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数据库的淘汰赛:头部厂商如何赢得未来?

周享月 2025/08/08 10:03
周享月 2025/08/08 10:03

邦小白快读

文章揭示数据库市场进入淘汰赛阶段,重点信息包括市场规模动态、头部厂商竞争态势和实操迁移策略。

1. 市场格局变化显著,一年内数据库企业减少64家,厂商数量从269款收敛到164款,头部效应强化;IDC数据显示金篆数据库GoldenDB在银行业本地部署分布式事务型数据库份额达28.9%,位居第一。

2. 核心案例实操干货包括金篆数据库在多个行业成功应用:金融领域支撑100多家用户核心系统(如中国工商银行对公核心),电信行业助力中国移动完成28省Oracle迁移,政务场景如海关总署系统切换后支撑83万笔/分钟交易。

AI时代带来新挑战和方法论迁移实操:数据库面临数据多元化和实时推理需求;金篆数据库提出“多快好省”实践,如迁移工具缩短83%时间,河北移动案例通过参数库拆分提升运行效率。

品牌营销和产品研发在数据库行业焦点是核心能力塑造和消费趋势捕捉,金篆数据库代表案例展示多渠道布局。

1. 品牌营销通过行业渗透实现:产品定位金融级数据库,覆盖银行核心系统至电信政务,提升份额至第一;IDC报告显示其在银行业主导93.8%份额,强化品牌渠道建设。

2. 产品研发集中在六大核心能力:强一致、高性能、高可靠、高兼容、云原生、易运维,以应对AI需求;金融行业案例体现模式一体化,避免数百万管控成本,适配Oracle与MySQL统一。

消费趋势反映用户行为变化:AI驱动实时推理需求提升,数据类型多元化(从结构化到向量);金篆数据库在DB for AI维度强化向量计算,与主流AI平台融合赋能风险预测场景。

卖家可解读政策报告揭示增长市场机会和风险提示,结合消费需求变化指导事件应对策略。

1. 政策解读和增长市场:信通院报告预测2027年市场规模837.42亿元,年复合增长11.99%;国产数据库加速渗透关键业务,如200多家中小银行70%-80%完成选型机会。

2. 消费需求变化和机会提示:AI时代升级实时推理需求,金篆数据库工具集应对迁移痛点,减少83%时间;风险提示包括收敛加剧(预计2028年更集中)和运维压力上升。

事件应对措施以案例为基:迁移挑战(如数据量增长)通过“多快好省”策略解决,例如扬州公积金案例实现性能翻倍;机会提示在能源交通等行业国产化推进。

产品生产和设计需求围绕高兼容性和数字化推进启示,商业机会见于核心行业落地案例。

1. 产品设计需求强调强兼容和易运维:需语法兼容Oracle和自动迁移,金融保险案例显示硬件集约化省百万成本;工厂可借鉴模式一体化设计(如MySQL和Oracle同集群)。

2. 商业机会在数字化应用扩张:政务民生大面积采用(如扬州公积金),中国移动全网集采超1万套;能源交通关键系统逐步进入。

推进数字化启示从实操出发:金篆数据库通过云原生架构和工具集提升效率,河北移动案例改造参数库减少业务逻辑改动;启示包括全流程省心(省50%硬件资源)。

行业发展趋势聚焦AI和技术革新,客户痛点如迁移难度与运维压力需针对性解决方案。

1. 行业发展趋势和新技术:信通院报告显示AI原生时代来临,焦点在AI for DB(智能运维)和DB for AI(向量计算);金篆数据库打造全链路智能体系实现异常毫秒级响应。

2. 客户痛点和解决方案:迁移工作量大、节点增运维压力,工具集覆盖全流程缩短83%时间;数据多元化痛点用多模一体化架构解决(如非结构化融合)。

趋势延伸至各行业:电信场景需求语法兼容,能源交通应用增加;解决方案强调标准化(如金篆在海关系统零代码改造)。

商业对平台的需求突显统一管控和云原生支持,平台最新做法以运维管理和招商合作强化。

1. 商业需求和平台问题:应用多元导致选型困境,节点增管理压力(如河北移动节点激增);金篆数据库实践统一监控满足硬件集约化需求。

2. 平台最新做法和运营管理:云原生和易运维能力聚焦,中国移动案例通过自动化迁移支持海量系统;运营管理挑战用AI驱动闭环诊断应对。

平台招商启示:金篆数据库在政务与扬州公积金合作成立实验室提供支持;风险规避是收敛趋势(厂商减少64家),平台需强化生态合作招商模式。

产业新动向揭示市场收敛和AI转型,新问题如政策法规趋严引发商业模式启示。

1. 产业新动向和新问题:市场从数量型向质量型转变(企业减64家),AI引发数据类型扩展挑战;信通院报告强调安全标准推进,迁移成本高周期长。

2. 商业模式和政策启示:头部厂商比拼技术生态(如金篆六核心能力);政策建议在合规与创新平衡,如安全维度强化产品落地。

研究延伸至案例模式:金篆“多快好省”方法论提供HTAP场景方案;模式启示是AI融合价值释放(风险预测智能体共享)。

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我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

最近,数据库行业又到了各种报告密集发布的时节。

中国信通院、IDC、赛迪顾问等权威机构接连交出市场观察答卷,核心趋势高度一致—— 中国数据库市场已告别野蛮生长,迈入理性发展的高质量阶段。

当前,国内数据库市场已进入淘汰赛,一年间企业数量减少了64家,头部效应愈发明显。伴随国产数据库在各行业渗透率显著提升,在关键、核心业务领域实现突破,以及AI时代带来的技术进一步跃迁,头部企业正形成三条上行曲线。新的竞争格局下,头部国产数据库厂商也在不断探索制胜路径,沉淀出一条适合新的AI时代的落地方法论。

01

一年少了64家数据库企业,市场加速向头部靠拢?

过去一年,中国及全球数据库市场最显著的一大变化是,都迎来了厂商数量的大收敛。

中国信通院发布的《数据库发展研究报告(2025年)》显示,截至2025年6月,全球数据库企业共400家,一年锐减了118家,中国数据库厂商103家,较去年少了64家。

一些公司在激烈的竞争中,悄悄消失了。

国内数据库产品的数量,也开始高速收敛,从2024年的269款产品,直接腰斩到了164款。

但这并非坏事。过去几年,过多数据库厂商和产品的同台竞争其实带来了不少问题:ISV(独立软件开发商)苦于需适配大量厂商,厂商也难寻足够的合作伙伴建立健全的服务体系,客户则因产品同质化严重深陷选型困境。本就紧张的行业人才,也因分散各处,加剧了缺口。为此,2022年前后,行业已有收敛呼声。

7月16日召开的“可信数据库发展大会2025”主论坛上,中国信通院云大所所长何宝宏在解读上述《报告》时也指出,国产数据库已从高速增长期迈入高质量发展阶段,投资市场回归理性,供给侧正从“烧钱”向“赚钱”转型,产业侧则从“数量型”向“质量型”转变。

实际上,尽管厂商减少,市场规模仍在继续扩张,预计2027年将达到837.42亿元,年复合增长率11.99%。

在这一背景下,市场头部效应愈发显著 ——优势企业更易在新增市场中抢占份额,尤其在对数据库要求严苛的银行业,更是如此。

IDC报告显示,以2024年中国银行业本地部署分布式事务型数据库市场为例,5家头部厂商占了93.8%的份额,中尾部厂商空间被进一步挤压。前四强份额均较上一年有所扩大。其中,金篆信科连续两年居首,份额从24.8%增至28.9%,增长最多且增速最高,领先优势进一步放大。

行业人士观察,2025年至2028年,市场还将持续收敛,越来越向头部厂商集中。未来,市场竞争主要是头部厂商之间比技术、比生态合作,更多中小企业可能会退出。

另一方面,从行业应用看,国产数据库正加速迈进多个行业的关键、核心业务,抢占市场份额。

赛迪顾问报告显示,2024年中国数据库管理系统市场中,国外厂商份额萎缩,Oracle等销售额逐步下滑,中国厂商影响力持续提升,在众多细分行业取得了大量市场。

比如政务民生领域(社保、医保、税务等),已经大面积采用国产数据库,并正在向区县级下沉。一些政务机构,也在通过成立联合实验室的方式,加速国产数据库落地。如扬州市住房公积金管理中心与中兴金篆数据库GoldenDB,共同成立了国内首个聚焦住房公积金领域的国产数据库联合实验室——江苏省住房公积金联合实验室。

金融行业正在从头部向中小机构扩散。其中,银行跑在最前列,国有大行与股份制银行选型基本都已确定,接下来主要是交付和投产。“二三百家中小银行中预计有百分之七八十也都将在今年完成选型。”一位行业人士告诉数智前线。

运营商领域,国产数据库已经广泛落地。“可信数据库发展大会2025”主论坛上,中国移动集团数智化部副总经理陈国介绍,中国移动集团、省、专公司IT领域已使用国产商用数据库近7000套,今明两年将进一步拓展,商业数据库全网集采预计超1万套。

能源、交通等领域的关键生产业务系统,国产化数据也已经逐步在进入。

02

2024年助力60+客户投产,GoldenDB做了什么?

在这些报告中,有一家企业——金篆数据库GoldenDB,颇为特殊,它在三项权威报告中,都获得了不错的表现:

在信通院《中国数据库产业图谱 (2025)》中,获评金融、电信行业事务型数据库领航者第一名,且位居政务、交通、能源等重点行业事务型数据库前列;在IDC报告中,以28.9%份额继续稳坐银行业本地部署分布式事务型数据库第一;在赛迪顾问报告中,位列中国分布式事务型数据库市场第一,被评为中国数据库管理系统市场领导者。

作为一家老牌国产数据库企业,金篆数据库GoldenDB已经在行业内深耕多年,是最早进行国产化数据库技术开发的企业之一,且和部分厂商 “从通用切金融”的路径不同,2014年中兴通讯正式立项GoldenDB时,定位的就是金融级数据库的研发。

它的第一个落地案例,更是从银行核心系统这块行业公认最难啃的“硬骨头”闯出来的。2019年10月和2020年5月,中信银行信用卡中心核心、总行账务核心系统相继更换为金篆数据库GoldenDB,成为国内首家完成核心业务分布式架构转型的大型银行。

基于在金融这个对数据库有着高要求的行业的多年深耕,这些年,金篆数据库GoldenDB已经在金融、电信、政务、交通、能源等多个关键行业,都积累了大量落地案例和丰富经验。而在2024年,相关数据显示,GoldenDB全年助力了60+客户核心业务、关键业务成功投产。

以这家公司为观察样本,或许能让我们一窥国产数据库当前的落地图景。

比如在金融行业,金篆数据库GoldenDB已支撑政策性银行、国有大行、股份制银行、农信联社、城商行、农商行、证券保险等全系列金融机构核心系统,服务超过100家金融行业用户,核心系统投产数占金融行业50%以上。

单就2024年,金篆数据库GoldenDB就支撑了广发银行信用卡核心、中国工商银行对公核心系统、中国民生银行信用卡核心、中国建设银行对公核心业务系统及海外核心等多个大项目投产。

在电信行业,金篆信科有限责任公司副总经理秦延涛透露,金篆数据库GoldenDB已助力中国移动完成覆盖28省的核心系统Oracle平滑迁移;服务中国联通集团和26个省份的业务系统,2025年预计交付200多个系统。

不同行业和企业,对数据库的要求不尽相同。“以中国移动为例,其数据库替换对象主要是Oracle单机或Exadata,这与金融行业的情况略有不同。” 秦延涛补充道,这种场景下,数据库需经受两大核心能力考验:一是实现语法兼容与自动化迁移,确保业务系统无需改动就能平滑迁移;二是具备强大的运维支撑能力,以应对海量数据库系统的日常管理,快速完成问题的发现、诊断与处置。

尤其系统越复杂,考验也会更大。以河北移动核心BOSS域账务系统A库为例,该库涉及参数库及全省业务,改造难度极大。为保证核心业务逻辑不改动,河北移动与金篆数据库GoldenDB团队,不仅对参数库和业务库做了拆分处理,支撑参数管理、加载等功能,还通过应用连接改造、去DBlink改造、SQL性能提升、数据同步链路改造等多种优化手段,来确保迁移后“好用”。最终,该库于6月底一次性投产上线,运行平稳,在核心收费、余额查询、积分查询等场景运行效率明显高于原Oracle库。

在政务行业,金篆数据库GoldenDB同样已经积累不少落地案例。

“尤其进到2025年以后,我们的项目进度是比较快的。”秦延涛表示。比如海关总署信息中心核心业务场景的低货值通关系统,在经过了此前较长时间的技术论证和测试后,于今年3月整体切换到金篆数据库GoldenDB,期间零业务代码改造,正式进场实施后,仅用4个月就实现上线,支撑每分钟83万笔的交易,异地RPO=0。

此外,在交通行业,金篆数据库GoldenDB已经应用于中航信多场景业务系统,在能源行业,实现了在中国石化高质量数据集系统、司库、报表、报销系统等多个关键系统中的快速上线。

03

AI原生时代,需要哪些核心能力?

当前,数据库国产化进程加快,但仍面临诸多困难:应用系统多元导致数据库需求多样,业务改造工作量大;数据量持续增长使迁移难度攀升;改造成本高、周期长等。

尤其随着AI等新技术发展,数据库面临的挑战正进一步升级。

“一是数据类型多元化,从结构化扩展到半结构化、非结构化(如语音、影像)和向量等,若每种数据类型对应一种数据库,会大幅增加管理与运维压力;二是需求从传统的TP(事务处理)、AP(分析处理)升级为实时推理,需直接提供决策结果;此外,还需兼顾数据架构合规性与AI业务创新需求,这对数据库提出了更高要求。”一位行业人士表示。

面对这些挑战,数据库厂商们正在不断总结和更新自己的落地打法。

金篆数据库GoldenDB也总结了一套方法论——在产品维度,聚焦打造强一致、高性能、高可靠、高兼容、云原生、易运维六大核心能力,而在实践层面,则以 “多快好省” 为核心特性,确保技术能力与业务需求高效匹配。

其中,“多”指支持业务场景多,通过模式一体化(MySQL模式和Oracle模式)、多模一体化(结构化、半结构化、非结构化融合计算)、分布与集中式一体化、场景一体化(OLTP、OLAP及HTAP),满足各类数据库应用场景需求。

以金融行业为例,其主流数据库为Oracle与MySQL,传统架构下二者无法同集群部署和统一管控,需分别配置运维团队。但具备一体化能力的数据库可在同一集群嵌入两种模式,仅需一支运维队伍,就能实现硬件集约化与统一监控,有保险行业人士透露,这种模式下,每年可节省数百万至千万级管控成本。这块能力也是各家数据库厂商比拼的重点。

“快”,则是指迁移上线快。秦延涛介绍,除了通过在产品能力上做到强一致和高兼容来尽量减少迁移过程中的业务改造,节省迁移成本和时间,金篆数据库GoldenDB也将过往经验沉淀为一套标准化工具集,覆盖迁移全流程,实际业务迁移时间可缩短83%,且支持不停机增量比对,大幅提升迁移成功率。

扬州公积金的实践就是一个典型案例:其核心业务采用全国产环境,金篆数据库GoldenDB按 3分片、3副本模式部署,原Oracle数据库通过迁移工具即可快速迁移至GoldenDB,且应用代码零修改。最终,在公积金行业最大的一个批处理业务——年度计息上,新系统较原来Oracle环境下,性能提升1倍以上。

“好” 的核心在于产品性能、兼容性与适配性的综合优势。当前国内生态日趋成熟,适配问题已不再突出,但 “兼容” 仍需深化。业界普遍认为,国内产品虽在兼容Oracle、DB2等方面有进展,能达到较高兼容百分比,但实际落地中,随业务场景复杂化,新的兼容需求仍在不断涌现。这要求厂商不仅要做好语法兼容,也要努力攻破应用兼容和性能兼容。

“省” 则强调实现全流程省心、省力、省资源。在资源节约上,经过多年实践,各家厂商已形成成熟方法,以金篆数据库GoldenDB为例,通过集约化建设可节省超50% 硬件,且支持容量与性能线性扩展,扩展损耗率低于5%。

“目前更重要的着力点还是在安全与运维维度。”秦延涛解释称,近两年,相关的安全标准推进加速且要求趋严,但最终要落到产品上;而随着更多关键、核心系统向分布式架构转型,节点数量从传统IBM体系的数台,激增到成百上千,尤其是多地多中心部署下,运维压力显著上升,对运维团队和产品能力都带来了挑战。

在这种背景下,AI也正在被业界寄予厚望,可能带来新解法。目前,AI+ 数据库已成为业界焦点,几乎所有数据库相关会议都围绕AI for DB与 DB for AI两大维度展开探讨。中国信通院《报告》指出,数据库技术正迈入AI原生时代,开发与运维模式更趋精准智能,将为数据库创新应用提供更加丰富的场景和空间。

各家数据库厂商的AI布局,也都聚焦于此。比如金篆数据库GoldenDB在AI for DB维度,正全力打造全链路智能化运维体系,通过AI算法精准驱动数据库升级、弹性扩缩容,实现异常检测毫秒级响应、故障定位与恢复的闭环。

“我们也去做了智能体的实践,将在各种场景积累的经验、方案、技术细节,都通过智能体在集团内部共享,提升生产效率。”秦延涛说,鉴于客户运维团队对智能体中的FAQ和实践经验有需求,这些智能体实践接下来也将向客户开放落地。

而在DB for AI维度,秦延涛透露,金篆数据库GoldenDB将充分发挥多模一体化架构优势,着重强化向量计算能力,为AI应用打造强劲数据处理引擎。未来,金篆数据库GoldenDB将深化与主流AI平台的融合,通过内置深度学习算法库,在风险预测、客户画像等场景中深度赋能,持续释放“数据+智能”的叠加价值。

当前,市场淘汰赛已然开启,随着更多中小企业的退出,以及国产数据库在各行各业的持续深化落地,新一轮市场蛋糕的分割即将到来。新的竞争格局下,头部厂商之间的比拼,已经转向全方位较量:既要能提供 “更好用” 的产品与 “更易用” 的工具,也需以AI筑牢技术壁垒、用生态打通场景落地,方能在这场长跑中赢得更多未来。

注:文/周享月,文章来源:数智前线,本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:数智前线

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