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1、 November 2023,IDC#CHC50734323 IDC MarketScape IDC MarketScape:中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估 Len Li Yanxia Lu IDC MARKETSCAPE 图图 图图 1 IDC MarketScape:中国分布式关系型数据库:中国分布式关系型数据库,2023 来源:IDC,2023 2023 IDC#CHC50734323 2 请参照附录的详细研究方法,市场定义和评分标准。IDC 观点观点 随着互联网、物联网和大数据技术的飞速发展,数据量呈现爆炸式增长,传统的单机数据库无法满足大规模数据处理的需求,同时受到疫情
2、和整体经济形势影响,降本增效也成为近两年企业讨论的重点内容,传统数据库大厂高昂的产品及运维服务费用首当其冲,市场在成本与性能之间寻找新的技术方案。分布式关系型数据库摆脱硬件依赖且获得更高性能的产品价值,逐步成为支撑企业核心交易系统的新选择。无论是 share-storage 还是 share-nothing 的架构模式,分布式关系型数据库都以横向扩展资源的方式大大提升了数据库的性能上限和可用性,但大规模的服务器集群也提高了分布式关系型数据库的运维难度。而随着云计算技术的普及,云基础设施为分布式关系型数据库的发展提供了更灵活的扩展空间,满足了企业对数据处理能力不断增长的需求,并简化了大规模集群的
3、运维管理,使得分布式关系型数据库得到进一步发展。IDC 认为,目前国内分布式关系型数据库市场呈现以下特点:头部厂商在分布式关系型数据库市场中重点聚焦金融行业。金融行业由于拥有雄厚的技术积累,且降本增效需求巨大,能够率先开展分布式关系型数据库的技术验证,并确保产品与现有系统的兼容性。而 IT 实力较弱的企业往往对商业化产品依赖较高,因此对产品的兼容性要求更为严格,希望产品能够与现有业务系统无缝对接,以减少迁移成本和风险。尽管分布式关系型数据库产品在功能方面仍存在不完善和不稳定的问题,但企业客户对其保持开放态度。他们愿意与厂商进行紧密协作,共同完成产品的场景化迭代和功能完善。这种合作模式有助于厂商
4、更好地理解客户需求,同时也使客户能够更快地适应并应用新技术,实现双方的共赢。在金融、电信等大场景下,分布式关系型数据库的私有化部署已成为主流,但大集群的私有化部署增加了分布式关系型数据库的运维难度,使得企业不得不依赖厂商的运维服务。为此,多数厂商未来的产品战略方向是基于大模型、机器学习等 AI 技术的智能运维,以提高运维效率,降低运维成本,并为企业提供更加个性化的服务。目前,生态建设是大部分数据库厂商的短板。由于缺乏活跃的社区、有效的认证人员和丰富的公开资料等,企业客户往往无法获取有效的资源进行自运维。这限制了分布式关系型数据库的普及和应用,厂商需要在未来加强生态建设,提高客户的自运维能力。降
5、本增效在分布式关系型数据库的应用中已初具成效。无论是在集中式数据库替代场景还是在MySQL 分库分表替代场景中,分布式关系型数据库都能显著降低硬件成本和提高产品的扩展性和稳定性。在集中式数据库替代场景中,大型分布式关系型数据库集群相比传统一体机可节省50%80%的硬件成本。而在 MySQL 分库分表替代场景中,企业选择使用公有云平台的分布式关系型数据库方案,不仅能降低硬件成本,还能大大降低自运维成本,进一步提高企业的运营效率和市场竞争力。IDC MARKETSCAPE 厂商入选标准厂商入选标准 入选IDC MarketScape:中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估报告的厂商需符合如下
6、标准:作为分布式关系型数据库技术供应商,必须具备商业化交易型分布式关系型数据库产品。在 2022 年分布式关系型数据库产品线的产品营收具备一定规模。在过去一年内参与实施过至少三个商业化项目。给技术买家的建议给技术买家的建议 根据自身场景考虑采用分布式关系型数据库的必要性。在数字化时代,数据被誉为企业的“新石油”。但是,随着业务量的增长,传统的关系型数据库可能会遇到瓶颈。这时,分布式关系型数据库进入了我们的视野。但选择它并不意味着简单地追求技术潮流。企业首先需要深入分2023 IDC#CHC50734323 3 析自身的业务场景和需求。例如,对于数据量巨大、读写频繁的金融交易场景,分布式数据库能
7、够提高数据处理速度、确保高可用性。而在数据分析、报表等读密集场景,传统的集中式数据库可能更合适。因此,选择分布式关系型数据库之前,必须明确其能否真正解决现有业务痛点。不要盲目追求混合事务/分析处理(Hybrid Transactional/Analytical Processing,HTAP)等新技术。HTAP 等新技术在近年来备受关注,它结合了交易和分析处理的能力,在满足 TP 场景高性能和高一致性的基础上,提供一定的实时 AP 能力,以满足部分分析场景高实时性的需求,如反欺诈、实时营销等。企业在选择产品时,对于 HTAP 等新技术的考量,要结合实际需求,评估落地效果,以确定新技术的业务价值
8、,避免盲目投入。充分评估数据库改造成本和对应用层的影响。从集中式数据库迁移到分布式数据库,涉及的成本不仅仅是软硬件投入,更包括迁移过程中的研发、测试、培训等成本。同时,应用层也可能需要相应的调整和优化。企业在决策前应充分预估这些成本和影响,确保项目的经济性和可行性。重视厂商服务能力。分布式数据库作为复杂的技术产品,其后续的运维、技术支持和培训等都非常重要。一个有着强大服务能力的厂商,能为企业提供持续的技术支持和培训,确保数据库的稳定运行,助力企业更好地应对各种挑战。在选择数据库产品时,厂商的服务能力也应该是一个重要的考量因素。不应仅仅关注产品本身的功能和性能,也要深入了解厂商的服务体系、技术支
9、持能力和经验等,以确保在后续的合作中能够获得满意的服务和支持。厂商综合概况厂商综合概况 本章节简要地解释了 IDC 通过厂商在 IDC MarketScape 中的位置得出的关键发现。在附录中概述了各个厂商基于各项标准的评估,该处展示了对各厂商的优势与机会的总结。本章节中的厂商介绍按厂商简称的拼音首字母顺序排列。阿里云阿里云 阿里云在“IDC MarketScape:中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估”中属于领导者类别。阿里云的 PolaDB-X(PolarDB 分布式版,PolarDB for Xscale)是一款云原生分布式关系型数据库,历经多次双 11 业务考验,可以支持海量高
10、并发写入与 PB 在线数据存储能力。借助其云原生能力,PolarDB-X 可以提供透明的分布式关系型数据库能力,简化运维管理的同时,提高底层分布式架构的灵活性,同时通过三层解耦和冷数据归档,进一步降低企业用户的总体拥有成本。PolarDB-X 借助阿里云平台,为用户提供优质的生态资源和技术服务,使得企业用户可以获得有力的服务支持和成功保障。优势优势 Serverless。作为云原生数据库,PolarDB-X 提供无上限的计算能力、跨机扩容和缩容能力、基于热备技术的秒级切换能力、集群维度的高性能全局一致性以及热资源池实现秒级横向弹性等。这些能力使得阿里云瑶池数据库能够更好地满足企业不断变化的业务
11、需求,提高企业的业务响应速度和性能。同时,PolarDB-X 的 Serverless 能力基于三层解耦能力,也降低了企业的运维成本和管理复杂度,为企业提供了更加高效、稳定、安全的数据库服务。透明分布式。PolarDB-X 提供的透明分布式能力使数据库根据实际使用情况进行自动化维护,能力包括数据自动分布、数据集合表组、在线 DDL 和热点均衡等。数据自动分布技术可以让用户无需制定拆分键进行自动分析,并自动建立二级索引,提高系统的可用性和并发性能;数据集合表组方便对具有业务关系的表进行整体操作,减少分布式事务;在线 DDL 可以在不中断业务的情况下进行数据库结构变更操作,减少对业务的影响;热点均
12、衡技术则支持将热点散列或者提取到多个分区,保证了系统的稳定性和性能。PolarDB-X 的这些特性为企业级分布式关系型数据库管理提供了强大的解决方案。在线归档。PolarD-X 将热点数据和非热点数据进行分离存储,非热点数据被存入 OSS bucket,实现数据归档和存储资源的隔离,同时提供 Spark 和 Flink 的获取方式,保证数据的可读性,这种在线归档能力有助于减少数据流动带来的额外成本和实时性开销,提高数据处理效率。2023 IDC#CHC50734323 4 挑战挑战 私有化部署。PolarDB-X 基于阿里云平台提供了强大的分布式能力,但在私有化部署环境当中,目前仅支持本地磁盘
13、部署,确保了公共云和专有云分支的一致性,但在弹性变配的效率方面,本地磁盘部署要弱于共享磁盘的部署方式。柏睿数据柏睿数据 柏睿数据在“IDC MarketScape:中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估”中属于竞争者类别。柏睿数据成立于 2014 年,是一家以数据库为核心的“Data+AI”数据智能基础软件公司,基于自主研发的新一代全内存分布式数据库产品体系和人工智能产品体系,打造软硬一体化数据处理产品。Rapids TXDB 是一款安全可靠、性能极致的企业级交易型数据库系统,是柏睿数据基于 OpenGauss 开发推出并提供技术支持服务的商业发行版本,可为各行业客户的交易型(OLTP)
14、应用场景提供安全、稳定、快速的联机事务处理支持。优势优势 数据安全。Rapids TXDB 注重数据安全,采用三级密钥管理体系,覆盖安全功能,如访问控制、加密认证、数据库审计等功能,能够为从数据存储到数据应用全生命周期的业务场景提供完善的安全防护,全面保障企业级和政务级业务应用和数据安全。易于维护。Rapids TXDB 提供一键式管理工具和可视化的集群部署、运维管理工具,使得数据库的维护与管理更加便捷高效,支持一键式收集诊断信息,使得问题的定界定位快速准确,降低了数据库的维护难度和运维成本。挑战挑战 分布式能力。虽然 Rapids TXDB 是以华为的开源分布式数据库 OpenGauss 为
15、核心,但落地部署多以集中式为主,其分布式能力还有待提升和验证。华为云华为云 华为云在“IDC MarketScape:中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估”中属于领导者类别。华为云的分布式关系型数据库核心产品为 GaussDB 以满足大型完整分布式部署场景,结合华为硬件提供软硬协同能力,旨在满足企业在数字化转型过程中对数据库高性能、高可用性、高安全性等方面的需求。GaussDB 融合了混合负载高性能与弹性扩展的特性,能够应对各种复杂场景下的数据处理需求,并具备金融级高可用与全密态安全的特性,保障了数据库的稳定运行和数据安全,同时引入了 AI-Native 自治的能力,通过智能化运维管理
16、和优化,提升了数据库的性能和可靠性。华为云致力于打造全球领先的数据库产品和服务,以“五高两易”的产品定位,为企业提供更好的数字化转型解决方案,推动产业的数字化发展。优势优势 全密态数据库。GaussDB 是国内首批全密态数据库,为企业提供更加安全、可靠的数据存储和管理解决方案,保障企业的数据安全和隐私保护。GaussDB 确保数据在传输、存储和使用过程中的安全性,支持对数据进行脱敏处理,保护用户的隐私信息,有效防止数据泄露和非法访问,避免敏感数据被滥用,同时帮助企业满足相关合规性要求,避免因数据安全问题而引发的法律风险。AI-Native。AI 智能化是未来市场的发展方向,众多厂商将智能化运维
17、纳入产品战略,GaussDB在智能化层面已取得突破,其通过智能化运维、智能化诊断、智能化查询优化和自动化管理等技术,提高了数据库的性能、稳定性和易用性,在处理大规模数据和复杂查询时尤为明显,为企业数字化转型提供更高效、更智能的数据管理解决方案。压缩技术。GaussDB 提供多级压缩技术,包括选择性行列压缩和行级别的自动冷热数据分离,通过智能算法自动识别数据的冷热程度,并对较冷的数据进行压缩,从而节省存储空间和提高数据库的性能,当冷数据被调用时可以在秒级恢复数据热度状态。该技术具有高压缩率、低业务影响、低侵入性等优势,满足不同业务场景的需求,提高企业的存储利用率和降低运维成本,为企业的数字化转型
18、提供更好的支持。2023 IDC#CHC50734323 5 挑战挑战 云底座。在金融、政府等高数据敏感行业部署时,其核心应用做私有化部署是必然选项。GaussDB 作为云数据库产品,在做私有化部署时仍需要基于其云底座的微环境。虽然GaussDB 已经在大力轻量化其部署方式,但部分客户仍希望其可以进一步简化,实现透明化运维管理。金篆信科金篆信科 金篆信科在“IDC MarketScape:中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估”中属于领导者类别。金篆信科是中兴成立的全资子公司,致力于分布式交易型数据库研发,是当前国内注册资金最多的数据库研发企业之一,公司主要为研发团队,其销售和交付依托中
19、兴集团的对应团队,主要聚焦金融和电信行业大客户。金篆信科的核心产品为 GoldenDB,一款高性能、高可靠、高扩展、高兼容的金融级分布式关系型数据库,其主要面向传统核心 OLTP 数据库替换场景,针对金融行业的核心特定场景做了深度产品适配,金融级高可用达到 99.9999%。优势优势 可配的高可用策略。区别于标准的 Paxos 一致性协议只能进行自动化处理,GoldenDB 基于自主研发的 gTank 协议,允许用户在高可用和高服务之间进行平衡,根据实际业务场景需求和优先级,配置在判定事务写入成功前需要响应的分组数量,从 0 到最大分组之间可灵活调整,避免造成事务反馈延迟、用户体验下降等。容器
20、化部署。GoldenDB 支持容器化部署,可以在 Docker 或 Kubernetes 等容器环境中。通过容器化部署,GoldenDB 可以更加便捷地进行部署、管理和扩展,提高系统的可伸缩性和可靠性。同时,容器化部署也使得 GoldenDB 能够更好地与云环境和其他微服务进行集成,满足现代应用程序的需求。扩展率达 95%以上。GoldenDB 在分布式环境下增加一个新节点时的性能提升可以达到对应硬件的 95%以上。当需要增加系统性能或存储容量时,GoldenDB 可以通过简单地增加更多的节点或设备来实现近线性的性能提升和存储容量扩展,大幅度降低同等性能下的硬件成本。这种高度的扩展性使得 Go
21、ldenDB 能够应对不断增长的数据需求和业务压力,保证系统的高性能和稳定性。挑战挑战 HTAP。GoldenDB 目前主要仅聚焦在 OLTP 场景中,没有做列分片以支持 HTAP 场景,且在未来的产品发展路线中也未涉及相关内容。但金融场景在反欺诈、反洗钱等特定场景下存在对HTAP 能力的实际需求。南大通用南大通用 南大通用在“IDC MarketScape:中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估”中属于竞争者类别。南大通用主要提供新型交易型数据库产品及服务,并逐步向数据仓库及数据管理延伸。作为一款分布式交易型数据库管理系统,GBase 8C 基于 share-nothing 架构,展现
22、出高性能、高可用性和弹性伸缩等优越特性。它为用户提供了安全、稳定和可靠的数据存储及管理服务,并以其高安全性备受赞誉。GBase 8C 作为金融级分布式交易型数据库产品,全局事务处理能力强,确保数据强一致性。此外,GBase 8C 支持计算存储分离、灵活的数据分布及部署方式,并能在线扩容缩容和升级,使其在满足业务需求的同时,适应多变市场环境。优势优势 多部署形态。GBase 8c 通过多租户方式实现多种部署形态,可提供单机部署、主备部署及分布式部署三种部署形态,并通过统一运维管理平台来进行管理,分别面向企业核心交易和未来海量事务型场景,打造差异化竞争力。空间数据库能力。GBase 8C 支持地理
23、空间数据的存取和快速检索,并全面支持地理坐标系和投影坐标系,且能实现不同坐标系间的转换,并遵循 OGC 规范,支持主流地理空间数据类型,如矢量、栅格、网格等。同时,它也支持点、线、面这三种基本的几何形状,并通过空间索引提高查询效率。GBase 8C 在 GIS、地理位置服务等领域有着广泛的应用前景。2023 IDC#CHC50734323 6 挑战挑战 语法兼容性。GBase 8C 对于 Oracle 和 MySQL 的语法兼容性均未达到足够的兼容度,使得在面对外部数据库迁移项目时,会产生额外的工作量,导致迁移风险增加。OceanBase OceanBase 在“IDC MarketScape
24、:中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估”中属于领导者类别。OceanBase 是一款由蚂蚁集团自主研发、历经多年打磨和优化的金融级分布式关系数据库。作为蚂蚁金服内部 100%核心交易系统的支撑平台,不仅为阿里和蚂蚁金服内部的多个关键业务提供稳定的服务,还服务于金融、互联网、政企等企业客户,同时提供本地化和公有云服务,以满足不同场景的部署要求。OceanBase 以其原生分布式、原生多租户、HTAP、高级数据压缩等技术特性成为分布式交易型数据库的代表厂商,单机分布式一体化的产品定位更是打破了集中式与分布式关系型数据库的场景隔离,用一个数据库产品伴随客户业务的成长。优势优势 单机分布式一体
25、化。单机分布式一体化架构是 OceanBase 的一种创新的数据库架构方式,旨在兼顾分布式架构的扩展性与集中式架构的性能优势。这种架构使得 OceanBase 在单机和分布式两种部署场景下具备相同的事务 ACID 能力。在单机场景下,OceanBase 可以提供高性能、高可用的服务,满足企业对数据库的基本需求;同时,OceanBase 可以通过在线扩展转化为分布式架构,方便企业根据业务需求灵活调整数据库规模,应对业务增长带来的扩容问题。HTAP。OceanBase 的 HTAP 能力突出,也是其长期投资的产品重点。基于 Share nothing 的MPP 架构,OceanBase 采用行列混
26、合存储、编译执行、多级别资源隔离等技术,在高性能OLTP 的基础上支持实时分析、跑批等分析性场景,真正通过“一个系统”提供同时处理交易及实时分析,“一份数据”用于不同的工作负载,从根本上保持数据的一致性并最大程度降低数据冗余,帮助企业大幅降低总拥有成本。混合云部署。OceanBase 提供基于多家云基础设施的公有云服务,通过打通不同云厂商 VPC 网络,实现同个 OceanBase 集群的跨云部署,同时将私有部署与公有云通过安全网络设施相互联通,单一服务遇到负载压力、故障与灾难时,能够快速将负载切换到其它云服务。其一站式多云管控平台能够对所有部署的实例进行管理,纳管多云主机资源,实现运维界面的
27、统一,大幅提升管理效率,降低风险。挑战挑战 服务。OceanBase 目前自建服务团队规模相对较小,生态伙伴的发展也正在进行中。随着市场份额和客户数量的快速增长,发展与之相匹配的服务能力成为 OceanBase 未来需要提升的关键方向,主要表现在扩大服务团队规模、服务流程标准化、生态伙伴服务能力培养等方面。腾讯云腾讯云 腾讯云在“IDC MarketScape:中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估”中属于领导者类别。TDSQL 是腾讯云企业级分布式数据库,旗下涵盖金融级分布式和云原生的多引擎融合的完整数据库产品体系,提供业界领先的金融级高可用、计算存储分离、企业级安全等能力。客户主要覆
28、盖金融、泛互联网和泛零售等行业,其专家服务团队为客户提供成熟完整的解决方案和基于标准方法论的体系化服务,保障项目顺利上线和客户成功。腾讯云以高可用、高性能、高稳定为目标,结合业界最佳实践和云数据库的特点进行创新,努力探索数据库与量子计算的技术融合。优势优势 智能运维。TDSQL 通过智能化运维和自助化运营管理台等多种工具,实现全白屏运维。其扁鹊智能运维平台基于机器学习和大数据分析技术,能够快速定位和解决数据库故障,提高系统的稳定性和可靠性,并通过管理平台完成数据库创建、备份、恢复、监控等操作,旨在帮助 DBA快速上手,提高运维效率。通过使用这些工具,DBA 可以更好地了解数据库的运行状况和性能
29、趋势,做出更准确的运维决策。2023 IDC#CHC50734323 7 数据闪回。TDSQL 基于闪回及回收站技术,在备份回档基础上,实现 DML、DDL、备份回档和跨集群回档,提供更丰富更快速的数据恢复能力,使数据库发生故障或异常时,快速回溯到历史某一时间点,保证数据的一致性和可靠性。服务体系。TDSQL 具有核心系统双轨项目上线的标准化项目实施方法论,保障项目按照最佳项目交付实践顺利完成项目上线。同时,基于行业经验,TDSQL 向客户提供针对数据割接、双轨上线、双轨逃生等完整的场景化行业解决方案和模板,帮助企业构建稳定、高效、安全的数据库系统,满足不同业务场景的实施需求。挑战挑战 数据压
30、缩。TDSQL 目前不支持数据压缩,在从其他有压缩过程的数据库表迁移到 TDSQL 时会出现数据表体积膨胀的现象,在数据量小时可以忽略,但在大数据的场景下会造成硬件成本提高。天云数据天云数据 天云数据在“IDC MarketScape:中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估”中属于主要厂商类别。天云数据定位于数据基础设施软件服务,具备完整的数据原生全产业服务链。推出完全自研 GO 语言编写的分布式云原生数据库 Hubble,并用 AI 特征工程和推理服务满足数据库实时高并发要求,定位于面向海量数据场景的 HTAP 数据库,覆盖传统数据库替换、数据仓库替换和金融 HTAP 等场景。Hubb
31、le数据库在研发过程中融合 SQL、图计算、机器学习 ML 等能力,提高数据库智能化程度及整体性能,于AI 场景做了深度产品适配,实现 AI-Native 数据库。优势优势 多模数据融合:Hubble 数据库支持多模数据融合,可以处理图场景融合、3D 点云、AI 融合、Hive 等多种数据类型,利用联邦服务技术能力,实现异构数据(结构化数据、半结构化数据、非结构化数据)的统一管理,统一探查,统一服务。这使得它能够适应更广泛的应用场景,满足企业不同的数据需求。AI-Native。Hubble 利用深度学习等 AI 算法的优势,实现了数据库分层设计,使数据库在存储、计算、调度以及解析上更加智能,提
32、供卓越的分析速度和事务处理速度。同时,Hubble 数据库在 SQL 服务基础之上,还支持 Graph、Vector(支撑大模型的向量库)、NeRF(神经射线场)、NL2SQL,库内 ML,实现多模数据融合。挑战挑战 AI 策略透明度。Hubble 在产品应用过程当中的多个节点增加了 AI 辅助能力,整体提升数据库性能和流畅度,但 AI 策略缺乏透明度使得用户对于 AI 的信任度降低,也无法根据特定业务场景进行干预。星环科技星环科技 星环科技在“IDC MarketScape:中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估”中属于主要厂商类别。星环科技是一家专注于企业级大数据基础软件的公司,提供
33、数据全生命周期的基础软件与服务。其自主研发的产品包括一站式大数据基础平台 TDH、分布式分析型数据库 ArgoDB 及分布式交易型数据库KunDB 等。KunDB 具备高性能、高兼容性和高可靠性,能充分满足高并发、大数据量的交易型业务场景,是 Oracle、MySQL 等传统数据库的替代方案。同时,它还提供全链路高可用、一致性备份恢复等容灾能力,以及完备的安全管理、资源管理能力,确保不同业务场景的顺利运行。通过星环科技的产品和解决方案,企业能够更有效地管理和利用大数据,推动业务的创新和发展。优势优势 向量化执行引擎。在内存中使用列存储的方式对数据进行转换存储后再进行计算,相比于内存行式数据管理
34、,在内存资源占用、分析函数实现、表达式求值性能、压缩支持上,都更加有优势。另一方面,执行引擎基于多协程技术,采用了基于流水线的并行处理框架,支持并行的数据扫描、算子间数据交换、算子计算、结果集返回等全链路过程,对于数据可分拆执行的场景,性能有大幅提升,同时降低了内存资源的使用。2023 IDC#CHC50734323 8 丰富的查询优化规则和算子。KunDB 基于火山模型重新设计了查询优化器,面向分布式存储丰富了查询优化的规则,包括了分片下推、子查询去关联化、列裁剪、表达式和条件评估、谓词下推、基于统计信息的 Join Reorder 等十多种查询优化规则,相应的扩展和优化了 block ha
35、sh join、Index Lookup Join、Nested Loop Join、Hash Aggregation、Apply 等二十多个算子。挑战挑战 兼容性。作为分布式关系型数据库市场的新玩家,虽然 KunDB 与 Oracle 和 MySQL 等数据库进行了兼容性改造,但在实际迁移过程中,仍可能存在一些兼容性问题,导致迁移和运维成本增加。移动云移动云 移动云在“IDC MarketScape:中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估”中属于竞争者类别。移动云是中国移动旗下的云计算平台,它提供了一系列的云计算服务,包括云主机、云存储、云网络、云数据库等。海山数据库 He3DB 是移
36、动云推出的具有完全自主知识产权的分布式数据库产品,采用存储计算分离的架构,具备分布式易扩缩、高性能、高可用、安全可靠、兼容 MySQL 生态等重要特性。优势优势 战略投入。He3DB 在移动内部取得成功后,在外部政企市场通过内部场景复制迅速推广。He3DB 作为移动云平台的战略性产品,基于移动云多年的数据库技术积累,在未来的发展将获得足够的平台资源投入与快速的团队发展,推动产品快速迭代,进一步打开政企、互联网等行业市场。市场定位。He3DB 虽起步较晚,但市场定位明确,精准把握分布式关系型数据库的核心能力,选择最佳技术路线,产品发展路径清晰,并且准确感知未来分布式关系型数据库产品的发展方向。挑
37、战挑战 市场验证。在主流的市场玩家已经出现的情况下,对于新玩家 He3DB 的发展必会造成较大压力,客户对于新玩家的包容度也会降低。He3DB 虽有明确的定位和发展路径,但其产品的落地能力以及产品是否可以获得大量的市场验证和客户背书仍有待观察。附录附录 解读解读 IDC MarketScape 图图 基于该分析的目的,IDC 将成功的潜在关键因素分为两大类:能力和战略。Y 轴反应了厂商目前的能力、服务菜单、及该厂商与客户需求的匹配程度。能力范畴集中讨论企业和产品此时此刻的能力。在该范畴中,IDC 的分析师将着眼于那些使厂商能够实现其在该市场中已确定的发展战略的发展/交付能力。X 轴或战略轴分析
38、了厂商未来的战略与客户未来 3 到 5 年的需求的匹配程度。战略范畴集中讨论基于未来 3 到 5 年的产品、细分用户、业务和市场推广的高层决策和基本假设。气泡的大小则反映了该企业 2022 年在分布式关系型数据库产品线的整体收入,这其中不包括应用层收入及服务。企业具体营收数字不会体现在报告中。IDC Marketscape 研究方法研究方法 IDC MarketScape 的选择标准、权重和厂商得分代表了 IDC 对市场和特定厂商的判断。IDC 的分析师通过与市场领导者、参与者和最终用户进行有组织的讨论、调查和访谈,来评估厂商,并制定了一系列标准特征。市场权重是基于用户访谈、买方调查、以及 I
39、DC 专家审查组对各个市场的意见。IDC 分析师基于对厂商的详细调查和访谈,公开信息和最终用户反馈等对各厂商进行评分,并确定各厂商在 IDC MarketScape 中的位置,力求对各个厂商的特征、行为和能力提供精确的、一致的评估。2023 IDC#CHC50734323 9 市场定义市场定义 本次 IDC MarketScape 研究对象涵盖基于 share-nothing 架构的商业化分布式关系型数据库市场,主要用于为 OLTP 场景下企业交易系统提供数据运算、存储和基本查询服务,涉及场景主要包括传统集中式数据库升级改造、集中式一体机数据库升级改造、MySQL 中间件架构升级改造和基于分布
40、式关系型数据库的新交易系统开发等。优秀的分布式关系型数据库产品应具有高性能、高可用和高扩展等特性,尤其在金融、电信等大型场景的核心系统的数据库升级改造项目当中,替换传统数据库巨头厂商的顶级解决方案,需要大规模集群,同时满足强一致性等要求。战略和能力标准战略和能力标准 本节中提出的标准用于评估本次研究中的参与供应商。权重反映了每项标准对分布式关系型数据库产品/能力组件买家的相对重要性。表 1 侧重于厂商战略(即未来能力的规划),表 2 侧重于厂商目前的能力。同时,战略和能力构成了 IDC MarketScape 图的两个轴(参见图 1)。表表 1 成功的关键战略措施:中国分布式关系型数据库成功的
41、关键战略措施:中国分布式关系型数据库 战略指标 具体定义 权重(%)产品规划 产品研发投入 产品发展路线图 新技术投资 40.0 生态规划 整体生态 服务体系 25.0 市场规划 市场营销活动 市场机会洞察 10.0 业务规划 业务增长战略 业绩指标完成情况 业务需求变化洞察 25.0 合计合计 100.0 来源:IDC,2023 表表 2 成功的关键能力措施:中国分布式关系型数据库成功的关键能力措施:中国分布式关系型数据库 能力指标 具体定义 权重(%)产品能力 性能 高可用 扩展性 60.0 2023 IDC#CHC50734323 10 表表 2 成功的关键能力措施:中国分布式关系型数据
42、库成功的关键能力措施:中国分布式关系型数据库 能力指标 具体定义 权重(%)部署 兼容性 安全性 服务能力 技术支持 定制化能力 服务创新能力 10.0 生态 合作伙伴 生态支持 开源生态 5.0 价格 定价模式 价格优势 5.0 市场 客户规模 市场营销 客户满意度 10.0 研发 研发投入 研发成果 10.0 合计合计 100.0 来源:IDC,2023 进一步研究进一步研究 相关研究相关研究 中国商业智能软件厂商技术评估,2023(IDC#CHC50482623,2023 年 11 月)中国知识管理软件市场分析,2023(IDC#CHC50482423,2023 年 10 月)AI 大模
43、型技术能力评估报告,2023(IDC#CHC49698923,2023 年 7 月)IDC Market Glance:中国 AI 大模型市场概览,3Q22(IDC#CHC48744322,2022 年 9 月)大模型成为 AI 开发新范式/市场新趋势(IDC#CHC45878520,2022 年 6 月)大纲大纲 本 IDC 研究聚焦于中国分布式关系型数据库的技术提供商。IDC 针对入选厂商的战略、能力进行评估,主要标准包括其产品能力、服务能力、生态、市场化等多个评估维度,各维度进一步划分为若干评分项,并配以不同权重,从而形成 IDC MarketScape 综合评分体系。通过 IDC 分析
44、师对厂商和最终用户的深入访谈,集中分析并确定各服务商在 IDC MarketScape 中的相对位置,并探讨各供应商的优势及战略思路,总结市场发展现状与痛点趋势,为数字内容的提供者与行业终端用户选择分布式关系型数据库技术提供商及伙伴提供参考。2023 IDC#CHC50734323 11 IDC 中国软件市场研究经理李凌霄表示:“近年来中国的分布式关系型数据库相关技术和产品在全球降本增效的浪潮中获得快速发展,并在众多大型场景中完成了对传统集中式数据库的改造和升级,让市场看到分布式关系型数据库在性能与成本的博弈与平衡中展现出的巨大潜力。在这个市场中,升级改造带来的巨大效能提升使得终端用户展现出对
45、于技术提供商足够的开放性和包容性,加速分布式关系型数据库产品的迭代与技术创新。当前,分布式关系型数据库的崛起已深度影响中国交易型数据库的市场格局。预计在未来五年里,分布式关系型数据库市场将维持强劲的增长势头,而竞争格局亦将经历一轮新的重塑与洗牌。”关于关于 IDC 国际数据公司(IDC)是在信息技术、电信行业和消费科技领域,全球领先的专业的市场调查、咨询服务及会展活动提供商。IDC 帮助 IT 专业人士、业务主管和投资机构制定以事实为基础的技术采购决策和业务发展战略。IDC 在全球拥有超过 1100 名分析师,他们针对 110 多个国家的技术和行业发展机遇和趋势,提供全球化、区域性和本地化的专
46、业意见。在 IDC 超过 50 年的发展历史中,众多企业客户借助 IDC 的战略分析实现了其关键业务目标。IDC 是 IDG 旗下子公司,IDG 是全球领先的媒体出版,会展服务及研究咨询公司。IDC China IDC 中国(北京):中国北京市东城区北三环东路 36 号环球贸易中心 E 座 901 室 邮编:100013+86.10.5889.1666 Twitter:IDC 版权与商标声明 本 IDC 研究文件作为 IDC 包括书面研究、分析师互动、电话说明会和会议在内的持续性资讯服务的一部分发布。欲了解更多 IDC 服务订阅与咨询服务事宜,请访问 。如欲了解 IDC 全球机构分布,请访问 IDC 服务的价格及更多信息,或者有关获取额外副本和 Web 发布权利的信息,请拨打 IDC 热线电话 800.343.4952 转 7988(或+1.508.988.7988),或发邮件至 。版权所有 2023 IDC。未经许可,不得复制。保留所有权利。