（报告出品方/作者：中信证券，梁程加、陈俊云、许英博）
核心观点
“数据爆发+复杂度提升”是行业底层驱动力。5G时代数据传输速率和可靠性大幅提升，催生更多数据密集型应用，数据产生量与数据流量高速增长。IDC和Ovum预计年全球数据总量和流量将分别保持4年CAGR28.1%和27.6%的强劲增速。此外，数据复杂度仍在不断提升，非结构化数据占比超过80%，人工智能和深度学习催生对海量非结构数据分析需求。存储之后，赋能应用之前，数据必须经过数据库管理系统才能够进行调用、处理和分析，才能让数据资产化并赋能企业发展。因此，数据爆发+复杂度提升将成为数据库市场长期增长的驱动力。
云化趋势明确，云数据库引领全球数据库市场增长。数据库经历从一体机到分布式数据库再到云数据库的技术变迁。云数据库实现了存储和计算完全解耦，在提供近乎无限延展性和高弹性的同时保障数据一致性，并支持半结构、非结构化数据处理。云数据库平台作为服务整体交付，节约了用户管理基础架构所需的成本、时间和资源。年，IDC预计全球DBMS市场规模受疫情冲击小幅降至亿美元，但云数据库仍然保持11.6%增速。IDC预测年全球数据库市场规模将稳步增长至亿美元，其中云数据库市场规模达亿美元，4年CAGR27.3%。Gartner预测年云数据库占比将提升至75%。云化趋势下，云厂商市场份额快速提升，年AWS云数据库收入超过其他所有厂商云数据库收入之和。Oracle、IBM等传统厂商数据库市场份额持续下滑。
云数据库和国产替代双重驱动中国数据库市场增长提速，国产数据库厂商三方竞逐，格局未定。年，在云数据库和国产替代双重驱动下，我们预计中国数据库市场规模达亿元，同比增长22%且近年来增速不断提高。随着国产化替代的推进，传统海外巨头份额不断缩小。国内竞争格局：阿里、腾讯占据云生态，但银行、金融、电信等国产替代重点领域客户对数据安全性要求极高，公有云厂商优势被削弱。银行金融领域竞争激烈，中兴GoldenDB完成国内第一例银行总行和信用卡核心系统完全替代。互联网领域，云厂商和新兴数据库厂商案例数量较多，优势明显。政府领域，华为卡位政务云，传统厂商信创发力。电信领域，万里开源等五家厂商中标中移动OLTP数据库联合开发项目。国内市场三方竞逐，格局未定。
国产替代三个核心问题：1）数据库技术差距多大：作为底层软件，数据库技术难度高于操作系统，是美对华“卡脖子”技术之一。根据我们对数据库顶级学术会议VLDB年论文的分析，中国已在数据库技术前沿研究领域追赶上美国，但产品落地需要不断迭代以提高成熟度和可靠性。随着国产替代进程的加快，重点领域企业已和数据库厂商合作研发，国产数据库产品迭代开始加速，未来可期。2）国产替代进展如何：目前处于争夺标杆案例、迭代产品以提高成熟度和可靠性阶段。银行、金融、电信、互联网领域国产替代进程最快。3）未来重点在哪：合作伙伴生态建设是国产数据厂商未来战略重点。生态伙伴赋能企业在快速实现业务扩张的同时最大程度减少成本增长，使得企业能将有限的人员和资金投入到核心技术和产品研发上。Oracle通过OPN计划建设合作伙伴生态，其中国区90%以上收入来自0多个合作伙伴，而国产数据库厂商生态建设与Oracle相比仍然有较大差距。
市场规模和空间测算：基于中国爆发式增长的数据量与较小数据库市场规模错配现象不断修正的逻辑，我们预计中国到年数据库市场规模将达到亿元，4年CAGR为27.7%，占全球数据库市场比重提升至11%。
美股数据库公司估值启示：美股市场倾向给予更符合行业演进趋势、持续获得市场份额的数据库厂商以更高估值水平。NoSQL引领者MongoDB，20EPS为37x，云数仓领导者Snowfalke的PS水平更是达到x；而份额持续下滑的Cloudera、Teradata的PS则分别为5x和1.3x，估值分化趋势明显。回归企业价值本质，营收增速、盈利能力是决定市场对于数据库企业估值水平的主要因素，高速成长的公司估值受营收增速驱动，而平稳增长的公司受盈利能力改善驱动更明显。
数据库管理系统：底层支撑，时代基石
对数据库进行统一管理和控制的核心软件
数据库分为交易型数据和分析型数据库。数据库管理系统DBMS（DatabaseManagementSystem）是指对数据库进行统一建立、管理和控制的大型软件，帮助企业高效实现对大规模数据的检索、修改、查询和分析。数据库管理系统按照应用方向不同可以分为两大类：操作型数据库和分析型数据库(数据仓库)，分别对应OLTP（联机事务处理）和OLAP（联机分析处理）。操作型数据库主要面对与企业业务数据相关性强的事务场景，例如银行转账、股票交易撮合、电子商务等，涉及对高并发数据的“增、删、改、查”操作，对数据实时性、一致性、可靠性和安全性要求极高。分析型数据库对来自操作型数据库和其他数据源的历史数据高效地进行大批量查询，应用在海量、复杂数据环境下为企业决策提供数据分析。分析型数据库对数据的实时性、一致性要求不高，但高并发的数据查询提高一个量级。
按照数据组织形式，数据库又可以分为关系型与非关系型：关系型数据库是指采用关系模型来组织数据的数据库，具有完备的数学理论基础、完善的事务管理机制和高效的查询处理引擎。关系型数据库的核心是数据表（行、列数据）、表内结构和表间关系，严格遵守原子性、一致性、隔离性和持久性的标准（ADCID）。ACID特性使关系型数据库系统在中断的情况下也能够保证事务的准确执行。非关系型数据库（NoSQL）没有统一的关系模型，采用分布式部署，具有处理海量数据高并发读写的能力，且扩展性较好。传统的关系型数据库为了ACID的一致性原则导致其数据的高并发读写性能比较差，固定的表结构降低了数据库扩展性。非关系型模型实际上是一种新型的数据结构化存储方法的集合，适用于各种非结构化、半结构化数据，能够很好地满足海量数据的高并发读写需求，且因为分布式部署而具有良好的扩展性。典型的NoSQL数据库包括键值数据库、列族数据库、文档数据库和图形数据库，主要应用场景为网页、IoT、移动设备、社交网络。
数据库管理系统在企业数据流管理体系中处于核心地位。业务行为相关的数据首先在不同的操作型数据库中进行事务处理OLTP，然后通过ETL工具（提取、转换、加载）汇聚整合成面向主题的、全局的一致数据集合，存储在业务数据临时存储系统ODS中。ODS的数据再次通过ETL工具转换集成为结构化数据进入企业统一的数据仓库。数仓数据针对某个特定主题分类，进入到从属型数据集市。根据企业需要，基于操作型数据库、数据仓库和数据集市也能够构建企业数据湖，存储着包括原始数据、转换数据在内的各种结构化、半结构化、非结构化数据，实现数据的集中式管理。经过汇总后的数据通过OLAP操作分析处理，并通过BI工具以体系化、可视化的方式直接呈现在决策者面前，为业务提供数据支撑。
“数据爆发+数据复杂度提升”是行业底层驱动力
作为大数据时代底层支撑的数据库管理系统在企业信息化建设中正处于前所未有的重要位置。经过六十年的发展，数据库已经成为数字经济时代的软件底座，几乎所有的企业级数据、终端数据和边缘设备数据都需要通过数据库管理系统的管理和分析才能够赋能上层应用或企业决策，发挥其最大的价值。随着数字经济渗透的加速，5G网络技术逐渐成熟，5G应用蓬勃发展，驱动着全球数据量高速增长、数据结构的复杂度不断提高。
从5G基站建设进度看，5G时代已经来临。截至年6月，全球已建成70万个5G基站，覆盖全球占GDP约72%的地区，华为轮值董事长郭平在共赢未来全球线上峰会预计年底全球5G基站规模将达到万个。中国是5G网络建设最领先的国家之一，年中国已建成5G基站超60万个，且工信部部长肖亚庆在28日召开的年全国工业和信息化工作会议上表示，年规划新建超60万站，将覆盖全国所有地级以上城市。我们预计到年中国5G网络将全面建成。
5G通信技术迭代，数据传输速率和可靠性大幅提升，催生更多数据密集型应用，驱动数据产生量与数据流量高速增长。根据IDC和Ovum数据，年全球数据量高达40ZB（相当于亿块1TB容量的硬盘），同比+22.5%，其中中国数据总量达到12ZB，同比+50%；全球数据流量达到2.07ZB，同比+29.9%。与前几代网络相比，5G网络能力拥有质的飞跃，大大降低了数据传输的延时并提高整体网络效率。5G时代给用户带来了超越光纤的传输速度、超越工业总线的实时能力以及全空间的连接，推动云AR/VR、车联网、智能制造、无线医疗、智慧城市等数据密集型应用的蓬勃发展，也将驱动全球数据量和数据流量未来持续高速增长。IDC预计年全球数据总量将实现4年CAGR28.1%的强劲增长到ZB；Ovum预计到年全球数据流量将保持4年CAGR27.6%的高速增长到5.49ZB。
数据结构复杂度不断提升，半结构化、非结构化数据占比不断提高。数字经济时代每分每秒都在产生大量的语音、图像、视频等非结构化数据。不同场景、不同应用、不同来源的数据都汇聚在数据库中等待分析，数据结构本身的复杂度不断提升。此外，非结构化数据占比持续提高，但价值仍然没有被充分发掘。根据Ovum数据，视频类数据流量占据超过77%的总流量比例。根据IDC数据，非结构化数据占整体数据量比重高达80%以上，在排除一定比例的半结构化数据后，现阶段真正用于大数据分析支撑企业决策的只有占较小比例的结构化数据，这意味着绝大部分非结构化数据的价值还未被充分发掘。
存储技术和云计算的发展使企业能够存储海量非结构数据，人工智能技术极大地提高对非结构数据的需求并最终赋能应用。过去由于存储技术、资源和数据库技术的限制，非结构化的数据无法有效保存和调用。但随着存储技术和云计算的不断发展，企业可以拥有充足的、可扩展的存储资源和存储方法。机器学习、自然语言处理、图像识别等人工智能技术也增加了对海量非结构化数据的需求。在存储非结构化数据之后，赋能应用之前，必须经过数据库管理系统才能够对非结构化数据进行调用、处理和分析，才能让数据资产化并赋能企业发展。
云趋势明确，云数据库引领全球数据库市场增长
数据库技术变迁：从本地一体机到分布式部署再到云化
数据库经历从一体机到分布式数据库再到云化的过程：
第一阶段：数据库一体机。传统的本地数据库以Oracle、IBM、Microsoft、SAP、Teradata等厂商提供的方案为代表，数据库管理系统自诞生以来一直主导着数据库市场。数据库系统运行在预配置的设备之上，这些高度优化的设备具有固有的可扩展性和容量限制，通常只能通过更换更高性能的硬件设备以进行纵向扩展；而高度耦合的存储和计算亦使得数据库缺乏弹性，设备只能根据峰值需求预先购买，但非峰值运行的状态下部分计算资源只能闲置。
第二阶段：非关系型数据库NoSQL+分布式架构Hadoop。5年，随着互联网时代数据规模爆炸式增长以及摩尔定律延缓，企业开始探索分布式数据库，非关系型数据库NoSQL应运而生。基于Hadoop分布式架构的NoSQL数据库将昂贵的数据库一体机替换为大量廉价的硬件集群，降低成本的同时使得性能能够线性扩展，同时也支持结构化、半结构化、非结构化数据的处理。以HBase为代表的OLTP和以Cloudera为代表的OLAP是Hadoop分布式架构生态的重要产品。但Hadoop架构的数据库亦有其天然的不足：1）分布式架构在可扩展的同时会牺牲数据的一致性，对OLTP支撑不足，也使得Hadoop架构之后更多用于数据仓库领域；2）Hadoop架构所谓的可扩展仍然需要购买、安装和配置硬件，无法迅速完成；3）存储和计算仍未实现完全解耦，扩展后的计算资源在非峰值运行的状态下仍会闲置，该架构下的数据库仍然缺乏弹性；4）Hadoop架构不支持SQL查询，易用性相对欠缺。
第三阶段：关系型数据库与可拓展性融合，即分布式的关系型数据库NewSQL。年-年，Google发布Spanner和F1两套数据库系统，将关系模型和过去只有NoSQL才拥有的扩展性融合在一个大规模生产系统上。Spanner和F1仍然基于分布式存储系统，但创造性地引入GPS时钟+原子钟的方式解决时钟同步问题。分布式数据库从此拥有SQL支持、ACID事务性、水平扩展、多机房异地容灾的特性。
第四阶段：完全基于云的数据库。OLTP以AWSAurora、GoogleCloudSQLCloudSpanner和MicrosoftAzureDatabaseforMySQL为代表；OLAP则以AWSRedShift、GoogleBigQuery、MicrosoftAzureSynapseAnalytics和Snowflake为代表。依托公有云的存储和计算资源，云数据库实现了存储和计算的完全解耦，在提供近乎无限的延展性和高弹性的同时，亦保障了数据的一致性，并支持结构化和半结构化数据的处理。同时，云数据库平台作为服务整体交付，节约了用户管理基础架构所需的成本、时间和资源。目前，数据管理软件向云端的迁移亦成为明确趋势，并不断挤占传统onpremise模式下的产品空间。
规模及增速：亿市场稳步增长，云数据库贡献最大增量
云数据库引领全球数据库市场稳步增长。根据IDC统计数据，在数据爆发式增长、数据复杂度提升的驱动下，年全球DBMS市场规模高达亿美元，同比增长18.2%。年，全球DBMS市场规模小幅降至亿美元，主要原因是数据库市场受到疫情冲击，本地部署的数据库项目被推迟，同比下滑6.2%，但同时云数据库仍然保持11.6%的增速。长期来看，数据量高增叠加数据结构复杂度提升是长期驱动因素，预计云数据库将成为未来数据库部署方式。根据IDC预测，年全球数据库市场规模将稳步增长至亿美元，-年CAGR将达8.7%。其中云数据库市场规模将达到亿美元，占比提升至55%。
操作型数据库和分析型数据库并行发展。数据库管理系统诞生最初便是关系型的操作型数据库，在进行业务数据的事务操作同时承担简单的数据分析工作。年后，企业对海量数据分析的需求提升，传统的操作型数据库在高并发数据查询时效率太低，因此数据仓库诞生并完全承接企业的数据挖掘、数据分析功能。此后，两个数据库细分市场并行发展，一般认为操作型数据库偏传统数据库领域，而数据仓库偏大数据分析领域。但无论是操作型数据库还是数据仓库，云化都是两个细分市场确定的发展方向，且随着HTAP技术的发展，OLTP与OLAP界限将变得更加模糊，市场重合度将持续提升。
细分市场规模及增速：操作型数据库市场更大，数据仓库增速更高。在云化趋势下，预计未来云操作型数据库和云数仓都将保持25%以上的高速增长。
操作型数据库：根据IDC数据，年全球操作型数据库市场规模为亿美元，其中云操作型数据库规模81亿美元。IDC预计年全球全球操作型数据库市场规模将达到亿美元，-年CAGR为8.2%；其中云操作型数据库市场规模将达到亿美元，-年CAGR为25.6%。
数据仓库：根据IDC数据，年全球数据仓库市场规模为亿美元，其中云数据仓库市场规模为59亿美元。IDC预计年全球数据仓库市场规模将达到亿美元，-年复合增速为12%；其中云数据仓库市场规模将达到亿美元，-年复合增速为25.3%。
竞争格局：从市场份额、产品矩阵和竞争策略看全球市场三极
数据库市场三极：传统巨头包括Oracle、IBM、Microsoft和SAP，它们的数据库产品发展历史较长、产品成熟度相对较高、云原生属性较弱、在传统关系型数据库市场中占据垄断地位；云厂商包括亚马逊AWS、MicrosoftAzure和谷歌，其数据库产品核心特点为部署在云端，依靠云生态冲击传统竞争格局；纯数据库厂商包括Cloudera、Teradata等发展时间较长的数据服务商和MongoDB、MarkLogic、DataStax、RedisLabs、Neo4j、Snowflake、MapR等专注于非关系型和分析型数据库业务的新兴厂商。
产品矩阵：传统巨头深耕关系型数据库，云厂商从关系型OLTP向非关系型OLTP和关系型OLAP延伸，纯数据库厂商在非关系型OLAP领域发力。在产品矩阵的颜色分布图中，我们可以看到代表传统巨头的黄色只出现在关系数据库中，而代表云厂商的红色则出现在三个产品象限里，分别是关系型交易数据库、关系型分析数据库、非关系型交易数据库。除PostgreSQL、MySQL、MemSQL三个开源数据库以外，关系型OLTP市场被传统巨头和云厂商瓜分，这也是数据库市场最大的细分板块。而更靠近大数据分析的非关系型OLAP领域中，包括Cloudera、Snowflake、DataBricks等纯数据库厂商占据优势。
市场份额：年，Oracle、Microsoft、AWS、IBM、SAP市场份额位列前五。传统巨头仍然占据较大份额但面对来自云厂商的激烈竞争，以AWS为首的云厂商市场份额排名迅速提升。年，Oracle依托市场积累优势和数据库迁移壁垒保持市场份额第一的位置，但份额逐年下滑；Microsoft凭借云数据库收入近%的增长超越IBM和SAP，位居第二；AWS凭借高达63亿美元的云数据库收入成为第三大数据库厂商，其云数据库收入超过其他主流厂商云数据库收入之和，且保持极高同比增速74.7%。AWS和Microsoft两家公司的云数据库收入增长贡献数据库市场总增长的75.5%；中国公有云厂商阿里云和腾讯云市场份额显著提升：年阿里云数据库实现收入4.6亿美元并首次进入Gartner魔力象限领导者位置，腾讯云数据库实现收入2.5亿美元，同比增长2.5倍。
未来发展趋势：DBaaS、HTAP混合事务分析、容器和微服务技术
趋势一：数据库即服务（DBaaS）
DBaaS极大地简化企业对数据库的管理、维护和更新，真正做到开发者只“使用”数据库，而不是被数据库繁琐的工作所困扰。传统数据库需要数据库管理员耗费大量精力承担数据库的安装、升级、管理、测试、安全等任务，并且随着企业业务规模的扩大，数据爆发式增长，维护工作将变得越来越复杂，对数据管理员的能力和时间要求更高。实际上，难以维护是传统数据库最大的痛点之一，而云数据库恰好能够解决这一痛点。此外，按需购买、极高的扩展性以及将资本开支转化为每年营运成本的商业模型等优势都吸引着企业使用DBaaS，就像IaaS和SaaS一样。
毫无疑问，云数据库对数据库市场的冲击是巨大且持续的。几乎所有的数据库厂商，包括传统巨头和纯数据库厂商，都提供数据库产品的云化版本或是推出云原生数据库产品。但显然，云厂商将会是DBaaS最大的受益方。它们依托IaaS生态强大的粘性和激进的数据库迁移策略吸引着企业，而使用云数据库又进一步地提高客户粘性，形成对生态的持续正向反馈。根据IDC数据，年本地部署DBMS市场规模亿美元，同比下滑6.2%，绝大部分是维保费以及软件许可的续费，几乎没有新增的软件授权费。与此同时，云数据库市场规模亿美元，预计年规模将高速扩张至亿美元，5年CAGR21.2%，占比55%。而Gartner甚至大胆预测，年云数据库市场规模将占到数据库市场的75%。
安全性和可靠性是企业使用云数据库的最大阻碍。虽然分布式技术使得单一节点的故障几乎不会影响整体系统，同时各大公有云厂商不断更新技术以确保自身的安全和可靠性，但实际上公有云宕机事故仍然在发生。基于云数据库开展核心业务的客户无法承受哪怕极短时间的业务中断。三大公有云厂商均发生过大规模的宕机事故，最近的一起事故发生在年12月14日，Google云服务遭遇全球大面积宕机，旗下的云服务中断近30分钟，而这一严重事故发生的原因仅仅是因为简单的磁盘存储空间不足。而此事件发生的5天前，谷歌的欧洲云业务刚刚出现事故，宕机84分钟。
趋势二：混合事务分析HTAP
HTAP混合事务分析是指可以同时执行实时交易处理和海量数据分析的数据库架构，以打破OLTP和OLAP之间的隔阂。HTAP既可以应用于操作型数据库场景，亦可以应用于分析型数据库场景。传统的数据架构是OLTP执行各类业务后数据通过ETL过程进入数据整合层ODS，再通过ETL进入数据仓库，再经由OLAP对数据仓库沉淀的数据做分析处理。HTAP避免了昂贵且耗时的ETL操作，可以更快地对实时数据进行分析处理。在HTAP架构下，业务执行过程中的数据在产生之初便可以用来进行分析，数据也不需要在经过不同操作时进行重复拷贝存储。HTAP混合事务分析将赋能企业提高对数据的态势感知能力和业务敏锐度。
HTAP已成为数据库技术的热点研究方向。年，数据库顶级期刊PVLDB发表五篇和HTAP相关的论文，包括Google的《F1Lightning:HTAPasaService》、PingCAP的《TiDB:aRaft-basedHTAPdatabase》、IBM的《Replicationatthespeedofchange:afast,scalablereplicationsolutionfornearreal-timeHTAPprocessing》、阿里的《hologres:acloud-nativeserviceforhybridserving/analyticalprocessing》和Databricks的《Deltalake:high-performanceACIDtablestorageovercloudobjectstores》。HTAP系统可分成两大类：
单一HTAP系统承载OLTP和OLAP。PingCAP的TiDB属于单一HTAP系统，从架构设计之初将TP和AP紧耦合，并针对HTAP进行整体优化，可采用行列混合存储引擎，提高性能。但单一HTAP系统的缺点是OLAP部分容易对OLTP部分形成干扰。
松耦合的OLTP和OLAP系统。GoogleF1团队最新发表的Lightning系统属于松耦合的TP和AP系统。相对于既有的HTAP，Lightning的优势在于在尽可能少地入侵TP系统的情况下建设HTAP；拥有只读的列存副本，提供更好的执行效率；更简洁地配置和去重；较强的扩展性，可以对接F1DB和Spanner以外不同的TP数据库。
趋势三：容器/微服务技术
容器/微服务技术是指将软件打包为标准化单元，以用于开发、交付和部署。容器是轻量的、可执行的独立软件包，包含软件运行所需要的所有软要素：代码、运行环境、系统工具、系统库和设置。容器化的软件能够在任何环境中始终如一地运行，适用于任何基于Linux和Windows的应用。容器赋予了软件独立于外部环境的特性，免受开发、预演、运行环境差异的影响。
容器技术和虚拟化技术有相似的资源隔离和分配优势，但容器虚拟化的是操作系统而不是硬件，因此容器更容易移植、效率也更高。传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统，在该系统上再运行所需应用进程；而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核，容器内没有自己的内核，也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便。但两者并不是互斥关系，而是互补关系。客户完全可以同时虚拟化硬件，同时虚拟化操作系统，即基于虚拟化技术使用容器技术。
未来，使用容器技术开发微服务的开发者可以在每个容器开发时选择最适合的数据库，而不是像过去一样开发所有应用都依赖某个单一的大型数据库。更具体地说开发人员可以根据应用对性能、可用性、一致性和可靠性的不同要求采用最适合微服务的数据库。这有助于确保应用程序的平稳运行，并防止数据流出现瓶颈（严重妨碍应用程序的性能）。例如，关系数据库的缓慢性能使其不适用于依赖微秒级延迟访问数据的、基于微服务的应用程序。
国内数据库市场空间巨大，云+国产替代促增长提速
规模及竞争格局：百亿市场，海外主导，四方角力
综合各方数据（IDC、Gartner、智研咨询、赛迪顾问），年中国数据库市场规模预计将达到亿元，同比增速超20%，且近年来增速呈现不断提高趋势。年，预计我们预计中国关系型数据库规模约亿元，同比增长17.6%，占比高达80%。非关系型数据库规模约40亿元，同比高速增长43.5%，占比约20%。虽然在海量非结构数据分析需求的驱动下，非关系型数据库高速增长，但现阶段关系型数据库仍然占据主导地位，与全球趋势保持一致。
国内数据库市场四方角力，海外巨头占据最大市场份额。国内市场主要参与者为海外巨头（Oracle、Microsoft、IBM、AWS等）；国内公有云厂商（阿里云、腾讯云）；设备商（华为、中兴通讯）；传统四大数据库厂商（武汉达梦、人大金仓、南大通用、神州信息）以及新兴数据库厂商（巨杉大数据、PingCAP等）。海外巨头仍然占据最大市场份额，但随着云趋势和国产化替代推进，传统海外巨头的份额不断缩小。阿里云和腾讯云依靠本土生态优势在云数据库竞争中领先于AWS和Microsoft。传统四大数据库厂商和新兴厂商主要受益于国产替代。新兴数据库厂商技术领先，产品创新，势头强劲，巨杉大数据、PingCAP等厂商纷纷拿下银行金融领域标杆案例。
产品布局：云厂商和设备商产品线完整，传统四大和新兴数据库厂商聚焦于细分领域产品。在OLTP、OLAP和HTAP场景中，传统数据库厂商均有对应的产品或解决方案；云巨头和设备商的数据库产品线更完整，在OLTP、OLAP、关系型数据库和非关系型数据库领域均有布局，工具生态方面也很丰富；而大部分新兴数据库公司则聚焦于细分领域产品，拥有独特的竞争优势。国内传统数据库厂商专注于关系型数据库产品，只有武汉达梦拥有图数据库产品。
流行程度：按照云和恩墨的墨天轮数据库流行度，新兴数据库厂商PingCAP的TiDB超越阿里的OcaenBase排名第一，且维持年一整年的热度。其次分别为武汉达梦、阿里的OceanBase、南大通用GBase、腾讯TDSQL、阿里的PolarDB、华为GaussDB、中兴GoldenDB和阿里的AnalysticDB。（墨天轮的流行度综合考虑了第三方机构、市场份额排名、搜索引擎条目数、趋势指数、博本指数等，反映数据库产品的热度。）
云数据库：驱动国内数据库市场迎来结构性机遇，行业β显现
全球云数据库趋势明确，国内云厂商产品竞争力强且具有比较优势。参考全球数据库市场，近两年海外巨头之间份额变化均主要受云数据库收入驱动。Oracle、IBM因为IaaS劣势而在云数据库竞争中落入下风，导致排名下滑。AWS凭借云数据库收入成为全球第二大数据库厂商。微软云数据库贡献其收入增量的绝大部分。几乎所有领先的数据库厂商均将新数据库产品部署在云端，并推出云原生数据库。国内阿里云、腾讯云和华为云数据库产品竞争力强，且在中国市场具备比较优势。根据Gartner数据，年，阿里云数据库收入高达4.61亿美元，同比增长.77%，排名仅次于AWS和Microsoft成为全球第三大云数据库厂商。腾讯云数据库收入达2.47亿美元，同比增长.09%，排名第六。华为凭借混合云优势，实现数据库收入1.38亿美元，同比增长94.22%，排名第七。年和年，阿里云连续两年入选“挑战者”象限。年，阿里云首次挺进全球数据库魔力象限的领导者象限，这也是中国数据库首次进入全球顶级数据库行列，此外腾讯云、华为云进入“特定领域者”象限。
我们预计年国内云数据库增长33.2%至亿元，贡献国内数据库市场增量的71.7%，同时国内云厂商将占据中国云数据库主要增长红利。根据IDC的报告，年国内关系型云数据库市场，国内云厂商占据约3/4的市场份额，其中阿里、腾讯、华为分别占据市场的48.1%、20.4%、10%。我们认为未来云数据库高速增长趋势明确，中国数据库市场未来增长将持续受益于数据库云化，行业β显现。基于国内云厂商数据库收入极高的增速，我们保守估计，到年，中国云数据库市场规模将增长至亿元，4年CAGR39.6%，占国内市场比重提升至74%。
国产替代：技术差距多大、替代进展如何、未来重点在哪
问题一：国内外数据库技术有多大差距
数据库管理系统属于美国“卡脖子”技术。数据库技术一直以来被认为是计算机基础软件中技术难度最高的领域，纯论技术难度甚至高于操作系统（操作系统的难度更多是在于生态）。在年中美争端升级的背景下，中科院提出一份美国对中国关键技术的“卡脖子”清单。根据科技日报梳理，中国被美国卡脖子的关键核心技术一共设计35个领域，数据库管理系统领域便位列其中。在年9月中国科学院“率先行动”计划第一阶段实施进展情况发布会上，中科院表示将把卡脖子清单变成科研清单，全面攻克技术难题。
在数据库技术的前沿研究领域中，中国已成为影响力最强的国家之一。我们分析了数据库领域三大顶级期刊之一的VLDB（VeryLargeDataBase）到年发表的论文，发现中国在数据库技术研究的前沿领域中进步速度很快。VLDB是数据库管理系统领域最杰出研究和成果的实时传播场所，也是各科研院所和企业数据库技术的试金石。年VLDB一共刊登63篇论文，涉及的数据库技术热点方向包括异常检测、数据库存储、云数据库、机器学习等方向。其中来自中国的学者和研究人员发表23篇，排在所有国家第一位，论文数占比36.5%。年共有位作者在VLDB发表论文，其中中国学者23位，占比9.8%。而如果范围扩大到华人作者，则占比提高至38.4%。从业界发表论文角度，阿里和腾讯能够较好代表中国数据库技术的最高水平，其中阿里发表三篇论文，与谷歌、微软、IBM发表论文数相同。中国新兴数据库公司PingCAP也成功在VLDB发表论文，其最新产品TiDB4.0的HTAP关键模块TiFlash正是基于此论文推出。从顶尖会议论文发表数角度看，中国已成为数据库技术前沿研究领域影响力最强的国家之一。
从数据库管理系统产品角度看，中国与国外仍然存在较大差距，但随着国产替代进程加快，预计中国产品成熟度将会迅速提升。中国在数据库技术的前沿研究中已具备较强的影响力，但数据库管理系统是一项庞大的软件工程，需要与客户业务场景进行打磨，不断迭代成品，积累代码。Oracle数据库12.2版本有接近2万行代码。产品不断的积累和迭代造就了国外知名数据库公司产品较高的成熟度和可靠性。而国内的数据库产品往往在诞生之初就面对Oracle、IBM的激烈竞争，难以拥有接触客户核心业务场景的机会，因此产品迭代困难。阿里、腾讯的数据库产品之所以能够成为国内代表，依靠的是与自身电商、支付、社交等核心业务场景的不断打磨，而其他数据库公司之前难以拥有这样的机会。但随着中美贸易争端加剧、国产替代进程加快，越来越多的国内企业开始提供核心业务场景，与数据库公司共同推进数据库产品研发。我们认为，随着底层代码积累与产品迭代，中国数据库产品的成熟度和可靠性将会迅速提升。
问题二：国产替代进展程度如何
国产数据库的明确目标是替代Oracle和IBM数据库，电信运营商、银行金融、电力等重点领域进展较快。根据智研咨询数据，年国产数据库仅占14.27%的市场份额，有巨大的替代空间。数据库行业国产化替代从制高点运营商、金融等往下展开。目前，金融和电力的国产数据库替换已有一定数量案例，而运营商的国产化替代刚刚开始。
目前国产替代仍处于争夺标杆案例阶段，短期内数据库厂商并不依靠授权费盈利，而是待数据库产品成熟并正式上线后收取维保费以及升级服务费。由于目前国内数据库技术仍在发展中，在性能、稳定性和安全性上还与Oracle有一定差距，因此银行金融、电信、电力等国产替代重点领域的客户先提供核心业务场景，数据库厂商则暂时免费提供软件许可。数据库产品上线以后不断做测试、验证、迭代和匹配，客户和数据库厂商双方都需要不断进行投入。等到数据库产品成熟并正式上线后，数据库厂商再收取维保费以及升级服务费（参考Oracle每年收取约授权费22%的维保费）。
从标杆案例来看，不同类型数据库厂商现有客户群体略有不同，国产替代银行金融领域竞争较为集中。各家数据库公司均瞄准银行金融领域客户，云厂商、新兴厂商客户范围更广，华为、传统厂商与政府关系更为密切。云厂商阿里和腾讯主要针对公有云生态客户，通过云生态粘性和云数据库迁移策略吸引客户替换原有数据库产品。阿里客户范围更广，凭借蚂蚁金服的金融业务场景打磨出关系型OLTP数据库OceanBase瞄准国内银行金融客户，落地案例包括中国人保健康、南京银行等。华为GaussDB和中兴通讯GoldenDB同样分别有招商银行和中信银行案例落地。万里开源客户包括国家电网、中国移动和光大银行。新兴数据库厂商PingCAP客户包括中通快递、微众银行、西山居、OPPO，巨杉数据库客户包括渤海银行、广发证券、广发银行、恒丰银行和中国电信。传统厂商武汉达梦在公安、国土、司法、检查、审计等各个政务领域均有垂直型解决方案落地。
中兴通讯GoldenDB实现对中信银行核心系统的完全替换，已经成为金融和电信领域国产数据库的代表。经过两年时间的产品打磨，中兴通讯GoldenDB实现对中信银行总行核心系统和信用卡核心系统的完全替换，成功完成中国金融行业难度最高、挑战最大的核心业务数据库迁移改造工程。GoldenDB完全上线后，已经平稳运行半年。在中信银行的标杆案例推动下，GoldenDB又成功在上半年中标浦发银行信用卡系统、东莞农商行信用卡系统，下半年中标渤海银行，并将在贵州银行、赣州银行的核心业务系统投产。中兴通讯还与银联数据服务有限公司达成合作，将GoldenDB用于银联数据的信用卡系统，而值得注意的是银联数据承载了国内家银行的信用卡核心运营。在银联数据成功投产意味着家银行的信用卡业务都将跑在GoldenDB上。此外，GoldenDB还成功拿下中国移动OLTP分布式数据库40%的招标份额，势头强劲。
问题三：国产数据库公司未来战略重点在哪
对于非开源数据库厂商，合作伙伴生态的核心就是渠道伙伴建设；对于开源项目，生态建设的核心是开发者社群维护和渠道伙伴建设：
合作伙伴生态是Oracle早期占领中国市场的核心要素之一，也是国产数据库厂商未来的战略重点。数据库管理系统是数据管理架构的底层产品，每个客户核心系统架构都不同，意味着需要针对不同客户做大量定制化的开发。集成商、二次开发商、IT咨询公司都是数据库厂商生态伙伴体系中的重要参与者。生态伙伴体系建设能够帮助企业快速实现业务扩张，同时最大程度减少成本的增长，使数据库厂商能将有限的人员和资金投入到数据库技术和产品的开发上。早在9年，Oracle就推出合作伙伴网络计划（OPN），在当时被认为是十年以来最重大的进展。Oracle通过OPN计划提升合作伙伴对Oracle跨产品线数据库产品的理解，并通过建立认证体系提升合作伙伴实施和支持服务的技术和能力。Oracle的合作伙伴体系划分为钻石级、白金级、黄金级、白银级、分销商五个等级，其中钻石和白金级合作伙伴可以得到Oracle最高级别的合作和支持，并可以将自己公司的Logo放在Oracle的