倒计时三年:国产数据库100%替代走到哪了?达梦mysql数据库产品oracle

上世纪80年代,中国数据库开始萌芽;90年代,IBM、Oracle垄断国内数据库市场;本世纪初,“四朵金花”陆续成立;10年代,互联网公司开启“去O”浪潮;到了20年代,国产数据库已然呈现出“百花齐放”的态势。

当前,国产数据库仍在不断追赶与超越。

据国资委2022年发布的文件,截止到2027年,“2+8+N”党政与八大行业要实现数据库的100%国产替代。

目前国产数据库到底能力如何?具不具备市场竞争能力?国产数据库替代倒计时下,各行业的替换进展和成效如何?在历经一系列调研、采访及资料整理后,第一新声摸清了国产数据库行业替代行业画像。

01

国产数据库的起步发展:

从突破垄断到“百团大战”

国产数据库的发展,大致经历了几个发展关键期:

中国国产数据库发展历程

国产技术萌芽期1980s:二十世纪八十年代,萨师煊教授和王珊教授推开了中国数据库领域的大门,培养了中国数据库的第一代人才。

国外厂商垄断期1990s:1989年,Oracle进入中国;1991年,Sybase进入中国;1992年,IBM进入中国;DB2、Informix拿下金融行业市场;1997年,Oracle拿下电信市场。

这一时期的国外数据库几乎垄断了中国数据库市场,占中国数据库市场规模80%以上。但是中国也有了第一代原型数据库,比如东软的Openbase、中软的Cobase和华科的DMDatabase。

国产厂商萌芽期2000s:基于863、核高基、973计划,人大金仓、武汉达梦、南大通用、神舟通用等一批高校背景国产厂商成立。

进入二十一世纪后,国家的863计划设立了[数据库重大专项],有了国家政策的扶持,并称“国产数据库四朵金花”的人大金仓(1999年)、达梦数据库(2000年)、南大通用(2004年)、神州通用(2008年)开始发展。

不过在原有的传统关系型数据库领域里,Oracle和IBM的先发优势太大了,当时的环境要求的是经济发展,而不是自主可控,于是国产数据库进入了死循环,没有市场就无法验证数据库是否可靠,无法验证数据库是否可靠那么就没有公司敢用,也就没有市场。

快速发展期2010年至今:云计算时代和开源社区的兴起,国产数据库开始了弯道超车。

万事需要契机,外力也在推动这一切。

以前都是背靠产学研这条线,自阿里喊出了“去IOE”的口号,腾讯、百度、华为等互联网和IT巨头也参与到国产数据库的开发之中,国产数据库开始了自身的市场实践之路。

与此同时,一系列优秀的数据库和数据库公司诞生了,比如TiDB、OceanBase等,这也造就了2020年国产数据库“百团大战”的盛况。

据资料显示,2015年我国数据库软件市场规模为85.37亿元,2017年我国数据库软件市场规模增长至120.00亿元,其中国产数据库产品市场规模为17.15亿元,国外产品市场规模为103.07亿元,国产数据库产品国内市场份额占比从2009年的4.0%增长至2017年的14.26%。

“去O”浪潮下,甲骨文垄断地位受到冲击,2019年5月宣布中国区裁员500多人,这也标志着国产数据库替换“国进外退”局面的初步形成。

2022年深化阶段:据2022年9月国资委79号文件,截止到2027年“2+8+N”党政与八大行业完成100%国产替代,替换范围涵盖芯片、基础软件、操作系统、中间件等领域。

在信创政策催化下,分布式数据库、云部署等技术不断成熟,国产数据库发展窗口被打开,新旧交替的历史进程按下了加速键。

02

党政领域基本完成,

金融领域整体替换率不高

国资委79号文件中的“2+8+N”,“2”是指党政,是信创产业发展的首要领域,“8”是金融、电力、电信、石油、交通、教育、医疗、航空航天等关于国计民生的八大行业,也是信创产业发展的重点行业,“N”是指包括消费市场和各种企业级市场,是信创产业未来发展的潜在市场和增长点。

根据第一新声调研,目前党政领域的数据库国产替代率高达80%,已经基本处于替换的尾声阶段。

国产数据库替代在党政领域成功试水后,开始逐步向八大行业稳步渗透。

得金融者得天下。

金融业数据库使用情况一直是数据库产业发展风向标。1998年,IBMDB2、Informix在金融核心系统落地商用,奠定了此后20年大小机在核心系统的格局。如今,金融业成为大小机下移的急先锋。

而国产数据库替换领域一直流传一句话:“金融摸着银行过河,银行摸着石头过河。”

银行领域的国产数据库无痛迁移,成为金融行业乃至整个国产数据库成功替换的关键。数据库作为基础软件,需要几十年如一日的积淀,各大金融业开始了不同场景下的不同程度的业务替换。

2015年,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,成为第一个使用在银行核心系统的国产数据库。

除了在非传统银行的金融场景试点,小型金融企业的核心系统也是国产数据库的尝试领域。

2019年,张家港农商行采用国产数据库的新核心系统上线投产且高效稳定运行,成为我国传统商业银行核心业务系统成功采用分布式国产数据库替代国外数据库的首个落地案例。

2019年5月,华为GaussDBOLTP数据库在招商银行综合支付交易系统和工商银行内成功上线投产;2019年中信银行采用分布式数据库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;湖北银行、梅州客商行则分别在2019年、2020年采用达梦数据库搭建的银行核心解决方案,实现核心业务的全面接管。

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。

此时国家政策的发布如虎添翼。国家发布三年实现金融核心系统的国产替代的目标:经过2019年-2021年三年金融信创试点,2022年金融信创将进入全面推广阶段。

国家明确要求第一年实现OA等外围系统的国产替代,第二年实现业务系统的国产替代,第三年实现核心系统的国产替代。同时宣布第一批国产化试点金融机构,包括主要的国有大行、头部券商、交易所等共47家,要求当年新增IT采购的5%实现国产化,第二年实现15%,之后,又有两批机构进入试点,一共接近150家。

据不完全统计,2022年国产数据库46%的采购单位集中在金融领域,其次是政府,占比达18%。这一趋势也延续到了2023年。

2024年上半年已经有130多个数据库项目落地,而金融行业集中了近6成的项目,运营商其次,占比超15%。

但根据第一新声调研及不完全统计结果,截至目前,八大行业由于对国产数据库的稳定性、迁移难度、运维难度等方面要求更高,所以整体替换率依然不高。金融行业非核心系统处于40%左右。

但即使在政策和市场的加持下,我国整体银行业国产数据库替代约为20%,国外数据库在银行核心系统的占比仍在80%以上。能源行业不足15%,医疗、制造、教育等多个行业甚至不足5%,这距离“2027年’2+8+N’党政与八大行业完成100%国产替代“还有长的一段路要走。

03

叫好不叫座:

数据库迁移难度大、成本高在首位

叫好不叫座,是目前国产数据库面临的尴尬局面。

特别是在金融领域,国产数据库替代更多还是办公系统和业务系统层面进行尝试,而对核心交易系统的数据库国产化多少还存在犹豫。

毕竟金融行业向来倡导“无损运维”,业务架构和代码调整以及不同数据库平滑迁移的风险,让众多大型金融机构不敢贸然在核心系统替换上迈出太大的步子。

首先,在数据层面,数据一致性、数据安全性和代码安全性是最重要的考量因素。尤其在金融和政府等行业,数据安全永远排在第一位。

其次,在功能层面,包括兼容与迁移能力、事务处理能力和大数据实时处理能力。企业最担心的因素是兼容性。因为更换了数据库后,向下需要担心服务器、芯片和操作系统的适配性,向上还要考虑OA、ERP等应用系统的兼容性。

最后,在效果层面,包括稳定性、可靠性与性价比。其中,稳定性也是厂商和机构在选购时最在意的因素。

面对市场抛出的需求,国内数据库厂商则良莠不一。纵观整个数据库替换,从传统集中式数据库向国产化数据库转型升级仍然面临着开源数据风险、应用兼容性、系统可用性、性能和扩展性、迁移成本等一系列挑战。

二是开源数据库风险。开源数据库在银行业广泛使用,根据第一新声调研,当前我国银行业在用国产数据库中,闭源数据库占比仅为25.6%,大部分国产数据库都是在现有的开源基础上进行修改,国产数据库在研发、专利和代码自主化程度上低都是经常被人诟病的几大难点。但开源数据库存在不同开源协议要求和限制差别较大、安全漏洞、侵权感染、停服断供、政策风险、掌控能力不足等潜在风险。

三是国产数据库生态不完善客观存在。银行引入国产数据库的同时涉及到整个生态系统,包含管理、监控、备份、优化等需要相配套系列上下游伙伴共同推进,当前银行业数据库尚无事实标准和头部企业出现,各家技术选型未确定情况,ISV只能基于oracle标准或MySQL标准。

四是国产数据库性能和功能不完善。相较于Oracle等传统商业数据库,国产数据库在高可用、高性能等方面表现不足。如在业务高峰期存在一定的性能压力,面对复杂情况的漏洞发现和修复能力也差强人意。

国产化对于整个中国科技来说,都是一件重要的事情,但整个市场大部分原因却是被政策催熟,在政策和市场都在全面加速的情况下,国产替换氛围感拉满但产品不给力,替换进程依然堪忧。

04

党政领域重心下沉,金融领域进入深水区

走得慢不重要,行稳致远才是关键。

当前,在政策利好和市场推动下,国产数据库依然在各个领域采取积极谨慎态度,调整不同行业的替换节奏。

第一新声在大范围调研后总结出了国产数据库替换两大特征:

一是在党政领域,数据库市场重心由省部级向地市、区县下沉。党政领域内部办公与电子公文在省部级的存量替换已接近尾声,当前向地市和区县大面积下沉,地方政府采购订单逐渐增加。

资本和企业都认为,国产化是中国数据库的绝佳机会,据调研机构Gartner预测,到2025年,中国分析型数据库、交易型数据库来自海外厂商分别将仅剩约30%和50%,国产化的需求如同风浪,正引导国产数据库走向未知。

新王换旧王,远非一日之功。

“2027年完成100%国产化替代”不是终点,更应该是国产化数据库发展的里程碑。正如腾讯云数据库副总经理罗云所说:“国产化之路依然道阻且艰,国产数据库如何在产品服务和生态上全面跟进,需要甲方与乙方的共同合作,耐心应对过程中的坎坷与挑战,才能确保国产化战略的稳步推进。”

THE END
1.国产化——数据库清单在信息技术飞速发展的背景下,国产数据库作为中国信息技术自主可控的关键一环,正经历着前所未有的创新与突破。1.AISWare AntDB,由亚信科技精心打造,其基于MPP(大规模并行处理)架构,专为电信、邮政等大数据量、高并发需求场景设计。通过优化的数据分片与负载均衡策略,AntDB有效提升了数据处理能力,展现了国产数据库https://baijiahao.baidu.com/s?id=1797625869378055219&wfr=spider&for=pc
2.中国的5大数据库是什么帆软数字化转型知识库中国的5大数据库分别是:阿里云数据库、腾讯云数据库、华为云数据库、达梦数据库和人大金仓数据库。其中,阿里云数据库是中国市场占有率最高的云数据库解决方案之一。阿里云数据库提供了丰富的产品线,包括关系型数据库、非关系型数据库以及大数据处理平台,适用于各种场景。它的优势在于高可用性、自动化运维和强大的数据https://www.fanruan.com/blog/article/267033/
3.国产数据库:目前最火的五款国产数据介绍腾讯云开发者社区随着互联网的高速发展,目前数据的存储越来越多,传统的数据库逐渐不能满足人们对海量数据、高效查询的需求,国产的数据库如雨后春笋一样,一个个冒了出来来解决我们高速科技发展的数据库瓶颈,今天就给大家聊一聊目前最火的五款国产数据库,大家一起来学习一下。 https://cloud.tencent.com/developer/article/2146305
4.mysql路线的国产数据库国产数据库使用我心依旧的技术博客从上章可以看出,我们国产数据库现在已经走到了一个时代的十字路口,我相信在不久的将来我们国产数据库也能和国外的数据库平起平坐。 接下来我们就讲一讲排行榜第一的TiDB数据库。 1、TiDB简介 TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transachttps://blog.51cto.com/u_14224/7410023
5.四大数据库排名?四大数据库排名? 一、四大数据库排名? 国产数据库排行榜是Kingbase,OceanBase,TiDB,HBase,MongoDB。 1、Kingbase Kingbase是一款基于PostgreSQL的开源数据库,是北京人大金仓信息技术股份有限公司自主研制开发的具有自主知识产权的通用关系型数据库管理系统。 2、OceanBasehttp://www.ipodmp.com/shujuku/3736.html
6.张世明博士:打造异构智能计算一体机,突破国产智能数据库AiSQL“万物皆数,唯数学洞察一切,计算使能万物。”这是第五代国产分布式智能数据库AiSQL开拓者、贝格迈思创始人张世明博士对于当下和未来数字社会的认知与思考。张世明博士认为,未来所有需要解决的现实问题,最终都会回归到相应的数学问题。 而数学问题自然要用数学思维去解决,这也是张世明博士成立贝格迈思的初衷。 https://bigmath.com/article_6433cc218bf90512aa045340.html
7.国内五大数据库厂商分析国内有向量数据库的企业国内五大数据库厂商分析 在政府的支持下,经过十余年的发展,国产数据库软件企业在自身实力、产品、技术方面有了质的提升,国产数据库软件在信息安全,提供本土化服务方面有得天独厚的优势。 1.万里开源 <1)公司介绍 万里开源是创意信息控股的子公司,创意信息技术股份有限公司(股票代码:300366)成立于1996年,2014年在深https://blog.csdn.net/Sophiawhy/article/details/107337426
8.2021年国内数据库行业市场现状及发展前景分析最近几年,国产数据库在替代潮流中看到了机遇,无论是互联网阵营的阿里、腾讯、通信厂商华为、中兴、还是达梦、人 大金仓等老牌国产数据库,都把主战场放在了“去O”的存量替代领域,几乎所有的国产数据库都把金融行业的国产化作为最重要的战场,从大型银行、中小城商行、保险公司、证券基金公司,过去几年国产数据库掀起https://baidu-mip.xianjichina.com/news/details_272528.html
9.瞄向2025,国产数据库冲刺金融市场界面·财经号此前,国有大行的“存贷汇”核心应用,基本采用IBM的DB2数据库,一些渠道类等次核心业务采用Oracle。但这些年,部分系统正由新兴国产数据库替代,其中五大国产数据库供应商占据主导,包括腾讯云TDSQL、蚂蚁OceanBase、华为GaussDB、平凯星辰(PingCAP)TiDB以及中兴GoldenDB。但市场上尚未出现一个公认的“绝对老大”,仍处于白热化竞https://m.jiemian.com/article/9657188.html
10.zDataX数据库一体机V3震撼上新,一张图读懂五大新体验云和恩墨的明星产品—— zData X 数据库一体机发布最新版本,多元数据库卓越运行平台带来5大新体验,包括卓越性能、稳定可靠、丰富特性、全栈国产、简捷运维。https://enmotech.com/about/news/1372
11.腾宁科技做网站399元全包/软文营销的五大注意事项人大金仓 国产数据库第一品牌 北京人大金仓信息技术股份有限公司(简称:人大金仓)系中国电子科技集团公司(CETC)成员单位,成立于1999年,是中国自主研发数据库产品和数据管理解决方案的领军企业,先后获得CETC旗下普华基础软件股份有限公司和太极计算机股份有限公司的战略注资,被纳入CETC整体发展战略。 http://www.mhkc.cn/news/738667.html
12.央国企数字化转型,如何做好国产数据库替代?云课堂上,海量数据技术工程师从国产数据库角度,分享了央国企在典型场景下的信创替代经验。 央国企在国产数据库替代过程中,往往面临三重困境,海量数据凭借技术自主创新和企业级内核能力、一键式异构数据库迁移平台exBase,为央国企的国产数据库部署提供了完善解决方案,很好地解决了用户痛点。 https://www.modb.pro/db/601412
13.腾讯云发布五大数据库新品未来将聚焦云原生自治超融合数据库市场正在面临根本性变革,未来数据库发展方向将从“数据库+云”模式全面转向“云+数据库”模式。 雷锋网消息,8月28日,腾讯云数据库对外宣布近来最大的一次产品和战略升级,腾讯云数据库宣布未来将聚焦云原生、自治、超融合三大战略方向,并同步发布五大战略级新品,包括数据库智能管家DBbrain、云数据库TBase、数据库备https://www.leiphone.com/category/industrynews/0NZ0d1h1JisHr2Yf.html
14.金融党政医疗教育能源:五大信创领域发展现状与机遇为加快实现智慧医疗、医疗信息安全建设,国家层面和地方层面均已出台了相关政策推进医疗信创的发展。同时,医疗信息化的改革发展正成为推进国产化替代的契机,为我国信创行业公司的发展打开新的局面。其中,医院信息系统业务量庞大、数据类型复杂,数据安全面临的风险多,确保医疗信息系统数据库等安全稳定地运行刻不容缓。 https://news.hexun.com/2022-12-12/207469237.html
15.ApacheIoTDB国产开源时序数据库时序数据管理服务商天谋科技Timecho提供行业领先的物联网时序数据库管理系统及服务,是一家专业的时序数据管理服务商。公司致力于围绕物联网原生的 Apache IoTDB,以高吞吐、高压缩、高可用的开源时序数据库、国产数据库IoTDB,为工业用户解决数据“存、查、用”难题。https://www.timecho.com/
16.ORACLE国产化替代方案国产数据库:星环科技经过多年的自主研发,打造了全栈的大数据基础软件,并打磨了一系列国产化替代平滑迁移方案,能够更好帮助企业用户更高效、更平滑、更安全地实现国外进口产品的国产化替代,实现大数据基础软件的全面自主可控,并在产品架构、功能、性能、安全、运维、易用性等方面得到大幅提升。 https://www.transwarp.cn/keyword-detail/63338-1
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19.金融信创70个典型案例集(全面覆盖银行证券保险和金融科技公司关键核心技术自主可控:全栈选用自主可控软硬件,开展专项攻关,可支撑国产数据库超大规模联机交易、国产大数据平台PB级金融数据分析。部署信创单元,支持同一系统内“信创”“非信创”单元同时提供服务的混合部署,信创单元可承载核心系统部分业务流量,并可通过流量灰度方式实现信创比例递进增长。打造适配信创软硬件的分布式技术底座https://www.01caijing.com/article/327317.htm