黃勇 

愛分析合夥人&首席分析師

洪逸群

愛分析高階分析師

張良筠

愛分析分析師  

目錄 

1. 研究範圍定義

2. 市場洞察

3. 廠商全景地圖

4. 市場分析與廠商評估

5. 入選廠商列表

1.     研究範圍定義

研究範圍

在國內數字化轉型以及信建立設持續推進的大背景下，眾多廠商入局國內資料庫市場，為企業提供了面向多種應用場景的資料庫，以及相關的生態工具或服務。國內資料庫市場因此迎來了諸多新的變化，新的產品型別、新的技術、新的服務，以及新的市場格局，而這些變化也讓企業在選擇資料庫時需要考慮更多複雜的因素。

在本報告中，愛分析將資料庫市場劃分為資料庫產品、資料庫工具和資料庫服務。其中，資料庫產品包括各種型別的資料庫，如事務型關聯式資料庫、分析型資料庫，以及圖資料庫、時序資料庫等專用資料庫等；資料庫工具包括各種用於資料庫管理運維、開發測試的工具；資料庫服務包括諮詢規劃、實施部署等服務。

綜合考慮細分市場的市場規模、企業關注度等因素，愛分析在本次研究中選取了事務型關聯式資料庫、分析型資料庫、超融合資料庫、圖資料庫、資料庫雲管理平臺5個細分市場，進行重點研究。

本報告面向各行業企業的IT部門、大資料部門、科技創新部門，以及相關業務部門的負責人，透過對各個特定市場的需求定義和代表廠商能力解讀，為企業資料庫規劃與廠商選型提供參考。

圖1:資料庫市場全景地圖

廠商入選標準

本次入選報告的廠商需同時符合以下條件：

• 廠商的產品服務滿足各市場的廠商能力要求；
• 近一年廠商具備一定數量以上的付費客戶（參考第4章各市場分析部分）；
• 近一年廠商在特定市場的營業收入達到指標要求（參考第4章各市場分析部分）。

（注：“近一年”指2021年Q4至2022年Q3）

2.      市場洞察

2.1 信創政策支援下，國產資料庫潛在替換空間大，但當前存量市場整體替換率還較低。

自2018年來，國內信建立設逐步升級，以Oracle為代表的國外商業資料庫在國內市場日漸式微，國產資料庫迎來前所未有的發展機遇。根據愛分析的估算，2022年中國資料庫市場規模約為320億元，國產資料庫潛在替換空間巨大。

然而，國產資料庫替換目前主要集中在行業的增量市場，在更大的存量市場，由於資料庫替換遷移是項非常繁瑣、高成本的工作，且國產資料庫在技術積累、生態成熟度等方面與國外商業資料庫還存在一定差距，國產資料庫目前的滲透率還較低。根據愛分析調研，目前在全行業資料庫存量市場，國產資料庫的整體替換率約為10%，而在銀行的核心生產系統，國產資料庫的替換率僅有1%左右。

圖2: 國產資料庫在存量市場的替換率

愛分析認為，信創帶來的國產資料庫的替換需求將是長期且不可逆的，且目前正處於加速狀態，預計國內資料庫的存量市場將在未來5-10年逐步完成國產化替換，最終國產資料庫的替換率將達到80%以上。國內資料庫廠商在這個過程中要抓住機遇，需在以下幾方面著重發力：

1）提升產品與Oracle、MySQL等資料庫在語法、功能特性，以及生態工具的相容性，並提供易用的資料遷移工具，保障資料庫的平滑替換，並降低替換成本；

2）注重生態建設，尤其是注重培養資料庫生態服務廠商，資料庫應用人才，一個完善的資料庫生態是企業使用資料庫的長期保證。

3）加強技術研發，積累客戶服務經驗和場景考驗，提高產品化能力，並提升產品效能和穩定性。

2.2     資料庫不斷出現技術融合，新興行業或新興業務場景是應用主力。

近年來，資料庫技術出現了顯著的融合趨勢，一些全新型別的資料庫融合了傳統的兩種或以上型別的資料庫的能力，來滿足使用者的需求。這是由於資料庫應用場景正變得更加廣泛，資料型別變得更加多樣，而傳統的部署多套資料庫系統的模式在使用門檻和運維成本方面都很高，這導致了一些新興的融合型的資料庫的出現，這些資料庫主要包括：

1）HTAP資料庫：融合OLTP資料庫的事務處理和OLAP資料庫的查詢分析的能力；

2）智慧湖倉：融合了資料倉儲對資料的高效管理能力以及資料湖對於海量資料的低成本儲存能力；

3）超融合資料庫：融合了事務處理和查詢分析能力，並能對關係型資料、圖資料、時序資料、文件資料等多種資料模型進行統一管理。

融合型資料庫透過簡化系統架構，顯著降低了使用門檻和運維成本，但其當前使用者主要來自新興行業或新興業務場景，傳統行業企業的傳統業務場景對融合型資料庫的應用有限。以HTAP資料庫為例，傳統行業企業內的OLTP資料庫和OLAP資料庫的應用場景通常在不同的部門，兩者在企業內部由於業務分工導致資料庫系統的物理隔離，是傳統企業當前對於融合型資料庫的需求不足的原因。而在新興行業或新興業務場景，以先進製造行業為例，智慧製造對於工業生產流程的顛覆，使得記錄生產過程的大規模資料需要被採集、儲存、分析，以指導自動化和智慧化的生產過程，導致這類企業對於智慧湖倉、超融合資料庫有著較強勁的需求。

圖3:資料庫市場重要趨勢

2.3     Serverless漸成趨勢，幫助使用者更快、更便捷地構應用。

資料庫的服務形態在不斷進化，從最早在本地資料中心自建資料庫，到雲上的PaaS服務，再到雲原生資料庫，資料庫正在往Serverless的方向發展。

Serverless資料庫是指使用者在構建和執行資料庫時無需對資料庫本身以及底層的伺服器資源進行管理，並且當使用者的業務請求數增加或減少時，資料庫能夠自動排程資源，實現彈性伸縮。Serverless資料庫漸成趨勢的原因有兩點：

1） 資料庫型別越來越多，資料庫的架構也變得越來越複雜，開發者學習和使用每種資料庫的門檻越來越高，需要Serverless來遮蔽資料庫技術的複雜度。

2） 企業對於資料庫的應用需求變得越來越敏捷，透過Serverless實現資料庫資源自動伸縮，並按量計費，越來越成為企業重要的需求。

目前，Serverless技術處於早期階段，能夠提供Serverless資料庫的僅有部分公有云廠商和少數資料庫廠商。愛分析認為，Serverless將成為資料庫發展的重要趨勢，會有更多廠商加入這條路線，其使用者基礎也會逐漸壯大。

2.4     資料庫管理平臺成為國內資料庫生態的重要參與者，AI自治是資料庫管理的重要能力。

隨著國產和開源資料庫在國內資料庫市場的崛起，資料庫管理平臺成為國內資料庫生態的重要參與者。由於資料庫管理平臺具備資料庫安裝部署、遷移、備份、監控告警、巡檢、效能分析、智慧運維、安全管控等資料庫使用全生命週期管理能力，有效彌補了國產和開源資料生態中對資料庫管理運維工具相對缺失帶來的諸多不便。

與此同時，資料庫管理越來越強調智慧化的能力。即在資料庫管理中引入AI技術，實現資料庫管理運維智慧診斷、智慧最佳化，降低資料庫運維對專業人員的依賴。具體而言，智慧診斷是從資料應用、資料庫、底層資源不同層面進行診斷分析，自動定位問題，實現資料庫運維的可觀測性；智慧最佳化是指標對資料庫表結構、叢集使用效率等進行條有建議，提升效率。  

3.      廠商全景地圖

愛分析基於對甲方企業和典型廠商的調研以及桌面研究，遴選出在資料庫市場中具備成熟解決方案和落地能力的入選廠商。

4.   市場分析與廠商評估

愛分析對本次資料庫專案重點研究的特定市場定義如下。同時，針對參與此次報告的部分代表廠商，愛分析撰寫了廠商能力評估。

4.1       事務型關聯式資料庫

市場定義：

事務型關聯式資料庫是指採用行和列構成的二維表格模型來組織資料，透過關係模型對錶進行連線，並針對資料“增改刪”的事務處理而設計的資料管理系統。事務型關聯式資料庫需具備事務的ACID特性、並支援SQL訪問和解析等功能。

甲方終端使用者：

各行業企業的IT部門、大資料部門、科技創新部門，以及相關業務部門

甲方核心需求：

近年來，隨著企業數字化轉型步入深水區，為了應對資料量爆發式增長、業務場景多樣化擴充套件的趨勢，甲方企業對於事務型關聯式資料庫的選型要求也在不斷提升：除了要保證基本的系統執行穩定及服務的可靠性，也需要資料庫具備優良的效能來更好地支援銀行存取轉賬、電子商務訂單等大規模的交易處理場景。此外，隨著國家信創政策的不斷深化，企業對使用的國外商用資料庫替換的需求也與日俱增，儘可能縮減遷移改動成本成為甲方企業的主要訴求。具體而言，企業對於事務型關聯式資料庫的核心需求包括：

• 能夠穩定可靠地執行。作為資料管理系統的核心，企業需要事務型關聯式資料庫具備對外服務響應的靈敏性、整體系統執行的流暢性和資料服務的可靠性，保障業務系統能夠穩定執行。
• 資料庫服務高可用。許多如銀行、電信、政務等行業的重要業務系統都要求資料庫提供7*24不間斷服務，需要事務型關聯式資料庫儘可能縮短因為維護或者故障造成的服務不可用時間。因此，在系統硬體發生故障、人為出錯或者軟體報錯等情況下，企業需要資料庫服務能夠在一定時間範圍內切換至可用狀態，並且保證資料零丟失。
• 具備高效能的事務處理能力。面對資料量爆發式增長、業務場景多樣化擴充套件的趨勢，企業需要資料庫能夠完成海量資料處理的工作，並且支援大量業務人員同時進行讀取或寫入的事務處理場景。在諸如“雙十一”、秒殺活動等高併發的交易處理場景，企業需要資料庫能夠提供毫秒甚至更短的響應時間來面對不斷增長的業務需求。
• 要儘可能降低資料庫替換成本。由於信創政策對資料庫國產化的要求，企業需要對傳統使用的國外商業資料庫進行替換。在替換過程中，需要儘量減少對原有業務的改造，並且儘可能延續上層應用的使用。此外，自動化的資料遷移工具也成為企業降低遷移成本的需求之一。
• 豐富的生態資源。企業會對資料庫的周邊生態有一定依賴性，因此生態資源的豐富程度也成為甲方選型的考慮因素之一，尤其是周邊工具所提供的功能支援。

此外，部分企業對於事務型關聯式資料庫還有以下期望需求：

• 在某些行業，事務型關聯式資料庫需要滿足信創資質要求。在黨政軍、金融等需要嚴格保證資訊保安的行業，核心技術需要自主可控來保證安全性。因此，企業需要嚴格參照信創測試報告或者信創名錄來進行資料庫選型。此外，由於某些企業已經進行了國產化軟硬體的部署，需要資料庫能夠在在國產IT環境中順利執行。

廠商能力要求：

基於上述核心需求，資料庫廠商需具備以下能力：

• 廠商提供產品能夠穩定地執行在企業的業務環境中，並且保證事務資料的可靠性。具體而言，廠商產品提供資料的充分冗餘，並且保證備份資料的一致性。同時，具備完善成熟的機制保證事務處理的一致性。其次，廠商產品被廣泛採納使用，執行的穩定性得到企業及使用者的認可。
• 廠商產品能夠提供高可用的資料服務。廠商產品提供具備完備的容備災機制，支援資料的充分冗餘。在資料節點由於硬體故障或人為失誤導致不可用時，備災節點能夠快速切換，保證服務不中斷。如果叢集無法提供服務，廠商有其他用於備災的資料中心對服務進行無損接管，同時要保證服務的切換恢復時間在企業的可接受範圍內。
• 在效能方面，廠商提供的產品具備事務的高吞吐、橫向擴充套件和併發處理能力，並且支援資料的實時寫入和讀取。在海量事務處理的場景下，廠商提供分散式部署的事務型關聯式資料庫產品，具備高吞吐能力來降低系統服務的響應時間，並且透過橫向擴充套件來支撐不斷增長的資料量。在讀寫高併發的需求下，事務型關聯式資料庫需要具備一定的並行執行能力，並且透過均衡分配讀寫負載來支援大量業務人員同時進行查詢或寫入操作。

• 廠商資料庫產品能夠對企業原有資料庫進行低成本替換。廠商提供的產品需要對相應被替換的資料庫產品語法相容，保證替換後上層應用的平穩執行，並且不需要進行太多的業務改造。此外，產品配套的遷移工具也能夠降低資料遷移成本，方便企業做資料庫替換。
• 廠商提供的產品具備一定的生態資源。廠商的產品具有一定的周邊生態工具和服務，或者能夠相容主流生態，能夠滿足企業對生態資源的使用需求，尤其是生態中資料庫周邊工具要能夠滿足資料庫使用全生命週期的功能支援。

針對部分企業的期望需求，資料庫廠商需具備以下能力：

• 廠商提供的產品需要滿足信創的要求。廠商的產品需要透過了相應的信創測試或進入了信創名錄，證明了自身技術的自主可靠性。此外，廠商產品對甲方企業使用的國產作業系統、晶片等軟硬體進行了相應適配，能夠保證資料庫系統在國產IT環境的平穩執行。

入選標準：

1. 符合事務型關聯式資料庫的廠商能力要求；

2. 近一年在該市場服務客戶數10家以上；

3．近一年該市場相關服務收入規模在1000萬元以上。

代表廠商評估：

愛可生

廠商介紹：

上海愛可生資訊科技股份有限公司（簡稱“愛可生”）成立於2003年，是國內知名的資料庫、資料庫運維管理平臺以及資料處理技術提供商。產品包括關係型資料庫雲樹®資料庫ActionDB、向量資料庫TensorDB、雲樹®DMP資料庫叢集管理平臺、雲樹®DBaaS和DaaS資料中臺系列產品等，客戶主要分佈於金融、電力、智慧製造、電信、廣電、交通、航空航天等行業。

產品服務介紹：

雲樹®資料庫ActionDB（簡稱“ActionDB”）是一款愛可生自主研發的國產關係型OLTP資料庫，主要應用於高併發、海量資料場景下結構化資料的儲存、管理和計算，具備靈活彈性擴充套件、金融級可靠性、自動化運維管理、多地多中心容災等特性，適用於高併發、TB級海量資料及國產化轉型場景。目前主要在金融和運營商行業核心業務系統有大規模的落地。

向量資料庫TensorDB主要用於非結構化資料的低成本儲存和計算，能夠將圖片、影片等非結構化資料以向量的形式進行表示，並支援向量資料的近似檢索，可用於人臉識別、推薦系統、圖片搜尋、影片指紋、語音處理、自然語言處理等涉及AI應用的各個行業。TensorDB 具有極高的併發檢索效能，卓越的水平擴充能力，並提供滿足多元業務場景下的高可用能力。

廠商評估：  

愛可生雲樹®資料庫ActionDB在產品的安全可靠性、分散式效能、MySQL語法和生態相容性方面具備優勢，同時能夠適配主流國產軟硬體，滿足企業信創要求。同時愛可生具備較強的資料庫服務能力，ActionDB配備的視覺化管理平臺和DBA專家能夠為資料庫提供全面的資料庫相關服務。

• ActionDB具備滿足金融等行業客戶要求的安全可靠性，並在此基礎上實現了資料庫的高可用。在可靠性上，ActionDB採用了自研的資料一致性技術和多副本機制保證了儲存節點的資料的一致性，在分散式架構下采用Raft協議保證了事務的一致性。在可用性上，儲存層資料分片能夠實現故障自動切換，支援同城多中心、兩地三中心、多地多中心的容災部署，整體達到“5個9”的可用性，在跨資料中心切換時能夠實現RPO=0的服務無損接管 。

例如，在某大型國有銀行核心業務系統的分散式轉型中，愛可生提供了支援大體量高併發場景的分散式資料庫解決方案，實現了事務資料的金融級強一致性，並且滿足銀行業對系統災備建設的等級要求和個人賬戶資訊等高敏感資料對系統安全性的要求。

• ActionDB透過分散式技術實現了資料庫的效能增強，能夠支援海量資料、高併發交易的業務場景。在分散式架構下，ActionDB支援上百TB的大體量儲存，智慧路由排程和自動化分片功能實現了資料庫的彈性擴充套件，產品曾支援過某運營商行業客戶電子渠道充值的高併發業務場景，交易量峰值達上億QPS。在SQL解析計算方面，ActionDB最佳化了解析器並將SQL翻譯為關係代數層面下推至儲存節點進行計算，提升了SQL語句處理效率。在平行計算方面，ActionDB對執行緒池技術進行了最佳化，提升了任務執行的併發度來提升整體效率。
• ActionDB完全相容MySQL語法和生態，便於企業進行MySQL資料庫的國產化替換。在語法相容性上，ActionDB相容MySQL語法協議、資料物件和型別、內建函式等，能充分支援MySQL上既有業務的平滑遷移。在生態相容性上，ActionDB延續了MySQL技術路線並完全相容其生態，方便企業直接使用豐富的生態工具和技術資源。
• ActionDB適配主流的國產軟硬體並透過了多個行業的信創標準測試，能夠滿足企業對信創的要求。軟硬體適配，ActionDB支援與國產晶片（如飛騰、海光）、中介軟體、作業系統（如中標麒麟、統信）及上下游軟體適配。在行業信創測試方面，ActionDB參與編寫並透過了多個行業的信創標準測試，包括央行下屬的金融科技聯盟的信創測試、工信部信創資料庫標準的測試等。
• 愛可生為使用者提供了視覺化資料庫管理平臺雲樹®DMP和資料庫相關服務，能夠幫助企業降低運維管理的難度和成本。雲樹®DMP提供視覺化的資料庫運維管理能力，包括安裝部署、配置變更監控、告警備份恢復、效能診斷、擴縮容SQL 質量稽核、資料遷移、資料安全等，能夠自動處理大部分DBA日常工作，降低了資料庫運維的難度。同時，愛可生的DBA專家也能夠提供MySQL原始碼級服務，支援資料庫的分散式轉型及基礎運維等一站式服務。

典型客戶：

中國人民銀行、中國工商銀行、華夏銀行、興業銀行、吉林銀行

代表廠商評估：

萬里資料庫

廠商介紹：

北京萬里開源軟體有限公司（簡稱“萬里資料庫”）成立於2000年，專注於國產自主可控的資料庫產品技術研發，打造了功能、效能、穩定性、易用性領先的一站式資料庫產品與解決方案，已服務金融、運營商、能源、政府、交通等多行業重點客戶，助力超1000個應用場景實現國產化替代與數字化轉型。萬里資料庫擁有發明專利、軟體著作權百餘項，是國家級專精特新“小巨人”企業，已參與多個國家級的資料庫行業標準制定工作。

產品服務介紹：

萬里資料庫GreatDB是一款國產自主可控的關係型資料庫，可根據使用者需求採用分散式或集中式部署，具備動態擴充套件、資料強一致、叢集高可用等企業級特性，滿足業務高併發、高擴充套件性、高安全性等嚴苛的事務處理和輕量分析需求，完全相容MySQL生態，相容適配了國產主流作業系統、晶片等基礎軟硬體，廣泛應用於金融、運營商、能源、政府等行業，其衍生的開源分支版本GreatSQL可直接對官方MySQL進行相容替換。

廠商評估：  

萬里資料庫GreatDB在產品穩定可靠性、MySQL和Oracle技術相容性、部署靈活性、容備災能力和服務等方面具備優勢，在分散式和集中式部署下的效能表現可以滿足金融、運營商、能源等重點行業多樣化的場景需求，同時GreatDB能夠適配主流國產軟硬體，滿足企業對信創的要求。

• 在產品能力上，GreatDB穩定可靠且效能表現強勁，具備金融、運營商等多個重點行業核心業務系統的技術支撐能力，能夠滿足海量資料、高併發場景下對事務容錯性和處理效率的要求。如金融行業，萬里資料庫服務的全國股份制銀行統一支付系統，部署超24個節點，峰值支撐超2000TPS，採用同城雙活架構實現機房級的高可靠，確保RPO=0；運營商行業，萬里資料庫服務的四川移動開關機系統，部署約10個節點，峰值支撐超4500TPS，支撐高峰訂單每日超2000萬，指令下發量10000萬，保障全省使用者的各類基礎業務及增值業務功能的辦理開通。

在穩定性方面，GreatDB透過事務管理器的輕量化和讀寫快照的無鎖化解耦，配合在通訊網路技術上的最佳化，整體降低了網路波動對事務響應時間的影響；在可靠性方面，GreatDB採用多副本冗餘和 Paxos 協議來保證事務資料的強一致性；在容災備份方面，GreatDB採用備份恢復機制，同城雙活或三活加上異地容災叢集的部署達到了RPO=0和RTO<60秒的高可用性。

在效能方面，GreatDB針對事務處理要求嚴苛的場景最佳化了SQL並行執行、事務快照維護、副本複製協議等方面來提升整體效能表現；同時，GreatDB在小規模配置場景下效能表現良好，在國產鯤鵬等伺服器上，用三臺機器效能可以達到100萬TPMC。

• 在技術能力上，GreatDB全面相容MySQL及其生態，同時相容Oracle語法及功能特性，助力企業順暢完成資料庫國產替代。在與MySQL的相容性方面，萬里資料庫作為原MySQL中國研發中心積累了深厚的技術經驗。在語法上，GreatDB全面相容MySQL的語法和功能特性，能夠支援MySQL上既有業務的平滑遷移。在生態上，GreatDB相容了MySQL生態中資料鏈上下游的各種工具，可提供面向多元化終端使用者的資料庫工具鏈，降低了GreatDB使用者的工具學習和使用成本。GreatDB還能夠相容Oracle的語法和功能特性，如遞迴查詢、DBLink、視窗函式、序列等，降低了對Oracle存量業務替換的成本。 如萬里資料庫服務的河北移動統一接觸庫的Oracle國產化替代專案，基於GreatDB的各類Oracle語法相容特性，替換過程中業務保留了大量的Oracle特性語法，確保了專案週期和遷移成本可控。
• 在部署模式上，依據客戶不同的業務場景需求，GreatDB能夠採用集中式或分散式的靈活部署模式。針對海量資料、併發量高的業務場景，客戶可以選擇分散式的模式部署GreatDB，利用平行計算加快資料處理能力，同時還能保障資料一致性，未來還能按需持續擴容；針對資料量偏小、對穩定性和事務一致性要求極高的業務場景，客戶可以選擇使用集中式的部署模式。
• 在國產生態上，GreatDB適配主流國產軟硬體，滿足國家信創要求。GreatDB與主流國產晶片（如龍芯、申威、飛騰、鯤鵬、海光、兆芯）、作業系統（如麒麟軟體、統信UOS、麒麟信安、TurboLinux等）和第三方應用等軟硬體適配，充分滿足企業在信創方面的需求。
• 在開源貢獻上，萬里資料庫主導成立了GreatSQL社群，助力開源資料庫生態。GreatSQL社群致力於打造國際主流的開源資料庫中國根社群，為金融、運營商、能源等眾多行業客戶提供自主可控的開源資料庫產品。GreatSQL資料庫適用於金融級應用，可以完全相容MySQL或Percona Server。目前，GreatSQL社群已覆蓋2000+技術開發者，被Gitee評為“最有價值開源專案”。
• 在技術服務上，GreatDB擁有完善的服務體系和豐富的應用實踐經驗，可以保障服務響應的及時性和故障處理能力。GreatDB配套的標準服務包括實施階段的現場部署、除錯，上線之後的故障處置、應急響應等；高配服務提供整體架構解決方案的設計討論、遷移過程和業務除錯的配合等服務。萬里資料庫服務過銀行、電網、運營商等多個行業的大型頭部企業客戶，曾為某銀行客戶提供MySQL原始碼級專家服務。公司在全國設有北京、上海、成都、廣州、福州5個技術服務中心，分公司服務範圍覆蓋全國，充分保障了服務響應的及時性。

典型客戶：

四川移動、河北移動、中信建投、國家氣象局、首都資訊集團

代表廠商評估：

亞信科技

廠商介紹：

亞信科技控股有限公司(簡稱“亞信科技”)成立於 1993 年，是領先的企業級軟體產品、解決方案和服務提供商，其軟體產品包括資料庫和大資料產品、人工智慧平臺、PaaS 平臺、雲管理平臺等，主要為大型企業數字化轉型持續提供端到端的全棧數智化支撐，是國內領先的“數智化全棧能力提供商”，客戶涉及通訊、金融、能源、交通、政務等多個行業。

產品服務介紹：

AntDB是亞信科技21世紀初打造的核心全自研的國產資料庫，在通訊運營商核心業務系統平穩執行15年，服務全國24省市的10億多使用者，峰值每秒處理百萬筆通訊核心交易。目前，AntDB已發展為通用型企業級分散式關係型資料庫，並在通訊、交通、金融、政務等多個行業商用落地。近些年，AntDB全面融入信創，支援眾多國產晶片和作業系統，安全、可靠、易用，並助力上海移動、雲南高速等行業客戶率先完成升級改造目標，樹立行業信創典範和標杆。

廠商評估：  

AntDB資料庫在產品可靠性、語法和生態工具相容性、備份容災、效能、HTAP能力，信創支援方面具備優勢，可滿足使用者海量的資料處理和應用平滑遷移等需求。

• AntDB產品成熟穩定，並擁有完善的服務體系。AntDB在通訊運營商的生產環境平穩執行了 15 年，服務10億多使用者，經歷了大量實戰驗證和技術打磨；在服務方面，亞信擁有超過1萬人的服務團隊，由軟體工程師組成的現場團隊遍佈全國各個省市，保證了服務響應的及時性。
• AntDB在SQL語法和生態工具上具備與國外開源和商業資料庫良好的相容性，便於企業做資料庫國產化替換遷移。在語法方面，AntDB內建多模SQL解析器，相容標準SQL語法，以及PostgreSQL、MySQL和Oracle等資料庫的語法；在生態工具方面，AntDB注重與開源生態的相容性，目前相容95%以上PostgreSQL和MySQL開源生態的工具，可直接使用豐富的第三方工具。
• AntDB透過多副本儲存和容備災部署保障了資料庫的高可用。AntDB透過多儲存節點實現資料多副本，保障了資料安全和強一致性。同時，AntDB在部署上採用“兩地三中心”模式，主中心出現故障後，備中心對業務無損接管達到RPO=0，異地容災中心對服務的接管達到RTO <10秒。
• AntDB在效能方面做了大量最佳化，能夠支援通訊、金融等行業企業高併發、大吞吐量的交易場景。AntDB分散式版本最佳化了任務分發、MapReduce計算框架，降低了計算開銷；在部分極端場景，AntDB分散式版本還進一步引入記憶體計算，結合相應演算法最佳化，彌補單節點的硬體效能不足；同時，AntDB分散式版本利用兩段式提交和內部事務管理機制保證了事務強一致性；AntDB單機版本在核心層讀寫分離，並支援自動化調整讀寫負載，實現了單機版本 TPMC 最高可達 100 萬。
• AntDB支援HTAP混合負載，並具備實時分析能力。AntDB在一套引擎裡同時提供了交易處理和分析能力，降低了企業部署和運維成本；同時，分析場景中進一步融合了流處理技術，提供資料主動推送能力，相比傳統HTAP的分析方式，業務響應速度得到了提升，能夠支撐企業在營銷、庫存管理中進行實時的資料處理與分析。

在某省清分結算系統中AntDB一體化的清分結算業務分析能力，覆蓋資料採集、上傳下載、資料處理、清分、清分結算、資料校驗、路徑擬合、資料查詢等業務場景，達到清分結算業務高效進行，推進全省收費公路聯網收費工作的安全、有序發展，助力高速的精細化運營。

• AntDB核心技術自主可控，並融入信創體系。AntDB核心的儲存和計算引擎均來自自研技術，作為信創工委會的成員單位，AntDB透過了國家信創產品測試和國家實驗室程式碼自主率測試，程式碼自主率超過90%；國產化適配，AntDB和主流國產晶片（如飛騰、龍芯、鯤鵬、海光）、作業系統（如統信 、中標麒麟、銀河麒麟、尤拉）等相容，並適配主流國產第三方工具。

典型客戶：

中國移動、中國電信、中國聯通、中國郵政儲蓄銀行

4.2       分析型資料庫

市場定義：

分析型資料庫是指能夠對各種來源的結構化資料，以及半結構化和非結構化資料進行儲存和計算分析的資料管理系統。分析型資料庫能夠執行即席查詢和複雜分析，滿足業務分析或商業智慧的需求。分析型資料庫通常採用列式儲存，具備自動索引、總I/O較少、利於資料壓縮等優勢，極大地提升了查詢效能。

甲方終端使用者：

各行業企業的IT部門、大資料部門、科技創新部門，以及相關業務部門

甲方核心需求：

隨著資料量越來越大、資料結構更加複雜，以及應用場景越來越多樣化，業務部門需要處理和分析不斷增長的資料，從中獲取有價值的資訊。在傳統的分析場景中，業務資料來源較為單一，企業大多隻能對結構化資料進行較為簡單的查詢分析，而且，實時資料需要一天甚至更久才能進入資料庫並於與歷史資料整合，缺少了做實時業務決策的資料支撐。因此，企業在當下對分析型資料庫提出了更高的要求。企業對分析型資料庫的核心需求包括：

• 高效的查詢分析效能。企業一般需要將大量的業務歷史資料進行儲存，並保證資料的讀取效率。在業務分析的場景中，會涉及大量的即席查詢和複雜分析，需要隨意組合查詢條件或者跨多表對資料進行多維度聚合計算。企業需要分析型資料庫具備完成這些複雜運算的能力，並且在儘可能短的時間內獲得查詢結果。
• 高可用的資料服務。企業需要分析型資料庫具備一定的機制來應對伺服器故障、操作失誤等異常場景，無需人工干預即可自動恢復，減少服務的不可用時間。
• 支援多種資料來源。隨著業務資料結構越來越複雜，應用場景更加多樣化，企業需要從不同資料來源中獲取有價值的資訊。因此，企業希望分析型資料庫具備支援不同資料來源、多種資料結構的讀取能力。
• 資料庫周邊工具。企業需要分析型資料庫周邊工具來滿足資料庫使用中不同的功能需求，例如，企業需要運用ETL/ELT工具將資料同步傳輸至湖倉中；在分析場景中，資料清洗、資料探勘等周邊工具能夠輔助業務人員快速完成分析需求。

此外，部分企業對於分析型資料庫還有以下期望需求：

• 對人工智慧應用的支援。近年來，隨著人工智慧在分析場景中的大量應用，企業也需要分析型資料庫更好支援AI 模型訓練時大量複雜資料的讀取能力，並能夠透過一定的AI運算能力增強資料探勘處理的效率。

廠商能力要求：

基於上述核心需求，分析型資料庫廠商需具備以下能力：

• 廠商提供的產品能夠進行高效能的資料存取，並且支援即席查詢以及複雜分析。為了滿足企業大量歷史業務資料的儲存需求，廠商產品需要提供高效的列式儲存和資料讀取能力，在分散式下能夠動態擴充套件支援資料的不斷增長。此外，要能夠支援查詢條件的任意組合，滿足業務靈活的查詢需求；並且具備跨多表、多維度聚合計算的能力。
• 廠商產品支援多資料來源。廠商產品提供資料來源介面，能夠對多種資料來源，如Oracle、MySQL、HDFS等，進行讀取。在更理想的情況下，廠商產品能夠支援資料聯邦，在不需要對資料進行整合的前提下對多源異構資料的進行統一的查詢分析。
• 廠商提供豐富的周邊工具來支援多項資料庫使用的功能需求。資料庫的配套工具能夠更好地支援產品的使用，尤其 ETL/ELT工具能夠支援與資料湖倉連線傳輸需求。或者，廠商產品提供標準化介面，能夠對接主流應用工具。

針對部分企業的期望需求，資料庫廠商需具備以下能力：

• 廠商產品能夠支援AI的相關應用。資料庫需要具備一定的資料處理能力，支援AI模型訓練時的資料讀取工作，尤其是對向量、矩陣等複雜資料結構的存取。此外，資料庫本身需要具備一定的AI運算能力來增強資料探勘處理的效率。

入選標準：

1. 符合分析型資料庫的廠商能力要求；

2. 近一年在該市場服務客戶數10家以上；

3．近一年該市場相關服務收入規模在1000萬元以上。

代表廠商評估：

柏睿資料

廠商介紹：

北京柏睿資料技術股份有限公司（簡稱“柏睿資料”）成立於2014年，是一家以資料庫為核心的“Data+AI”資料智慧基礎軟體公司，國內首家因突破資料庫核心技術而獲得國家級專精特新“小巨人”稱號的民營企業。柏睿資料作為國內掌握全記憶體資料庫引擎關鍵專利的企業，基於完全自主研發的全記憶體分散式資料庫產品體系和人工智慧產品體系，打造軟硬一體化智慧資料處理平臺，其產品在算力效能、智慧化、安全性、標準化等關鍵技術指標上均業界領先，已為金融、政務、能源、通訊、醫療等眾多行業標杆客戶提供原創性數字化轉型技術產品服務。

產品服務介紹：

RapidsDB是柏睿資料自主研發的基於分散式架構的全記憶體分析型資料庫，具有完整的資料庫管理系統特徵，提供高效完備的資料庫管理功能，主要包括高效能、高可用、支援海量資料、應用開發環境、執行環境和管理工具等產品特性和技術功能。RapidsDB提供對各種資料來源的統一SQL訪問，包括關係型和非關係數型資料。同時相容MySQL語法，可以用RapidsDB自身提供的程式或者MySQL驅動。目前在金融、通訊、政務、醫療、能源、工業網際網路等行業實現了業務場景的落地。

廠商評估：

RapidsDB分散式全記憶體資料庫具備高效的資料存取和橫向擴充套件能力，能夠保證儲存資料的準確可靠性，並提供持續可用的資料服務。RapidsDB聯邦層介面能夠連線多源異構的資料，並在無需進行資料交換整合的情況下即時查詢。同時，RapidsDB在核心層具備了AI的運算能力，並藉助機器學習實現了查詢的動態最佳化。此外，RapidsDB配備了ELT及其他分析型資料庫周邊工具，能夠支援資料探勘、資料治理等多項業務需求。

• RapidsDB是基於分散式架構的記憶體資料庫，具備高效的資料存取、橫向擴充套件能力，能夠實現在高併發、跨多表的複雜查詢等分析場景的即時響應。RapidsDB採用基於記憶體的行列混合儲存技術，記憶體儲存能夠避開資料訪問磁碟時的I/O限制來達到更快的存取速度，並配合資料壓縮和格式最佳化達到更高的CPU、GPU等硬體資源利用率。分散式架構能夠按需動態擴充套件，支援日增20TB資料量的實時採集與分析。同時，RapidsDB的分散式查詢最佳化器能夠均衡分配節點負載，資料結構的無鎖化允許高吞吐量的併發讀寫，整體達到100TB全記憶體資料量分析500/秒併發，TB級資料毫秒級響。在複雜的跨多表查詢場景下，布隆Join透過連線布隆過濾器來排除最佳化不必要的資料互動，提升了節點之間的資料傳輸效率。此外，RapidsDB將查詢計劃編譯為機器程式碼執行並且快取，不僅提升了程式碼執行效率，而且使得相同結構的後續查詢能夠快速進行。
• RapidsDB具備高可靠性，能夠支援金融、政務等行業重要業務系統資料服務的持續可用。RapidsDB提供主副兩個可用性組，主副組之間透過資料實時同步來保證一致性。叢集節點以成對的配置模式在彼此之間共享資料副本，當某個節點出現故障時能夠自動進行故障轉移，保證資料服務的持續可用。此外，RapidsDB支援記憶體資料持久化，提供完備的備份與恢復措施，在記憶體儲存資料之外，伺服器會在磁碟中維護資料副本防止資料錯誤或者丟失。
• RapidsDB的資料聯邦技術支援使用者透過統一介面層在無需對資料進行交換整合的前提下實現對多源異構資料的即時分析。RapidsDB內建智慧化聯邦聯結器，能夠與多種資料庫或資料來源相連線，包括Oracle、PostgreSQL、Greenplum聯結器、流資料聯結器、JDBC聯結器、HDFS Hive聯結器等，支援不同來源資料物件在不交換整合的情況下在單一SQL中的查詢。自適應查詢下推機制能夠依據資料來源特徵將部分執行計劃下推至底層執行來提升整體效率。同時，RapidsDB最佳化了自身的聯邦查詢技術，利用人工智慧和動態最佳化技術實現了分散式架構以及資料加密形態下的的高效路徑估算，大大提升了查詢效率。
• RapidsDB配備了ELT等分析型資料庫周邊工具，能夠滿足企業資料探勘、資料治理等多項業務需求。RapidsDB配套了ELT相關工具，支援資料清洗、增量資料抽取、流式處理、批處理等多項功能，能夠為企業BI業務提供資料支撐。此外，RapidsDB的工具生態中還有資料探勘等周邊工具，方便對入庫/湖資料進行處理和分析。在資料治理方面，資料血緣管理、資料關係知識圖譜、虛擬資料路由管理等功能支援使用者對企業內部各種資料格式和不同資料來源統一透明的訪問，提供了自助建立業務檢視、安全認證、鑑權等一系列操作。
• 柏睿資料作為一家“Data+AI”的技術公司，在RapidsDB核心層整合了多項AI最佳化能力，同時資料庫本身也提供AI模型訓練所需的特徵庫功能。RapidsDB的核心引擎具備了AI的運算能力，包括對複雜資料結構及相應運算元的支援。基於AI和機器學習演算法，柏睿資料自主研發出了動態查詢最佳化技術，動態查詢最佳化能夠根據資料分佈特徵預先捕獲不同列或表之間的相關性，並自動插入條件語句來完成最佳化查詢計劃，從而得到更精確的查詢結果。同時，RapidsDB還提供pandas人工智慧的API，在資料庫核心層實現智慧化資料探勘、資料清洗以及SQL增強，可以作為機器學習中的特徵庫來更好支援地模型訓練中的前期資料準備工作。

典型客戶：

中國移動、北方健康

代表廠商評估：

睿帆科技

廠商介紹：

廣州睿帆科技有限公司（簡稱“睿帆科技”）成立於2015年，是以大資料及人工智慧核心技術為客戶提供平臺產品及服務的高新技術型企業，公司擁有來自Teradata、華為、阿里、摩托羅拉、Nokia等機構的大資料技術團隊，以及自主創新的資料智慧全生命週期產品體系，在海量資料治理與計算方面有著深厚的技術沉澱。多年來已經服務過通訊、公安、軌道交通、政務、金融、應急等行業。

產品服務介紹：

SnowballDB是睿帆科技自主研發的用於聯機分析處理OLAP的MPP 列式資料庫管理系統，SnowballDB提供PB級別大資料集的線上多維查詢和分散式儲存，適用於海量結構化資料儲存、高併發點查詢、高吞吐即席查詢和多維實時分析場景。目前主要在運營商行業有廣泛應用，SnowballDB服務過北京移動、四川移動等大型客戶，並且在軌道交通、公安、金融、政府、應急等行業有落地應用。

廠商評估：

SnowballDB具備大規模資料量、高併發場景下的即時查詢分析能力，能夠保證資料副本的最終一致性，提供高可用的資料服務，尤其在運營商行業擁有豐富的實踐經驗。此外，SnowballDB提供多種安裝部署方式、視覺化監控管理平臺和資料庫周邊工具，支援SQL查詢和多種函式。SnowballDB可以作為獨立的OLAP引擎，或者與Baymax大資料科學平臺結合構成大資料倉儲解決方案。

• SnowballDB提供PB級分析資料的列式儲存，支援資料的實時線上查詢分析，尤其在運營商等行業超大資料規模、高併發、低時延要求的場景下具備優勢。

在超大規模資料的查詢分析場景下，SnowballDB透過對列式儲存格式和資料壓縮技術進行重構，減少了資料儲存空間和I/O資源消耗，提升了查詢速度，達到每秒上億行的吞吐能力。同時，SnowballDB採用向量化執行技術，可以跳過不必要的資料，僅載入必要的列資料來最大化CPU的資源利用率，以此獲得更高的吞吐能力。

在高併發、即席查詢的場景下，SnowballDB支援上千臺節點的的線性擴充套件；MPP叢集採用Share-nothing 節點架構，讀寫操作可以在多個節點並行執行，並且透過自動均衡節點負載來大幅提升叢集整體效能；而且SnowballDB支援寫入和查詢同時進行，允許在資料庫執行時建立表、載入資料和執行查詢，無需重新配置或重啟服務。

此外，SnowballDB核心程式碼採用C++開發，執行速度快於Java語言編寫的資料庫；LLVM 動態編譯能夠根據資料和硬體配置，動態生成最佳化的機器程式碼，極大提高程式碼執行效率。

例如，SnowballDB的某省級運營商客戶服務覆蓋近億使用者，單日增量資料超過500T。應用SnowballDB提供的PB級聯機分析能力，使各業務部門可以自主進行海量資料的線上查詢和多維分析。同時，SnowballDB支援多人多地高併發查詢的需求，解決了資料更新不及時、查詢響應延遲高、分析維度受限等問題，大幅提高了該運營商客戶資料服務的效率和水平。

• SnowballDB能夠提供可靠的資料副本的最終一致性，容災機制保證了資料服務的持續可用。SnowballDB具備多副本備份功能，可以在不同的節點上維護相同的資料，副本內資料發生變化時系統會以非同步的方式同步至其他副本，達到所有副本資料的最終一致來保證服務的可靠性。如果節點如發生故障，則自動切換由備份副本提供服務，保證資料服務的持續可用。此外，SnowballDB支援資料跨中心備份，資料能夠自動同步恢復，適用於重要系統的跨中心災備體系。
• SnowballDB在資料庫的安裝部署、使用等方面具備高易用性，配套工具提供了多樣靈活的使用方式，分析人員可以使用SQL語句進行快速查詢分析。

SnowballDB支援多種安裝部署和監控管理方式，可以透過Ambari 開源平臺的圖形化安裝配置和RPM安裝包等方式進行安裝部署；SnowballDB配套了視覺化的監控管理平臺，能夠對叢集節點實施監控預警，展示資源使用和執行狀態等多項指標，提供包括資料庫管理、使用者管理、叢集管理、副本配置管理在內的資料庫使用全生命週期的功能支援。

SnowballDB配套了完備的命令列客戶端、資料備份、資料遷移、資料匯入匯出等工具，並且支援JDBC、ODBC 連線，可以方便對接各類主流視覺化平臺和BI 工具。

為了幫助分析人員快速上手使用，SnowballDB內建了多種表引擎，可以直接訪問HDFS / Kafka / MySQL 等外部資料來源，並且提供完善的SQL 支援和多種高階函式，能夠進行復雜查詢和多維分析。

• SnowballDB可以作為獨立的OLAP 分析引擎，或者與Baymax大資料科學平臺結合提供資料倉儲提供服務，適用於多樣的大資料應用場景。SnowballDB透過介面和客戶端，可以作為獨立的OLAP引擎提供資料服務。或者，SnowballDB可以結合Baymax的全息資料整合和開發應用能力構成大資料倉儲的解決方案，Baymax大資料科學平臺基於Hadoop框架，適配各類結構化、半結構化、非結構化資料，能夠透過資料處理功能構建統一規範的資料池，並利用資料編排工具將分析所需資料推送至SnowballDB，由SnowballDB提供查詢分析服務。

典型客戶：

北京移動、四川移動、廣東省公安廳機場公安局、廣州市公安局白雲區分局

4.3       超融合資料庫

市場定義：

超融合資料庫是指在核心層面採用模組化和外掛化的架構，透過插拔不同型別的資料引擎，實現對不同模型資料進行處理能力的資料庫。超融合資料庫能夠支援使用者在一套系統中統一處理關係、圖、時序、文件等多種模型的資料，並同時具備事務和分析處理、流和批處理的能力。

甲方終端使用者：

金融、製造、泛網際網路行業企業的IT部門、大資料部門、科技創新部門，以及相關業務部門

甲方核心需求：

隨著企業業務型別以及資料應用場景的多樣化，對多種資料模型進行處理變成了企業的常態化需求。在傳統的解決方案中，企業會針對不同資料模型，不同應用場景部署多種型別的資料庫系統，但這種方式會造成使用者在跨資料庫做聯合分析時操作流程非常複雜，並且多套系統的維護成本也很高。由於超融合資料庫能夠使使用者用一套資料庫系統滿足對多種模型的資料進行處理的需求，並在保證效能的前提下簡化了系統架構，降低了運維成本，近年來正被一些領先企業所採用。企業對超融合資料庫的核心需求包括：

• 能夠在特定業務場景中支援對所需的多種資料模型進行處理。如在營銷場景中對人群偏好進行分析時，企業需要資料庫支援對關係型資料、圖資料、搜尋引擎等模型資料進行聯合分析；在高階製造業有大量物聯網裝置的生產場景，企業需要資料庫支援對關係型資料、時序資料進行聯合分析，並支援事務處理。
• 在支援多種資料模型的前提下，資料庫的使用和運維儘量簡化。在資料查詢分析方面，企業需要資料庫支援使用統一的查詢語言來簡化跨模型的聯合分析，降低對使用者的技能要求。在資料庫運維方面，企業需要資料庫簡化其系統架構，無需針對不同資料模型建立不同的開發和運維體系。
• 具備與專用資料庫同等或更高的效能。由於目前企業主要是在一些新興的業務場景中採用超融合資料庫，而這些場景通常具備資料量大，對於查詢分析結果的時效性要求高等特點，因此，企業在這些場景中使用超融合資料庫需要避免資料庫為支援多模型資料的而犧牲資料庫的執行效率，從而獲得較高的資料查詢分析的效能。
• 能與主流的資料庫生態在一定程度上開放和相容。為了與企業內部存量業務和資料系統進行對接，超融合資料庫需要支援開放的標準介面，滿足使用者跨系統的資料遷移、ETL需求，以及能夠與常見的計算引擎無縫對接；同時，超融合資料庫需要與常用第三方資料庫生態工具相容，滿足資料庫運維管理中的諸多功能需求。
• 產品穩定可靠。與企業對其它資料庫產品的要求一樣，企業使用超融合資料庫時同樣需要其產品穩定可靠，避免使用過程中出現系統故障、資料丟失等問題。

廠商能力要求：

為滿足核心需求，超融合資料庫廠商需要具備下述能力：

• 廠商的產品可支援處理多種常用的資料模型，並且不同資料模型之間能夠互通互融。為滿足企業多種特定業務場景資料分析需求，超融合資料庫需要支援關係型資料、寬表、圖、時序、文件、佇列等常見資料模型，並且這些資料模型之間可以互通互融，使得企業可以透過統一的查詢引擎對多模型資料進行聯合分析。
• 能夠在資料庫中採用創新性的系統架構來簡化運維複雜度，並提升其執行效率。具體而言，廠商需要能夠在資料庫核心層採用模組化的方式，支援插拔針對不同資料模型的儲存引擎和執行器，並使用統一的資料儲存、統一的SQL訪問介面，從而簡化系統架構，便於企業後續擴充套件新的資料模型，以及大幅降低資料庫運維的難度。
• 能夠針對不同資料處理需求最佳化做相關技術最佳化，獲得較高的效能表現。如針對時序場景的寫入及查詢、單表查詢、多表關聯分析、機器學習以及OLTP等資料處理需求，廠商在對其進行效能最佳化後，其效能可以比常見的專用資料庫或大資料引擎，如InfluxDB 、Clickhouse、HBase、Spark等相同或更高。
• 廠商的產品能夠對主流的資料庫生態開放和相容。超融合資料庫需要相容多種開源標準介面，如HBase、OpenTSDB、Solr等，並提供資料遷移工具，便於企業對資料進行遷移，實現業務無縫銜接。同時，超融合資料庫需要與常用資料庫，如Greenplum 、PostgreSQL等的生態工具相容，滿足企業對於超融合資料庫的運維管理需求。
• 廠商的產品穩定可靠，且經過一定企業使用者在業務場景中的驗證。具體而言，廠商產品需要獲得一定資料庫企業使用者的採用，並在實際的業務場景中能夠穩定可靠的滿足使用者需求，獲得企業使用者的認可。同時，廠商需要在產品中提供多副本儲存、企業級備份能力等，保障資料的可靠性。

入選標準：

1. 符合超融合資料庫的廠商能力要求；

2. 近一年在該市場服務客戶數5家以上；

3．近一年該市場相關服務收入規模在500萬元以上。

代表廠商評估：

YMatrix

廠商介紹：

北京四維縱橫資料技術有限公司（簡稱“YMatrix”) 成立於 2020 年，是一家創新型基礎軟體公司，致力於物聯網時代新一代資料基礎設施軟體的研發，並提供相關產品、解決方案及一站式商業服務。公司在業界率先提出超融合資料庫理念，併發布了 YMatrix 超融合資料庫，基於獨創的多微核心開放架構，在單一資料庫之上，實現多模態資料的融通管理，及全場景查詢分析的統一支援。

產品服務介紹：

YMatrix 超融合資料庫（簡稱“YMatrix”）是同時支援線上事務處理（OLTP）、線上分析處理（OLAP）和物聯網時序應用的分散式超融合資料庫產品，具備嚴格分散式事務一致性、水平線上擴容、安全可靠、成熟穩定、相容 PostgreSQL / Greenplum 協議和生態等重要特性。在萬物互聯的時代，YMatrix可面向物聯網應用、工業網際網路、智慧運維、智慧城市、實時數倉、智慧家居、車聯網等場景，提供架構簡潔、功能豐富的資料基礎設施，並已在多家行業頭部公司成功實現商業化落地。

廠商評估：

YMatrix超融合資料庫產品穩定可靠，支援關係資料、時序資料、GIS 資料、JSON 資料、文字資料、圖片等多型別資料的統一處理，簡化技術架構，從而降低企業在資料庫選型、使用和運維時的成本。YMatrix超融合資料庫在OLAP和時序資料處場景具備突出優勢，適用工廠資料基座、智慧網聯汽車、物聯裝置智慧運營、實時資料倉儲等場景，且能保障較高的效能。同時，YMatrix具備較完善的資料庫生態工具。

• YMatrix超融合資料庫產品穩定可靠，且經歷過大規模工業生產場景的使用和驗證。YMatrix產品是在分析型資料庫Greenplum和關係型資料庫PostgreSQL的基礎上，做了大量原創性研發工作而構建。由於Greenplum和PostgreSQL技術穩定成熟，且YMatrix的研發團隊曾有Greenplum的研發經驗，因此YMatrix的穩定性和可靠性得以保正。同時，YMatrix已經在工業生產場景經歷過多家頭部企業的使用和打磨，使得其針對工業場景的產品效能穩定、功能完善，應用能力較強。
• YMatrix超融合資料庫功能豐富，支援多種資料模型，尤其適用於OLAP和時序資料處理的場景。YMatrix內建多個微核心資料引擎，實現了對關係型資料、時序資料、JSON資料、鍵值資料、GIS資料、文字、影像等多種資料模型的廣泛支援，並在資料操作層面支援以標準SQL實現跨資料模型的寫入、建模、查詢等操作。YMatrix尤其適用於OLAP和時序資料處理的場景，如車聯網、智慧製造、智慧能源、智慧交通、智慧城市等領域，可應用於工廠資料基座、智慧網聯汽車、物聯裝置智慧運營、實時資料倉儲等場景。
• YMatrix超融合資料庫技術架構簡化靈活，大幅降低了企業需要執行多種型別的資料庫選型、部署以及後續的運維成本。YMatrix採用了創新的“多微核心開放架構”技術架構，實現了資料庫的“多核“，面向OLTP、OLAP，時序等場景，每個核心由不同的儲存引擎和執行器組成，並針對前述場景專門最佳化。

基於這樣的架構，企業後續可以透過YMatrix增加面向新場景的微核心，方便地進行資料分析場景的擴充套件，避免重新選型和部署一整套新資料庫的高成本。同時，YMatrix配備了完善的安裝、監控、報警、擴容、容災等資料庫管理運維功能，並可以對多種資料模型進行統一管理，大幅降低了企業部署多套資料庫系統的運維複雜度以及運維成本。

例如， 理想汽車在引入 YMatrix 後，在同等資料規模下，整體伺服器用量減少三分之二，指標開發週期從按天計算大幅壓縮至小時級，同時資料入庫速度及查詢效能均大幅提升。

• YMatrix超融合資料庫在時序等各類資料使用場景具有較優異的效能表現。YMatrix針對寫入和分析等重點領域進行了多達138項深度的指令級的最佳化。在時序場景的寫入能力上，YMatrix在真實的生產場景中寫入速度可達1.52億資料點/秒，滿足了新能源汽車（理想汽車）、重型裝備製造（三一重工）等行業客戶對於超大規模時序資料的寫入速度要求。在時序場景的查詢效能上，YMatrix的查詢耗時在基準測試中是目前國外主流時序資料庫的1/5左右；

此外，在單表查詢效能上，SSB基準測試結果表明YMatrix比ClickHouse快27%；在多表關聯分析效能上，對比MPP資料庫主流廠商，YMatrix實現了數倍的效能提升；在機器學習場景效能上，YMatrix庫內機器學習效能相比Spark提升了8倍；在OLTP場景下，TPC-B國際標準測試結果表明，YMatrix主鍵查詢TPS高達160萬，而絕大多數低於TPS5萬的水準。

• YMatrix 超融合資料庫支援庫內機器學習，生態相容完備，可以滿足企業使用者多種型別的資料分析需求。YMatrix 是國內率先具備庫內機器學習建模能力的資料庫產品，支援透過 Python/R 等語言構建演算法模型，並直接在資料庫內進行分析運算，幫助使用者大幅消除資料的遷移/載入作業量，顯著提升資料利用效率。

例如：三一重工在預測性維護業務中建立需要基於大量裝置數採資料做建模分析，在使用 YMatrix 後，相比過去的 Hadoop + Spark 組合， 不僅技術棧複雜度降低，同時運算速度提升了約 5 倍。同時 YMatrix 全面相容 Greenplum 和 PostgreSQL 的上下游生態鏈工具，並支援透過資料聯邦對接多型別資料來源，滿足企業使用者在各種複雜分析場景下的資料遷移、ETL、監控及分層儲存需求。

典型客戶：

理想汽車、小米、三一重工、浪潮、BYD

 

4.4       圖資料庫

市場定義：

圖資料庫是以點和邊為基本儲存單元，為高效儲存、查詢圖模型的資料而專門設計的資料管理系統。在圖模型中，資料是以點和邊的形式存在，“點”表示實體，“邊”表示實體間的關係，從而可以清晰展現資料間的關聯關係。圖資料庫需要將資料以豐富的關聯關係表示、支援圖查詢語言的訪問和解析等功能。

甲方終端使用者：

金融、政務、能源、泛網際網路等行業企業的IT部門、大資料部門、科技創新部門，以及相關業務部門

甲方核心需求：

隨著企業業務型別以及資料應用場景的多樣化，對於資料之間的關係挖掘逐漸成為典型的業務需求。企業需要將看似離散的資料透過一定的關聯關係進行連線，並運用視覺化技術描述資料之間的相互聯絡。例如，知識圖譜、金融反詐、社交網路、智慧物聯網等業務應用下，需要對圖資料進行高效的查詢和計算。由於圖資料庫相比傳統的關係型資料庫具備對圖模型資料更加高效的儲存和查詢效能，近年來被許多企業所採用。企業對圖資料庫的核心需求包括：

• 高效能的圖儲存和計算。金融、政務、能源等行業有大量圖模型的應用，例如金融風控、反欺詐、能源管理等。企業希望圖資料庫相比關係型資料庫擁有更高的圖模型儲存效率和更低的儲存成本，並且在多度關係或者多點遍歷的複雜關係查詢上更具備優勢。
• 快速上手的查詢分析功能。由於圖資料庫目前沒有統一的標準查詢語言，並且圖分析的使用對於專業知識的要求程度較高，業務分析人員可能會缺少相關的知識技能上手使用。因此，企業需要圖資料庫具備一定的功能設計來降低圖資料庫的使用門檻，方便圖資料的查詢分析以及圖演算法的應用。
• 具備高可用和一定的穩定可靠性。企業需要圖資料庫具備一定的防範和恢復措施來應對突發的服務中斷情況，保證資料服務的高可用性，避免資料錯誤、資料丟失的發生。同時，作為圖資料應用的底層支撐，企業希望圖資料庫能夠平滑穩定的執行，並且具備一定的服務響應靈敏度。

此外，部分企業對於圖資料庫還有以下期望需求：

• 能夠支援行業知識圖譜。作為圖資料最基本和廣泛的應用，知識圖譜在金融、公安等行業有大量的使用需求。因此，企業希望圖資料庫廠商能夠提供行業知識圖譜的整體解決方案。
• 能夠進行雲化部署。由於資料上雲趨勢逐漸明顯，部分企業希望將圖資料庫同其他資料庫一起在雲上部署，方便總體資源的規劃和管理。
• 滿足信創要求。在公安、政務等敏感度較高的行業，企業需要使用核心技術自主可控的產品來保證資料的安全性，因此會依據信創測試報告或信創名錄進行選型。

廠商能力要求：

基於上述核心需求，圖資料庫廠商需具備以下能力：

• 廠商的產品具備高效能圖儲存和計算能力。廠商產品能夠透過分散式部署實現大規模的圖資料儲存，並且保證高效的圖資料訪問讀取。在對於資料關係的分析上，廠商產品要能夠實現全圖查詢、遍歷迭代的高效性，並且能夠完成多樣的圖分析演算法。
• 廠商的產品具備易用性。在圖資料的查詢上，廠商產品的查詢語言能夠讓使用者快速上手使用，並且需要支援常用的圖演算法。此外，廠商需提供視覺化分析工具以及常用的分析函式，使得業務使用者可以透過拖拉拽的方式在常用場景，如信用卡套現、貸後失聯修復、客戶貢獻度評價等，快速實現圖分析功能。
• 廠商產品能夠穩定可靠地執行，並且持續提供可用的服務。廠商產品具備一定的資料冗餘機制，滿足分散式下的資料一致性，而且在伺服器出現故障時能夠保證資料不丟失且服務持續可用。此外，廠商產品經過多場景的打磨驗證，能夠滿足金融、政務、能源等行業不同應用場景下對於圖資料庫穩定可靠執行的需求。

針對部分企業的期望需求，圖資料庫廠商需具備以下能力：

• 廠商能夠提供針對不同行業提供知識圖譜解決方案。廠商能夠依據行業需求提供金融、政務、能源等行業的知識圖譜解決方案，輸出包括圖譜構建、開發工具等在內的知識圖譜整體解決方案。
• 廠商的產品能夠採用雲原生技術。面對企業資料上雲的需求，廠商需要提供圖資料庫的雲化部署，並且應用雲原生技術實現企業資源隔離、多租戶等需求。
• 廠商的產品要滿足信創要求。在敏感度較高的行業，廠商產品需要透過信創測試來證明技術的自主可靠性。此外，由於某些企業進行了全國產化軟硬體部署，廠商產品也需要做相應適配保證在國產化IT環境中的順利執行。

入選標準：

1. 符合圖資料庫的廠商能力要求；

2. 近一年在該市場服務客戶數5家以上；

3．近一年該市場相關服務收入規模在500萬元以上。

代表廠商評估：

海致星圖

廠商介紹：

北京海致星圖科技有限公司（簡稱“海致星圖”）成立於2015年，公司透過自主可控的知識圖譜、大資料等核心技術，提供金融、能源、製造、智慧城市等政府機構與企業級使用者數字化轉型的產品和服務，幫助使用者構建資料驅動的管理運營體系，賦能決策智慧。海致星圖目前已服務建設銀行、工商銀行、招商銀行、上交所、深交所等70多家銀行、券商、保險等金融機構及國家電網、南方電網等大型能源企業。

產品服務介紹：

海致星圖AtlasGraph圖資料庫，是基於Rust自研的新一代雲原生分散式實時圖資料庫，具備高效能圖計算引擎、類SQL的圖查詢語言、分散式儲存引擎等核心技術，能夠支援複雜的資料探勘和機器學習場景。海致星圖AtlasGraph圖資料庫支援萬億量級資料儲存分析及流式計算引擎的結合，支援資料實時入庫構圖，為線上業務決策分析提供有力支撐。同時，AtlasGraph預置了20餘種圖計算演算法及上百種分析函式，並配套視覺化操作分析平臺提供豐富的分析管理功能。AtlasGraph目前主要應用於金融、政務、能源等行業。

廠商評估：

海致星圖AtlasGraph圖資料庫在穩定可靠和安全性、資料服務的高可用性、儲存計算效能、HTAP混合負載能力方面具備優勢，產品技術自主可控且適配國產軟硬體，具備易用的查詢分析和管理功能，雲原生技術支援AtlasGraph的雲上部署並提供容器化、自動化的資料服務方式。海致星圖在金融、政務等領域有包括行業知識圖譜等在內完善的解決方案輸出能力，其自研的圖資料庫和解決方案適配度高，並提供針對性最佳化。

• AtlasGraph具備高可靠性和安全性，並能夠為企業提供高可用的圖資料服務，尤其在金融、政務等行業擁有多年的服務經驗。AtlasGraph支援分散式下的多副本儲存，能夠在部分伺服器出現故障時保證資料不丟失且服務持續可用。AtlasGraph內部透過一致性協議保障資料讀寫的完整性和一致性。同時，AtlasGraph採用Rust語言編寫，為資料庫提供了安全的記憶體管理和訪問機制，並保證了任務併發場景下的穩定性。
• AtlasGraph的分散式引擎具備高效能的儲存和計算能力，能夠提供大規模叢集與萬億規模節點資料的全量儲存，支援萬億大圖實時分析。在分散式部署下，AtlasGraph可以整合多臺伺服器的儲存計算能力提升系統整體效能，在低成本的部署條件下提升高併發場景處理能力，並加速對於慢查詢的處理速度。AtlasGraph的分散式資料儲存，及其shared-nothing和存算分離的系統架構，方便資料庫透過橫向擴充套件來應對更高負載和更大資料量。在語言層面，Rust語言編寫能夠在保證資料安全穩定的情況下達到與C/C++編寫同樣的高效能。此外，自研的圖原生儲存技術、圖資料在外存的編碼最佳化、分散式下的資料劃分和資料讀寫最佳化幫助AtlasGraph突破了對資料訪問的效能瓶頸。
• AtlasGraph支援HTAP混合負載，並支援圖資料的實時分析。在OLTP場景，AtlasGraph可以支援對關係相對稀疏的資料進行高效的讀取和寫入，並滿足高併發低延遲的場景需求，例如一度、二度的關係分析，AtlasGraph可以在毫秒或者亞秒級完成，對於深度關係查詢，如6度關係查詢，AtlasGraph可以在秒級完成。在需要對全圖資料多輪迭代計算的OLAP場景，如page rank、連通性分析、社群劃分、圖神經網路 GNN等。AtlasGraph同樣提供了高效能的圖計算引擎，支援快速的線上計算。AtlasGraph提供實時的資料分析能力，支援資料實時採集入庫，並且資料匯入過程和上層計算並行執行互不影響。此外，海致星圖在圖技術領域積累了多年在金融、政務行業的服務經驗，讓AtlasGraph能夠針對客戶常用的查詢模式、分析演算法、併發訪問效率等方面進行大量最佳化，提升執行效率和演算法效果。
• AtlasGraph具備良好的易用性，提供視覺化的操作和分析平臺，並支援類SQL的查詢語言並內建上百種分析函式。AtlasGraph提供便捷易用的視覺化操作和分析平臺，降低了圖資料庫的使用難度，並且為使用者提供了豐富的計算分析和管理功能。在圖資料的查詢分析上，AtlasGraph提供類SQL的圖查詢語言AQL (Atlasgraph Query Language)，並內建了上百種的計算和分析的圖演算法。在此之上，AtlasGraph對內建演算法的引數和效能進行了調優，並封裝成使用者可以直接上手使用的函式，降低了使用者查詢分析的操作門檻。
• 海致星圖擁有豐富的行業級解決方案經驗，能夠針對不同場景提供完備的方案設計。海致星圖服務金融、能源、製造等行業多年，沉澱了深刻的業務場景認知和豐富的行業落地經驗，能夠針對不同客戶所需的查詢分析演算法、資料特點、寫入查詢模式進行圖資料庫的相應最佳化，並且結合自身產品體系，對企業輸出包含圖資料庫、資料庫周邊工具集、知識圖譜平臺在內的行業級解決方案。

例如，在知識圖譜的解決方案中，海致星圖提供金融、製造、能源等行業知識圖譜，同時，海致星圖的圖平臺、圖演算法團隊會在知識圖譜和圖機器學習等層面與客戶進行需求溝通，並針對相應的建模方式和分析演算法進行設計最佳化，結合資料庫核心在儲存計算、上層運算元支援等方面的改進，輸出系統性的解決方案。

• AtlasGraph技術自主可控並適配國產軟硬體，滿足企業信創要求。在企業資質上，海致星圖目前已是信創工委會成員單位。同時，基於多年的圖資料庫領域研發經驗積累，海致星圖已成為多個國家級和國際級圖資料庫標準的制定方之一。在產品資質上，AtlasGraph圖資料庫是海致星圖全棧自研的產品，已透過中國軟體評測中心的“資訊系統安全測評”並被收錄至相關信創產品名錄中，滿足技術自主可控的要求。在國產化適配上，AtlasGraph圖資料庫已與包括飛騰、海光、龍芯等在內的六大國產CPU、以及主流國產作業系統、伺服器等基礎軟硬體完成相容適配，能夠支援在不同型別的國產IT環境中使用。
• AtlasGraph採用雲原生技術順應資料上雲的趨勢，支援企業圖資料庫的雲化部署並提升了資源管理效率。面向大型企業使用者，雲原生技術支援AtlasGraph在企業的私有云環境中部署，並且提供多租戶的資源隔離、許可權控制等功能需求。此外，雲原生技術為AtlasGraph提供故障自愈的能力，幫助企業降低了運維的難度和成本；資源的自動排程和動態擴縮容能力，提高了資源的分配和使用效率。

典型客戶：

中國某期貨交易所、某國有大型銀行、江南農村商業銀行

4.5資料庫雲管理平臺

市場定義：

資料庫雲管理平臺是面向企業多型別資料庫、多雲部署環境，提供統一資料庫管理服務的平臺。資料庫雲管理平臺具備安裝部署、遷移、備份、監控告警、巡檢、效能分析、智慧運維、安全管控等資料庫全生命週期管理能力。此外，部分廠商提供的資料庫雲產品還具備了對多雲資源進行排程管理的能力。

甲方終端使用者：

各行業企業的IT部門、大資料部門、科技創新部門，以及相關業務部門

甲方核心需求：

近年來，資料庫的市場格局發生了深刻變化，出於滿足國產化替代、應對更多樣的應用場景、以及降低成本等考慮，企業對各類國產和開源資料庫的需求日趨強烈，然而國產和開源資料庫管理運維相關的生態工具相對欠缺，導致企業在使用這類資料庫時面臨諸多困難。與此同時，資料庫雲化的趨勢使得資料庫的執行環境從物理主機轉變為各種虛擬化、私有云、公有云，又給資料庫的管理運維帶來了更的高的複雜性。面對這些挑戰，資料庫雲管理平臺能夠有效解決多資料庫多元化、多雲部署帶來了的諸多問題，正被一些大中型企業採用。企業對於資料庫雲管理平臺的核心需求包括：

• 具備資料庫使用全生命週期管理運維功能。為使資料庫在使用過程中能夠穩定可靠的執行，並滿足各類管理運維要求，企業需要資料庫雲管理平臺能夠面向企業內運維、DBA、開發、業務等各類人員提供資料庫全生命週期管理運維功能。
• 具備對多元化資料庫的管理能力。大中型企業內部業務線林立，相應地，企業內部會逐漸部署多套、多型別的資料庫系統，對這些資料庫進行管理運維逐漸變得更加分散和繁重。因此，企業需要資料庫雲管理平臺支援多種常見型別資料庫的管理能力。
• 使用門檻較低。由於當前企業對多元化資料庫的使用需求不斷增加，但與此同時，企業又普遍缺乏對多元化資料庫進行管理的人才和技術。因此，企業需要資料庫雲管理平臺具備對多元化資料庫進行管理運維的自動化和智慧化的能力，降低平臺的使用門檻。

此外，部分企業對資料庫雲管理平臺還有以下期望需求：

• 能夠對多雲資源的進行統一排程管理。隨著企業內的資料庫逐漸部署各種基於虛擬化或容器化的環境私有云、公有云、混合雲環境，對多雲資源進行統一排程管理變成了企業面臨的一大挑戰。因此，企業需要資料庫雲管理平臺使用雲原生技術來遮蔽多種異構基礎設施的複雜性，並具備資源彈性伸縮、資源隔離能力。

廠商能力要求：

基於上述核心需求，資料庫雲管理平臺廠商需具備以下能力：

• 在資料庫管理運維方面有長期的服務經驗積累，能夠提供資料庫管理運維全生命週期的功能。具體而言，廠商需要在其資料庫雲管理平臺產品中提供包括遷移工具、安裝部署、備份、擴充套件、監控報警、高可用、SQL最佳化、SQL審計、效能檢視等在內的完善的資料管理運維能力，滿足運維、DBA、開發、業務等各類人員的需求。
• 對多種主流國產和開源資料庫有深入理解，使平臺支援對這些資料庫的管理運維。廠商需的資料庫技術專家需對主流的國產和開源資料，如Oracle、MySQL、PostgreSQL、TiDB、達夢、人大金倉、TiDB等，的功能特性有深入理解，在平臺中提供對上述多種資料庫進行統一管理運維的能力。
• 能夠將資料庫管理運維功能程式碼化和自動化。一方面，廠商需要具備大量資料庫管理運維的最佳實踐，並將這些最佳實踐的管理經驗程式碼化，形成資料庫雲管理平臺的標準功能；另一方面，廠商需要能夠在資料庫管理中運用機器學習等AI技術，以自動化、智慧化的方式實現監控、巡檢、稽核、診斷等功能。從而減低平臺對使用者的技能要求。

針對部分企業的期望需求， 資料庫雲管理平臺廠商需具備以下能力：

• 廠商需能夠在資料庫雲管理平臺中引入雲原生技術，具備對多雲資源的調研度管理能力。具體而言，廠商需要具備Kubernetes、Docker等雲原生技術的研發能力，並對作業系統技術有深入理解，能夠利用雲原生技術在資料庫管理中，統一管理公有云、私有云、混合雲等多種異構的基礎設施，同時能夠在資料庫系統執行時，使其能夠實現資源的彈性伸縮，以及多租戶的資源隔離。

入選標準：

1. 符合資料庫雲管理平臺的廠商能力要求；

2. 近一年在該市場服務客戶數5家以上；

3．近一年該市場相關服務收入規模在500萬元以上。

代表廠商評估：

沃趣科技

廠商介紹：

杭州沃趣科技股份有限公司（簡稱“沃趣科技”）建立於2012年，創始團隊為原阿里去“IOE”時期資料庫團隊的核心骨幹，從事資料庫生態平臺領域產品研發多年，產品覆蓋全球主流資料庫和雲原生技術架構，提供資料庫全生命週期的雲平臺解決方案。公司現有上百位資深資料庫及系統技術專家，累計服務近3000家企業客戶，產品主要應用於證券、保險、銀行、能源電力、醫療、廣電傳媒、電信、快遞物流、公共事業等行業。

產品服務介紹：

沃趣科技提供中立的企業級資料庫雲，產品包括資料庫私有云PaaS平臺 QFusion、公有云RDS產品Squids、國產化替代（資料庫一體機）三大類。其中資料庫私有云PaaS平臺QFusion面向企業資料庫多元化的場景，提供了覆蓋資料庫使用全生命週期的各類功能，在金融、通訊、醫療、製造等十餘個行業均有落地案例；公有云SquidsRDS產品面對資料上雲的趨勢，為企業提供了便捷易用的資料庫公有云服務。資料庫私有云PaaS平臺QFusion與公有云RDS產品Squids共同構成了沃趣資料庫雲平臺產品體系。

此外，沃趣科技打造了高效能的資料庫一體機整體解決方案，包括以Oracle為主，實現去“I”去“E”的高效能資料庫私有云平臺QData、以及全國產化適配的QFusion-C、與達夢資料庫聯合研發的國內首款全棧式一體機QDM等三種資料庫一體機，主要適用於使用者的核心交易系統、主備災備系統、資料倉儲和大資料雲平臺。

廠商評估：

沃趣資料庫雲平臺在功能完備性、穩定可靠性、資料庫納管多元化和易用性等方面具備優勢，產品引入雲原生技術為企業提供了資料庫平臺即服務的能力，同時研發團隊將自身多元化的技術背景和豐富的一體機研發經驗融入了沃趣資料庫雲平臺的設計中，實現了資料庫整體效能的提升。

• 沃趣資料庫雲平臺提供了面向各類資料庫終端使用者的功能，可以充分滿足資料庫使用全生命週期的各類需求。沃趣資料庫雲平臺為企業提供了DBA使用者關注的遷移、備份、擴容、容災、SQL審計最佳化，以及運維使用者關注的監控報警、效能檢視等功能。同時，平臺基於雲原生技術，以及將資料庫管理運維經驗程式碼化，讓業務人員和應用開發人員只需在平臺上透過點選所需的資料庫、設定相應的引數等簡單操作即可建立和使用資料庫。
• 沃趣科技擁有豐富的資料庫雲平臺服務經驗和完善的測試機制，產品具備滿足大型企業要求的穩定可靠性。在客戶服務經驗方面，沃趣科技在資料庫雲平臺產品上有近十年的研發經驗，已服務近3000多家企業級客戶，在證券、電力、製造業、醫療、教育等40多個行業有落地案例，沉澱了深厚的技術經驗來保證產品的穩定可靠性。在產品測試機制方面，沃趣資料庫雲平臺在每個版本釋出前要經歷上百項疲勞測試和故障測試，同時沃趣科技將售後工單系統中使用者的反饋問題納入到測試場景中，收集了豐富的應用實踐案例，產品形成了完善的迭代演進流程。
• 沃趣資料庫平臺引入雲原生作為技術底座，為資料庫使用者提供資源自動排程分配和多租戶隔離能力。透過雲原生技術，沃趣資料庫平臺能夠將底層計算、儲存、網路等資源池化，為資料庫提供自動化的資源排程分配。同時，雲原生技術也讓平臺可以輕鬆應對企業內多使用者、多資料庫例項的情況下資源隔離的需求。

例如，某頭部汽車集團使用了沃趣科技基於雲原生技術的QFusion產品定製版進行資料庫容器化私有云改造，規模達到100多個物理節點，上千套資料庫例項。容器化的資料庫雲平臺，使該車企在資料庫使用和管理中實現了真正意義的彈性架構，同時也滿足多租戶需求，方便各個租戶隨時構建服務自身業務的資料庫服務。

• 沃趣資料庫雲平臺對系統各層面最佳化實現了資料庫整體效能的提升。在資料庫一體機上，沃趣科技有近十年的研發經驗，產品效能在行業處於領先地位。同時，研發團隊成員具備多元的技術背景，對硬體、作業系統和資料庫技術等各方面有著深入理解。因此，沃趣資料庫雲平臺能夠從PaaS層面實現系統級的最佳化，保證了資料庫整體效能優良。
• 沃趣資料庫雲平臺能夠管理多種國內外主流資料庫，並且仍在不斷在加入對新興資料庫的支援和服務能力。在資料庫多元化的趨勢下，沃趣科技的技術專家對不同資料庫的特性有著深入的研究和理解，能夠充分支援對多種資料庫的納管能力。沃趣資料庫雲平臺目前已能夠支援Oracle、MySQL、Redis、PostgreSQL、TiDB、海量信創資料庫、達夢、人大金倉等數十種國內外主流資料庫，未來會持續投入研究並支援服務更多的資料庫產品。

典型客戶：

中信證券、國泰君安、國網山東電力、西安國際醫學中心、廈門大學

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