核心数据库升级选型参考（2023）
赛迪顾问思维创造世界CCID赛迪顾问实践参考书出法创造世界核心数据库升级选型参考2023年2月 满天星满天星满天星目录满天星满天星天星01.数据库研究背景满天星01-1.概念界定数据 报奢政策专家01-2.市场环境及影响分析02.调研基础情况分析满天星02-1.调研对象基本情况满天星教据报告改策02-2.调研对象升级实践总结数据 报告政策专03.核心数据库升级选型现状总结03-1.调研对象核心需求案例满天星03-2.业务升级难点满天星数据报告政筑数据报合政策专家 满天星满天星满天星目录满天星满天星04.核心数据库选型因素天星04-1.数据层面满天数排振告政策专04-2.功能层面满天数据报04-3.效果层面05.厂商分析05-1.数据库厂商匹配度分析满天星05-2.重点厂商分析满数据报告改菜专家05-3.典型案例分析满天星数据 报告 政策专家06.赛迪建议06-1.对厂商06-2.对用户满天星06-3.用户选型指南满天6数琳报告政策满天星数据报告路 满天星满天星数琳报告政策满天星数据告政家专家数据库研究背景5满天计算机数据库中存放了有组织的、可共享的、统一管理的大量数据，包括文本、图像、声音等，是信满天息化时代的数据文件柜。数据库和操作系统、中间件一样，属于基础软件的范畴，高度复杂且存在较高的技术壁垒，是应用系统承载数据的基石。基于此，我们给出了数据库的相关研究背景。满天星01-1.概念界定满天满天星满天数琳报告致策满天星数据报合政策专家 第一章数据库研究背景满天星概念界定：数据库，信息系统的核心软件数据报告政策专家1、数据库概述：组织、存储和管理数据的仓库数据是21世纪的主要生产资料，如何合理地保存和使用数据已成为当代企业面临的难点。在这个数据爆炸的时代，我们生活在一个无时无刻不在制造着海量的数据的世界。数据作为当今社会新型生产要素对生产效率的提升、社会的发展起着举足轻重的推动作用。当前，数据要素的市场化配置已经上升到了国家战略层面，数据已经成为各行各业乃至国家的战略资源。然而，大量的数据资源却没有得到有效的保护和利用，这与它的战略位置相矛盾。企业的各类数据中，只有不到半数被有效地使用，造成了大量的用户和运营数据的浪费。由于成本的控制、分析工具功能的限制，以及存储系统结构的落后，使得企业对数据库的需求越来越大。图1-1大量数据资源被浪费，数据库势在必行一部分存储数据仅一半可被有效利用的经营数据被有效捕捉、储存另一部分的数据满天天星没有被有效利用满天星另一半数据 报善政策专家的经营数据没有被有效捕捉、保存资料来源：赛迪顾问整理数据库（DB）是数据存储的载体，是信息系统的核心，数据的存储也是数据能够有效利用的前提。数据库当中，存放了大量可共享、有一定组织、可统一管理的大量数据，并且配合高级语言来处理数据。数据库管理系统（DBMS）是管理和组织计算机中存储的数据的计算机软件，是数据从现实世界映射到逻辑与物理交织的计算机世界的桥梁。数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。图1-2|数据库是交互的关键数据库管理系统用户应用软件星数据库罪Do搭读写建取入8修改维管护用户理资料来源：赛迪顾问整理5 第一章数据库研究背景满天星2、数据库分类：需求升级与技术选代驱动，数据库品类多元化发展按数据存储方式分类：关系型数据库和非关系型数据库关系型数据库：又称SQL数据库，是利用简单的二元关系模型来组织数据的数据库。在关系型数据库中，为了方便使用者的了解，数据以行列的形式储存起来，数据的处理基本都是基于一张或者多张表格，通过对这些关联的表格分类、合并、连接或选取等操作，来实现数据库的管理。当前常用的数据库Oracle和MySQL等，都是关系型数据库。非关系型数据库：又称NoSQL数据库。NoSQL不再局限于SQL的二元模型，可以很好地弥补传统的关联数据库。表1-1|关系型数据库和非关系型数据库对比类型关系型数据库非关系型数据库1、容易理解：关系模型相对网状、层次等其他模型来说更1、无需经过SQL层的解析，读写性能很高；2、数优点容易理解；2、使用方便：关系型数据库使用SQL语言非常据容易扩展；3、存储数据的格式多样化：存储格式方便；3、易于维护：丰富的完整性减低了数据穴余和数据是K-V形式、文档形式、图片形式等等，而关系型数不一致的概率。居库则只支持基础类型缺点1、处理高并发读写性能较差；2、表结构较为固定，不便于更改扩展；1.不提供SQL支持；2.一般来说无事务处理代表产品Oracle、MySQLMemcached、Cassandra资料来源：赛迪顾问整理两大>按应用类型分类：OLTP和OLAPOLTP（On-LineTransactionProcessing，事务型数据库，又称联机事务处理）：基本特点是接收到用户资料后能够即时传输至计算中心进行处理，并能在较短的时间内得到相应的处理结果，是对使用者的操作作出迅速反应的一种方法。随着企业信息系统中的海量业务数据的不断涌现，越来越需要从各种数据中抽取有助于企业进行决策分析的信息。OLAP（On-LineAnalysisProcessing，分析型数据库，又称联机分析处理）：主要是对长期数据的规则趋势进行分析，更多用于决策。事务型数据库的优点是对实时的在线业务进行处理，而分析型数据库的优点是对复杂的分析运算和对决策的支持。满大宝表1-2|OLTP和OLAP对比类型OLTPOLAP本质在线交易在线检索与分析数据处理操作对数据库直接进行修改对数据记录进行选择数据表标准化未标准化数据源当前的、细节的、二维的聚集的、统一的数据量大小小，简单大，复杂存储方式储存在数据库管理系统储存在数据仓库特点针对一线业务人员针对企业管理人员资料来源：赛迪顾问整理6 第一章数据库研究背景满天星》按技术架构分类：集中式数据库和分布式数据库集中式数据库：由一个处理器、与它相关联的数据存储设备以及其他外围设备组成，将数据集中在一台机器上进行处理，是被物理地定义到单个位置的数据库软件。分布式数据库：通过中小型机联接，实现与集中式数据库同等性能的数据库软件。表1-3|集中式数据库和分布式数据库对比类型集中式数据库分布式数据库1、较高的安全性和稳定性：数据存储在中央计1、满足数据量、计算量大的需求：只需布置足满天星算机上，对中央计算机做好保护措施以及数据够多的计算机，便能储存足够多的数据。相比传备份工作，即可保证较高的安全性和稳定性，统集中式数据库可以更加方便地储存更多的数据，适合存储重要的核心数据；做更大量的数据计算；优点运算开销和通信开销小：服务器结构部署简2、读取数据和运算的速度更快：可并发读取数据，可并行运算，因此读取数据和运算速度都会小;比集中式数据库更快；3、产品商品化程度高：现有的集中式数据库产3、灵活、可扩展性好：可以方便地添加新机器品大都经过了市场的考验，稳定可靠，商品化对系统进行扩充，而集中式数据库则没有如此便程度高，相应的公司服务能力成熟，便捷安全。捷的可扩展性。1、存储空间有限；2、响应速度较慢；1、稳定性、安全性、保密性不如传统集中式数缺点据库；2、分布式事务的代价较高；3、灵活性差3、管理复杂代表产品/厂商Oracle、DB2、武汉达梦、人大金仓OceanBase Google Spanner资料来源：赛迪顾问整理3、数据库发展历程：渐进创新、砥砺前行满天星从时间维度来看，数据库演进历程大致可以分为三个阶段：前关系型时代（1960-1970）：以大型机为主，主要以集中式的层次或网状数据库为主；关系型时代（1970-2008）：关系模型出现，企业需要处理结构化数据，20世纪90年代自由软件思潮后，开源数据库出现；后关系型时代（2008至今）：开源、非关系型数据快速崛起，云计算技术引领云数据库发展。图1-4|数据库的发展历程满天~19701970s1980s1990s2000s2010至今层状、数据类型关系型涌现大量NewSQL,网状数据库NoSQL多模OLTP/OLAPOLAP技术OLAP分析HTAP、数负载类型（OLTP需求为主）独立快速发展据湖集中式分布式分布式架构逐渐成为主流，从中间式解决方案硬件架构小型机/大型机出现向原生分布式变迁否，起初软件与硬件捆绑销售，出现关系是，开源模式是否开源后来Oracle和微软采取只卖软件的销售模式型开源成为主流是否上云否，是，云数据库大部分采用本地部署逐渐成为主流代表厂商/IBMIBM微软SAPMySQLMongoDBOceanBase产品独占整头OracleTeradataPostgreSQLdoopenAWS资料来源：赛迪顾问整理7 第一章数据库研究背景*满天星金融、政务、公共事业、制造、医疗等下游产业对价值的贡献很大。在中国，金融领域一直是最大的数据库和大数据应用领域。由于监管环境、数据业务的复杂性、核心业务数据类型、成本敏感性和技术储备等因素存在差异，下游产业的需求和选择需求也不尽相同。图1-5|不同行业数据库选型需求总结自研开发4技术选型国产多互联网巨头大型金融、政企高阿里、腾讯、美团、滴滴..国有银行、电信运营商、地方政府本身云计算供应、数据提供系统复杂、迁移难度大高速响应关注技术实力、最大程度降低风险公有/私有云私有云运维人员数据合规互联网创业公司...公有云公有/私有云商业地产场景...要求无运维团队外部采购SaaS节约前期成本，快速扩张业务天星第三产业创业公司传统创业公司4少低资料来源：赛迪顾问整理满天星2015年起，数据库、大数据基础产业愈发受到国家重视，相关政策密集发布。2021年11月底工信部印发的《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》中确定“关键基础软件补短板”是八大专项行动之一，提出须聚力攻坚基础软件，对数据库进行补强；《“十四五”大数据产业发展规划》则提出“到2025年，大数据产业测算规模突破3万亿元”的目标，并明确夯实基础、打造生态等六大主要任务。表1-6政策持续加码，为数据库发展保驾护航发策主体政策名称颁布时间相关内容中国人民银行、国家市场监管总局、《金融标准化“十四五”2022.2制定大数据、云计算等技术在实时监管数据采集、计算、分析中的应用中国银保监会、中发展规划》标准，支持提升对市场风险的监测和异常交易行为的识别能力国证监会中国银保监会办公《关于银行业保险业数字2022.1加快数据库、中间件等通用软件技术服务能力建设，支持大规模企业级厅化转型的指导意见》技术应用工信部《“十四五”软件和信息2021.11突破全内存高速数据引擎、高可靠数据存储引擎、分布式数据处理与任技术服务业发展规划》务调度架构、大规模并行图数据处理等关键技术。国家发改委、科技《关于扩大战略性新兴产业投资培育壮大新增长点加快新一代信息技术产业提质增效部、工信部、财政2020.9加快推进基于信息化、数字化、智能化的新型城市基础设施建设部增长极的指导意见》中共中央办公厅、《国家信息化发展战略纲2016.7制定国家信息领域核心技术设备发展战略纲要，以体系化思维弥补单点国务院办公厅要》弱势，打造国际先进、安全可控的核心技术体系，资料来源：赛迪顾问整理9 满天星满天星数琳 报告政策满天星数摄告政家专家天星调研基础情况分析满天本次研究中，我们于2022年7月，针对多行业数据库部署现状、未来部署计划及倾向进行了问卷调研，满天星最终收集有效问卷共160份。基于问卷结果和访谈我们做出了用户关于数据库使用情况的相关分析。满天满天星02-2.调研对象升级实践总结满天星满天量数据报告致策满天星数据报合政策专家 第二章调研基础情况分析满天星1.3、人员规模本次调研中，占比最大的是101-1000人规模的单位，达到47.5%。小于100人的单位占比26.9%，多为初创、精品企业；大于10000人的单位有4家，占比2.5%，多为国有金融机构。图2-3|调研对象人员规模单位：人>100002.5%满天星话：满/天星1001-1000023.1%101-100047.5%<10026.9
