2023年中国关系型数据库产业发展和行业应用.pdf
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1、中国关系型数据库产业发展和行业应用(2023)中国关系型数据库产业发展和业应用(中国关系型数据库产业发展和业应用(20232023)国产数据库助推产业创新,塑造数字化未来新格局国产数据库助推产业创新,塑造数字化未来新格局中国关系型数据库产业发展和行业应用(2023)目录目录1u数据库产业概况数据库产业概况-2数据库的概念及主要类型数据库技术发展趋势u中国关系型数据库市场现状中国关系型数据库市场现状-9国产数据库品牌逐渐崛起及采取多种技术路线国内开源数据库根社区和根态初步形成u中国关系型数据库市场重点业应用场景与特点中国关系型数据库市场重点业应用场景与特点-15融及电信业数据库应用场景与特点政府
2、及制造业数据库应用场景与特点u国产数据库在重点业应用态势分析国产数据库在重点业应用态势分析-20数字化创新转型由般系统转向核集中式数据库在OLTP核系统的作用不容忽视分布式数据库成为融、电信等业的新选择应用更关注数据安全兼容性、迁移适配法论逐步成熟u国产数据库业应用深化面临的问题国产数据库业应用深化面临的问题-27关键核技术能不;业应用迁移替代难度产业态量布局分散;产业链风险问题急需解决数据库专业研发才短缺u对策建议对策建议-32强化原创性技术创新;深化业应用牵引机制优化产业发展环境;保障产业链韧性安全加研发才培养度中国关系型数据库产业发展和行业应用(2023)关键发现数据库的概念与分类关系型
3、数据库关系型数据库(SQLSQL),采用了关系模型来组织数据,以和列的形式存储数据。关系型数据库的和列的集合被称为表,表的集合则组成数据库。其诞40多年,已形成较为成熟的产品体系,代表产品如Oracle、DB2、SQL Sever、MySQL、PostgreSQL、openGauss等,其优点是事务的致性,在融等业要求数据完整性、致性较的领域中泛应用。非关系型数据库非关系型数据库(NoSQLNoSQL),泛指除关系型以外的数据库,是对关系型数据库的种补充。非关系型数据库的产是为了解决规模数据集合多重数据种类带来的诸多挑战,尤其是数据应用难题,其包括:键值存储数据库(Key-value),典型产
4、品有Memcached、Redis和Ehcache;列存储数据库,典型产品有Cassandra和HBase;面向档数据库,典型产品有MongoDB 和 CouchDB;图数据库,典型产品如Neo4J、InforGrid;时序数据库,典型产品如InfluxDB。非关系型数据库具有扩展性强、并发读写、灵活的数据模型等特点,泛应用于数据量的业务系统。但是也存在明显的短板,如,种类多、需要兼顾各类非关系型数据难度较、法对传统的数据类型(关系型)的应用进升级等。数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储、管理,并且可共享的数据集合软件,是IT系统存储与计算的基础,与芯片、操作系统共同组成IT系
5、统的核,泛服务于各类业应用,是软件产业态体系构建的重要枢纽按照不同的维度,数据库有不同划分(1)按数据结构模型可分为关系型数据库和非关系型数据库;(2)按络架构可分为单机型数据库、存算分离性、集中式数据库和分布式数据库;(3)云数据库,是指被优化或部署到个虚拟计算环境中的数据库按数据结构模型可分为关系型数据库和非关系型数据库章节章节 数据库产业概况数据库产业概况2来源:沙利整理数据库的分类数据库的分类非关系型数据库非关系型数据库关系型数据库关系型数据库NoSQLNewSQL分分布布式式数数据据库库Lotus NotesCouchDBMongoDBSequoiaDBDynamoRiakRedis
6、VoldemortBerkeleyDBHypertableHbaseHypertableSimpleDBNeo4JGraphDBInfiniteGraphOrientDBOracl IBM Db2 SQL Server MySQL openGauss PostgreSQL EnterpriseDB IngresGaussDBGbase-8AOceanBasePolarDB-XGoldenDBDragonBase键值档图列储存即服务aaSAmazon RDSSQL AzureTDSQLTiDBSimpleDBApp EngineDatastoreHadoop BriskMcObject Drya
7、dHadaptCouchbaseCassandraCloudantMySQL ClusterVoltDBScaleBaseTranslatticeNimbusDBFoundationDBGreenplumProgressObjectivityMapReduceMarkLogicVersant中国关系型数据库产业发展和行业应用(2023)数据库按结构模型分类3来源:沙利整理名称名称定义定义典型应用场景典型应用场景关系型数据库关系型数据库支持关系数据模型,由库、表、数据类型,记录组成,按元素关系组织的数据库。事务型为主非非关关系系型型数数据据库库键值数据库键值数据库只能存储键和值,满性能需求。嵌式
8、系统或性能进程需求列存数据库列存数据库能容纳量动态列。由于列名和记录键不是固定的,并且由于记录可能有数亿列,因此宽列存储可以看作是维键值存储。查找速度快;支持分布横向扩展;数据压缩率分析型业务场景档数据库档数据库面向档的数据库系统,其特征在于它们的模式数据组织件管理等图数据库图数据库面向图的数据库,将图结构中的数据表示为节点和边缘,表达节点之间关系。社交、零售、融风险、公共安全时序数据库时序数据库时序数据库是个针对处理时间序列数据进了优化:每个条目都与个时间戳相关联的数据库管理系统。物联实时数据库实时数据库结合实时处理技术,直接实时采集系统运过程中的数据的数据库系统。流控制、业控制关系型数据库
9、与非关系型数据库特点关系型数据库与非关系型数据库特点类型类型关系数据库关系数据库非关系数据库非关系数据库优点优点容易理解、使用便、易于维护需经过SQL层的解析,读写性能很、数据容易扩展、存储数据的格式多样化缺点缺点处理并发读写性能较差、表结构较为固定、不便于更改扩展处理多种非关系型数据库具有挑战性、难以对传统关系型应用进升级代表产品代表产品Oracle、MySQL、SQL SeverMongoDB、CouchDB关系型数据库与非关系型数据库优缺点关系型数据库与非关系型数据库优缺点关系型数据库优点在于数据结构清晰、提供ACID事务特性和丰富的管理具,但在并发读写和数据扩展面表现较差。非关系型数据
10、库具有读写性能、灵活的数据结构和扩展性强的优点,但处理多种数据库和升级传统关系型应用面存在挑战。中国关系型数据库产业发展和行业应用(2023)数据库按络架构分类4来源:沙利整理单机型数据库、存算分离性、集中式数据库和分布式数据库特点单机型数据库、存算分离性、集中式数据库和分布式数据库特点分类应用介质数据存储应用场景单机型单机PC服务器,小型机,或型机本地硬盘小规模企业存算分离型多个PC服务器,小型机,型机速络技术,整合存储外挂,磁盘阵列,分布式存储中等规模数据应用集中式数据库多个PC服务器,小型机,型机共享磁盘,磁盘阵列,全局资源管理数据是共享,主要用在企业级核业务,满可用和性能要求分布式数据
11、库多台服务器共享架构(Shared Nothing),不对其中的磁盘和内存进实时同步数据是分散存储的,面向互联、电商等业务场景,关注点在于横向扩展能、可用和性能要求单机数据库单机数据库即是传统意义上的数据库,又称为完全共享型(Shared Everything)数据库。数据库管理软件部署于单台服务器上(PC服务器,小型机,型机等),使用本地磁盘存放数据。存算分离型数据库存算分离型数据库是指数据库管理软件依旧部署到单台服务器上,但是存储部分利用速络技术,将存储外挂,利用磁盘阵列,分布式存储等设备将单台服务器的有限存储进拓展。集中式数据库集中式数据库是指采用集中式架构,将数据存储在型主机或小型机上
12、进集中管理,其操作系统,中间件,数据库等“基础软件”多为闭源商用系统,典型的集中式架构是IOE(IBM,Oracle,EMC)提供的计算设备、数据库技术和存储设备共同组成的系统,同时也是目前银、电信等业的主流应用模式。分布式数据库分布式数据库是由若个节点集合成,它们通过络联接在起,每个节点都是个独立的数据库系统,它们都拥有各自的数据库、中央处理机、存储,以及各自的局部数据库管理系统。分布式数据库具有可用、可靠、可扩展的特性,在Google、Amazon、Facebook、阿里巴巴、腾讯等互联公司泛应用。随着数据量幅增长以及并发环境下对数据处理能的要求越来越,分布式数据库也逐渐被融业关注和应用。
13、中国关系型数据库产业发展和行业应用(2023)集中式数据库集中式数据库分布式数据库分布式数据库定义定义仅在个位置上储存、定位和维护的数据库分布于计算机络且逻辑上统的数据库可扩展性可扩展性横向扩展受限,支持纵向扩展支持横向扩展扩容弹性扩容弹性变更需停机快速迭代、小时级投产、分钟级在线扩容成本成本扩展需要配置硬件,集中式存储系统成本较利用廉价PC Server组建集群,成本相对较低,但Server数量需求较多兼容性兼容性法进非结构化数据处理,硬件兼容能弱支持非结构化数据处理,硬件兼容能强并发并发能能可以支持单表千万级数据量的存储,但是难以支撑密集的并发读写,存在容量与性能瓶颈关联多个节点,减少单个
14、节点数据量;实现并计算,支持PB级数据量访问,以及百万级并发事务性事务性遵循ACID遵循CAP、BASE,少数提供ACID能自治性自治性集中式控制、厂商标准、封闭局部DBMS自治性、产业标准、开放可用性可用性系统监控与发布部署有架构优势容灾机制和故障恢复有架构优势分布式数据库与传统数据库的区别5来源:沙利整理集中式数据库集中式数据库 vs vs 分布式数据库分布式数据库集中式与分布式数据库各有优缺点。近年来、分布式数据库架构发展比较迅速,首选,在经济性面,分布式架构通常能够更有效地利用计算资源,通过平扩展来降低成本,集中式数据库往往需要昂贵的硬件和基础设施来支持其运;其次,在安全自主性面,分布
15、式数据库往往设计有更严格的权限控制和数据隔离机制,能够更好地保护用户数据的安全和隐私;此外,分布式架构在灵活性和可伸缩性面也具有显著优势,能够轻松应对不断变化的业务需求和数据量增长。虽然集中式架构在可维护性和致性面可能更具优势,但分布式系统通过采用先进的分布式中间件和运维平台,也可以达到甚超过集中式数据库的性能和可靠性平。分布式中间件可以帮助管理和协调分布式系统中的各个节点,提供统的服务接和数据处理能,从简化开发和运维的复杂性。同时,运维平台可以对分布式系统进全面的监控和管理,确保系统的稳定性和效运。中国关系型数据库产业发展和行业应用(2023)云数据库6来源:沙利整理云数据库是指被优化或部署
16、到个虚拟云数据库是指被优化或部署到个虚拟计算环境中的数据库计算环境中的数据库,可以实现按需付费、按需扩展、可用性以及存储整合等优势,其本质是将各类数据库技术与云平台技术结合,通过虚拟化、容器化或者裸属等式将数据库进云化管理,以服务的形式对用户进交付,非传统的License交付。云数据库不仅提供WEB界面进配置、操作数据库实例,还提供可靠的数据备份和恢复、完备的安全管理、完善的监控、轻松扩展等功能支持。相对于用户自建数据库,云数据库具有更经济、更专业、更效、更可靠、简单易用等特点,使用户能更专注于核业务。数据库不同分类维度之间,可以互有交叉。个数据库产品可同时是“关系型-决策型-分布式”,如Gr
17、eenplum数据库、DMMPP数据库等。同个分类维度之间也不是“非即白”,存在“跨界”产品。如混合事务-分析处理数据库(HTAP)同时具备事务型数据库和分析型数据库的能,多类型数据库是可同时管理关系型、键值型、档型等模型的数据库。由于中国数据库产品呈现以关系型为主,非关系型数据库为辅的局面,关系型数据库在中国数据库总体市场中的占比超过60%,成为中国数据库创新发展的“主战场”,本报告的分析集中于关系型数据库领域。云数据库特点云数据库特点云数据库可弹性扩展,快速提供存储和计算资源,适应业务增长,需量和硬件投弹性拓展弹性拓展可用可信赖可用可信赖灵活可定制灵活可定制云数据库具备可用和可靠性,通过分
18、布式架构和冗余备份,确保故障时的数据安全和系统可用性,保障业务连续性云数据库灵活可定制,提供丰富配置选项和参数调整,适应业务需求。用户可按需选择存储引擎、调整资源比例中国关系型数据库产业发展和行业应用(2023)数据库技术发展趋势7来源:沙利整理发展趋势发展趋势存算分离架构将计算和存储资源充分解耦并实现资源池化,计算节点转为状态节点,支持按需分配;外置的共享存储可以使用中化的存储集群,提升存储的可靠性和扩展性。存算分离将存储资源和计算资源拆分为独立的模块进建设,在资源利用率、存储资源效共享、多场景灵活部署等面具有显著优势。此外,随着性能盘、NVMe新协议、RDMA/NoF新型络等新技术的量涌现
19、,为存算分离架构提供了更好的技术支撑,使得存算分离架构成为技术演进趋势上的选择。目前,AWS Aurora、阿里云PolarDB、openGauss等都不约同采用了存算分离架构去提升数据库的整体能。数据库架构向存算分离、资源池化数据库架构向存算分离、资源池化在需要同时支持OLTP和OLAP场景,基于创新的计算存储框架,在同份数据上在保证事务的同时可支持效实时分析,省去费时的ETL过程,构建出混合事务分析处理的HTAP数据库。HTAP数据库采用事务处理、分析处理、数据同步、查询优化、资源调度等多种技术,实现在事务型存基础上,定期将增量数据合并到列存储中,用以满分析型负载,并结合分布式调度技术实现
20、并化,进步加速处理。目前各厂商都在布局HTAP,如 阿 里 云 PolarDB、腾 讯 云TDSQL、openGauss等。混合事务与分析型数据库需求不断增长混合事务与分析型数据库需求不断增长数据库的下个模式会向多模向发展,同时支持关系、KV、档、图、时序等模式。多模数据库支持灵活的数据存储类型,将各种类型的数据进集中存储、查询和处理,可以同时满应用程序对于结构化、半结构化和非结构化数据的统管理需求。目前已经有多种原多模数据库,如ArangoDB、OrientDB等,但 也 有 传 统 的 关 系 型 数 据 库,如PostgreSQL、openGauss等,通过插件扩展支持时序、图、GIS等
21、多种模态。多模态数据库将成为流多模态数据库将成为流分布式数据库是采用计算机络将物理上分散的多个数据库单元连接起来组成的个逻辑上统的数据库,具有并发/吞吐读写、海量存储、弹性伸缩、可靠性等特点。相较于传统数据库,分布式数据库具有更的性能和可扩展性,能够满规模数据处理和实时数据更新的需求。目前被泛应用于互联、融、电商等领域。目前各厂商数据库都具备分布式能,如华为云GaussDB、奥星贝斯OceanBase、腾讯云TDSQL等。分布式数据库迎来快速发展机遇分布式数据库迎来快速发展机遇1234中国关系型数据库产业发展和行业应用(2023)数据库技术发展趋势8来源:沙利整理可以通过AI技术实现数据库的自
22、优化、自监控、自调优、自诊断;另面可以实现库内AI训练,降低AI使用门槛。从赋能对象来看,智能与数据库的结合既可以体现在数据库系统自身的智能化,包括但不限于数据分布技术智能化、库内进训练和推理操作、数据库自动诊断、容量预判等;也可以体现在数据库周边具的智能化,能够在提升管理效率、降低错误引率、减少安全隐患的同时也降低了运营成本。目前学术界和业界共识的研究重点是将机器学习与数据管理在功能上融合统,来实现更的查询和存储效率,自动化处理各种任务。目前业界openGauss在这块处于领先位置,已经具有较完备的AI for DB和DB for AI能。AIAI使能数据库成为未来发展的重要向使能数据库成为
23、未来发展的重要向新兴硬件可以从计算、存储和传输三个层面赋能数据库。计算层面,借助众核CPU、GPU、FPGA、AI芯片等,可以实现包括但不限于多核并优化、事务并发控制、查询加速、存储层计算卸载、数据压缩加速、作负载迁移等能;存储层面,随着NVMe的出现和发展,内存和外存的界限变得模糊,针对传统块存储设计的索引在NVMe中面临新的性能挑战;传输层面,RDMA带来络传输性能表现和CPU卸载能。为充分榨取软硬协同的系统性能,未来可能对数据库系统的架构设计带来颠覆性变化。目前各数据库都在利用硬件进加速,如:PostgreSQL利用GPU加速复杂查询、openGauss 利 用 NVMe 做 级 缓 存
24、、PolarDB利用RDMA加速络通讯等。软硬协同是数据库效能提升的关键软硬协同是数据库效能提升的关键56中国关系型数据库产业发展和行业应用(2023)关键发现中国关系型数据库产业近年来呈现出迅猛的发展势头。市场规模逐年速增长,产业态不断壮,业应用持续深化。据弗若斯特沙利预测,中国关系数据库市场将在2027年前保持23%的复合增长率,并有望达到762亿元的市场规模。这趋势反映了中国在数字化转型中的坚定决和实,同时也为全球数据库市场带来了新的活和机遇。中国关系型数据库总体市场规模及市场业份额“四五”规划提出“加快数字化发展,建设数字中国”的总体规划,作为“数字中国”战略实施的重要环,近年来中国关
25、系型数据库产业迅猛发展,市场规模逐年速增长,产业态不断壮,业应用持续深化。根据弗若斯特沙利预测,到2027年中国关系数据库市场将保持23%的复合增长率,预计到2027年将达762亿元从业领域市场来看,线下传统部署数据库市场份额主要集中在融、政府、运营商和制造业四业,市场份额合计占比达市场总份额的70%章节章节 中国关系型数据库市场现状中国关系型数据库市场现状中国关系型数据库总体市场规模中国关系型数据库总体市场规模9来源:沙利整理0200400600800100020222023E2024E2025E2026E2027E中国数据库市场份额(分业统计)中国数据库市场份额(分业统计)从业领域市场来看
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