部位置。这些筛选维度为用户提供了一个多角度、细致的数据库产品筛选机制，帮助用户从几百个不同的维度中找到最适合自己业务需求的数据库产品。通过这些筛选选项，用户可以更加精准地定位到特定的数据库产品，无论是从技术特性、应用场景、还是厂商背景等多个方面进行考量。为了帮助用户更好地了解和应用国产数据库产品，墨天轮还推出了全新功能“国产数据库核心业务系统典型案例”展示，旨在为广大用户提供一个展示国产数据库应用场景的窗口。平台已收录了大量基于国产数据库在企业核心业务系统的实战案例，这些案例涵盖了金融、电信、互联网、政务、制造业等多个领域。在这里，您可以按类型筛选来自不同行业、不同场景的国产数据库成功应用案例，还可筛选或搜索指定某个国产数据库的核心系统案例。目前，墨天轮“核心案例”功能，收录了 488 个国产数据库核心业务系统项目案例，其中精选案例 95 个。墨天轮“精选核心案例”通过具体案例的展示，不同行业的企业和机构可以了解到国产数据库在相似业务场景中的实践，为自己的技术选型和业务升级提供参考。13一、中国数据库模型通过对中国数据库模型数量进行分析，关系型数据库以绝对优势占据主导地位，占比高达 57.0%，这反映了关系型数据库在数据管理和分析中的普遍适用性和重要性。时序数据库占比 14.8%位居第二，显示出市场对于处理时间序列数据的强烈需求，特别是在物联网、金融监控和实时分析等领域。图数据库占比 10.9%位列第三，凸显了图数据库在处理复杂关系和网络分析方面的重要性，其应用在社交网络分析、推荐系统等领域日益增多。中国数据库模型分类数据来源：墨天轮排行榜二、中国数据库起源据墨天轮对中国数据库起源的不完全统计，超 70 多款中国数据库产品是基于开源数据库开发的，起源数据库最多的前三名分别是 openGauss（占比 22.1%）、PostgreSQL（占比 20.8%）和 MySQL（占比 13.0%），其中，基于 openGauss 研发的中国数据库产品数量已与基于 PostgreSQL 研发的中国数据库产品数量相当。国产数据库产业在开源项目的基础上进行了广泛的创新和自主研发，形成了多样化的产品生态。国产数据库厂商在利用开源代码的同时，也在努力保持与开源社区的兼容性，并积极构建自己的生态系统，如 openGauss 社区正在吸引越来越多的企业参与。14中国数据库起源数据来源：墨天轮排行榜三、中国数据库数据处理类型在数据处理技术方面，HTAP、OLAP和OLTP模型的数量占比分别为21.0%、24.3%和 54.7%，反映了市场对实时数据处理和分析能力的高度重视。中国数据库数据处理类型数据来源：墨天轮排行榜四、中国数据库部署方式随着云计算技术的不断进步，云原生和分布式数据库的部署方式逐渐成为主流。中国数据库部署方式上，云原生数据库占比 17.4%，而分布式数据库占比 46.1%，领先15于占比 36.5%的集中式数据库，这表明市场对于数据库的可扩展性和灵活性有着明确的偏好。中国数据库部署方式数据来源：墨天轮排行榜五、中国数据库商业模式在商业模式方面，中国商业数据库占比 82.2%主导着市场，这可能归因于其提供的专业性服务和全面解决方案。与此同时，开源数据库以 51 个模型的数量占比 17.2%，展现了开源技术在创新和社区支持方面的强大动力。中国数据库商业模式数据来源：墨天轮排行榜16六、中国数据库公司总部城市分布北京作为中国数据库公司的集中地，总部数量占比 41.2%，位居首位。中国数据库公司总部在杭州和上海分别占比 20.6%和 12.7%，紧随其后。这些数据揭示了中国数据库产业在特定城市的集聚现象，显示了这些城市在政策、人才和资本方面的优势。中国数据库公司总部城市数据来源：墨天轮排行榜总结：2023 年，中国数据库行业展现出强劲的增长势头，其中云数据库和关系型数据库占据市场主导地位。墨天轮数据显示，关系型数据库保持市场核心地位，同时向量数据库的增长凸显了 AI 和机器学习技术对行业的影响。云原生和分布式数据库的部署方式逐渐取代传统集中式部署，展现出市场对灵活性和可扩展性的追求。北京、杭州和上海等城市成为数据库产业的集聚中心，显示了地域优势对产业发展的推动作用。总体上，技术创新和市场需求正驱动中国数据库市场向多样化和专业化发展，这将助力中国在全球数据库行业中占据更加重要的位置。3、数据库市场规模一、全球数据库市场放眼全球市场，据 Gartner 预测，2023 年全球数据库规模将首次突破 1000 亿美元，其中，云数据库占比 55%。预计到 2027 年，云数据库的营收将占据全球数据库管17理系统整体市场的 70%。这一数据不仅反映了数据库市场的快速增长，还强调了云数据库相对于本地部署数据库的市场优势，预示着未来几年云数据库将继续保持强劲的增长势头。据墨天轮网站统计，全球 668 款数据库产品中，中国数据库产品占全球数据库产品总数的 62%，中国数据库产品数量全球第一，其次是美国，美国数据库产品 104 个，占比 21%。中国和美国数据库产品数量的领先，表明了中美两国在数据库领域都有较强的研发能力和市场影响力。虽然中国数据库产品数量遥遥领先，但在全球数据库市场份额占比不高，也反映出中国数据库产品在市场竞争力、品牌影响力、产品成熟度等方面还有较大提升空间。数据来源：墨天轮网站“数据库百科”统计根据 DB-ENGINES 网站统计，目前市场上共有 400 多个数据库产品，其中关系型数据库的数量超过 160 个，约占总数的 40%。这一数据不仅展示了数据库产品的丰富多样性，同时也印证了关系型数据库在整体市场中的坚实地位和广泛适用性。进一步聚焦中国市场，据墨天轮网站统计，在中国的 318 个数据库产品中，关系型数据库多达 182 个，占比高达 57%，在中国市场占据半壁江山。这一比例远高于全球平均水平，这也表明中国数据库产品在保持产品多样性的同时，关系型数据库依然占据着主导地位。二、中国数据库市场规模根据大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）测算，2022 年全球数据库市场规模为 833 亿美元，中国数据库市场规模为 59.7 亿美元（约合 403.6 亿元人民币），占全球 7.2%。预计到 2027 年，中国数据库市场总规模将达到 1286.8 亿元，市场年复合增长率（CAGR）为 26.1%。1820222027 年中国数据库市场规模及增速来源：CCSA TC601，2023 年 6 月按数据库部署方式划分市场规模，2022 年中国公有云数据库市场规模为 219.15亿元，较 2021 年增速 51.6%，本地部署数据库市场规模为 184.45 亿元，较 2021 年增速 14.4%，公有云和本地部署模式市场规模分别占总市场 54.3%和 45.7%，2022 年公有云数据库市场规模首次过半，预计 2023 年公有云市场占比将进一步扩大达到59.8%，规模达到 323.16 亿元，本地部署模式市场增速达到 17.8%，规模为 217.24亿元。2021-2023 中国公有云和本地部署数据库市场规模来源：CCSA TC601，2023 年 6 月19随着云服务商的数据库业务开始加大在私有云、行业客户等线下市场的发展力度，以及不断涌现的新兴关系型数据库厂商的入局，本地部署模式市场的竞争将愈发激烈。与本地部署市场相比，公有云关系型数据库的市场集中度更高。根据 IDC 数据，2023 年在国内关系型数据库中，公有云数据库的市场中以阿里云、华为、腾讯为代表的国产数据库厂商份额已远超海外数据库厂商。IDC 发布的2023 年上半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告显示，2023年上半年中国关系型数据库整体市场规模为 17.5 亿美元，同比增长 13%。其中，阿里云以 27%的市场份额稳居第一，占比高于第二名和第三名的总和。2023 年上半年中国关系型数据库市场份额图2023 年上半年，关系型数据库公有云部署市场规模达 11.3 亿美元，同比增长 19%，市场规模是本地部署模式的 2 倍左右，选择公有云模式部署数据库已成为主流。在公有云部署模式中，阿里云占比 39%，以绝对优势蝉联第一。而在 2022 年下半年，中国关系型数据库公有云模式前五名企业包括阿里云、腾讯、AWS、华为、中国电信天翼云（前五名厂商份额共计 86.5%）。2023 年上半年，华为云 GaussDB 数据库以 15.47%的市场份额，位列本地部署模式国产厂商第一。2022 年下半年，中国关系型数据库市场份额本地部署前五名包括Oracle、华为、微软、达梦、SAP。随着企业数字化进程的推进和公有云数据库的优势日益凸显，公有云数据库业务作为“基础设施”有望核心受益，并向各个行业深度应用落地，其市场份额有望进一步扩大。204、金融核心系统替换进程一、背景概述金融体系的稳定和安全直接关系到国家的经济稳定和社会发展，这不仅仅是个人和机构的利益问题，更是国家整体利益的重要组成部分。当前，金融服务已逐步扩展、细分，走进人们生活中的每一个场景，由此产生了海量数据和多样化的分析处理需求，而金融数据库在其中占据高度核心的地位，是保障金融业务顺利开展、稳定运行的关键基础。而金融核心系统是处理和管理其最重要业务的关键系统，包括客户信息管理、支付结算、贷款管理、交易记录等，是金融机构运行的基石，由此对金融核心系统数据库的安全、稳定、可用、拓展等能力都提出了极高的要求。在银行系统方面，数据库的应用具有以下几个显著特点：1.高可靠性：银行系统对数据的稳定性和安全性有着极高的要求，因此采用国产数据库可以满足其业务需求，确保数据不丢失。2.高性能：银行系统日常业务涉及大量的数据处理，因此需要具有高性能的数据库来应对高峰时段的并发请求。3.易于维护：银行系统数据库需要具备良好的可维护性，以降低运维成本和风险。4.兼容性：银行系统数据库需要与其他系统（如核心业务系统、中间件等）具有良好的兼容性，以确保业务的顺畅进行。在保险系统方面，数据库的应用具有以下几个显著特点：1.数据量大：保险系统涉及众多业务数据，如保单、客户信息等，因此需要具备海量数据处理能力。2.实时性：保险系统中的部分业务（如理赔、销售等）对实时性要求较高，因此需要采用具备高并发处理能力的数据库。3.数据一致性：保险系统中的数据需要保持一致性，以确保业务正确性和客户利益。4.数据安全：保险系统涉及客户隐私，因此需要采用安全可靠的数据库技术来保护客户数据。在证券系统方面，数据库的应用具有以下几个显著特点：211.高速处理：证券系统对数据处理速度要求较高，需要采用高性能的数据库来应对市场变化的快速反应。2.高并发：证券系统在交易时段需要处理大量并发请求，因此需要具备高并发处理能力的数据库。3.实时性：证券系统中的交易数据需要实时更新，以确保投资者获取准确的行情信息。4.数据安全：证券系统涉及资金安全和客户隐私，因此需要采用安全可靠的数据库技术来保护数据。随着数字化转型不断深入，金融业务不断创新，对核心系统数据库的技术能力、功能多样化的需求逐步提高，原有数据库架构较难实现，各机构逐渐替换国产数据库系统。此外，在信创发展环境下，相关政策规划也推进了基础软件的自主可控，进一步加速了金融核心系统的数据库国产化落地。当前，我国数据库厂商不断加强产品创新能力、提高产品硬实力，通过针对不同场景需求提供定制化解决方案，已在银行、证券、保险等多个金融行业的核心系统中得到了广泛应用。自 2019 年张家港农商行核心数据库首次实现国产化，接连中信银行信用卡 StarCard 新核心系统投产，这些大型金融机构的成功替换案例出现后，为行业打造了可复制、可参考的实践案例，此后金融核心数据库国产化进程逐步加快。墨天轮针对部分国产数据库核心案例的不完全统计，国产数据库已在中国银行、中国农业银行、招商银行、中国人保、国泰君安等金融机构核心系统共计成功投产 95 个，范围涵盖央行、六大行、十二家股份制银行、城商农信等银行机构及大型保险、证券企业等。我国金融行业在核心系统数据库国产化方面已取得显著成果，由此直接反映中国数据库已经能够完全承载金融核心系统，且国产化进程正不断加速演进。二、非核心系统国产数据库使用情况过去，金融系统对国外数据库的依赖程度极高，核心业务系统几乎被国外厂商垄断，只在非核心业务的办公管理及一般系统中进行了国产替换。目前，国产数据库在金融行业非核心系统应用中取得了显著成效。根据金融信息化研究所 2022 年编撰的金融业数据库供应链安全发展报告中的数据显示，在银行，证券及保险等金融领域，办公系统和一般系统的使用占比均已达到较高比例。其中在银行业，办公系统与一般系统，国产数据库使用比例均突破 50%。金融行业整体超过 40%的金融机构在办公和一般系统中实现了我国数据库产品的应用，成效明显。22图：不同领域金融机构使用我国数据库产品示意图在这一背景下，达梦数据库、人大金仓和南大通用等国产数据库产品凭借其优秀的性能和本土化服务优势，在非核心系统的应用中展现出了强劲的竞争力。例如达梦数据库在山东农信办公自动化系统、中信证券综合办公平台的应用，全面保障了客户自动化办公数据安全，基于达梦数据库的中国铁建财务共享服务平台，有效提高了企业整体的财务水平。南大通用 GBase 8a MPP Cluster 凭借卓越的数据分析性能，在大数据平台、湖仓一体、实时数据仓库、数据集市、数据中台等场景提供稳定支撑，比如中国农业银行和中国银行的数据仓库项目、中国银行多家分行大数据平台项目、中国人保数据平台项目、山东省农信审计系统项目、江西银行和江苏银行的审计平台项目、证监会信息分析系统平台项目等。除了在非核心系统应用中取得的成效，近期这些国产数据库也陆续在金融核心系统中得到应用，展现出国产数据库在关键技术上的突破和成熟。例如，达梦数据库在湖北银行和梅州客商银行的核心系统中实现了成功部署；金仓数据库支撑湘财证券完成 TA系统国产化升级 这些成功案例展示了国产数据库在金融行业核心系统替代进程中的潜力和前景，为国产数据库在更广泛领域的应用奠定了坚实的基础。随着国产数据库技术的持续进步和金融行业对国产化替代需求的不断增长，预计国产数据库将在更多关键领域发挥更大的作用。23三、国产数据库早期金融自用场景OceanBase：支付宝、网商银行支付宝自 2014 年双十一购物节起与 OceanBase 展开合作，面对 Oracle 集中式数据库在处理巨大流量和高并发时的不足，OceanBase 成功接管了支付宝 10%的业务流量，保障了交易系统的稳定运行。到了 2016 年，支付宝已将所有核心数据，包括账务库，迁移至 OceanBase，该分布式数据库能够处理数十亿条 SQL，管理数百 PB 的数据量，并在超过百万的服务器核数上运行，全面支持支付宝的所有核心业务链路和五大业务板块，为支付宝提供了面对大规模流量和复杂业务场景时的数据库需求的可靠解决方案。继支付宝之后，2015 年成立的全球首家云上银行网商银行，于 2017 年全面采用 OceanBase 数据库，成为银行业中率先实现 100%去 IOE 和自主可控的机构。OceanBase 帮助网商银行有效解决了数据可靠性与一致性问题，达到了 RPO 为零和RTO 仅数分钟的高容灾标准，为金融数据安全建立了强有力的保障。这一合作不仅加强了网商银行在金融服务领域的竞争力，也为中国金融业在云计算和数据库技术方面的进步积累了宝贵的经验。腾讯云 TDSQL：微众银行2014 年微众银行成立，并与腾讯云开展合作，旨在将云计算技术应用于金融业务场景。2015 年 8 月，微众银行核心系统正式上线，TDSQL 也承载了微众银行数百个核心系统和全行所有 OLTP 业务。TDSQL 就此成为第一个使用在银行核心系统的国产数据库。这一过程中，腾讯云 TDSQL 从未出现过大规格系统故障或者数据安全问题，支撑了微众银行单日交易峰值近 6 亿笔，最高 TPS 达到 10 万+，为微粒贷、微业贷等业务的数百个核心系统提供坚实支撑，并极大降低户均 IT 成本。24四、银行核心业务系统替换元年腾讯云 TDSQL：张家港农商银行2019 年 9 月 16 日，张家港农商银行成功上线基于腾讯云 TDSQL 的新一代核心业务系统。这是银行首次采用国产分布式数据库，打破了对国外数据库的长期依赖，符合国家对金融核心领域技术自主可控的要求。新核心系统采用 x86 服务器，降低硬件成本至传统架构的 1/5 以下。性能表现卓越，高频账户类交易耗时 300 毫秒以内，查询类交易耗时 100 毫秒以内，批量代发代扣业务 20 秒内完成 1 万笔。TDSQL 支持在线横向扩展，解决性能瓶颈。GoldenDB：中信银行中信银行于 2019 年 10 月 27 日启用了新的核心系统 StarCard，采用了由中信银行和中兴通讯联合研发的分布式数据库 GoldenDB。这是国内首个在大型股份制银行信用卡核心系统中成功应用的国产分布式数据库。目前 GoldenDB 支持多个业务系统，包括卡中心客户服务、营销支持、产品服务、信贷风险、运营支持等，使用了 X86 服务器和分布式集群解决方案（HBASE+ES+HIVE），实现了秒级时延的数据实时查询。越来越多银行核心系统替换成功落地的案例，极大提升了业界对国产数据库的认可，也加速了替换的进程。同时，数据库系统需不断升级以适应不断涌现的业务需求，确保系统灵活性和可扩展性，数据库厂商也要提供更具成本效益的解决方案，以满足金融机构的财务需求。客户与厂商需共同努力，紧密合作，推动数据库技术的发展，以迎接行业变革带来的各种挑战。五、金融核心系统国产化替换案例分析（一）国产数据库在金融行业核心系统应用范围扩大在我国金融行业核心系统中，国产数据库的应用范围广泛，其中银行、证券和保险等行业均有涉及。墨天轮针对部分中国数据库产品的不完全统计，从 2019 年至 2023年，金融行业核心系统采用国产数据库的公开典型客户案例共计 95 个。这些案例在数25量上呈现出逐年递增的趋势，表明了国产数据库在我国金融行业核心系统中的应用范围不断扩大，国产数据库助力金融行业系统国产化进程快速发展。来源：墨天轮-数据库核心案例（二）国产数据库在金融行业核心系统的客户分布根据已公开的金融行业核心系统-国产数据库典型客户案例数据统计，银行客户占比达到 66%，成为数据库应用的最大需求方。紧接着的是证券客户，占比为 15%，保险客户则位居第三，占比相对较低。来源：墨天轮-数据库核心案例26来源：墨天轮-数据库核心案例表 3 国产数据库在金融行业核心系统的分布情况数据库六大行十二家股份制城商农信保险证券支付、交易所央行、政策行合计GoldenDB4813/23131OceanBase2/10242/20TDSQL11625/116GaussDB41522/115PolarDB/114/2/8TiDB/1211/5合计11123711147395来源：墨天轮-数据库核心案例在银行案例中，金篆信科 GoldenDB 成为最受欢迎的数据库解决方案。据统计，GoldenDB 案例数量高达 26 个，覆盖了各类银行类型，包括六大行、十二家股份制银行以及城商农信银行等。具体来说，六大行中有 4 家采用了 GoldenDB，十二家股份制银行中有 8 家选择了该产品，城商农信银行中有 13 家予以应用。这些案例表明，GoldenDB 在银行领域的市场份额和认可度较高。27在保险行业中，阿里云 PolarDB 成为保险案例中应用最广泛的数据库，共有 4 家保险公司采用了该产品。PolarDB 在保险行业的应用逐渐成熟，为保险公司提供了稳定、高效的数据处理能力。而在证券行业中，腾讯云 TDSQL 和 OceanBase 分别占据主导地位，分别有 5 家和 4 家证券公司使用。这些数据反映出，在保险和证券领域，阿里和腾讯云的数据库产品具有较高的市场份额。综上所述，在我国金融行业核心系统中，银行客户对数据库的需求最大，证券和保险客户紧随其后。在众多数据库产品中，金篆信科 GoldenDB 在银行领域表现出色，阿里云 PolarDB 在保险行业占据一席之地，而腾讯云 TDSQL 和 OceanBase 则在证券市场展现出强大的竞争力。随着金融行业对数据库技术的不断需求和关注，这些数据库产品在未来有望取得更为广泛的应用。在我国金融行业核心系统中，国产数据库的应用范围不断扩大，市场份额逐年上升。这充分证明了国产数据库在金融行业国产化替代进程中具有强大的生命力和竞争力。随着我国金融行业的持续发展，国产数据库在金融领域的应用将越发广泛，为推动我国金融信息化建设作出更大贡献。在此过程中，国产数据库厂商需不断提升技术研发能力和服务水平，满足金融行业日益严格的需求，助力我国金融行业走向更加繁荣。在银行业中，国产数据库的应用已经取得了显著的成果。各大银行纷纷加大自主研发和创新的投入，