2020年数据库行业市场现状及发展趋势数据库产业

　　天选互联网网络技术的发达，使人们对信息资源的需求越来越多。于是数据库的市场越来越大，数据库产业也繁荣发展。数据库是为满足某一部门中多个用户多种应用的需要，按照一定的数据模型在计算机系统中组织、存储和使用的相互关联的数据集合。

　　据统计，2020年全球数据库市场规模为671亿美元，其中中国数据库市场规模为35亿美元（约合240.9亿元人民币），占全球5.2%；预计到2025年我国数据库市场规模将达到688.02亿元，2020-2025年复合增长率为23.4%。

　　从企业成立时间看，我国数据库企业成立时间主要集中在1999-2000年和2013-2017年两个时间段，数量分别是12个和38个，依次占比15%和48%。

　　从企业总部的数量看，由于人才规模聚集效应，企业总部通常设在超一线城市，数量最多的前五名是北京、杭州、上海、成都和深圳，分别是43、9、7、3、2个，占企业总数约为54%、11%、9%、4%和3%，济南、南京、天津、武汉、广州、贵阳、福州、合肥和乌鲁木齐等直辖市和省会城市平均孵化出1-2个数据库企业。

　　我国数据库企业人员平均人数约为184人，最高为1200人左右规模，最低为10人左右规模。其中21-50人左右规模企业占比最高，数量34个，比例达到43%。

　　我国数据库企业针对数据库领域的平均专利数量（含国内外专利）为38个，最高为500个左右规模，数量为0的企业个数是19个，占比24%。拥有专利数0-4个的企业占比最高为51%。

　　截止2021年6月，我国数据库产品共有135款。其中关系型数据库81个，非关系型数据库有54个，占比分别为60%和40%。按二级细分类别，以云服务为主要服务交付方式的关系型云数据库19个；非关系型数据库中，键值型数据库5个，列存数据库3个，文档数据库4个，图数据库13个，全文检索数据库1个。

　　相关报告：华经产业研究院发布的《2021-2026年中国数据库软件行业投资分析及发展战略咨询报告》

　　借助政策红利，国产厂商经过多年的技术研发和经验积累，市场份额在逐年提升。在国产阵营中，一批以“达梦、人大金仓、南大通用、神舟通用”为代表的，2000年左右成立的传统国产数据库厂商近年来开始发力，他们从购买源码、借助开源走向自主研发，实力不断增强，在党政军市场有着较好的表现，同时也开始向能源电力、运营商、交通等其他行业快速拓展。此外，初创厂商、云厂商、ICT厂商等近年来也开始发力数据库市场，国产阵营日益强大。相比之下，国外数据库厂商如Oracle、Microsoft、IBM等，虽然在OLTP的核心场景还拥有较高的市占率，但整体市场份额在被逐渐侵蚀。

　　从产品视角来看，不同场景具有不同的特性，对数据库读写性能、吞吐量、一致性等方面的要求各有不同。为支持不同场景下的不同要求，数据库多样化是必然的选择。例如，物联网场景下写入的数据量特别大，对实时性的要求特别高，但数据天然是时间有序的且具有静态特征，因此时序数据库会较传统的事务型数据库更有优势。

　　从用户视角来看，除部分头部互联网公司外，其他大中小型企业的IT人员比例都并不高，对口数据库团队的人数会更少。对于他们而言，各种日新月异的技术栈、多种类型的数据库产生了极大的学习成本和维护成本，因此希望能够有一体化的产品/平台直接使用或者统一管理。对于该种类型的企业而言，会更倾向采购能满足其70%全部需求的一体化产品，而非能100%满足其部分需求的多个产品。当今市场上的HTAP/NewSQL数据库、多模数据库、统一管理平台等即满足了企业简单化一体化的需求，因此在多场景大背景下的“融合”也是不容忽视的趋势。

　　从产业发展角度来，开源模式一方面提高了数据库产品开发的“效率”，它将源代码开放，避免了研发人员对基础程序的重复开发；另一方面它也有助于产品的技术“创新”，开源社区最大程度上汇聚了全球的资源力量，为开发者提供了交流切磋的空间，从而加速创新灵感的诞生。对于厂商而天选团队言，尽管从表面上看，企业部署开源并不能获得直接的利益，但在这个过程中，它们却可以布局产品的生态建设（包括人才培养、市场教育、实践反馈、企业文化、产品影响力、配套周边产品等），从而为自己获得有利的战略地位。在当今移动互联网向产业互联网发展的转折点，开源模式未尝不是各云厂商、传统厂商、新兴厂商扩展市场的破局之刃。来源：公开资料，专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

　　随着移动互联网到产业互联网的发展，数据每日呈指数级的增长，且呈现多模态特性。面对复杂海量的数据，越来越多种类的数据库出现，需要调试的范围越来越广。但大多优化任务仍落在DBA身上，需要其进行手动调优，致使人工能力逐渐跟不上数据库的发展。而人工智能可以弥补人能力的不足，解决许多存在多年的数据库问题，例如资源的调度、索引的设计和优化、查询的优化、负载均衡设计、缓存失效等。AI通过优化算法，对任务进行有效地预测、分析和自动化，从而减少了人工成本并大大提高数据库的性能。尤其是未来随着云上数据库更大范围内的普及，智能资源调度将成为各供应商需要面对的下一个课题。

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