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1、 1|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 2|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 目录 1.研究范围定义 1 2.分析型关系数据库市场 5 3.厂商评估：火山引擎 9 4.入选证书 14 关于爱分析 14 研究与咨询服务 15 法律声明 16 3|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 研究范围定义 1|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 1.研究范围定义 在信创政策、技术创新和业务需求等因素共同驱动下，我国数据库市场保持快速发展，据大数据技术标准推进委员会测算，2022 年中国数据库市场规模为 403.6 亿元，预计 2027 年将达到 1286.8 亿元，年复合增长率为 26.

2、1%。政策端：信创自主可控推动数据库国产化加速政策端：信创自主可控推动数据库国产化加速 信创已经成为国家战略之一，通过发展信创产业实现信息技术领域的自主可控，保障国家信息安全是国家经济稳定发展的前提。随着大量中央及地方信创相关政策的出台，信创在“2+8+N”行业加速落地。其中数据库作为承载企业数据存储和管理的基础设施，是信创基础软件的替换重点，国产数据库市场迎来加速发展的黄金时期。在信创政策推动下，以金融、电信、政府、制造、交通为代表的行业对国产数据库需求旺盛，未来，随着信创在更多行业的落地，国产数据库厂商将迎来巨大的市场空间，这也为国产数据库突破核心技术、储备技术人才、丰富产品形态提供发展契

3、机。技术端：技术端：AIAI、云计算与数据库融合加深，大数据、云计算与数据库融合加深，大数据、IoTIoT 技术催生数据库品类日益丰富技术催生数据库品类日益丰富 随着大模型落地加快，大模型与数据库的融合场景愈加成熟，如将生成式 AI 技术与数据库结构设计、架构设计、数据分析挖掘等场景结合，能有效提升数据库开发、运维和分析效率，正成为数据库厂商智能工具开发新方向。上云是企业数字化转型的重要战略。为适应云应用的研发需求，数据库厂商正联合云厂商推出云数据库产品，以为用户提供高效、便捷的数据库服务，如基于云计算的数据库即服务（DBaaS），支持用户在云端访问和使用数据库系统，可提供灵活的数据库管理解决

4、方案。企业使用 DBaaS，无需购买或配置数据库，能显著降低企业成本。进一步，云计算中的无服务架构（Serverless）技术和服务模式逐渐成熟，使具备 Serverless 服务的云原生数据库成为厂商重点布局。Serverless 云服务基于计算与存储分离的理念，具备自动扩缩容、按需付费的特点，能有效解决用户业务扩张数据库扩容问题，提升用户体验。此外，大数据、IoT 技术的快速发展，使企业数据体量呈爆炸式增长，同时带来异常丰富的数据类型，如时序、GIS、图像、视频、文本等数据类型日益丰富，推动图数据库、时序数据库、时空数据库、文档数据库等各种专用数据库涌现并快速发展。2|分析型数据库市场厂商

5、评估报告 火山引擎 需求端：企业场景多元化促进数据库技术更新迭代需求端：企业场景多元化促进数据库技术更新迭代 差异化的业务场景决定了企业对数据库类型和能力要求各不相同，也驱动数据库性能和技术加速突破。如金融行业业务具有连续性，对数据一致性要求极高，且分析场景日益复杂，因此会同时部署关系型数据库和分析型数据库，对两类数据库均要求数据库具备高并发和实时性，同时能灵活满足业务增长的扩容需求。制造业中机器设备和传感器采集了大量的时间序列数据，需要实时提供故障诊断、需求预测、产品优化等决策支持，因此对时序数据库、库内机器学习等技术有强烈需求。此外，实时数据分析和决策支持场景下同时支持事务和分析的 HTA

6、P 技术、适应多套业务系统联合分析场景的数据库联邦技术、满足多类型数据处理需求的多模技术以及同时支持对大数据进行 BI 分析和机器学习预测的湖仓一体技术等多种数据库前沿技术正随着业务应用落地逐渐完善成熟。本次报告中，爱分析将数据库市场从上至下划分为数据库服务、数据库运维管理产品、数据库产品三层。数据库服务包括咨询规划服务、实施部署服务、运维运营服务；数据库运维管理产品包括数据库云管理、数据迁移备份、数据库开发测试、数据库监控和性能分析工具等；数据库产品包括事务型关系数据库、分析型关系数据、实时云原生数据库、混合型关系数据库、非关系型数据库、超融合数据库等多个细分场景。图 1 数据库市场全景地图

7、 3|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 本评估报告聚焦数据库产品层的分析型关系数据库市场，爱分析重点选取了分析型关系数据库厂商火山引擎进行能力评估。4|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 分析型关系数据库市场分析 5|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 2.分析型关系数据库市场 市场定义：市场定义：分析型关系数据库是指能够对各种来源的结构化数据，以及半结构化和非结构化数据进行存储和计算分析的数据管理系统。分析型数据库能够执行即席查询和复杂分析,满足业务分析或商业智能的需求。甲方终端用户：甲方终端用户：企业数据部门、IT 部门 甲方核心需求：甲方核心需求：企业数据分析的应用场景正变

8、得更广泛和更复杂。一方面，通过数据分析和洞察提升经营效率、改善客户体验已经成为企业共识，企业正将数据分析应用在经营、供应链、产品、营销、服务等多种场景中，如通过数据实现精准营销、提供个性化推荐、提升供应链效率等。另一方面，企业数据分析场景也日益复杂，时效性从 T+1 离线分析转向实时分析，分析难度从简单聚合到即席分析、机器学习等复杂分析，数据体量也从小数据体量转向 PB 级大数据体量。在以上背景下，企业对分析型数据库提出了更高要求。企业对分析型数据库的核心需求包括：提供高效的查询分析性能。提供高效的查询分析性能。一方面，分析型数据库要能支持企业内部逐渐增长的实时分析场景。面对激烈的市场竞争和快

9、速变化的客户需求，如何提高“用数”效率，以实时或准实时的数据处理速度进行决策、开展服务以及优化运营，正成为企业获取竞争优势的关键。目前越来越多行业和场景开始要求高时效性，除金融业的实时决策、实时风控外，电商的实时推荐、用户行为分析、广告投放，制造业的生产过程监控，以及运输业的供应链监控等均要求秒级或毫秒级的时效性，来优化体验、提高效率、降低成本。传统企业基于 Oracle、MySQL 搭建的传统查询分析引擎在面对海量数据高并发、实时查询场景响应缓慢。企业需要分析型数据库支持实时数据分析场景。另一方面，分析型数据库要对离线数据有较高的查询分析性能。在企业对 PB 级历史数据进行即席分析、机器学习

10、等复杂分析时，企业需要分析型数据库具备完成复杂运算的能力，并在尽可能短的时间内获取查询结果。具备存算分离架构，资源弹性可扩展，降低资源成本。具备存算分离架构，资源弹性可扩展，降低资源成本。企业数字化转型日益深入，业务规模持续扩张，以及在移动应用、IoT 等技术的推动下，企业数据体量持续增长。由于多数传统企业的数据库多 6|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 基于 MPP 架构，存储与计算耦合，无法随业务发展而灵活扩展，极易导致系统性能下降或服务中断，需要数据库具备存算分离架构。并且由于 OLAP 应用的负载通常具有峰谷特性和随机性，要求分析星数据库具备资源弹性共享和资源隔离的能力，在保证性

11、能和 SLA 的情况下降低资源成本。降低开发运维成本和难度。降低开发运维成本和难度。传统企业常面临着复杂的数据分析链路的开发和运维。首先，企业数据源多样，除企业 ERP、财务、人力、供应链等业务系统造成的数据孤岛外，企业数据基础建设中引入的数据库、数据仓库、数据湖、消息队列等设施也构成部分数据源。其次，数据集成由批处理线路和流处理构成，开发运维人员需要在集成过程中保证数据质量、数据一致性以及转化数据格式等，技术门槛高。此外，在对数据进行分析时，需要针对不同的业务场景，提供星型、雪花型、宽表等不同的建模方式，开发运维人员需要监控维护不同的数据模型，又带来额外的工作量。厂商能力厂商能力 基于上述甲

12、方企业核心需求，分析型数据库厂商应具备以下能力：厂商提供的分析型数据库应提供高性能支持。厂商提供的分析型数据库应提供高性能支持。一方面针对实时数据分析场景，厂商应对高并发、高吞吐、复杂查询等不同场景进行针对性性能优化，包括不限于全局字典、物化视图、优化器、自研引擎等，以提高数据库实时场景下的查询分析效率。另一方面，针对离线分析场景，厂商提供的分析型数据库应提供高效的列式存储和高性能的数据存取，具备跨多表、多维聚合能力，支持即席分析、复杂分析、机器学习等多种复杂分析场景。支持云原生架构和资源隔离。支持云原生架构和资源隔离。厂商分析型数据库产品应支持云原生架构，支持存储计算分离，并且支持动态扩缩容

13、，以应对业务峰谷波动。此外，厂商应提供读写分离、计算资源隔离、配额和限额、优先级管理等技术，确保一个应用的高负载不会影响其他应用。支持多数据源集成和多种建模方式。支持多数据源集成和多种建模方式。厂商提供的分析型数据库应支持多种数据源接口，对接多种数据源，如离线数据源 Oracle、MySQL、HDFS，以及实时数据源 Kafka、Flink 等，进行读取和集成，并保证集成过程中的数据一致性。或者厂商产品能够支持数据联邦，在不需要对数据进行整合的前提下对多源异构数据的进行统一的查询分析。此外，厂商产品应提供了星型、雪花、大宽表、预聚合等方多种数据建模方式，简化数据管理和维护，优化查询性能。支持通

14、过支持通过 WebWeb 界面开展开发和运维。界面开展开发和运维。厂商产品应提供 Web 界面支持开发和运维人员使用，其中开发人员可以通过 Web 界面访问开发工具、集成开发环境（IDE）或代码编辑器，进行软件编写、调试和测试，运维团队可以通过 Web 界面监控系统的运行状态、性能指标和日志，实施故障排查和性能优化。7|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 入选标准说明：入选标准说明：符合分析型关系数据库全部厂商能力要求；2023Q1 至 2023Q4 该市场付费客户数量10 个；2023Q1 至 2023Q4 该市场合同收入1000 万元。8|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 厂商评

15、估：火山引擎 9|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 3.厂商评估：火山引擎 厂商介绍：厂商介绍：火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台，将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业，提供云基础、数据库、大数据、人工智能等产品，帮助企业构建体验创新、数据驱动和敏捷迭代等数字化能力，实现业务可持续增长。产品服务介绍：产品服务介绍：ByteHouse 是火山引擎旗下的一款云原生数据仓库，继承了开源 ClickHouse 的高性能和强大的分析能力，并在架构上遵循新一代云原生理念进行全面重构，实现了容器化、存储计算分离、多租户管理和读写分离等功能。ByteHouse 能同时

16、支撑实时数据分析和海量数据离线分析，尤其对高吞吐、高并发、复杂查询等多种实时数据分析场景进行优化，能为用户提供极速分析体验。厂商评估：厂商评估：ByteHouse 在 ClickHouse 基础上进行重构和优化，能为实时数据场景提供极致性能，其云原生架构支持存算分离、弹性扩缩容，具备高灵活性和可靠性。进一步，ByteHouse 在数据库的部署、运维方面提供企业级工具支持，简单易用。基于内外部的广泛应用，ByteHouse 将为用户提供持续的服务支持。ByteHouseByteHouse 具备高性能，支持用户在实时数仓、复杂查询、宽表查询、高并发等数据分析场景具备高性能，支持用户在实时数仓、复杂

17、查询、宽表查询、高并发等数据分析场景中实现毫秒、秒级延迟。中实现毫秒、秒级延迟。ByteHouse 针对不同的数据分析场景进行了一系列优化，来缩短查询执行时间、优化资源利用，提供更流畅的数据分析体验。如在高吞吐的实时数仓场景下，针对实时数据流的接入，ByteHouse 自研表引擎 HaKafka Engine具备高可用性，保证了 At-least-once 消费语义，保障数据消费过程中的可靠性和完整性，以及提供 Flink Connector 将 Flink数据加载到 ByteHouse，可支持每秒 220 万的实时数据读写。针对 CDC 实增量数据同步，ByteHouse 提供 DES 数据

18、快车服务实现多元异构数据秒级同步到目标端，同步性能可达到 25 万 record/s 以上，并引入了 MaterializedMySQL 数据库引擎，实 10|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 现基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。针对数据写入环节，ByteHouse 自研了 unique 引擎，支持每秒百万级的实时数据的 upsert 场景。针对复杂查询场景，为提高查询效率，减少资源消耗，提升系统性能，ByteHouse 进行了 RBO（基于规则的优化能力），CBO（基于代的的优化能力），分布式计划优化来优化查询执行计划，以及执行层的优化。针对宽表查询场景，B

19、yteHouse 通过提供物化视图，优化 Zero copy、Projection，支持全局字典等方式提升宽表查询性能。针对高并发点查场景，ByteHouse 在纯列存模式上通过 TopN 短路计算、唯一键索引、读链路优化等提升点查场景的查询性能，如 ByteHouse 在某游戏广告推荐业务上，在 256 Core 算力基础上，可支持 10 万+QPS。ByteHouseByteHouse 遵循新一代云原生理念，实现存储计算分离、资源隔离、读写分离和多租户管理等遵循新一代云原生理念，实现存储计算分离、资源隔离、读写分离和多租户管理等功能，具备极强的扩展性，显著提高资源利用效率，降低企业成本。功

20、能，具备极强的扩展性，显著提高资源利用效率，降低企业成本。ByteHouse 基于云原生架构，结合 Shared-nothing 的计算层以及 Shared-everything 的存储层，有效避免了传统 MPP 架构中的 re-sharding 问题，新架构能灵活调配计算资源和存储资源，支持计算和存储层的水平扩展，面对 PB 级海量数据时实现秒级响应。ByteHouse 提供多级资源隔离，保障用户资源安全，包括多租户管理，读写分离和计算资源隔离等，确保查询任务不会互相影响。ByteHouse 支持通过计算组概念，对宿主机硬件资源进行灵活切割分配，按需扩缩容。支持读写分离资源管理，杜绝大查询占

21、用大量资源导致其他任务性能下降。支持多租户管理，用户可按租户对计算资源、数据资源、作业任务和用户权限进行隔离，一方面保证性能可控，另一方面也能监控各租户的数据与资源使用情况。ByteHouseByteHouse 在数据库的部署、运维、集成等方面具备高易用性。在数据库的部署、运维、集成等方面具备高易用性。ByteHouse 支持 Web 界面开展软件开发和运维任务，降低使用门槛，如开发和运维人员可通过 Web 界面写 SQL、调试脚本，开箱即用，省去复杂的配置任务。ByteHouse 提供全托管云服务，监控体系完善。运维人员可通过可视化资源监控和管理平台，监控集群整体状况，实现租户管理、报警监控

22、、审计日志、扩缩容等核心功能，降低运维成本。此外，ByteHouse 支持丰富的生态兼容，降低企业异构系统开发运维成本。如在 SQL 语义层面兼容 ANSI 2011 的标准，兼容开源社区 ClickHouse 标准以及兼容 MySQL 语义，使得 ByteHouse 11|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 能支持多类型的查询和分析需求，包括标准 SQL 查询、高性能的分析查询以及事务处理，具有极强的通用性，可广泛适应企业业务场景。此外，在连接协议上补充兼容 MySQL，使得企业原本基于 MySQL 的开发、运维等生态工具能无缝链接到 ByteHouse 上，简化迁移成本，保持 MySQ

23、L业务的连续性和稳定性。基于内外部丰富服务经验，为用户提供持续服务支持。基于内外部丰富服务经验，为用户提供持续服务支持。截至 2022 年 3 月，ByteHouse 在字节内部部署规模已超过 1 万 8000 台，单集群超过 2400 台，管理总数据量超过 700PB，经过数百个应用场景和数万用户锤炼。在外部企业客户中，ByteHouse 也已经广泛应用于互联网、游戏、金融、汽车、气象等多领域，能显著提升企业经营效率。如仟传网络通过 ByteHouse 替换Elasticsearch，采用多副本机制提高并发能力，支持仟传网络舆情数万 QPS 在线点查服务，做到高吞吐、低延时、高稳定。此外 B

24、yteHouse 灵活的资源模型也使仟传网络资源灵活可扩展，节省 60%资源成本。典型用户：典型用户：大地量子、海王集团、莉莉丝游戏、仟传网络、永达汽车 12|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 入选证书 13|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 14|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 关于爱分析 爱分析致力于成为中国领先的数字化市场专业服务平台，为企业用户提供数字化规划与落地全流程服务。爱分析以咨询为牵引，依托实践经验、专家建议和方法论工具，为企业提供最适配的解决方案和落地服务，帮助企业提高项目成功率、优化投资收益，以及控制风险。爱分析深耕数字化市场 10 余年，在央国企、金融

25、、消费品、制造等行业积累诸多标杆案例和丰富实践经验。15|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 研究与咨询服务 技术研究 新兴技术研究，厂商能力调研，助力数字化最优决策 客户洞察 企业用户需求及实践调研，辅助制定业务与市场策略 行业研究 行业数字化趋势与实践研判，辅助业务与战略决策 品牌&营销 权威背书，树立行业地位；教育市场，精准触达客户 投资研究 成熟方法论，一手数据，助力研判机会、稳健投资 商业研究 基于研究、数据和案例调研积累，辅助业务可靠落地 16|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎 法律声明 此报告为爱分析制作，报告中文字、图片、表格著作权为爱分析所有，部分文字、图片、表格采集于公开信息，著作权为原著者所有。未经爱分析事先书面明文批准，任何组织和个人不得更改或以任何方式传送、复印或派发此报告的材料、内容及其复印本予任何其它人。此报告所载资料的来源及观点的出处皆被爱分析认为可靠，但爱分析不能担保其准确性或完整性，报告中的信息或所表达观点不构成投资建议，报告内容仅供参考。爱分析不对因使用此报告的材料而引致的损失而负上任何责任，除非法律法规有明确规定。客户并不能仅依靠此报告而取代行使独立判断。北京爱分析科技有限公司 2024 版权所有。保留一切权利。17|分析型数据库市场厂商评估报告 火山引擎