前言：
国内数据量井喷背景下，数据库作为支撑数据存储与计算的关键载体，市场有望持续扩容。细分来看，关系型数据库为国内数据库主流，但随着大数据等新技术的发展催生更大规模、更大容量的数据访问和存储需求，非关系型数据库将逐渐兴起，与现有关系型数据库形成良好的市场互补关系。Oracle、IBM、Microsoft、Amazon 等国际巨头占据数据库市场主导，近年来，国内厂商有所突破，部分产品比肩海外，在国内市场占有一席之地。
一、我国数据生产总量井喷，数据库市场有望持续扩容
数据作为生产要素，是新质生产力发展的重要动力，数据库则是支撑数据存储与计算的关键载体。在互联网化趋势下我国数据量呈现井喷式增长，带动数据库市场扩大。数据显示，2023年我国数据生产总量达32.85ZB(泽字节),我国数据库市场规模达522.4亿元。
金融、电信、政务、制造、互联网为数据库下游主要需求领域，五个主要应用领域对数据库应用的特点与需求存在差异。随着金融、电信运营商、能源、医疗、交通等行业信息化建设的不断深入，以及受行业 IT基础设施的换新周期影响，数据库产业市场将继续增长。预计2027年我国数据生产总量达76.6 ZB(泽字节)，我国数据库市场规模达838.51亿元。
各行业数据库应用特点与需求
| 行业领城 | 行业特点 | 行业需求 |
| 金融行业&电信行业 | 业务具有连续性，对数据一致性要求极高，主要应用以关系型数据库为主。 | 数据存储和管理要求提高业务连续性能力受重视面临高并发业务和高用户量带来的系统压力业务创新要求进一步提升技术层面存在国产化需求 |
| 政务 | 被治理对象数量庞大、日趋复杂，当前beplay下载软件 治理基础设施以传统关系型数据库为主，效率较低，亟需变革更新;beplay下载软件 治理要求政府人员深度应用信息科技工具，当前政务行业科技能力储备情况较普遍较低,导致应用效果不佳，难以达到预期效果。 | 空间型、关联型数据库为主数据库应用需做到“平民化” |
| 制造业 | 80%以上的监测数据都是实时数据，且带有时间戳并按顺序产生，这些数据被实时地采集并反馈出系统或作业的状态。 | 大量时序数据库集中化的处理方式很难响应实时数据分析需求，带来边缘计算需求 |
| 互联网 | 电子商务、社交、游戏、音视频、搜索引擎为互联网行业营收主业，均需要极致快速的用户体验作为竞争优势基础。 | 内存数据库，以加快业务效率开源数据库，使用成本低互联网初创企业有使用云数据库需求 |
资料来源：观研天下整理
数据来源：观研天下数据中心整理
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二、关系型为国内数据库主流，与非关系型数据库等将互补发展
数据库按其管理的数据结构，可分为关系型数据库、非关系型数据库。关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。相对非关系型数据库，关系型数据库具有易理解、高度通用、生态成熟等优势，为目前应用最广泛、最成熟的数据库类型。截至 2024年 6 月，我国数据库产品共有 269 款，其中关系型数据库 172 个，占比63.9%。
相较于关系型数据库，非关系型数据库在处理非严格模式的数据类型方面展现出了显著优势，尤其适用于互联网领域的大规模数据处理。同时，某些非关系型数据库，例如图数据库，其独特的计算模型在金融、公共卫生及社交网络等复杂关系溯源和关系链条跟踪的场景中大放异彩，近年来受到了技术和市场的广泛关注。根据数据，截至 2024年 6 月，我国非关系型数据库 97 个，占比36.1%。
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根据观研报告网发布的《中国数据库行业现状深度分析与发展前景研究报告（2025-2032年）》显示，大数据等新技术的发展将催生更大规模、更大容量的数据访问和存储需求，非关系型数据库、分布式数据库、HTAP 混合负载、云数据库等逐渐兴起，与现有关系型数据库形成良好的市场互补关系。
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三、国产数据库产品升级，市场竞争力有所提升
Oracle、IBM、Microsoft、Amazon 等国际巨头占据数据库市场主导。根据数据，2022 年，AWS、微软、Oracle总市场份额超65%，其中AWS 以 25.3%的占有率排名第一位。
近年来，国内以达梦数据为代表的国产数据库厂商突破了大量核心技术，形成了高成熟度、高可用性产品，在金融、电信、民航、电力、社保、公安等领域实现了对重要核心系统的支撑，逐渐开始在国内市场占有一席之地。数据显示，在我国本地部署的关系型数据库管理软件市场，排名前 6 的国产厂商总市占率从 2022 年的 36.7%提至 2023 年的 38.54%。
国内外数据库产品对比
| 指标 | 达梦数据DM 数据库 | OracleOracle 数据库 | 人大金仓KingbaseES | 神州通用神通数据库 | 华为OpenGauss |
| 标准 SQL | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 多字符集 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 图形化管理 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 未见公开信息 |
| 支持读写分离 | 支持 | 未见公开信息 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 支持多 CPU 并行处理 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 支持 7*24/MTTF（平均无故障时间） | 支持 | 支持 | 支持 | 支持/大于 3 年 | 支持 |
| RTO（数据恢复点目标）/MTTR（平均修复时间） | 秒级 | 秒级 | 秒级 | 小于 10 分钟 | 小于 10 分钟 |
| 集群故障节点自动恢复/加入 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 安全防护等级 | EAL4+安全四级 | EAL2+（19C）EAL4+（11g） | EAL4+安全四级 | 安全四级 | 未见公开信息 |
| 机器学习 | 支持 | 支持 | 未见公开信息 | 支持 | 支持 |
资料来源：观研天下整理
数据来源：观研天下数据中心整理（zlj）
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