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信创布局已经逐渐开始进入收官阶段，那么乘信创之风而起的国产数据库们，留给他们的时间还够吗？

头部玩家越赚越麻，但几家欢喜几家愁，那些始终无法盈利的后来者们还能坚持多久？

2025，国产数据库必将迎来动荡的一年。本文将会分为两个部分，前半部分重点解释今年国产数据库的发展关键词，后半部分会简单阐述数据库行业的发展现状。文章仅一家之言，内容仅供参考。

2025，国产数据库的十大关键词

结合数据库产业的技术发展环境与当前国产数据库现状，笔者对国产数据库在今年值得关注的十个关键词进行了总结。

1、市场规模

国产数据库发展的重中之重是要把蛋糕做大。

2023年，Gartner报告显示全球数据库市场规模首次突破1000亿美元，而中国数据库市场规模达到74.1亿美元。相比国内的互联网发展格局而言，这一占比明显份额太小。再进一步来看，当前国产数据库在其中的占比逐步提升，但整体市场份额仍较小，市场仍以国际厂商为主。根据业内人士来预估，国产数据库市场规模约为100亿元人民币，远低于机构评估的市值。不过好消息是，国产数据库在部分细分领域（如云数据库、分布式数据库等）正在逐步扩大份额。

2、市场整合

头部企业吃饱，腰部以下进入淘汰赛

当前国内市场存在300多家数据库厂商，但核心的竞争主要集中于头部的3到10家厂商。根据公开财报显示，国产数据库厂商如达梦在集中式数据库市场中占据约20%的份额，2024年营收预计超9亿，净利润超3亿；在云数据库和分布式数据库方面，阿里云、华为云、腾讯云等也牢牢占据了主导地位，这些头部企业的表现已然可以吃饱。

不过，伴随市场趋向集中化，越来越多的腰部数据库企业开始面临严峻的营收压力，人大金仓2024年上半年研发投入达7208万元，占营收的比重较高，但净利润仅为21.3万元；星环科技2024年前三季度营收2.1亿元，同比下降5.9%，净利润亏损2.93亿元，亏损幅度扩大；新三板上市企业优炫软件2024年上半年营收1.2亿元，但净利润亏损8800万元，亏损同比扩大。

如果2025这一趋势继续不变，那么一场可以预见的并购潮将不可避免，在未来有可能仅能剩下10%左右的厂商留存，一些缺乏差异化优势的中小厂可能会更加艰难。

3、信创窗口

2027信创窗口期将至，国产化加速

各类信创相关政策为国产数据库提供了3-5年的战略机遇期，预计到2027年底完成大部分国产化替代。而且，信创政策的影响力正在从公共机构逐步扩展到国央企，包括金融、电信、能源和交通等领域。在信创的窗口期内，企业国产化替代成本相对较低，后续有可能持续走高。

企业国产化替代的方式一般会分为三个阶段：OA系统替代、生产经营系统国产化、核心系统国产化。目前，党政数据库国产替换率已达80%，基本完成国产数据库的应用系统改造和建设工作；八大行业的数据库与业务紧密关联，迁移难度更高，导致国产替换率依然有较大提升空间，金融行业非核心系统数据库国产替换率约40%，能源行业国产替换率不足15%，医疗、智造行业国产替换率不足5%。

4、行业洗牌

信创政策驱动下，海外厂商份额将继续下降

在2023年一份Gartner的报告中预测，预计到2025年，中国分析型数据库市场中海外厂商的份额将降至30%，交易型数据库市场中海外厂商的份额将降至50%。这一趋势在近年来的数据库市场发展中得到了印证，预计在2025年，各个细分领域的国产数据库占比还将进一步提升。

5、云数据库

未来5年，云数据库增长趋势可以预见

2024 年，关系型数据库的云部署占比已超过本地部署，而且全球云数据库和 DBaaS 市场预测到2030年间复合增长率预估为 14.8%，云数据库市场增长迅速。根据信通院发布的《云原生数据库白皮书》来看，到2025年，中国公有云数据库市场规模将达到503.31亿元。

而且随着云原生技术的兴起，越来越多的应用将基于云原生架构进行开发和部署，国产云数据库将积极适应云原生应用的需求。为了兼顾数据安全和系统灵活性，越来越多的企业将采用混合云架构，对云数据库支持混合云场景下的数据迁移、同步和备份等功能需求增加。

6、技术突破

国产数据库存在技术上的不足，但新技术可能带来新机会

业内普遍认为，国产数据库在功能上与Oracle等国际厂商的差距不大，但在性能稳定性、可靠性方面等方面却存在一定的差距。特别是在高并发场景下，国产数据库的响应时间和吞吐量存在部分问题。但是随着湖仓一体、Serverless、多模处理一体化等前沿技术的出现与落地，国产数据库有望实现跨越式发展。湖仓一体方面，国产数据库正在优化数据存储与计算的融合机制，通过更深入地挖掘数据湖的灵活性与数据仓库的高效分析能力，实现数据的无缝流转与实时处理。Serverless方面，国产数据库在持续探索更细粒度的资源管理与调度。实现计算资源的秒级弹性伸缩，还能在存储资源上做到按需分配，为用户提供零运维成本的数据库体验。多模处理一体化方面，国产数据库在不断丰富数据模型的融合种类与深度，并纳入更多新兴的数据模型。

7、开源

开源国产数据库依然充满可能性

目前，国产数据库的技术路径主要分为自研、基于PostgreSQL开源和基于MySQL开源三类。开源模式也是国产数据库的重要发展方向，如人大金仓、华为GaussDB等均是基于PostgreSQL开源打造内核，而这也是国产开源数据库的主流方向，而如阿里的OceanBase、PolarDB等则是基于MySQL开源内核打造。

不过值得关注的点还在于开源生态方面，目前如华为的openGauss等开源项目，社区活跃度颇高，通过社区贡献和生态建设可以更快的提升竞争力。鉴于我国数据库起步较晚，在开源模式的推动下，国产数据库有望快速完善技术体系、拓展应用场景，逐步实现从跟跑到并跑、领跑的跨越。

8、自主研发

满足信创需求，离不开自主研发

自研内核往往成本较高，但是回报却也是非常的丰厚，如达梦和南大通用均采用了自主研发内核的模式。而在开源基础上的改造的产品也可以分为两种情况，一种是简单将开源产品进行一定程度的改造后进行销售，这种仅进行了简单封装的模式变现快，但难以满足信创要求。因为要通过信创相关政策测试，要求代码自主率必须达到90%以上。另一种是对开源产品进行深入改造，投入大量精力进行二次开发，如华为的GaussDB，阿里的OceanBase、PolarDB，人大金仓等。

9、核心系统

国产化替代中核心系统替代率不足值得长期关注

在前文的信创部分也有提及，核心系统国产化替代率目前普遍偏低，这里面的因素是多样的，目前来看普遍包括技术、生态、成本等。在关键场景下，部分国产数据库的性能稳定性与国际成熟产品相比仍有差距，可能出现响应时间变长、数据处理速度慢、系统偶尔崩溃等问题，影响核心业务的连续性和准确性。并且，一些国产数据库的功能缺失也会难以满足核心系统的多样化业务需求。此外，国产数据库在采购价格上也无法与国际成熟的数据库品牌相比，再加上一些大型企业的迁移成本问题，使得核心系统替代率难以提升。但伴随国产数据库技术的成熟，这一局面在今年有望得以一定程度的改善。

10、生态链

数据库的生态链条是一只看不见的大手

相比国际知名数据库，国产数据库的第三方开发工具、管理工具、监控工具等相对较少。尤其是在数据备份恢复、性能监控优化、数据迁移等方面，缺乏成熟、高效的第三方工具支持，也就增加了数据库管理和维护的难度。而作为对比，Oracle 拥有庞大而成熟的生态系统，包括丰富的第三方工具、大量的技术文档、专业的服务团队以及广泛的社区支持等。而在市场层面，Oracle 在全球数据库市场长期占据重要地位，尤其在国际大型企业、金融机构等领域应用广泛。国产数据库在国内市场需要进一步借助政策支持和明确自身优势，在政府、金融、能源等关键领域的应用不断深耕，同时完善自身相关生态分布，才能实现弯道超车。

写在后面：数据库的大势与发展

数据库是信息时代的基石，其处于IT架构的核心位置，向上支撑各类应用，降低数据存储与处理的复杂性；向下负责调动计算、网络、存储等基础资源。可以说，数据库撑起了信息时代，也是基础软件的代名词。

数据库的发展可以分为三个阶段，在上世纪60年代，数据库以网状和层次数据库为主，一般用于简单的数据管理。而70年代到90年代，关系型数据库开始逐渐占据市场主流，以Oracle和IBM DB2等为代表的商业数据库和MySQL、PostgreSQL等为代表的开源数据库相继诞生，推动了数据库的广泛应用；新世纪以来，数据库进入多元化阶段，以NoSQL和NewSQL为代表，数据库的可扩展性和灵活性不断提升。同时，云数据库也在快速崛起，满足互联网场景下高并发和海量数据处理的需求。

数据库的发展带来的大量不同类别的数据库，其分类方式可以按照不同的数据结构、部署方式和应用场景划分。

按数据结构可分为：

• 关系型数据库：基于关系模型，支持ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），适用于事务处理和复杂查询。

• 非关系型数据库（NoSQL）：包括键值数据库（如Redis）、文档数据库（如MongoDB）、列族数据库（如HBase）和图形数据库（如Neo4j）。它们不遵循传统ACID特性，但具有高性能、高扩展性，适用于大数据和互联网场景。

• NewSQL数据库：结合了关系型数据库的ACID特性和NoSQL的分布式、水平扩展能力，适用于高性能需求的场景，如电商平台和金融领域。

按部署模式可分为：

• 本地数据库：部署在本地服务器，适合对数据安全要求较高的场景。

• 云数据库：部署在云端，具有弹性扩展、高可用性等优势，适合互联网和中小企业。

按应用场景可分为：

• OLTP（事务型数据库）：支持高并发事务处理，如银行交易系统。

• OLAP（分析型数据库）：支持复杂的数据分析和决策支持，如数据仓库。

• HTAP（混合型数据库）：同时支持事务处理和分析处理，减少数据延迟。

值得一提的是，HTAP混合架构是当今数据库发展的主流趋势之一，由于在传统架构下OLTP和OLAP需要分别建立不同数据库，存在数据延迟问题，而HTAP则可以在同一引擎中同时支持事务处理和分析决策，进而实现效率提升。此外，由于关系型与非关系型数据库技术的交融，也出现了支持多种数据模型的多模数据库。伴随AI的发展，其也展现出与数据库深度融合的趋势，具体的表现形态为AI for Database和Database for AI两种。一方面，AI技术可以用于数据库的结构设计、架构优化和数据分析，提高开发和运维效率；另一方面，随着大语言模型的发展，对多模态数据存储和计算的需求增加，例如向量数据库就已经成为支持多模态数据存储和检索的重要工具。

数据库的市场规模也是值得深挖的一个部分。2023年，Gartner报告显示全球数据库市场规模首次突破1000亿美元，而中国数据库市场规模达到74.1亿美元，约合人民币522.4亿元；2024年，根据第一新声的报告分析预测全年市场规模预计为543.1亿元，其中公有云数据库市场规模预计达到385.8亿元，占总市场的64.4%；根据信通院发布的《数据库发展研究报告（2024 年）》显示，预计到 2028 年，中国数据库市场总规模将达到 930.29 亿元，市场年复合增长率为 12.23%。可以说，数据库市场发展潜力巨大，而其中国产化的大势依然不可阻挡。

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