2024年中国银行业数据库市场研究报告

研究范畴及目的 1987年，IBM给中国定制的第一版SAFEII系统在中国工商银行网点大量上线，标志着中国银行业开始走上信息化数据系统的道路。此后20余年时间中，银行业数据库市场一直由IBM垄断。 目前我国信创产业已经从“规模化推广”进入到“深化落地”阶段，党政开始由省市向区县下沉，金融由一般系统向核心业务系统渗透，“8”大行业多个领域进入推广深水区。作为软件行业“皇冠上的明珠”，在众多行业里，银行业国产数据库对Oracle和DB2的替换，尤其是“核心业务系统”替换，就是一场中国数据库发展史上的“上甘岭之战”。 银行业，不仅是检验国产数据库大军的重要阵地，也是各大行业国产数据库替换的风向标，更将对中国数据库产业的长期发展产生深远的影响。 目前银行业数据库市场现状如何？高速发展的背后，市场中存在哪些风险与痛点？AI时代下，银行业数据库市场需求有哪些？未来趋势又将如何？ 基于对以上问题的探究，第一新声研究院发布《2024年中国银行业数据库市场研究报告》，通过对银行业数据库市场的深入研究分析，以期达到以下目的： ◼呈现中国银行业数据库市场发展现状；◼分析银行业国产数据库渗透情况；◼探讨中国银行业数据库市场增长趋势；◼深入调研数据库厂商，挖掘行业中优秀厂商及典型解决方案。 目录CONTENTS 03 01 中国银行业数据库市场发展背景（1）数据库按照数据模型、设计架构等维度可分为多种类型 中国银行业国产数据库应用案例 （1）中国银行大数据平台（2）某国有大行全行对私核心业务系统（3）中国农业银行构建新一代分布式信用卡核心系统（4）中国农业银行数据仓库（5）上海银行构建新一代会计核算系统（6）杭州银行新一代核心业务系统（7）泸州银行全国产化核心业务系统建设项目（8）湖北银行核心系统国产数据库替换（9）晋商银行新一代手机银行升级 （2）我国数据库起步较晚，发展至今市场呈现“百花齐放”状态（3）不同类型银行科技投入存在巨大差异（4）银行业核心系统经历“胖核心”到“瘦核心”，当前分布式核心成主要趋势（5）银行业数据库场景不同，对于数据库技术要求有共性也有差异（6）当前我国银行业国产数据库应用占比已超过20%（7）当前国内开源数据库产品较多，主要基于MySQL、PostgreSQL等开源路线 02中国银行业数据库市场现状分析（1）2024年中国银行业数据库市场规模预计35.8亿元 （2）银行业关系型数据库占比83.5%，非关系型占比16.5%（3）银行业OLTP数据库占比约65.5%，OLAP占比20.7%，HTAP占比13.8%（4）银行业集中式数据库占比近80%，分布式约20%（5）银行业数据库代表厂商可分为专业数据库厂商、ICT背景厂商和互联网背景厂商（6）当前国产数据库产商在银行业占据主要市场（7）开源数据库在银行业广泛应用，面临开源协议、停服、断供等风险（8）银行业数据库替换从规划选型到实际应用都存在诸多痛点 中国银行业数据库市场发展背景 中国银行业数据库市场发展背景 数据库按照数据模型、设计架构等维度可分为多种类型 数据库（Database）是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合软件，与芯片、操作系统共同组成IT系统的核心，广泛服务于各类行业应用。按照不同的维度，数据库划分为不同类型：（1）按数据模型：分为关系型数据库（SQL）、非关系型数据库（NoSQL）；（2）按设计架构：分为集中式数据库、分布式数据库；（3）按部署模式：分为本地部署数据库和云部署数据库；（4）按业务负载特征：分为OLTP数据库、OLAP数据库和HTAP数据库。 中国银行业数据库市场发展背景 我国数据库起步较晚，发展至今市场呈现“百花齐放”状态 数据库起源于上世纪60年代，在90年代前后IBM、甲骨文等相继进入中国，由于当时国内信息化技术薄弱，国外数据库厂商轻易垄断了中国数据库市场，银行业数据库市场几乎全被国外厂商占领。2000年左右，国产数据库厂商相继成立并开始发展，2016年左右国内开始了国产数据库替代试点，目前国产数据库替代工作已经进入规模化推广阶段，并逐步深入到核心系统。 中国银行业数据库市场发展背景 不同类型银行科技投入存在巨大差异 我国银行可分为中央银行、政策性银行、大型国有商业银行、股份制银行、城市商业银行、农村金融机构六大类，除中央银行和政策性银行外，商业银行因资产规模不同，科技投入存在巨大差异，大型国有银行年度科技投入在100-300亿元之间，股份制商业银行在10-150亿元之间，城商行和农商行为百万元到数十亿元不等。 中国银行业数据库市场发展背景 银行业核心系统经历“胖核心”到“瘦核心”，当前分布式核心成主要趋势 银行IT系统主要可以划分为业务系统、渠道系统、管理系统、支持系统以及外部系统。2000年中国银行业开始数据大集中，追求大而全的业务系统，很多业务系统、渠道系统和管理系统均被纳入核心系统范畴，被称做“胖核心”。但随着行业的不断发展，2008年前后，银行核心系统越来越庞大复杂，再加上移动互联网的广泛应用，曾经的“胖核心”架构无法满足银行业发展需求，为应对金融业务的频繁变动，银行业务系统开始拆分为多个子系统或中心，开始进入“瘦核心”架构阶段。至2015年微众银行、网商银行采用分布式微服务、单元化架构为银行业提供新的设计思路。2017年中国人民银行提出发展规划，鼓励实施架构转型，推动了分布式核心系统的发展。 中国银行业数据库市场发展背景 银行业数据库场景不同，对于数据库技术要求有共性也有差异 根据业务场景不同，对于数据库技术要求有共性也有差异，如客户账户查询、存/取/汇/贷款业务、小额支付业务等场景，业务时效性要求高、不同业务类型SQL混合请求、强事务⼀致性，小事务高并发；计提结息、总分核对、会计科目记账等场景，业务时效性要求相对较低，批量提交SQL，单位时间内对单个数据表读写量大，大事务高并发。根据业务场景从技术角度进行分类，可重点从数据规模、事务一致性、负载特征、数据分析能力、应用适配能力等角度进行对比，并得出合适的技术架构。 中国银行业数据库市场发展背景 当前我国银行业国产数据库应用占比已超过20% 根据金融信息化研究所数据，在2022年我国银行业国产数据库应用占比已经达到17.88%。至2024年，根据第一新声对于业内典型数据库厂商的调研结果，普遍认为当前银行业国产数据库使用占比已经超过20%。商业银行中，国有大型商业银行国产数据库替代推进策略与中小商业银行存在明显差异，头部大行肩负国产替代试点示范任务，同时具备人员能力、技术储备以及雄厚财力等优势，普遍采取先核心再外围的替代策略。而中小银行因综合能力相对欠缺，普遍采用“先简单再复杂、先外围再核心”的策略。在绝对数量方面中小银行占据绝大多数，因此银行业整体来看，核心系统替代率明显低于外围系统替代。 中国银行业数据库市场发展背景 当前国内开源数据库产品较多，主要基于MySQL、PostgreSQL等开源路线 当前国内数据库厂商中，集中式数据库代表厂商有GBASE南大通用、达梦数据、电科金仓等，分布式数据库代表厂商有腾讯云、奥星贝斯、平凯星辰等。涉及到开源数据库产品的厂商较多，众多开源数据库主要基于MySQL、PostgreSQL、openGauss（基于PostgreSQL重写）、Greenplum等开源路线。 中国银行业数据库市场现状分析 中国银行业数据库市场发展现状 2024年中国银行业数据库市场规模预计35.8亿元 根据第一新声研究，2022-2027年中国金融业数据库整体市场将维持较高增长态势，2024年整体市场规模预计为44.7亿元，到2027年预计将超百亿元。金融数据库市场中，银行业占比最高，占金融整体数据库市场规模比例为80%左右，预计2024年中国银行业数据库市场规模达到35.8亿元。 中国银行业数据库市场发展现状 银行业关系型数据库占比83.5%，非关系型占比16.5% 按数据模型不同，数据库可分为关系型数据库和非关系型数据库，其中关系型数据库占比为83.5%，非关系型数据库占比为16.5%。关系型数据库更适合高并发读写、严格数据一致性、复杂查询和处理等场景，但是银行业对于海量基础数据背后信息的挖掘，为非关系型数据库提供了丰富的应用场景。 •数据一致性和完整性：遵循ACID事务原则，可保证数据一致性和完整性；•查询能力：支持结构化查询语言SQL，可进行复杂数据查询和处理操作；•数据安全性：提供了高级别的数据安全性，可以防止数据泄露和攻击。 优势 关系型数据库 •性能和扩展性：当数据规模较大时性能和扩展性可能会受到影响，需要投入更多的资源和精力进行优化和管理；•高并发读写：在高并发读写场景下容易遇到锁竞争和性能瓶颈等问题；•数据类型限制：对于数据类型和模式的限制比较严格，灵活性相对较差。 劣势 •分布式存储和可扩展性：通常采用分布式架构，可以轻松地扩展到多个节点，适合大规模数据集和高并发访问处理；•灵活的数据模型：支持灵活的数据模型，可以轻松地适应不断变化的数据需求，避免频繁的模式设计和调整；•实时数据处理能力：通常具有高性能实时数据处理能力，可满足实时响应和预警等需求。 优势 非关系型数据库 •数据一致性和完整性：缺乏严格的数据一致性和完整性约束；•查询能力：查询能力相对较弱，不如关系型数据库灵活和强大；•数据安全性：在某些情况下可能会出现数据丢失等问题。 劣势 中国银行业数据库市场发展现状 银行业OLTP数据库占比约65.5%，OLAP占比20.7%，HTAP占比13.8% 按业务负载不同，数据库可分为OLTP（联机事务处理）数据库、OLAP（联机分析处理）数据库、HTAP（混合事务/分析处理）数据库。根据金融信息化研究所数据，我国银行业数据库中，OLTP数据库占比非常高，约为65.48%，OLAP数据库占比20.67%，HTAP数据库占比13.85%。 银行业面向客户交易类、业务办理等系统一般选择OLTP数据库，关键能力包含：高并发、高性能、ACID、高可靠、高可用、数据容量，其它能力重要性相对次要。 •高并发：是指同时操作数据库的并发量，不是数据库的连接数量；•高性能：主要考虑平均交易响应时间，就是交易执行的快与慢；•ACID：事务一致性；•高可靠：是指系统稳定不出问题；•高可用：是指出了问题能切换，保证系统持续运行，不丢数；•数据容量：是指数据库可以存储和管理的数据容量。 OLTP数据库 银行业报表类、分析类系统一般选择OLAP数据库。当前随着金融数字化不断加速，海量数据使得同一系统需要同时具备OLAP和OLTP能力，二者不断融合，HTAP需求不断增加。 OLAPHTAP数据库 •数据质量：确保数据库准确、完整和一致性是分析的基础；•高性能：数据分析通常涉及大量数据和复杂计算，需要具备高性能计算的能力；•数据分析能力：需要支持多种数据分析方法，提高数据处理能力和效率；•安全：需具备强大安全机制，确保数据安全存储和访问控制。 中国银行业数据库市场发展现状 银行业集中式数据库占比近80%，分布式约20% 按设计架构不同，数据库可分为集中式数据库和分布式数据库。根据金融信息化研究所数据，我国银行业数据库中，仍旧以集中式架构占据主导地位，应用占比接近80%。分布式数据库占比约20%，虽然占比较低，近年来受央行相关政策引导、国产数据库单机能力不足、互联网大厂及各方的技术普及和宣传等因素影响，分布式数据库在银行业受关注程度不断提升。 中国银行业数据库市场发展现状 中国银行业数据库市场发展现状 当前国产数据库厂商在银行业已占据主要市场 ◼信创产业经历多年发展，国产替代已经步入深水区，尤其金融业信创推进节奏显著高于电力、教育、医疗等其他行业。从银行业数据库来看，银行对于数据安全要求极高，所以普遍采用本地部署，而不采用公有云部署； ◼国产数据库厂商经过持续深耕，在银行业渗透不断提升，当前