2024年12月中国数据库行业分析报告-数据智能融合创新-墨天轮

modb.pro数据智能，融合创新2024年12月中国数据库行业分析报告乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济摘要www.modb.pro2024年，《墨天轮数据库流行度排行榜》定期对市场上的产品进行梳理，不断新增新出的数据库产品，并下架长期未有动态/更新的数据库产品，尽最大力度真实反映国产数据库技术的发展。截至2024年12月共收录227款产品，较去年同比减少21.18%。回顾整年，数据库排行榜持续波动：OceanBase与PolarDB交替登顶，前三甲的位置也不断迎来新晋挑战者。最新一期中GoldenDB凭借技术创新与市场积淀成功跃升至第三位；3家初创厂商通过不同的创新路径崭露头角：DolphinDB聚焦数字金融领域，Kyligence专注大数据分析，而MatrixOne则通过AI和智能数据管理开辟新赛道。IDC报告显示，2024上半年中国关系型数据库软件市场规模约140亿元人民币，同比增长10.7%，国产品牌占主导地位，阿里云以27%的份额位居榜首；本地部署占比33.1%，前两名是Oracle

和

华为，公有云占比为66.9%，前两名为阿里云和腾讯云。PingCAP

与

OceanBase

入选

Forrester

Wave

事务分析型数据平台报告「竞争者」象限。AWS

re:Invent

2024

发布最快的SQL数据库

Amazon

Aurora

DSOL、AmazonDynamoDB

全局表对多区域强一致性。SQL

Server

2025

将全面采用

AI

功能。Cloudberry

正式加入Apache

孵化器。深算院发布

YashanDB

V23，深化1:1平替Oracle能力。云计算推动之下，数据库的自治能力和智能能力不断提升，应用场景无所不达。在中国市场，私有云dbPaaS正处于启蒙坡道，即将迎来新的增长。

Amazon

Aurora

DSQL服务，通过进一步的分布式可用性提升，持续在云数据库领域展开技术创新，相比谷歌

Spanner

，DSQL

读写速度提高了

4

倍。在SQL方向，Oracle智能化的探索之一是SELECT

AI技术。斯通布雷克教授推出了基于云的DBOS产品。AIOPS提出7年后，在数据库智能诊断方向上，开始出现了使用专家经验形成的知识图谱（KG），再到使用大模型（LLM），组合三者能力的数据库智能诊断技术和成果值得期待。乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济目录content一、12月数据库排行榜解读

二、数据库行业资讯和动态三、数据库创新与智能应用四、中国数据库产品典型案例墨天轮中国数据库流行度排行榜墨天轮中国数据库流行度排行榜于2019年6月推出，通过近50个维度的数据来考察近300个中国数据库的流行度排行，每月1日更新排行数据，用于体现中国数据库在互联网上的流行度。2024年，《墨天轮数据库流行度排行榜》定期对市场上的产品进行梳理，不断新增新出的数据库产品，并下架长期未有动态/更新的数据库产品，尽最大力度真实反映国产数据库技术的发展。来源：墨天轮乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济截至2024年12月，排行榜共收录227款中国数据库产品，较去年同比减少21.18%。GoldenDB

本月乘胜追击，得分668.51成功晋级前三。截至本月，GoldenDB已拥有806项专利，涵盖高并发处理、分布式架构、数据安全等

多

个

关

键

技

术

领

域

。

2

0

2

4

年

，

金

篆GoldenDB再次守护“双11”，这是其连续第六年担任这一重要任务。Polar

DB本月得分688.

84，

继续稳步表现。11月PolarDB+PostgreSQL专家天团训练营全国巡讲活动（北京站）正式开启，进一步展示了PolarDB在数据库技术创新和应用方面的领先地位。OceanBase

本月继续稳居榜首，得分710.49，进一步巩固了其在数据库领域的领导地位。在《ForresterWave™:

Translytical

Data

Platforms,

Q4

2024》报告中，OceanBase凭借其一体化产品战略首次入选“竞争者”象限。GaussDB本月得分588.94，维持地位不变。其近日成功中标深圳星网信通的数据库采购项目，金额为930万元，涵盖国产信创数据库软件及原厂标准服务，授权期限为三年，进一步巩固了其在国产信创数据库市场的领先地位。另一位成功入选竞争者象限的是PingCAP，其数据库产品TiDB本月得分588.94，位居第五。连续两次上榜Forrester

Wave，这一成绩再次印证了PingCAP在分布式数据库领域的强劲表现。排行榜

-

前三组合纳新将，GoldenDB夺探花回顾整年，榜单持续波动：OceanBase与PolarDB交替登顶，，前三甲的位置也不断迎来新晋挑战者。在最新一期的榜单中，GoldenDB凭借技术创新与市场积淀成功跃升至前三甲。年末榜单呈现出更加激烈的竞争态势。尤其值得注意的是，本次数据库排行榜前十名除了位次的变化外，前四名的产品得分均突破了640分大关。中国数据库排行榜

TOP5（2024.12）来源：墨天轮乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济本月，openGauss得分469.72，排名上升一位，位居第九。作为国产

开

源

数

据

库

的

重

要

代

表

，openGauss持续推动技术创新与生态建设。11月其联合云和恩墨与鼎捷数智共同举办了关于国产软件如何助力企业高质量数智化发展的讨论会。排名第十的是腾讯云TDSQL，作为腾讯云的旗舰数据库产品，TDSQL在持续创新和行业深耕方面表现不凡。11月18日，国信证券公布了其数据库软件采购的中标结果。1992年，达梦数据库与多媒体研究所成立1999年电科金仓成立2024年更名为电科金仓本月得分5

1

7

.

5

6

，

排名第八。达梦数据积极推进生态系统的建设，凝聚产业合力，

累计签约渠道商上千家，

完成近万款产品兼容适配，通过产学研合作、认证课程等手段推

动

人

才

生

态

的

建

设

，

荣

获“

2024

IDC中国生态创新奖”

。本月金仓数据库得分576

.

61

，

排名第六。以技术升级与市场深耕为核心。慈溪市政府采购30

套Kingbase

ES

V

8

。V

9

版本近期全面升级，

在兼容性、性能管理和安全性等方面取得显著提升。2004年南大通用成立本月得分522

.

15

，

排名第七。GBASE通过行业突破与重点项目实现持续增长。凭借在河北机场管理集团和山东移动等重点项目中的中标，

GBASE进一步拓展了在航空和通信行业的市场份额。排行榜

-

老牌数据库风采依旧，openGauss再升一位三家老牌国产数据库继续凭借卓越的表现稳固其在行业中的领先地位。它们分别起源于上世纪90年代与21世纪初，历经多年的技术创新与市场积累，各自已在数据库技术和应用领域形成了深厚的竞争优势。中国数据库排行榜

-

第6-10名来源：墨天轮乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济排行榜

-

榜单争锋，数据库产品显身手在最新的数据库排行榜前五十名中，不仅有诸多成熟企业稳步前行，更涌现出一些技术沉淀深厚、持续创新的创业公司。随着技术的不断演进和市场需求的快速变化，我们可以看到，榜单中的这些产品正在通过深厚的技术积累和持续的创新驱动，推动整个数据库行业向更高水平迈进。三个产品分别来自不同的创业公司，尽管成立时间不长，但它们通过不同的创新路径，在数据库行业中迅速崭露头角。DolphinDB聚焦数字金融领域，Kyligence专注大数据分析，而MatrixOne则通过AI和智能数据管理开辟新赛道。本月的数据库榜单中表现卓越，排名第24位。浙江智臾科技有限公司，凭借DolphinDB的技术底蕴和持续创新，

在《中国数字金融独角兽榜单(2024)》成功跻身大数据赛道TOP10。本月榜单位列第39位。10月30日发布的内核v2.0.0版本为其带来了多项关键改进，包括对AI应用支持的提升、容灾能力和系统稳定性的增强，以及对外部存储、非结构化数据访问、全文检索和向量检索性能的优化。DophinDBKyligenceMatrixOne本月排名上升9位，位居第31位，Apache

Kylin作为领先的开源大数据OLAP引擎，为海量数据提供亚秒级查

询

，

并

能

够

无

缝

集

成Hadoop/Spark及BI工具。梧桐数据库

是中移动信息技术有限公司打造的一款分布式

OLAP

数据库，本月上升至第50名。产品通过实现存算分离、节点无状态架构提供高可用、高可靠、高扩展能力，

其提供云原生部署和弹性伸缩能力，可以帮助企业用户轻松构建核心数仓、数据集市、实时数仓以及湖仓一体数据平台。TaurusDB

作为华为自研的新一代企业级分布式数据库，完全兼容MySQL，提供高扩展海量存储解决方案。TaurusDBV2.0已通过2024年安全可靠测评1级认证。来源：墨天轮乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济向量数据库排行榜

-

Milvus

独占鳌头，全年冠冕腾讯云向量数据库VectorDB列向量数据库榜单第3名。其以引领业界的大规模检索能力和极高的运行稳定性著称。其产品在腾讯视频、QQ浏览器、QQ音乐等多个国民级应用中得到了成功验证。通过智能化的存储和检索优化，这一数据库不仅缩短了接入时间，还大大降低了存储成本。人工智能大模型的爆发式发展，使向量数据库关注度持续上升。中国向量数据库TOP10中，超半数流行度排名呈明显上升趋势。头部企业Zilliz已经获得了显著的市场关注和资本支持；百度、腾讯、京东、字节跳动等依靠自身云平台能力，推出云原生向量数据库产品；一些数据库厂商已经开始原生支持向量嵌入和向量搜索的功能，并提供了相应的向量索引和查询优化技术，展开新一轮数据技术产品竞争。中国向量数据库TOP10（2024.12）Milvus全年稳居向量数据库榜单冠军，并且在全榜热度从年初98名已攀升至49名。Milvus作为开源向量数据库的代表，支持毫秒级万亿级向量数据集的查询。10月，Milvus在

GitHub上星星数突破三万。Zilliz是全球最炙手可热的向量数据库品牌，在全球已经拥有全球10,000+企业用户，万亿规模的的向量数据管理。Forrester

发布的2024

年三季度向量数据库供应商

Wave™

报告中，Zilliz

进入领导者象限。百度智能云向量数据库

VectorDB位列向量数据库榜单第2名。

其以丰富的索引算法和业界领先的检索性能脱颖而出。目前，百度智能云

VectorDB

已经在超过

500

家客户中实际落地使用，支持

HNSW、Puck、PQ

等常用算法，主流

L

L

M

、

R

A

G

框架，

以及百度智能云千帆和开源Embedding

模型，支持企业一站式部署落地。Gartner

预测，到2026年，30%

的企业将把向量数据库集成到其生成式

AI

模型中。

东北证券预测，到2030年，全球向量数据库市场规模有望达到

500

亿美元，国内向量数据库市场规模有望超过

600

亿人民币。来源：墨天轮乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济图数据库排行榜

-

TuGraph居榜首，显技术实力TuGraph（原名GeaGraph）本月得分57.76，位列图数据库榜单第1名。

其是蚂蚁集团联合清华大学自主研发的大规模全栈图计算系统，是高效存储、计算和分析海量图数据的一站式平台，支持在线、近线和离线模式，其处理规模和性能均达到了国际领先水平，已获得规模化应用，成为蚂蚁集团各种业务风控能力的重要支撑。NebulaGraph

本月得分29.97，位列图数据库榜单第3名。作为一款开源分布式图数据库，其擅长处理超大规模数据集，提供毫秒级查询延时的性能，其能够在社交媒体、实时推荐、网络安全、金融风控、知识图谱和人工智能等大规模生产场景中广泛应用。嬴图本月得分17.30，位列图数据库榜单第4名。其是同心尚科技推出的高性能实时图数据库。相比传统数据库与其他图数据公司产品，嬴图更追求图数据库系统在实时性、极致性能上的创新，并以HTAP集群的方式兼顾了OLTP与OLAP类型的业务诉求。Galaxybase本月得分11.03，位列图数据库榜单第5名，其是创邻科技自主研发的第三代图数据库产品，Galaxybase

拥有丰富完善的功能，如：动态化图构建、可视化图探索、精细化集群监控、自动化图服务，等。适用于社交网络、金融、电网等多个领域。gStore本月得分33.94，位列图数据库榜单第2名。其是北京大学王选所数据管理实验室历经十余年研发的面向RDF知识图谱的原生图数据库系统，实现知识图谱数据的高效存储与管理。2011年在（VLDB）发表论文2021年gStore实现开源2023年成立面向图数据库系统研发和知识图谱应用的创业公司图（Graph）是一种存储实体，及实体之间关系的数据结构，而图数据库（GraphDatabase）则是一个使用图数据进行存储，同时使用图结构进行语义查询的数据库。截止2024年12月，墨天轮数据库流行度排行榜已收录23款图数据库产品。中国图数据库TOP10（2024.12）来源：墨天轮乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济时序数据库排行榜

-

TDengine领跑榜单TDengine本月得分122.55，位列时序数据库榜单第1名。其涛思数据推出的一款开源的专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。KaiwuDB

本月得分94.97，位列时序数据库榜单第2。其是一款分布式、多模融合，支持原生

AI

的数据库产品，拥有就地计算重点技术，具备高速写入、极速查询、SQL

支持、随需压缩、智能预计算、订阅发布、集群部署等特性，具有稳定安全、高可用、易运维等特点。2024年8月KaiwuDB

2.0开源，社区版本被命名为KWDB。由清华大学研发的一款聚焦工业物联网、高性能轻量级的时序数据管理系统IoTDB本月夺得探花

，提供数据采集、存储、分析的功能。基准测试表明IoTDB读写性能均优于现有的时序数据库InfluxDB、OpenTSDB、Cassandra以及GE的工业大数据平台Predix。DolphinDB在时序数据库榜单中排名第4。它是由浙江智臾科技有限公司研发的一款高性能分布式时序数据库，集成了功能强大的编程语言和高容量高速度的流数据分析系统，为海量结构化数据的快速存储、检索、分析及计算提供一站式解决方案，适用于量化金融及工业物联网等领域openGemini本月得分34.86，时序数据库榜单中排名第5。它是华为云面向全球开源的一款云原生分布式时序数据库，CNCF沙箱项目，具备卓越的读写性能和高效的数据分析能力。致力于解决物联网和运维监控等场景下海量时序数据的高效存储和分析，以进一步降低企业运营和运维成本，提升产品质量和生产效率。时间序列数据库通过关联的时间（多个）和值对来存储和提供时间序列。

在许多情况下，时间序列数据的存储库将使用压缩算法来有效地管理数据。截止2024年12月，墨天轮数据库流行度排行榜已收录33款时序数据库产品。中国时序数据库TOP10（2024.12）来源：墨天轮乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济OLAP排行榜

-

阿里云AnalyticDB荣登榜单第一OLAP是一种对数据仓库、数据湖或其他数据存储库中存储的大量数据执行高速复杂查询或多维分析的技术。该概念最早由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出，Codd指出，OLTP无法满足终端用户对数据分析的需求，且SQL对大规模数据库的简单查询不足以支持复杂的决策分析。OLAP

用于商业智能

(BI)、决策支持以及各种业务预测和报告应用程序。中国OLAP数据库TOP10（2024.12）OLAP优势数据可视化：将数据以图表、表格等形式展示，使决策者更直观理解数据。数据分析：从多个角度对数据进行分析，帮助决策者发现数据中的规律和趋排在OLAP榜单第一位的是AnalyticDB，其是阿里云自主研发的云原生数据仓库，采用存储计算分离+多副本架构，支持最大5000节点规模的弹性扩容，对复杂SQL查询速度比传统的关系型数据库快10倍以上。Apache

Doris本月位列OLAP数据库榜单第二位，其是一个基于MPP的现代化、高性能、支持实时的分析型数据库。仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的店查询场景，也能支持高吞吐的复杂查询场景。StarRocks是开源的新一代极速全场景MPP数据库，本月位列OLAP数据库榜单第三位，它采用新一代的弹性MPP架构，可以高效支持大数据量级的多维分析、实时分析、高并发分析等多种数据分析场景。自动化：通过预设的规则和条件，自动地对数据进行筛选和分析，减少人工干预的需求，提高数据分析的效率和准确性。势，更好支持决策。•

可扩展性：方便地进行扩展和升级，以适应企业不断变化的数据分析需求来源：墨天轮乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济崭露头角

-

中国移动磐维数据库PanWeiDB中国移动面向ICT基础设施打造的磐维数据库（PanWeiDB）位列墨天轮数据库排行榜第30名。PanWeiDB致力于通过中国移动丰富的IT场景打磨，打造通用的企业级数据库产品。PanWeiDB具备高性能、高可用、高兼容、高智能、高安全和高灵活度等六大特点，覆盖了集中式数据库、分布式数据库、软硬件一体机等关键技术应用形态，在复杂场景下数据库的性能、易用性、可靠性等方面都实现突破。CPU：鲲鹏/海光/飞腾/龙芯/兆芯/申威/Intel等主流芯片部署：物理机/私有云/混合云/公有云等基础平台支持OS：BC-Linux/openEuler/麒麟/统信等主流操作系统磐维企业级关系型数据库开箱即用数据库一体机集中式数据库分布式数据库适用场景 部署形态 全栈式解决方案事务型应用

空间数据数据分析高性能内核词法分析、语法分析、语义分析存储过程解析、SQL查询重写SQL并行执行、SQL优化行式存储

列式存储

MOT

USTORE

日志并行回放

CSN快照

日志管理

索引管理大内存缓冲区管理

增量检查点

NUMA化数据结构

空间管理

存储管理适配

...身份管理访问控制数据加密安全审计资源限制全密态动态脱敏透明加密......SQL引擎存储引擎 安全管理生态工具迁移平台异构数据库一键式迁移平台运维平台快速安装部署简化监控运维墨天轮相关内容各平台输出文章200余篇，墨天轮直播4次，赋能培训35期，墨天轮数据库排名30/227（前13%）乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济初露锋芒

-

华为云分布式数据库TaurusDB在12月墨天轮数据库排行榜中，华为自研的新一代企业级分布式数据库TaurusDB排名显著提升至第48名。其依托华为DFV存储技术，采用计算存储分离架构，支持1主15只读的扩展性，实现128TB存储，无需分库分表，确保数据零丢失，非常适合金融和高并发业务场景。能够完全兼容MySQL，提供高扩展海量存储解决方案。当前，

TaurusDB

V2.0已成功通过2024年安全可靠测评集中式数据库1级认证。TaurusDB产品架构SQL解析层与MySQL

8.0开源版100%兼容，客户业务从MySQL生态可以平滑迁移，

从其他数据库迁移也能使用MySQL生态的语法、工具，降低开发、学习成本。基于原生MySQL，在100%兼容的前提下进行大量内核优化以及开源加固。存储抽象层将原始数据库基于表文件的操作抽象为对应分布式存储，向下对接DFV，向上提供高效调度的数据库存储语义，是数据库高性能的核心。存储层基于华为DFV存储，提供分布式、强一致和高性能的存储能力，此层来保障数据的可靠性以及横向扩展能力，保证数据的可靠性不低于99.999999999%。DFV（Data

Function

Virtualization）是一个与数据库垂直整合的高性能，高可靠的分布式存储系统。存储集群采取池化部署，可以有效提升存储使用效率。01

超高性能对于某些业务负载，吞吐量最高可提升至开源MySQL7倍，可达百万级QPS。02

高可靠性支持跨AZ部署、异地容灾，金融级别可靠性。跨AZ部署，数据三副本，安全性有保障。产品优势03

高扩展性横向扩展：支持分钟级添加只读节点，最大支持15只读，解决性能扩展问题。纵向扩展：支持规格升级，应对不确定的业务增长。存储扩展：根据数据容量自动弹性伸缩，无须提前规划容量，最大支持128TB，解决海量数据问题。来源：华为云官网分区表增强算子下推（NDP，Near

Data

Processing）LIMIT

OFFSET下推并行查询并行DDL主动终止空闲事务IN谓词转子查询核心技术乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济二、数据库行业资讯和动态一、12月数据库排行榜解读三、数据库创新与智能应用四、中国数据库产品典型案例乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济111月26日，IDC发布的《2024年上半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》显示，2024上半年中国关系型数据库软件市场规模为19.3亿美元（折合约140亿元人民币），同比增长10.7%，其中，国产品牌占主导地位，阿里云以27%的市场份额位居榜首。公有云部署模式是本地部署模式的2倍以上。预测中国关系型数据库市场将在2025年恢复到25%以上的高速增长，到2028年市场规模将达到97.6亿美元。IDC报告：2024年H1中国关系型数据库份额阿里云第一本地部署本地部署模式市场规模占比33.1%，前五名厂商份额共计

53.8%，前十名厂商份额总计73.5%。Oracle

和

华为

分别位列第一和第二。紧随其后的是

达梦、腾讯

和

微软。随着数据库相关国家测评的进行，预计厂商和产品数量将在未来2-3年内逐步收缩。公有云模式公有云模式市场规模占比为66.9%，前五名厂商份额共计85.1%，前10名厂商份额共计94.6%。阿里云

和

腾讯云

占据了主导地位，分别位列第一和第二。AWS、华为云

和

微软Azure

紧随其后。公有云模式下的市场集中度更高，头部效应明显。来源：IDC乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济PingCAP与

OceanBase入选Forrester

Wave报告11月6日，Forrester

Research

发布了《Forrester

Wave:

Translytical

Data

Platforms,

Q4

2024

》市场报告，对全球的

Translytical

DataPlatforms（事务分析型数据平台）供应商进行了全面的评估，筛选出

15

家主流供应商。中国数据库厂商

PingCAP

与

OceanBase

入选报告「竞争者」象限。领导者（Leaders）象限：Oracle、MongoDB、Google、InterSystems强表现者（Strong

Performers）象限：Microsoft、SingleStore、Redis、Couchbase、Aerospike竞争者（Contenders）象限：PingCAP、GridGain、Actian、IBM、OceanBase、Cockroach

LabsTiDB

充分利用云原生技术,提供卓越的性能和可靠性。受访客户高度评价

TiDB

的零停机升级、在线迁移、高效的历史数据查询、技术支持、MySOL

兼容性和深度监控功能。对于追求与

MySOL

兼容且性能卓越的事务分析型数据平台的企业来说,TiDB

是理想之选。OceanBase

在分布式数据处理方面表现出色。对于需要高性价比的事务分析型数据平台，尤其是从传统数据库迁移的企业/组织而言，OceanBase

是绝佳的选择。来源：Forrester

Wave报告乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济IDC发布《RAG与向量数据库市场前景预测》报告近日，IDC发布了《RAG与向量数据库市场前景预测》报告，分析了检索增强生成（RAG）和向量数据库市场的发展趋势和技术走向。报告中提到，生成式AI的大规模应用使向量数据库成为重要的基础设施，满足企业在知识管理、内容生成和智能搜索等方面的需求。报告预测，向量数据库将继续推动生成式AI在更多行业和场景中的应用，其高效的数据存储与检索能力将进一步提升内容生成和智能搜索的精度。来源：IDC报告向量数据库&RAG技术发展趋势图IDC：未来向量数据库技术将朝着更高实时性、跨模态数据管理和Serverless架构的方向发展。同时，为支持多租户隔离、多模态数据查询及隐私保护等企业需求，数据安全和访问控制等功能也将成为向量数据库未来演进的重要方向。乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济2024年AWS

re:Invent大会期间，亚马逊宣布推出Amazon

Aurora

DSOL，它是迄今为止最快的分布式SQL数据库，可以在多个区域内独立扩展计算和存储，同时实现了：多可用区高可用，跨区域部署及无限扩展，数据强一致性！零基础设施运维，可用性达99.999%。此外，AWS还发布了Amazon

DynamoDB

全局表对多区域强一致性的支持，确保客户的多区域应用程序始终读取最新数据，而无需更改任何应用程序代码。AWSre:Invent2024发布AmazonAurora

DSOL几乎无限的扩展扩展以满足任何工作负载需求，无需数据库分片或实例升级。它提供几乎无限的水平扩展，并具有独立扩展读取、写入、存储和计算的灵活性。AmazonAuroraDSQL

发布无需管理基础设施删除基础设施管理，因为没有需要预置、修补、管理或升级的服务器。Aurora

DSQL

会自动处理更新，而不会造成停机，并且不会对应用程序性能产生任何影响。构建始终可用的应用程序确保应用程序弹性，因为对任何区域终端节点的所有读取和写入都具有高度一致性和持久性，并且

Aurora

DSQL

旨在实现高达99.999%

的可用性，没有单点故障和自动故障恢复。简单易用通过几个快速步骤创建一个新数据库。Aurora

DSQL

与

PG

兼容，为构建新应用程序提供易于使用的开发人员体验.来源：AWS官方乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济开发者友好：提升生产力与效率SQL

Server

2025提供了一系列强大的工具和服务来提高开发效率。例如，REST

API的支持让开发者可以更灵活地调用外部服务；GraphQL集成则为构建现代化Web应用提供了便利。更重要的是，SQL

Server

2025对JSON格式的支持极大地简化了对半结构化数据的处理，这在处理动态变化的数据模式时尤为有用。企业级安全与性能：保障数据资产的安全支持Microsoft

Entra管理身份认证，通过减少凭证管理的复杂度来提高系统的安全性。SQLServer

2025引入了多项性能优化技术，如参数计划优化（OPPO）、持续统计信息等，这能够有效避免因参数嗅探问题导致的性能下降，确保了数据库在高负载下的稳定运行。AI内置：简化AI应用开发在SQL

Server

2025中，AI不再是外挂式的附加功能，而是深度集成到了SQL引擎内部。通过引入向量搜索技术和DiskANN索引能够快速准确地处理大规模数据集中的相似性查询。此外，SQL

Server

2025还支持使用熟悉的T-SQL语法进行向量操作，使得开发者可以更加轻松地将AI模型与现有数据库无缝对接。SQL

Server

2025

即将发布，全面采用

AI

功能11月19日，微软Ignite大会上，微软宣布了SQL

Server

2025的私人预览。最大的新特性集中在人工智能（AI）上，并将最新的Azure

SQL数据库特性引入到您自己的服务器上。SQL

Server

2025的发布，标志着微软在数据库领域的又一次重大飞跃。通过深度整合AI技术，这款经典的数据库产品将继续在数据管理和分析领域发挥重要作用。随着对AI的不断投入和优化，SQL

Server

2025无疑将成为企业数据战略中的关键一环。无缝连接Azure：实现云与本地环境的完美融合借助Azure

Arc技术，SQL

Server

2025能够跨越云与本地环境的界限，为企业提供一致的服务体验。无论是部署在Azure虚拟机上还是其他非Azure环境中都能通过Azure

Arc实现自动化补丁更新、备份、监控等功能。此外，Azure

Arc还提供了按需付费的灵活计费模式，帮助企业更好地控制IT预算。自1989年首次发布以来，SQL

Server经历了多个版本的迭代，每一次更新都带来了性能、安全性和易用性的显著提升。而今，SQL

Server

2025不仅继承了以往版本的优点，更是将AI技术无缝融合到了数据库的核心之中，标志着SQL

Server从一个传统的关系型数据库向现代AI驱动的数据平台转变。来源：青学会会长乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济SQLark

V3.1

更新，首款信创数据库管理工具SQLark是达梦公司推出的一款面向信创应用开发者的数据库开发和管理工具，支持众多种数据库，不限于达梦、Oracle和MySQL等，

内置SQL智能提示、实时语法检查及语法高亮，系统数据迁移、仿真数据生成以及导入导出等功能。本次发布的

V3.1

版本是

SQLark

上线后首个升级包，包含

29

条重要更新及

27

条问题修复，其中超过

88%的更新来自用户的意见反馈。SQL功能/查询执行SQL

编辑器新增列编辑模式，支持使用

Alt+Shift+鼠标左键

快速选中并编辑多行代码中相同位置的文本。V3.1

中引入的其它体验优化和问题修复主要包括：优化在编辑器中通过

Ctrl+鼠标左键操作查看对象属性时的系统响应速度。优化代码提示中由于数据库大小写敏感带来的对象名是否添加双引号的问题。新增支持对达梦数据库系统参数、系统包以及环境变量的智能提示。关闭查询窗口时，当检测到存在未提交的事务时，新增提示弹窗。数据生成/数据处理数据生成在

V3.1

版本中主要修复了一些影响使用体验的

BUG：修复了在数据生成时，对唯一列中生成的数据未作特殊处理，导致生成的数据重复概率大，

写入时报

“违反表的唯一性约束条件”的问题。修复了当表中存在某列的字段精度特别小时(如

varchar(1)

)，默认匹配数据规则长度超出限制的问题。修复了数据规则选择“

固定值”时，数据生成时出现”数据规则与字段类型冲突"的报错提示。数据迁移在

V3.1

中，对环境检查页面的交互进行了优化，现在在环境检查页面可直接点击“下一步”按钮，如果有任何检查项未勾选，SQLark

会自动提示并定位到未完成的检查项，以帮助快速完成所有必要的检查。V3.1

还在迁移范围配置方面进行了优化。对于单表，新增支持使用

Where子句筛选表中部分数据进行迁移；对于选择部分对象迁移场景，新增批量筛选对象功能，可在搜索框输入多个对象名（使用Ctrl+Enter

进行分隔），或直接从

excel/csv/txt

等外部文件复制对象名至搜索框，实现快速输入和筛选。数据库对象在用户回访中，

全局对象搜索这个功能不管是

DBA

还是应用开发者，都是在定位问题的时候最常用的功能。用户通过在错误日志中找到的一个对象名，一段代码，或者一段中文注释——拿到SQLark

全局对象搜索中，通过

DDL代码匹配，定位到可能引发出错的对象。另外在

V3.1

中重构了用户授权页面的UI，新增了权限分组，按权限类型（如admin、create、select

等）分组后，可以快速查找用户已有的权限，快速增删更改权限。来源：达梦数据乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济Cloudberry

正式加入

Apache

孵化器11月5日，Cloudberry

Database

加入

Apache

孵化器，并更名为

Apache

Cloudberry

(Incubating)。Cloudberry

是一款领先且成熟的开源大规模并行处理（MPP）数据库，由原

Greenplum

开发者打造。它基于开源版的

Pivotal

Greenplum

Database衍生而来，但采用了更新的PostgreSQL

内核，并具备更先进的企业级功能。Cloudberry

可以作为数据仓库使用，也可用于大规模分析和

AI/ML

工作负载。来源：Cloudberry官网支持升级PostgreSQL

内核支持非结构化数据统一纳管多场景性能实现行列混合存储支持全文检索引擎安全增强支持集群扩缩容图形化管理工具脱机批处理数据仓库并构建数据集市现有

MPP

数据库的替代方案适用于地理信息系统

（GIS）

应用程序用户场景：Cloudberry

数据库架构图实时构建数据仓库构建中端构建湖仓一体化Cloudberry

关键特性乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济YashanDB

V23发布，深化1:1平替Oracle能力来源：YashanDB官方资料11月14日，深圳计算科学研究院举办了“2024国产数据库创新生态大会”。崖山数据库发布了“专为核心场景打造的1:1平替方案”战略，同期发布YashanDB

V23.3版本，定位为面向企业核心的全场景数据库，具备1:1平替Oracle的能力，全新发布数据库一体机、数据库云服务两种产品形态。YashanDB

V23.3

新版发布，深化1:1平替能力产品能力详细说明高兼容Oracle兼容性由90%提升至99%、新增MySQL兼容性形态高性能算子性能增强；共享集群性能提升，4节点集群的TPCC达到520万tpmC高可用支持逻辑备库、主备共享集群，推出基于共享集群的两地三中心方案强安全实现表级、列级加密，实现行级访问控制，实现数据动态脱敏，全面支持国密算法易迁移新增增量迁移组件，实现异构数据实时增量同步易运维新增支持管控YashanDB共享集群，增强数据库审计及监控可视化能力“三不变，两对等，一更优”

核心场景1:1平替方案首个数据库实物发布现场跑分，线下体验断网等暴力测试企业版开放下载共享集群全网用户均可体验一、12月数据库排行榜解读二、数据库行业资讯和动态乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济四、中国数据库产品典型案例三、数据库创新与智能应用云和数据

-

基础设施变革改变了数据库当云计算席卷而来，基于云基础设施的数据库部署也改变了数据库。在传统的私有化部署（On-premises）和公有云部署（Public

Cloud）之间，不断融合的混合IT（Mixed

IT）形式成为最常见的企业级IT形态。在此基础上，私有化部署慢慢向私有云（Private

Cloud）演进，混合IT则向着混合云（Hybrid

Cloud）演进。在云计算的推动之下，数据库技术也随之产生了深刻的变革。这主要体现在三个方面：自治能力不断提升，这是一次划时代的进步，将数据库的部署和管理自动化推进到极致；智能能力不断提升，随着大模型技术的普及，进一步带动数据库智能进入多方位的实质性阶段；应用场景无所不达，数据库技术的成熟和多模态发展，以及开源成果的孵化，数据库技术的应用场景极大丰富、无所不达。乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济失望之谷

-

私有云dbPaaS赛道进入Obsolete态私有云

dbPaaS（Private

Cloud

dbPaaS）产品，可以通过将私有云数据库平台的隔离性与公共云的自助服务和可扩展性融合在一起，帮助用户实现云战略的灵活性。通过和公有云技术结合，私有云

dbPaaS

可以扮演过渡技术的角色。对于那些出于安全、监管或其他方面的考虑而无法或没有准备好迁移到公共云产品的企业来说，私有云dbPaaS是一种选择。通常情况下，企业会将现有的内部基础设施用于私有云dbPaaS，因此会缩短主流业务采用云技术的时间。私有云dbPaaS在2021年Gartner技术成熟度曲线上位于峰顶，而在2023年的曲线上，则被标记为“Obsolete”。被标记为Obsolete状态时，Private

Cloud

dbPaaS技术正处于泡沫炒作期之后的“失望之谷”阶段。在Gartner的技术成熟度曲线中，“Obsolete”状态意味着某项技术已经过时，不再被认为是新兴的或者有潜力的技术。这通常意味着该技术没有达到市场预期，或者已经被其他更先进的技术所取代。在某些情况下，即使某些技术可能还在使用，但如果它们没有跟上技术发展的步伐，或者没有展现出足够的市场吸引力，也可能被标记为“Obsolete”。乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济启蒙坡道

-

中国私有云dbPaaS赛道的独特性私有云dbPaaS的市场和公有云、数据库应用息息相关，公有云应用越成熟，私有云dbPaaS的场景将越收敛；数据库的数量越少，则私有云dbPaaS的成熟度越高。当下，海外数据库市场和中国数据库市场呈现出不同的格局。从海外看，公有云应用日趋集中，AWS、MicrosoftAzure、Oracle

Cloud等云应用成熟且应用深入，数据库品类稳定。从国内市场看，国产数据库数量仍处于数量繁多的竞争期，私有云

dbPaaS产品的能力仍在构建成熟中，广泛的政务云和行业云也是这一产品的用武之地。在中国市场，私有云dbPaaS正处于启蒙坡道，即将迎来新的增长。Gartner的五阶段技术成熟度曲线（Hype

Cycle）是用来描述和预测技术发展周期的模型。这个模型将技术的发展分为五个阶段：技术启动（Innovation

Trigger）：新技术开始获得媒体关注和公众兴趣，但可能还没有实际的产品或应用。期望膨胀（Peak

of

Inflated

Expectations）：由于媒体的过度炒作，公众对技术的期望被过度放大。在这个阶段，可能会出现一些成功的案例，但更多的是失败的尝试。失望之谷（Trough

of

Disillusionment）：当技术的实际效果达不到被过度炒作的期望时，公众开始对技术感到失望。启蒙坡道（Slope

of

Enlightenment）：一些企业开始了解如何使用该技术，并开始看到其潜在的效益。生产高地（Plateau

of

Productivity）：技术已经成熟并被广泛理解和接受，进入稳定应用阶段。乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济AWS在2024年12月的re:invent大会上推出了

AmazonAurora

DSQL服务，通过进一步的分布式可用性提升，持续在云数据库领域展开技术创新。DSQL可以提供几乎无限的规模、最高的可用性和零基础架构管理。它可以扩展以满足任何工作负载需求，而无需数据库分片或实例升级。凭借创新的ACTIVE-ACTIVE分布式架构，AuroraDSQL

在单区域配置中的可用性达到

99.99%，在多区域配置中的可用性达到

99.999%，使其成为构建高可用应用程序的理想选择。DSQL无服务器设计消除了打补丁、升级、停机维护等操作负担。Aurora

DSQL可在两种配置下运行：一种是单区域配置；另一种是多区域配置。在单区域配置中，Aurora

DSQL将所有写事务提交到分布式事务日志，并将所有提交的日志数据同步复制到三个AZ中的用户存储副本。集群存储副本分布在存储群中，以优化数据库性能。Aurora

DSQL

专为自动故障切换恢复而设计。当组件或

AZ

出现故障时，它会自动将访问重定向到健康的组件，并异步修复副本。受损副本恢复后，Aurora

DSQL

会自动将其添加回存储法定人数，并将其提供给集群使用。云数据库

-

AWS的Aurora

DSQL分布式架构创新乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济Aurora

DSQL的多区域配置：多区域集群提供与单区域集群相同的弹性和连接性，同时通过两个区域端点（每个链接集群区域一个）提高可用性。链接群集的两个端点显示一个逻辑数据库，支持并发读写操作，数据一致性强。创建多区域集群时，Aurora

DSQL

会在不同的区域创建另一个集群，并将它们链接在一起。添加链接区域可确保已提交事务的所有更改都会复制到其他链接区域。每个链接的集群都有一个Regional端点，AuroraDSQL同步复制跨Region的写入，从而实现从任何链接集群的强一致性读写。第三个区域作为见证区域。见证区域接收写入链接集群的数据，但没有集群或相关端点。它存储加密事务日志的有限窗口，Aurora

DSQL

使用它来提供多区域持久性和可用性。Aurora

DSQL

使用乐观并发控制（OCC），以确保较长的事务不会拖慢其他正在运行的事务。乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济云数据库

-

AWS的Aurora

DSQL分布式架构创新云数据库

-

AWS的Aurora

DSQL分布式架构创新亚马逊在

re:Invent

大会上称DSQL

“与其他流行的分布式

SQL

数据库相比，读写速度提高了

4

倍”。AWS

认为，Aurora

DSQL

的延迟将大大低于其最接近的竞争对手谷歌

Spanner。为了实现这一切，必须

“重塑关系数据库事务处理”。通常情况下，确保跨多个地区的强大一致性，并让这些分布在全球各地的服务器以

“微秒级精度

”同步，是一项相当难以实现的壮举。AWS

之所以能做到这一点，是因为它将事务处理与存储解耦。传统的方法会因为需要多次来回传递信息而遇到瓶颈。而

Aurora

只在需要提交更改时才检查每个事务，然后在提交时跨区域并行写入。为了确保每个区域都能以正确的顺序看到提交，Aurora

DSQL

使用了亚马逊时间同步服务（Amazon

Time

Sync

Service），该服务为每个

EC2

实例添加了非常精确的参考时钟，并使用

GPS

卫星上的原子钟实现同步。拥有精确的时间有助于解决一系列数据一致性问题，但要做到这一点，需要非常精确且同步良好的时钟。在全球范围内实现时钟同步是一个难题。在很长一段时间里，这实际上是不可能的，但现在有了这些系统，就能实现这样的数据库创新。乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济自治智能

-

Oracle数据库智能化之SELECT

AI来源：墨天轮在SQL方向，Oracle智能化的探索之一是SELECT

AI技术。Oracle

的

SELECT

AI

是

Oracle

Autonomous

Database

中的一项功能，SelectAI将生成式AI大语言模型LLM与Oracle

SQL相结合，使得用户通过输入自然语言，让数据库直接生成结果或返回满足客户描述要求的SQL语句。实现原理用户使用Select

AI叙述动作提出问题Select

AI使用AI配置文件中的嵌入模型生成提示的矢量嵌入。向量搜索索引使用问题的向量嵌入，从已索引的客户企业数据中找到匹配的内容。向量搜索返回与自治数据库实例的输入类似的前K个文本。自治数据库将前K个查询结果以及用户问题发送给LLM。LLM将其响应返回给自治数据库实例。自治数据库Select

AI返回结果给客户。使用自然语言通过SQL与数据库和LLM进行交互，以提高用户生产力并开发基于AI的应用程序。Select

AI是SQL用户和开发人员的生产力工具，使非专业SQL用户能够从他们的数据中获得有用的见解，而无需了解数据结构或技术语言使用案例以SELECT

AI作为关键字，支持自然语言的输入根据输入关键字，可以根据自然语言的描述直接运行SQL语句，或者将生成的SQL语句返回，还可以用自然语言对查询的返回结果进行描述目前支持runsql、showsql、explainsql、narrate和chat的功能用户价值乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济自治智能

-

Oracle数据库智能化之SELECT

AI万物皆数

-

数据库和操作系统的融合探索扩展数据库管理外延的努力从未停止，在从文件管理演进到数据库管理的革命成功后，数据库又通过多模化实现了对于非结构数据、文件的统一管理，囊括一切。在数据库诞生之后，就有很多天才在探索让数据库向下渗透入操作系统。IBM、微软都做过早期的探索与尝试，现在斯通布雷克教授再次挑战这一难题，并推出了基于云的DBOS产品。在IBM早期的AS/400大型机中，通过SQL查询就可以访问操作系统上的文件（qcsrc），事实上这些文件就是基于数据库的表存储。乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济微软曾经在代号

longhorn

的系统中研发

WinFS

(Windows

FutureStorage)

的全新存储系统，该系统基于SQL

Server构建，但是后来并未正式推出。万物皆表

-

斯通布雷克的DBOS探索DBOS：Next-gen

OS

should

be

DBMS-orientedDBOS设计原则：所有东西都是文件

→

所有东西都是表Distributed（分布式），Cloud

native（云原生）所有状态都在数据库中（存在表中）All

state

in

the

DBMS完整的数据溯源分析

Complete

Provenance卓越的安全性

Much

better

securityDBOS应用：DBOS

serverless

framework

→

支持端到端的分布式应用DBOS实现特点：操作系统的服务逻辑用SQL表达编写乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济文件系统建立于表上，对标Linux

FS，

LustreIPC

消息系统建立于表访问之上，功能性能对标gRPC，没有TCP/IP调度：SQL编写UDP实现监控，安全，分析实现简单应用恢复依赖DB的HA能力、事务能力和数据回滚VoltDB（分布式内存库）

+

Vertica

（分析能力）DBOS是一个协作研究项目，涉及来自多个机构的近二十名研究人员。该项目由数据库领域先驱Michael

Stonebraker领导，他是ACM图灵奖获得者（2014年），发明了Postgre。提出DBOS理念的初衷是：在云架构进一步深化和占据应用架构主流的背景下，Linux等主流操作系统的设计理念已经跟不上时代，无法应对日益膨胀的云架构应用的需求。而DBOS价值是：云原生，简化，提效，更安全的应用开发部署和协作，性能与传统技术栈匹配。DBOS全称是：Database

Oriented

Operating

System。最主要的改变是：将Linux操作系统中的everything

is

a

file重新思考为everything

is

a

table.Level4：应用层，是构建于DBOS之上的应用程序Level3：操作系统功能层，任何操作都以事务形态记录在Level2的DBMS中Level2：支持DBOS的数据库内核层SQL接口为主提供简化逻辑表达能力，但未必纯SQL接口。超高性能数据库内核。以内存库顶尖性能为标杆，普通数据库内核不胜任：通过UDP

UDF内置逻辑实现业务逻辑增效。分布式。但可能简单的分库分表或功能性隔离多物理机分布式也能胜任。未必需要全功能通用数据库能力。裸硬件管理能力，压缩通用操作系统性能损耗，提升硬件性能发挥潜力。异构计算平台。Level2层可以为混合DBMS引擎。Level1：精简的内核层，与底层硬件交互（目前还未实现）智能诊断

-

LLM、DBOps&KG成为新的研究重点Gartner2017年正式提出AIOPS，直到过去了7年，在数据库智能诊断方向上，开始出现了使用专家经验形成的知识图谱（KG），再到使用大模型（LLM）。组合三者能力的数据库智能诊断技术和成果值得期待。大模型从领域知识（数据库运维知识）推理形成“知识”专家对推理知识进行识别，避免知识混乱，形成“原子化诊断知识”“原子化诊断知识”再形成知识图谱使用机器学习识别异常指标，建立异常的指标关联使用“知识图谱”及“异常指标”，进行智能的数据库问题诊断能力。乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济四、中国数据库产品典型案例乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济一、12月数据库排行榜解读二、数据库行业资讯和动态三、数据库创新与智能应用大小模型构建Copilot&Agent赋能找数、开发 分布式数据管理助力数据价值交付效率提效率提升2倍 升10倍NL2SQL SQL续写 问数Agent多轮通义大模型专用小模型知识管理DataDomain2DataDomain1DataDomain3开发监测测试 调优企业级数据平台部署审批

DataOps

发布MLOps

运维Data+AI一站式开发与调度，一套体系实现DataOps+MLOps数据开发 模型开发 模型推理Data

+

AICI/CD调度质量监控DMS

OneMeta

+

OneOps一站式数据开发平台OneOps(DataOps)开放元数据服务OneMeta云原生AI数据平台OneOps(MLOps)关系型数据库NoSQL数据库数据仓库对象存储开源大数据平台开源日志管理平台阿里云瑶池在2024云栖大会上重磅发布了由Data+AI驱动的多模数据管理平台DMS：OneMeta+OneOps，OneMeta构建统一、开放、多模的元数据服务能力，实现跨引擎、分布式的全域数据管理DataMesh能力；OneOps通过DataOps和MLOps能力，帮助企业实现端到端的数据开发、模型管理及大模型应用构建，一站式实现企业Data+AI平台的整体建设；目前DMS已服务超过10万+企业客户，助力企业快速拥抱Data+AI，降低高达90%的数据管理成本，业务决策效率提升10倍！智能开发提效 智能

Data

Mesh OneOps数智开发阿里云DMS

-

Data+AI的多模数据管理平台乐

/

知

/

乐

/

享同

/

心

/

共

/

济openGauss

-

兴业银行跨境支付清算系统项目概况为进一步保障兴业银行跨境业务连续性和高可用性，满足全面信创、贯标、人行压测和自主安全掌控等要求，兴业银行跨境支付清算系统双活建设项目于2023年11月2日正式成立，历时一年建设，于2024年11月16日完成全面投产。跨境支付清算系统是兴业银行对接跨境支付外部渠道的唯一接口，同时也是兴业银行第一个采用

openGauss

数据库两地三中心灾备架构的重要信息系统。项目成果实现同城双活架构升级，RPO缩短至1分钟内，RTO缩短至5分钟内。通过系统开关快速实现业务流量在同城机房间的分流和切换，大大提升了系统的稳定性和安全性，保障了业务连续性。在数据库迁移改造过程中，完成600多张表的异构数据库DDL梳理以及近万个字段的数据贯标对标工作。通过细致的技术验证和性能测试工作，