近年來伴隨著信創產業的高速發展，國內數據庫市場涌現出了一大批國產化應用廠商，并逐漸在各個細分市場占據重要位置。隨著國產化替代的加速，各個細分市場的國產化廠商進一步“攻城略地”，不斷提升市場份額。在此背景下，國產數據庫市場正在進入全新的發展時期。
國產數據庫加速崛起
全球數據庫廠商主要分為傳統數據庫廠商，云數據庫廠商和新型數據庫廠商三大陣營。隨著全球數據庫市場快速變革，數據庫市場參與者逐步增多，除了傳統數據庫龍頭Oracle之外，更有云服務廠商亞馬遜、微軟和谷歌，也有一些采用新商業模式、新技術，或者針對新市場的新興數據庫廠商如MoogoDB、Snowflake等，云數據庫廠商成為新的主導型力量。
根據Gartner數據，2017-2021年，Oracle和IBM等傳統數據庫廠商市場份額逐步下降，微軟、亞馬遜等云數據廠商市場份額逐步提升。其背后原因是Oracle等傳統數據庫廠商，受制于原有架構，云轉型較為緩慢，落后于亞馬遜、谷歌、微軟等云廠商。放到國內市場來看，由于國內廠商在傳統數據庫時代積累不多、底子也很薄，反倒在云時代搶占了先機，從而得以迅速發展開來，當然從大的層面來看國內云數據庫廠商的崛起，還有著更為豐富的時代背景。
一方面，近年來圍繞著國產替代這根線，國內信創產業迎來了前所未有的時代機遇，數據庫市場自然也受益于此。根據中國信通院數據，2021年中國數據庫市場規模為309億元，占全球5.4%。預計2025年中國數據庫市場總規模將達到688億元，2021-2025年營收規模年復合增長率為23.4%。另據艾瑞咨詢數據，2020年中國國產數據庫市場占有率為47%，相比2016年的32%顯著提升。
借助政策紅利，傳統國產數據庫廠商從購買源碼、借助開源走向自主研發，在黨政軍市場有著較好的表現，同時也開始向能源電力、運營商、交通等其他行業快速拓展。此外，初創廠商、云廠商(阿里云的云原生數據庫PolarDB、云原生數據倉庫AnalyticDB)、ICT廠商(華為的openGauss數據庫)等，近年來也開始發力數據庫市場，國產陣營日益強大。
另一方面，行業技術的快速更迭、云市場的持續演進，為中國數據庫廠商提供了參與其中的戰略機遇?？v觀數據庫的發展史可知，其從最早只有“增刪查改”的簡易功能，發展到后來具備大數據分析能力的“數據倉庫”，再到存儲各式各樣數據的“數據湖”，再到最新兼具分析和存儲海量信息的“湖倉一體化”，數據在“更強分析、更大數據”的道路上不斷演進。
基于此，一批具備新技術經驗的公司得以趕上最新的行業發展趨勢，并借助當前國內強大的產業生態和資本力量，實現“換道超車”。
阿里云一騎絕塵
在一眾參與國產數據庫研發的廠商中，以阿里云等互聯網IT為背景的大廠，也積極依托自身在云計算平臺的技術積累與開源技術開展云數據庫的研發推廣，在解決企業自身數據庫需求的同時，也為市場提供了另一種選擇。
據IDC發布《2021年下半年中國關系型數據庫軟件市場跟蹤報告》，2021年下半年中國公有云關系型數據庫規模8.7億美元(58.15億人民幣)，同比增長48.7%。其中，阿里云的公有云關系型數據庫以24.71億元的收入排名第一，占中國公有云關系型數據庫市場份額的42.5%，具有相當顯著的領先優勢。據悉，目前阿里云旗下已經形成了包括PolarDB、AnalyticDB、Lindorm等系列產品，尤其是憑借PolarDB的亮眼表現在云數據庫市場占據一方。
一方面，阿里云數據庫借助其超強的云原生能力，實現了高彈性取用數據與存儲數據的協調統一，在提升性能的同時極大地降低了成本，使其在商業化方面具備了相當的可能性。
據了解，阿里云自研的云數據庫產品可以在高性能的計算、存儲、網絡以及安全等下一代云計算架構上展開創新，PolarDB自2017年啟動自研，就采用了存儲計算分離、軟硬一體化的設計理念。經過五年多努力，PolarDB成功實現包括計算、內存與存儲資源的“三層解耦”架構、多主多寫、基于內存池化的HTAP、Serverless等多項業內領先技術。
依托這些領先技術，單機MySQL應對高并發業務力不從心、臨時擴容數據遷移、備庫工作量大、成本高(具體包括部署實施、運維)等問題逐漸得到了解決，同時又保持了低時延條件下的高穩定運行，很好地維護了用戶體驗(縮擴容收放自如)并降低了成本，因此受到了用戶的廣泛歡迎。據介紹，目前PolarDB已廣泛應用于政企市場，服務于自然人稅收管理系統、全國60%省級醫保信息平臺、中國郵政、中國太保、友邦保險、申萬宏源證券等金融、政務領域的標桿客戶。
另一方面，阿里云數據庫一開始就從自身業務場景出發，經歷了充分的場景驗證和迭代完善，這使其落地難度大大降低。阿里云數據庫最早開始內部的“去IOE”計劃，從淘寶到天貓雙十一開始商品庫去IOE，最后發展到全平臺完全“云上運行”，阿里云數據庫一步步從阿里零售場景落地中壯大，經歷了多次大的迭代，從最早的AliSQL數據庫，到后來的PolarDB、OceanBase等成體系的各類數據庫產品的推出，阿里云的數據庫已經形成了完整的產品生態，到如今其進一步完成了Serverless，這使其向著用戶“傻瓜化”運營方面邁出了至關重要的一步。
總之，憑借不斷更迭的領先技術以及成本優勢，阿里云數據庫在云數據庫市場一路高歌猛進，發展持續向好。
海量數據積極融入華為生態
相比自帶光環的阿里云數據庫，成立于2007年的海量數據，起家于海外數據庫代銷，后來逐步轉型為自研數據庫銷售，并將主要焦點放在了華為openGauss路線上，積極依托華為生態這個“大樹”往上攀爬，逐步在業內嶄露頭角。
據了解，目前海量數據已經是openGauss第一大商業發行版廠商與第二大代碼貢獻者。實際上，海量數據早在2020年開始依托自身技術融入華為生態，就一直在向華為靠攏，至2021年公司出任華為openGauss社區理事單位，因積極推動社區建設成為獲得openGauss認可的最佳伙伴。截至2022年9月，海量數據在社區貢獻度排名第二，僅次于華為;海量數據也是 openGauss 的第一大商業發行版廠商。
一來，海量數據結合華為鯤鵬產業需要、對openGauss架構以及對行業場景需求的深度理解，對企業級關系數據庫進行了大量的原創定制優化，使其更符合各行業的實際需要。
以海量數據開發的Vastbase G100 產品為例，其正是基于對openGauss架構的深度理解和強大的源碼能力，深度結合各行業場景特點和需求推出，其自主代碼率接近了100%。在性能方面，海量數據Vastbase G100 基于鯤鵬 BoostKit全棧優化后，在性能、安全性及可用性上有著較大的提升。在使用 BenchmarkSQL 5.0 進行TPCC測試過程中，海量數據 Vastbase G100充分利用資源，各項指標平穩，TPMC較調優前性能提升39%，較業界主流方案性能提升39%。
除了性能強大之外，其還依托華為生態構建自主生態。海量數據產品基于openGauss，在依托華為強大生態的同時，支持鯤鵬、飛騰、因特爾等多種CPU，適配麒麟V10等多版本操作系統，在應用系統所涉及到的各方面功能上均實現了對Oracle、MySQL和PostgreSQL的高度兼容，這使其可以做到盡量少改甚至不改代碼，即可穩定運行在Vastbase G100 之上，大幅降低了業務系統數據庫國產化替代的風險。
二來，海量數據借助其先進的技術以及與華為合作的便利條件，積極鎖定包括央企、行業標桿客戶在內的大客戶資源，不斷提升行業影響力。據悉，2021年海量數據與華為鯤鵬共同發布聯合生態互認證項目，達成生態合作伙伴關系的企業達到176家，生態適配中的產品達到312件，并于當年入選中央國家機關數據庫軟件協議供貨采購項目，被納入了央企采購名錄。除了央企客戶之外，其還在關鍵行業的頭部客戶中應用廣泛，如中芯國際、比亞迪、中信證券等客戶都已經采用了海量數據的數據庫產品來替代原有的數據庫。
總體來看，通過緊抱華為“大腿”，海量數據不僅在技術上得到了不斷提升，其客戶資源也得到了極大的拓寬和發展。
最佳國產替代時機已至
從整個國內數據庫市場的演變趨勢來看，海量數據、阿里云數據庫等數據庫廠商的崛起，實際上展現出了國產數據庫廠商百花齊放的一個側面。結合整個產業發展和技術變革、政策訴求來看，如今國產數據庫廠商們或正在迎來發展的黃金時代。
從競爭格局來看，以阿里云、騰訊云等為代表的國內云服務廠商在公有云數據庫市場展現出了極強的競爭力，而在本地部署的關系數據庫市場，達夢數據、人大金倉等廠商也都在近年來快速崛起，正在逐步侵蝕國外廠商的市場份額，國產化替代形勢大好。
據IDC發布的《2021年上半年中國關系型數據庫軟件市場跟蹤報告》，在傳統部署模式市場中，華為、阿里、達夢數據、人大金倉的市占率分別為14.7%、5.7%、5.7%、5.0%，在公有云部署模式市場中，阿里、騰訊、華為的市占率分別為44.7%、17.4%、7.4%，國產廠商的優勢正在凸顯。
其次，全球數據庫的廣泛開源以及行業人才庫以及國內數據庫學術影響力的不斷放大，為國內廠商創造了前所未有的外部條件。就開源來說，國產數據庫代碼不僅有基于MYSQL、阿里云數據庫、華為Gauss數據庫等便利的開源資源，還能夠通過收購商業源碼+自研等方式補充源碼加速研發進度，總之方式多樣;就人才發展和科研基礎來說，近年來依托阿里云、華為、百度等各類廠商的開發者社區，行業積累了很多的人才，我國在相關領域的學術研究也在逐漸提升，這些都為國產數據庫產業的壯大提供了很好的基礎條件和外部環境。
最后，從國家層面來說外部技術封鎖帶來的壓制，讓國家下決心實現信創國產化，尤其是在起帶動性作用的政府機構、金融機構等單位中加速替代，并充分借助國內龐大的市場推動產品創新，這或將對國產數據庫發展起到積極作用。
誠然目前國產數據庫廠商仍然與國外巨頭有相當的差距，追趕不會是一蹴而就的事情。但可以肯定的是，當下是國產數據庫廠商們追趕國外先進廠商的最好時機。
