2025年中国数据库产业研究报告 铸就国产引擎赋能数字中国

1u中国数据库产业概况---------2•中国数据库发展环境分析•中国数据库产业发展现状•中国数据库技术及生态分析u中国关系型数据库市场现状---------21•中国关系型数据库市场现状•中国关系型数据库主要厂商和产品洞察•中国关系型数据库应用实践案例u中国数据库未来发展趋势---------33•中国数据库技术发展趋势•中国数据库行业应用趋势•中国数据库核心发展洞察u中国数据库产业发展面临的挑战---------45•高端核心能力待突破挑战分析•产业链层面挑战分析•应用阻力挑战分析•生态体系发展挑战分析•数据库与AI融合挑战分析u中国数据库产业发展建议---------50•强化关键核心技术自主创新•应用场景与产品能力•协同发展产业新生态•国际合作与交流u法律声明---------552中国数据库产业的快速演进并非简单的市场自然增长，中国数据库产业的快速演进并非简单的市场自然增长，而是由两大力量协同作用的结云原生、人工智能（AI）和混合事务/分析处理（HTAP）架构的深度融义了中国数据库产业当前及未来的发展路径。进一步来看，国产软件应用创新政策推动了国产套旨在实现核心技术自主可控、保障国家信息安）：内进行示范，作为国产核心技术产品的实践场和验）：）：验证后，逐步向核心系统渗透。这不仅有效保障了关键业务连续性与数据安全，也推动了国产数据库在性能优化、生态兼容、运维自动化等方面的快速成熟，从“可用”走向“好用”，形成技术自研与3《“十四五”大数据产“基础设施+治理”框架，为数据库厂商与行业用户提供《中共中央国务院关于《国务院关于加强数字“数字政府建设”被定位为国家《数字中国建设整体布扩容与数据资产化趋势“大基建＋数据资源体系”底层支撑的战略环境，是数据库行业“容量扩大＋场景深化”的重要政策指引。《关于促进数据产业高年）》据产业发展规划》奠定产业基础设施格局，而《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据），着数据库企业需向“数据资源化、资产化、服务化”4《“十四五”软“产品目录管理”向“标准与测评引《关键信息基础《信息技术应用三期）》在内的核心基础软件产品进行分级评测与公布，行业反响强烈。三期结果类测评为数据库市场的规范化与高质量发展提供了参考标准，并明确了产品研发方向与用户核心需求，促进产业资源优化配置。但部分产品仍依赖国外开源体系，相关标准与自主化政立方向，执行层由国务院《关键信息基础设施安全保护条例》提供制度支撑，评测层则通过中国信息为支撑”，标志数据库等基础软件的政府采购已从“产品名录式”转向“测评认证+标准引导”的动态管理模式。这一转型促使厂商在产品性将数据库纳入关键信息基础设施安全体系，为其安全可控、稳定运行提供法律依据。这为国产数据库在政务、金融、电信等高敏感行业落地创造了制度可靠测评结果公告”共公布20款数据库产品，华为次确立了数据库产品的安全可靠分级标准，提供了权威参考，也引导厂商聚焦研发方向5AI融合AI融合是基于容器、微服务与声明式API的全新架构，实现计算与存储解耦，使数据库具备弹性、韧性和敏捷性，突破传统集中式扩展瓶颈。中国本土厂商在云原生数据库方向快速布局，在金融、电信等高要求行业加速落地，但在多云管理、全球化部署经验等方面仍逊于国际领先AI的双向赋能（AIforDB/DBforAIAI与数据库形成深度融合：（1）AIforDB：AI/ML被广泛用于自优化、异常检测、智能调优、自然语言查询等，提升数据库自动化和可运维性。国内厂商已在自诊断和智能调优上实现突破，与国际厂商差距持续缩小。（2）DBforAI：向量数据库与RAG成为AI应用的核心基础设施。中国在向量数据库等细分领域具备一定国际竞争力，但在企业级一体化数据平台和大规模AI工程化生态方面仍有提升空间。HTAP架构普及：HTAP将OLTP与OLAP融合于同一系统，消除“交易库+分析库”割裂与高延迟ETL，使实时分析成为可能。中国厂商在分布式HTAP技术上与国际前沿基本同步，并在金融、互联网和部分制造业中形成示范项目。但在超大规模、跨地域HTAP部署以及与BI/数据中台工具的深度联方面，还有进一步验证空间。61,500市场规模1,181.31,073.9976.3752.2752.2647.1596.2329.0522.4403.6596.2329.0240.902020202120222023202422024年中国数据库市场规模达到596.2亿元。从2020年至2030年，整体市场规模预计将从240.9亿元增长至1,181.3亿元，年复合增长率（CAGR）达17.2%。其中，其中，2025年至2030年仍将保持12.8%的年复合增长率，表明市场已进入稳健扩张阶段，需求结构日趋成熟，行业应用持续深化。驱动数据库行业增长的核心因素包括：（1）数字化转型深化推进：政务、金融、制造、能源、医疗等行业加快信息化与智能化建设，对高效、安全、可扩展的数据管理系统需求大幅提升，数据库作为“数字底座”成为关键支撑2）政策导向与自主可控驱动：信创战略持续落地，推动国产数据库加速渗透，政府及关键基础设施应用带动产业链升级，形成以自主技术为核心的国产生态3）云计算与AI融合创新：云原生架构提升数据库的灵活性与弹性，AI赋能的数据智能分析推动数据库从“存储为主”向“智能驱动”转变；云数据库与HTAP架构成为新的增长引擎4）数据资产化趋势增强：在数据确权、流通与价值化政策推动下，数据库从信息存储工具转变为数据要素价值实现的核心基础设施。7非关系型数据库市场规模关系型数据库市场规模26.9%27.9%28.3%28.5%29.2%29.4%25.3%32.5%36.4%30.0%26.9%27.9%28.3%28.5%29.2%29.4%25.3%32.5%36.4%37.8%73.1%72.1%71.7%71.5%70.8%70.6%74.7%67.5%63.6%70.0%73.1%72.1%71.7%71.5%70.8%70.6%74.7%67.5%63.6%62.2%202020212022202320242025从市场结构演变看，2020—2030年中国数据库市场呈现出“关系型长期主导、非关系型稳步渗透”的格局。2020年关系型数据库占比高达74.7%，体现其在核心业务系统中的基础性地位；随着互联网应用深化与数据类型多元化，非关系型数据库占比在2021—2022年快速提升至37.8%，成为阶段性结构亮点。此后，随着企业级市场对稳定性、一致性与复杂事务处理能力的要求回归，关系型数据库在2023—2025年重新巩固优势，占比回升至70%左右。进入中长期阶段，市场结构趋于稳定，关系型数据库占比维持在70%上下波动，非关系型数据库则稳定在28%—30%区间，更多承担对关系型体系的功能补充角色。型”，关系型数据库继续构成企业级核心系统的技术底座，而非关系型数据库则在互联网、物联网与AI驱动的多模数据场景中形成稳定增长极，二者呈现由替代关系向协同分工演进的趋势。这一结构特征也意味着，未来数据库市场的竞争焦点将不再局限于单一技术路线，而更多体现在不同架构之间的融合能力与场景适配深度。8键值对数据库%截至2025年6月，全球数据库产品类型分布呈现出明显的多元化格局，总计有533款数据库产品，显示出数据库市场的技术创新与生态竞争依然十分活跃。从产品数量统计维度进行剖析，非关系型数据库（NoSQL）已确立其市场主导地位，款型总数达到305款，占据57.2%的市场份额，显著超越了传统关系型数据库的228款（占比42.8%）。这一结构性转变的深层动因，在于非关系型数据库内部正经历高度的专业化细分，以精准匹配日益复杂的特定业务场景需求。例如，键值（52款，10.0%）共同构成了非关系型市场的基石，这反映出市场对于高并发处理能力、高可用性架构及灵活数据模型的持续且强烈的需求。值得注意的是，面向特定领域的专用型数据库已成为市场的重要组成部分。图数据库（46款，9.0%）和时序数据库（41款，8.0%）占据了显著的市场份额。此外，包括全文检索（22款，4.0%）、列式（17款，3.0%）乃至新兴的向量数据库（14款，2.0%）在内的多种类型共存，有力地印证了全球数据库市场正在从过去关系型数据库相对单一的范式，加速向为特定场景而生的精细化、专业化新纪元演进。9键值数据库截至2025年6月，中国数据库产品类型分布呈现出以关系型数据库为主体、非关系型数据库多样化发展的格局。总体来看，中国共有164款数据库产品，其中关系型数据库占58.5%（96款），非关系型数据库占41.5%（68款）。这表明中国数据库市场仍以关系型数据库为核心主流。在关系型数据库方面，本土厂商正加快从兼容国外主流体系向自主创新体系过渡。关系型数据库凭借成熟的事务处理能力、数据一致性与稳定性，在金融、政务、能源、电信等关键行业中保持强势地位，是国产数据库应用进程中的主战场。同时，云原生与HTAP技术的融合，使传统关系型数据库具备更强的横向扩展与实时分析能力，成为国产数据库竞争力的重要体现。相较之下，非关系型数据库则扮演着满足新兴场景、实现多元化补充的关键角色。在非关系型领域内部，产品分布呈现专用化趋势，其中图数据库（19款，12.0%）和时序数据库（17款，10.0%）是发展最突出的两大门类，其后依次为键值数据库（10款，6.0%）、列式数据库（8款，5.0%）、向量数据库（6款，4.0%）、全文检索（5款，3.0%）及文档数据库（3款，2.0%）。100%50%0%43%40%38%57%60%62%202320242025趋势性层面：集中式数据库近三年的占比维持在60%左右。近年来分布式数据库被视为未来趋势，但实际市场表现显示，传统集中式数据库仍占主导位置。这一现象表明，集中式数据库在金融、政务、电信等传统行业的核心场景中依然具备明显优势，得益于其成熟的事务一致性支持（ACID）和高稳定性要求。驱动因素层面：一方面，信创政策的深入实施推动安全可控、稳定应用成为数据库国产化的核心目标。集中式数据库因架构清晰、生态成熟，被广泛选为首批应用对象，符合政府与大型机构的风险控制要求。另一方面，企业的采购逻辑正在从技术实践向稳妥落地转变，更注重可维护性、成本与合规性。金融机构与政府部门尤其倾向采用经过验证的集中式架构，以降低转型风险。技术层面：分布式数据库虽然在弹性扩展与异地容灾上具备优势，但仍在一致性控制、数据复制与运维复杂性方面存在瓶颈；而集中式数据库通过软硬件一体化，实现性能优化，进一步巩固其主流地位。整体而言，市场格局显示出国产应用场景驱动下的集中式回归，分布式数据库则处于从技术积累向商业成熟过渡的关键阶段。商用开源商用开源 从全球范围来看，数据库产业呈现出美中双极主导、多国分散参与的竞争格局。美国与中国在数据库产品数量上遥遥领先，分别拥有224款和164款数据库产品，合计占全球市场的约七成。从结构来看，美国的数据库体系在商用与开源之间保持平衡，商业产品111款，开源产品113款，形成了双生态并行、互相促进的成熟格局。这种结构使得美国厂商既能通过商业授权形成高利润壁垒，又能利用开源社区推动技术扩散与创新。相比之下，中国的数据库体系呈现出商用主导特征：商用产品133款，占比超过八成，而开源产品仅31款。说明中国数据库产业仍处于产品国产化转型与商业化落地阶段，核心竞争力主要集中在企业级场景（如金融、政务、能源等）的商业部署上。同时，这也反映出中国数据库厂商在开源生态建设、社区影响力与国际合作方面仍有较大发展空间。从趋势来看，中国数据库产业正加速形成以自主可控、商用导向、政策驱动为特征的独立体系，国际竞争力持续增强。未来的发展重点将聚焦于三方面：一是加快开源生态建设，强化社区贡献与标准互通，提升全球影响力；二是深化商用生态协同，通过与芯片、操作系统及中间件的协同优化，构建软硬件一体化优势；三是推进国际化与标准化，依托“一带一路”与亚洲云生态合作，加快中国数据库标准体系的全球落地。 中国数据库市场正迈向云智主导，开源共建的双引擎新格局。在信创深水区，以openGauss为代表的顶级开源根社区已成为技术创新的源头与行业标准从单一的代码托管平台演进为行业事实标准的制定者。社区不仅输送了高性能内核等关键技术，更通过共建、共享、共治模式链接广泛的软硬件厂商与础设施+AI工具链的优势，正推动商业模式从软件交付向云服务转型。其强大的生态整合能力与全栈技术协同，正在加速对传统商业数据库的存量应用。代表的厂商专注核心技术研发，在党政、金融等垂直领域形成深厚技术壁垒。其生存关键在于依托自主内核创新与高性能表现，在对数据主权与本地部署有强诉求的核心业务中巩固差异化优势。速成熟的共同推动下，传统国际数据库在部分行业的新增空间趋于收缩，市场重心逐渐回归存量系统维护，呈现由增量扩张转向稳态运营的结构性变化。代表的领军企业，将自身核心业务场景作为技术练容器化调度中国数据库系统原地更新云原生架构层面容器化调度中国数据库系统原地更新 查询优化与执行层分布式事务层面自适应执行技术多副本一致性协议AI驱动的优化器 查询优化与执行层分布式事务层面自适应执行技术多副本一致性协议AI驱动的优化器日志复制机制存储引擎层面：中国数据库在存储引擎层正从依赖通用开源引擎转向面向特定负载的自主创新。早期中国数据库多采用RocksDB等成熟引擎，虽有良好通用性，但在高并发、低延迟的OLTP场景下，受限于LSM-Tree架构的写放大与Compaction抖动，难重心逐步转向针对业务负载的结构性创新。例如，在OLTP场景中，openGauss推出的oGEngine引擎采用高效更新机制，将有效数据与UNDO日志分离存显著降低写放大与I/O抖动，从而提升更新性能、分布式事务层面：在分布式事务领域，中国数据库的创新正从依赖现成共识协议转向构建端到端的分发完整的分布式事务处理机制，而非仅将Raft、Paxos等共识协议用于日志复制。其关键挑战在于：如何在分布式环境下实现与单机数据库近似的ACID中国数据库（如GaussDB）设计了全局事务管理器一的事务ID和一致性时间戳，并为每个事务分配全的协同工作，系统通过对两阶段提交（2PC）、多版本并发控制（MVCC）等机制的深度重构，实现查询优化与执行层：在查询优化与执行层，中国数据库正从传统的基于成本的优化（CBO）逐步迈向智能化演进。早期系统主要依赖静态统计信息和手工调优的成本模型，而如今中国数据库开始引入AI器学习在数据库优化中的应用：在实验性模块中，尝试利用Tree-LSTM等深度学习模型提升查询代价估算的准确性，并结合强化学习等方法优化执行计云原生架构层面：传统数据库多采用计算与存储一体化架构，资源伸缩受限，难以适应云环境的弹性需求。如今，中国数据库普遍通过内核级重构实现计算存储分离与资源池化，形成面向云环境的解耦式体系结构。代表性的创新路径包括自研分布式内存服务（DMS）和分布式存储服务（DSS），实现OceanBase主要依托其数据库产品在互OceanBase通过不定期举办各类相关的OceanBase目前在特定的垂直细分领域OceanBase致力于持续推进开源数据库发态势。在此格局下，openGauss凭借其在GitHub等代码托管平台上保持着较括AIAgent在内的多种新技术在数据库OpenTenBase汇聚了具备一定规模依托开源基金会的平台资源，积极与行业内的金融、电信等关键行业实现持续渗透。这一径反映出中国数据库产业由“技术突破导向”转向“以技术能力为底座、以生态协同与规模化应用为从结构变化看，2021年中国关系型数据库产品中，基于PostgreSQL系与MySQL系两大国际开源项目的国产关系型数据库合计占比约58.0%，技术路线以“国际开源衍生”为主。至2025年11月，上述两类路线合计占比下降至35.3%，而基于国产开源社区openGauss及DBV伙伴版构建的关系型数据库产品占比提升至29.4%，在开4443222125.0%基于PostgreSQL系源数据库生态占比中保持领先地位。整体来看，国内关系型数据库正由“以国际开源为主的技术承接路径”，逐步转向“以国产开源社区为核心的生态演进路径”。在信创体系推动下，国产开源路线的行业渗透与生态规模持续扩大，国产与国际开源数据库生态的结构性分化进一步显现。中国开源数据库的发展虽起步较晚，但在近十年呈现快速跃升态势。2010年后开源产品开始出现，至2017年和2021年迎来两轮集中爆发，产品数量明显激增。当前中国能够持续维护和稳定运营的开源数据库，主要诞生于2014–2022年这一阶段。尤其在2021–2022年，随着国产化需求上升、社区生态活跃度提升以及企业加大自研投入，中国的开源数据库生态进入高景气周期，新增项目数量创下历史新高。这一趋势反映出中国在数据库核心技术、社区建设与产业化能力逐步形成体系化突破。864335864330显示出成熟市场的分层与稳定性。而中国数业则更集中于中小规模区间（21到200），据库企业在20到200人区间的数量与全球差距已明显缩小，说明主流厂商已具备可持续研发能力与稳定产品线。然而，在500人以上的高研发投入企业中，中国数量仍显不足，仅3家企业达到千人级别，远低于全球的25家。这意味着国内数据库行业尚缺少可态开放和商业创新等方面正迅速追赶。整体呈现腰节奏，人才结构正从底层研发、内核优化向行业适配、生态集成扩展。尤其在金融、能源、制造等关键行业落地带动下，数据库企业的技术岗位呈现出智能调优等多个方向，反映出国产数据库产业正加500人以上规模的企业数量预计将明显增长；另一方面，核心研发岗位的专业深度将持续提升，尤其在46372826282623202320998778877555322320华大学、浙江大学、北京理工大学、上海交通大学ICDE方向发表46篇，显示其在数据库系统与数据工校在数据工程、系统实现及应用研究方面投加大，研究导向正从单纯的理论突破转向与方向保持稳定增长，显示在分布式存储、事的持续高产表明核心科研团队与高端学生群体正在快速聚集；同时，校企联合实验室与联合培养项目的普及，使研究生与博士生在校期间即可参与实际数据库系统开发与产业验证，形成科研—工程—产加强与高校及科研机构协同，中科院软件所加入社厂商名称认证层级面向人群课程内容华为云入门级：HCCDA-GaussDB工作级：HCCDP-GaussDB专业级：HCCDE-GaussDB(DWS)专家级：HCIE-GaussDB（新增）学生、初级DBA、云运维工程师、数仓架构师、数据库架构师基础：SQL语法、openGauss架构、GaussDB部署；进阶：分布式事务、性能调优、备份容灾；高级：数仓架构设计、AI融合优化；专家级：内核原理、金融级容灾演练。阿里云初级：ACA-云计算（含数据库基础）中级：ACP-数据库工程师高级：ACE-云架构师（数据库方向）云计算初学者、企业运维/开发人员、资深架构师基础：云数据库原理、PolarDB兼容特性；进阶：读写分离、弹性扩展、数据迁移；高级：跨Region灾备、HTAP实践（金融级交易与分析混合场景）-新增：全密态数据库（GB18030-2022三级认证）应用。腾讯云初级：TCA-云计算工程师（数据库模块）中级：TCP-数据库高级工程师专家级：TCE-数据库专家数据库入门者、金融/互联网运维工程师、云架构设计人员基础：TDSQL产品体系、MySQL兼容适配；进阶：集群运维、DBbrain智能管控、金融级容灾；专家级：跨节点故障处理、分布式事务一致性、AIAgent运维自动化。openGauss初级：OGCA中级：OGCP高级：OGCE开源爱好者、企业DBA、信创项目技术负责人基础：数据库原理、openGauss安装与配置；进阶：安全管理、数据迁移、高可用技术；高级：内核原理、AI异常检测、分布式事务一致性-新增：openGauss3.0新特性（如存算分离架构）。TiDB专员：PCTA2专家：PCTP-DBA3应用开发专家：PCAD（2025新增）分布式数据库开发者、互联网运维工程师、架构师、应用开发者基础：TiDB架构（TiKV/PD）、SQL优化；进阶：DM数据迁移、BR备份恢复、性能调优；高级：HTAP场景落地、跨语言开发（Java/Go）；新增：实时数据湖集成（TiFlash与ClickHouse对比实OceanBase初级：OBCAV4.02.中级：OBCP3.高级：OBCE金融/政务IT人员、分布式数据库运维专家、迁移架构师基础：集群架构、SQL引擎、OCP工具使用；进阶：租户管理、扩缩容、故障诊断-高级：金融级架构设计、跨库迁移评估（如Oracle→OceanBase)；新增：多租户资源隔离与性能隔离实践。的头部阵营，正率先构建高校教学-社区竞赛-认证的全链路人才闭环：openGauss在源头通过内外顶尖高校深度合作开设课程；在中段，区高水平技术大赛以赛代练；在终端，确立原理与AI融合为标尺的专家级认证体系。这种多维的结构性缺口，更标志着以openGauopenGaussopenGauss已将国际化确立为核心战略方向，优先瞄准亚太（东南亚）与中东地区等新兴市场，并通过技术会议、社区展示与客户落地探索形成初步市场验证。在出海过程中，openGauss采取开源技术输出+生态合作+本地化适配的策略，通过开放源码与技术文档吸引全球开发者，并依托华为及合作伙伴在海外提供基于openGauss内核的商业数据库解决方案。针对海外市场，重点加强数据安全能力、GDPR合规设计、英文文档与用户体验优化。目前，openGauss已与多个海外开源组织、区域云服务商及行业集成商开展初步合作，通过参与国际技术大会、建设英文社区和开展区域产业对接，在部分新兴市场（如东南亚、中东）初步建立品牌认知。OceanBaseOceanBase聚焦企业级金融、电商与支付系统的数据库迁移场景，凭借对MySQL和Oracle的高度兼容性，有效降低海外客户的技术迁移门槛。目前，OceanBase已正式上架AWSMarketplace，支持全球用户一键部署。OceanBase支持在租户创建时选择MySQL或Oracle兼容模式（创建后不可切换）；其托管云服务（OceanBaseCloud）已集成AWSPrivateLink实现安全私网访问。依托OceanBaseCloud构建多云生态；初步搭建技术合作伙伴网络；海外本地行业合作伙伴仍较稀缺。OpenTenBase依托开放原子开源基金会平台，聚焦通用分布式数据库场景。采取开源代码输出策略，旨在通过社区影响力逐步辐射海外市场，为企业数字化转型提供基础的数据处理底座能力，目前侧重于技术影响力的初步构建。基于开源内核提供分布式事务处理与混合负载能力，通过兼容PostgreSQL协议与标准SQL降低海外用户的适配门槛。针对海外市场，目前主要通过社区文档与开源代码库提供基础技术支持，产品本地化服务尚处于社区自发维护阶段。借助基金会的协作网络构建初步的开发者生态，侧重于与海外开源技术社区及爱好者建立连接。目前，海外商业服务渠道与本地化系统集成商体系尚未形成规模，行业生态合作仍处于早期探索与培育期。阿里云(PolarDB&ApsaraDB)阿里正加速全球扩张，于2025年宣布新一轮基础设施投资，首批在巴西（已上线）、法国（已上线）和荷兰（建设中）部署数据中心，并计划进一步拓展至墨西哥、日本、韩国。PolarDBforPostgreSQL新增DynamoDB兼容性，吸引AWS用户；边缘与合规能力：推出边缘节点版PolarDB服务低延迟场景，数据传输服务新增敏感数据脱敏功能，满足GDPR等国际隐私法规。阿里云与全球系统集成商Atos（全球）、DXCTechnology（亚太区域）、云服务专家Crayon（全球），以及数据库ISVPingCAP等建立多层次战略合作，加速其云与数据库解决方案在海外市场的落地。华为云华为云GaussDB聚焦华为ICT业务基础扎实的新兴市场，包括亚太（如泰国、新加坡）、中东（如沙特）、非洲（如南非）及拉美地区。其市场进入采取双轨战略：通过华为全球B2B/B2G渠道，向电信、政府及金融客户销售商业版GaussDB及华为云Stack混合云解决方案。GaussDB与华为鲲鹏(ARM)处理器、昇腾(AI)芯片深度集成，实现软硬件全栈性能优化；混合云与主权云方案：华为云Stack混合云方案为核心差异化产品，支持政府及受监管企业本地部署，满足数据主权与安全合规要求。华为云GaussDB深度融入华为云整体解决方案，成为关键行业数据底座——例如在泰国国家云项目GDCC中，华为云通过其GaussDB/HuaweiCloudStack方案参与政府-行业级数据底座建设，覆盖政府服务／公共事业系统（如医疗、交通等），满足高可用、多云／本地化部署与数据主权要求。趋严的背景下，中国数据库厂商在出海过程中面临显著的法律与合规挑战。欧美、日本、澳洲等市场普遍对数据主权、跨境传输、个人隐私保护提出严格要求，而中国国内的《数据安全法》《个人信息保护法》等法规亦在同步强化，使厂商需同时兼顾双重合规。部分海外伙伴对“国产背景”数据库仍存疑虑，担心数据主权与安全风险，进一步增加市知与信任度仍处于培育阶段，尤其在涉及企业级核心系统的数据库领域，客户普遍倾向于选择成熟品牌、稳定生态与本地化服务完善的厂商。受地缘政治和舆论环境影响，“数据安全”“政府关联性”等议题加深了部分海外客户的谨慎态度。本地化服务体系的不完善（包括语言支持、响应速度、工程师本地化程度）也削弱了信任积累。品牌建设的核构、云原生、高并发等方面具备竞争力，但在企业级功能完整性、生态丰富度与全球兼容性方面仍有差距。海外市场存在多样化的云平台、运维体系及合规要求，导致中国产品必须投入大量资源进行技中国关系型数据库市场正从“规模扩张”迈向“能力跃升”的关键阶段。2023—2028年，市场规模将以16.2%的年复合增速从332.4亿元增长至704.0亿元。增长动力主要来自国产数据库成熟度提升、重点行业应用渗透进程加快以及云原生架构全面落地，市场正在从“补齐底座”进入造、能源、教育、医疗与安平等七大行业，这些行单位：亿元近年来，中国关系型数据库市场进入加速跃迁期，不仅保持规模扩张，更呈现出技术升级、生态重塑与行业渗透同步深化的特点。2023–2028年市场规模将从332.4亿元增长至704.0亿元，复合增速高达16.2%。这一高速增长并非简单的需求放大，而是源于国产数据库快速成熟、关键行业应用渗透提速以及云原生架构逐渐落地所带来的动力。中国关系型数据库市场正从“基础设施补齐”阶段迈向“高端能力突破”阶段，其增长曲线也开始反映出本土技术体系崛起的战略性转折点。2026E202520242023332.4400600462.9402.5704.0612.2532.32028E2027E2008000国家推进数据要素化、行业加速数字化进程，核心业务上云、国家推进数据要素化、行业加速数字化进程，核心业务上云、流程在线化，使高性能、可扩展的关系型数据库成为刚性基础设施。云原生、微服务、多模架构成为主流，传统集中式数据库难以支撑弹性与扩展性需求，推动企业优先选择多模、云化的国产关系型数据库。信创、数据安全等政策要求核心机构加速摆脱外部依赖，数据库从“可选方案”转变为“必选方案”，带来大规模新增国产数据库在政务、金融、电信、制造等行业从外围系统延伸至计费、风控、MES、供应链等核心业务场景，形成本土厂商与云厂商、整机厂商、ISV、集成商形成联合解决方案，捆绑云平台、软硬一体机、行业应用一起交付，极大降低了用户的迁移门槛。同时，通过订阅制、云服务化、按量计费等模式，数据库从一次性采购变为“持续服务收入”，抬高了整体市场规模与可持续性。医疗和安平行业线下集中式关系型数据库新增装机量合计大约10万套，共占传统行业线下集中式数据库市场份额的81.5%。其中政企、电信和制造行业的线下集中式关系型数据库新增装机量较多，分别达到2.41万套、1.81万套和1.44万套。这一数据反映了政企、电信和制造行业在数字化转型和信息化建设方面的快速进展。这些行业的线下集中式关系型数据库新增装机量的增长，不仅显示了对数据处理能力的需求增加，也体现了对数据安全性和处理效率的高度重视。随着数字化转型的深入，这七大行业对数据库的需求将继续增长，特别是在政企和电信领域，数据库的稳定性和处理能力是业务运行的关键。2024年，中国传统行业线下集中式关系型数据库的新增装机量呈现出明显的行业集中趋源、教育、医疗和安平行业）合计占据传统行业线下集中式关系型数据库市场新增装机量的75.2%。其中电信、政企、制造行业表现尤为突出，这些行业的快速发展和技术进步推动了对高性能、高可靠性数据库的持续需求。以电信行业为例，电信行业对数据安全和处理效率的要求极高。2024年政企行业加大了对关系型数据库的投资，以支持其数字化转型和业务拓展。2025年这七大重点行业继续保持强劲的增长势头，特别是在5G、物联网和人工智能等新兴技术的推动下，对高性能数据库的需求将进一步增加。2.411.811.441.360.91.080.82.23u政企u电信n制造a能源u教育u医疗n安平n其他2024至2025年，线下集中式关系型数据库新增装机量从11.10万套提升至12.04万套，整体增速约8.5%。在总量扩张的背景下，七大核心行业的需求结构出现明显重塑。首先，电信行业占比从24.43%大幅下降至15%，是份额下滑最显著的领域。在总体增长的前提下，这意味着其新增装机量增速远低于行业平均，甚至趋近于零增长，反映运营商持续向云化和专有平台迁移，传统集中式数据库新增需求明显萎缩。11.82%升至20.00%，新增装机量增速显著领先整体市场，成为2024–2025年最关键的结构性变化，体现出政务数字化、国资国企信息化和区域数据平台建设进入集中投入阶段。制造与能源行业同样保持稳健增长：制造业从10.64%升至12.00%，u教育u医疗a安平u其他能源行业从9.46%升至11.32%，均显著高于整体增速，反映出现代工业与能源体系数字化改造对高可靠数据库的持续需与此同时，教育、医疗行业小幅提升至7.50%、9.00%，安平行业表现尤为突出，从2024年的3.50%提升至6.68%，增速高于多数民生行业，体现出安防、监管、执法等场景对数据采集、分析与存储能力需求的全面增强。总体来看，2025年的行业格局演变主要体现在三方面：电信需求显著降速、政企需求强势拉升、制造与能源稳健扩张，并叠加安平行业快速提升，共同推动行业装机结构从以“电信为主”向“政企引领、安平突破、产业协同”的新格局重塑。2024年，关系型数据库全年的新增装机量为38万套，其中线下集中式数据库新增装openGauss社区及其DBV伙伴版的新增装机量达到3.355万套，占比为30.23%。2025年中国线下集中式关系型数据库新增装机量达到12.04万套，其中openGauss社区及其DBV伙伴版的新增装机量达到4.216万套，占比达到35.02%，较2024年增长显著。由此可见，openGauss社区及其DBV伙伴版在线下集中式关系型数据库市场中的贡献尤为突出。这一增长主要得益于政企、电信、能源、制造、教育、安平和医疗等重点行业的推动，其中openGauss社区及其DBV伙伴版在这三大行业（电信、医疗和安平）的线下集中式数据库市场份额占比均超过50%。截至2025年11月，openGauss社区的用户数累计超openGauss做出贡献，这一数字显示了openGauss社区的活跃程度和不断增长的开发者社区。社区openGauss7.0.0-RC2自2025年3月31发，历时6个月开发周期，累计合入PR4,268个，与之前版本特性功能保持兼容，在内核能力、方面全面增强。数据库线程池SQL接口SQL优化器并行执行AI自调优In-DBML可扩展功能SQL接口SQL优化器并行执行AI自调优In-DBML可扩展功能SQLSQL解析器ABOABO优化器MVCC行存储引擎MVCC行存储引擎列存储引擎内存引擎内存引擎2024年至2025年，中国线下集中式关系型数据库市场的厂商竞争格局依然高度集中，前五大厂商占据了超过70%的市场份额。这一格局的主要原因是这些头部厂商在技术实力、市场影响力和客户资源方面具有显著优势。以openGauss社区及其DBV伙伴版数据库为例，openGauss社区及其DBV伙伴版凭借其强大的技术创新能力和广泛的生态支持，赢得了众多企业的青睐。2025年其线下集中式关系型数据库新增装机量占比达到了35.02%，在该市场中排名首位。35%44%51%57%60%65%71%在中国数据库市场中，国产厂商的市场份额呈显著上升趋势，从2019年的35%提升至2025年的71%，6年间增长了103%，反映出国产数据库在技术成熟度、产业生态与行业认可度方面取得突破。随着国产化进程进入深水区，政务、电信、能源等重点行业加速将核心系统向本土数据库迁移，国产厂商在关系型数据库市场中已形成有力竞争态势，部分产品在稳定性、性能、兼容性以及国产芯片适配方面具备明显优势。相比之下，海外品牌数据库的市场份额则持续下降，尽管国际厂商在高端OLTP场景、复杂事务处理、超大规模集群等方面仍保持领先，但其在中国市场的应用正在受到政策环境、数据安全要求和国产技术快速成熟的多重挤压。尽管国产数据库市场份额已升至71%，但整体产业仍呈现“份额领先、能力仍在追赶”的格局。与国际厂商相比，国产数据库在高并发交易、复杂查询优化、超大规模集群与多活容灾等极端场景中仍显不足，在T+0清算、实时计费等高压业务下的稳定性和性能冗余仍弱。当前国产数据库更多应用于新建或外围系统，而银行核心账务、运营商计费、电力调度及制造业ERP/MES/APS等关键业务系统仍由外资数据库占据主导，核心渗透率偏低。与此同时，国际厂商在迁移工具、监控运维平台、自动化调优以及与主流ERP/MES/PLM的适配方面形成完善生态，而国产产品在工具链、自动化能力和行业生态融合方面仍待加强。TDSQL联网案例）（混合事统视持统//据务从架构取向看，主流数据库正加速向云原生演进，以满足政务、电信与能源行业对大规模部署、高可用与自主可控的要求。与此同时，国产化适配、兼容生态与大集群能力成为差异化关键点，能够更好支撑这些行业在信创、安全与长生命周期系统中的稳定运行。数据库技术定位核心行业典型场景优势MySQL云原生分布式开源通用型互联网、中小企业网站后台、信PolarDB云原生分布式开源通用型政务数据中台性能与弹性兼顾GaussDB企业级自主可控金融、电信、核心账务、政务核心系统高可靠、高安全openGauss坚持技术创新的开源根社区安平电信B域核心系统、政务核心系统开源、高可靠、高安全、自主TDSQL分布式事务金融、政务、互联网账务结算、用户数据系统分布式一致性强中国关系型数据库市场正在呈现“多元化、国产化、行业深耕化”三大趋势。首先，从厂商与产品类型来看，既包括MySQL、PolarDB这样的云原生分布式开源通用型数据库，也包括GaussDB、TDSQL等面向关键业务的企业级或分布式事务型数据库，同时还有openGauss代表的国产自主可控路线，形成开源、商业化、自主研发并行的生态格局。其次，从行业分布来看，数据库产品不再只是互联网企业的选择，而是广泛渗透到电信、政务、能源、教育等关键领域；其中GaussDB、TDSQL等更偏向金融与政务的核心系统，强调高可靠与强一致性，而PolarDB在电商与数据中台等高并发场景具有优势。再次，从典型应用场景来看，不同数据库根据技术定位的差异形成差异化竞争：如MySQL适合网站后台和中小企业信息系统，主打成熟易用；PolarDB强调性能与弹性；GaussDB则聚焦核心账务、交易系统；openGauss强调开源、高可靠、高安全、自主可控；TDSQL适用于账务、用户数据系统等分布式一致性要求高的总体来看，中国关系型数据库市场正从单一依赖海外开源数据库转向多元自主创新，在国家关键行业国产化应用需求推动下，呈现出快速发展与结构升级的趋势。2）：21行业支持方向：openGauss开源根社区重点面向政府、安平、国企行业教育与科研）：行业支持方向：PolarDB是阿里云自研的云原生数据库行业政务与公共服务物流与交通openGauss数据库的主流应用场景行业：安平/运营商/医疗；系统模块：数据库实训平台、HIS系统（门诊/住院/药房/系统管理核心需求：国产化信创、高可用、高安全、数据审计、零数据丢失；用户规模：安平行业实训与验证环境、运营商运维与管理场景、中小型医院实验性HISopenGauss：安平/运营商/医疗HIS实训技术方案安平/运营商/医疗客户端openGaussSQL层要求数据库执行与存储节点openGauss：安平/运营商/医疗HIS实训关键配置参数示例openGauss在安平、运营商与医疗HIS实训体系中，被广泛用于构建贴近真实生产环境的关键业务数据库教学平台。通过2～3副本架构、SSD+RAID1/5存储方案、自动故障切换机制以及分钟级增量备份和周全量备份策略，能够模拟运营商计费分析、网络日志审查、稳定接入管理以及医疗挂号、处方、收费、病例存储等核心业务场景对高可用性和数据安全性的严格要求。系统采用SnapshotIsolation事务隔离级别，确保高并发环境下的数据一致性，同时提供细粒度权限控制、行级访问限制、DDL/DML审计与防篡改日志，满足安平与医疗行业的安全合规需求。在实训过程中，学员可以完成从部署规划、参数调优、性能诊断到容灾切换、备份恢复、审计验证等全流程实践，系统掌握适用于关键行业的数据库架构设计、稳定性运维与安全管理能力，为未来进入运营商、安平与医疗信息化领域奠定扎实基础。海量数据数据库的主流应用场景行业：电力运维系统系统模块：监控管理、时序数据处理、运维监管核心需求：高安全、高可靠、国产化部署、零数据丢失用户规模：省级电能监控平台、大型电力运维平台。海量数据：电力运维系统技术方案客户端VastbaseSQL层数据库执行与存储节点海量数据：电力运维系统关键配置参数示例海量数据库（Vastbase）在能源监控、调度运行和电力运维等场景中构建了完整的系统技术方案。整体架构自上而下分为客户端访问层、SQL兼容层、数据库执行与存储层、安全审计控制层及监控备份体系。Oracle/PG语法，通过优化器与执行计划提升复杂查询性能；执行层采用行列混合存储、主备集群与多副本同步机制，实现高吞吐与高可靠的数据处理；安全层提供细粒度权限、全量审计和加密能力，满足能源与政企的安全合规要求；监控与备份层支持可视化运维、告警、增量与全量备份以及灰度回滚，确保系统持续稳定运行。在关键配置上，海量数据库通常采用2–3副本架构、SSD/RAID10存储、主备集群部署，并配合全量+增量备份与批量数据装载能力，为海量时序与监控数据提供高性能、高可靠、零数据丢失保障。移动磐维数据库的主流应用场景行业：运营商系统模块：计费管理、用户数据管理、网络监管支撑系统核心需求：高安全、高可靠、国产化部署、零数据丢失用户规模：省级运营商核心业务平台。移动磐维：运营商系统技术方案客户端磐维数据库SQL层数据库集群节点移动磐维：运营商系统关键配置参数示例3在运营商这类高安全、高可用行业中，系统向国产数据库移动磐维迁移的过程包括现网评估（网络、硬件资源、系统兼容性）、数据库集群部署与三副本高可用架构配置、核心数据导入与同步、应用端SQL调整、权限体系与安全审计实施，并通过容灾演练与监控验证确保迁移后的稳定运行。项目中常见风险包括业务中断、敏感数据泄露、运维经验不足及SQL兼容性挑战。应对措施包括三副本容灾架构与在线切换、全链路审计与访问加密控制、系统化培训与标准化运维流程（SOP）、迁移前多轮预演与灰度验证。该案例体现了移动磐维在运营商领域的成熟落地能力，突出其在高可用、安全合规和国产化进程方面的优势，为信创体系在关键行业推广提供可复制的实践路径。南大通用数据库的主流应用场景行业：政务办公/能源系统系统模块：政务业务、政务监管、能源监控、能源分析核心需求：高安全、高可靠、国产化部署、零数据丢失用户规模：省级政务数据平台、省级能源调度中心。GBase（南大通用）：政务/能源系统技术方案客户端GbaseSQL层数据库集群执行层MPP横向扩展架构GBase（南大通用政务/能源系统关键配置参数示例部署模式MPP多节点集群存储存储备份定时增量+周期全量备份备份定时增量+周期全量备份GBase（南大通用）数据库在政务办公、能力；备份策略包括定时增量与周期全能源调度平台等行业场景得到广泛应用，数据库需同时满足高并发处理、持续稳定运行以及国产化应用需求。其技术方案强调安全可控与业务连续性，支持核心办公系统、计费账务系统和制造业生产管理系统的高可靠运行，适用于多类型业务负载的统一承载。数据库通常采用2–3副本配置，以满足高可用与容灾要求；底层存储一般使用SSD+RAID10，以获得稳定性能与高吞吐量备份，确保关键数据在全生命周期内零丢失。整体方案通过高可用架构、稳定IO性能与完备的数据保护机制，为政务、能源及制造等行业提供可靠的数据库支撑，保障核心业务系统的安全稳定运行。为RAG、多模态检索和智能推荐提供基础能力；超节点（互联突破传统节点瓶颈，显著增强复杂查询、HTAP写架构与Serverless持续演进，高性能AI原生数据库崛起：向量检索、多模处理与自治能力深度融合结构化管理迈向融合向量检索、多模数据处理与智能自治调优的新范式，使其具备全模态语义理解、统资源池化与超节点驱动数据库算力体系升级迈向算存一体化调度的新阶段，通过统一资源池、弹性扩展与高密度云原生技术重塑数据库底层基础设施多写架构成为复杂数据处理的重要路径中国数据库技术正加速向智能化、多模化与云原生方向演进。AI大模型推动数据库从传统结构化管理迈向语义理解，向量检索与文本、图像、多媒体等多模数据的统一表达成为智能搜索与RAG应用的核心底座；自治能力持续增强，数据库通过智能调优、自动诊断、行为预测和自主演化，实现从人工运维向智能自治的深度升级。在基础架构层面，资源池化技术推动算存一体化调度，实现弹性扩展、多租户隔离与统一资源管理；超节点架构进一步突破单节点性能限制，以高密度算力与高速互联支持HTAP、AI推理、语义检索和实时分析等高负载场景，成为新一代数据库的性能支撑。此外，多模一库、统一开发与统一运维等趋势快速增强，推动数据库从“多引擎并存”走向更高效的一体化形态。与此Serverless、多活容灾与全生命周期自动化管理加速关键业务的云端落地，并提升整体系统的韧性与可控性。整体来看，中国数据库正形成“多模融合+智能自治+超节点性能+云原生架构”的新生态体系，迈向智能化和高质量发展的新阶段。IAI原生数据库崛起标准的文档问答场景，RAG技术场景标准的文档问答场景，RAG技术场景核心要点是检索召回率 检索召回率，需要通过多种检索方式结合的方式来提升数据库技术加速演进。随着OpenAI发布SoraAIGC进入多模态阶段，数据库体系正由传统的结构化数据管理，迈向以“语义理解+多模融合”为特征的新范式。通过向量检索技术，文本、图像、音视频等多模态数据被映射至统一向量空间，使信息获取从“精确匹配”跃迁为“语义相似”，并结合RAG机制，有效缓解大模型在知识时效性与幻觉控制方面的固有挑战。然而，多模态数据在实际落地中往往依赖多种数据库并行部署，容易造成架构割裂与运维复杂度上升。行业因此正从“多库并用”逐步走向“多模一库”，通过统一引擎实现结构化、半结构化与向量数据的协同管理，推动形成“一库多用、统一开发、统一部署、统一运维”的新型数据库架构范式，显著降低系统复杂度与总体拥有成本。总体来看，多模一库、向量检索与自治化能力的融合发展，智能运维（AIOps通过AI算法实现异）：openGauss：基于多模数据的多库融合与智能优化执行，支持向量检索与RAG的语义OracleAutonomousDB：全生AI大脑→智能引擎→自治数据库随着数据规模与业务并发持续增长，传统随着数据规模与业务并发持续增长，传统分布式数据库在跨分片访问、写入扩展以及运维复杂度方面面临一定工程挑战，尤其在高并发与海量场景下，分库分表模式对事务一致性、性能线性扩展和架构演进形成一定约束。为满足关键行业对高吞吐写入与透明读写的诉求，多写集群架构正在成为数据库演进的重要方向。其通过多主协同写入、全局事务协议和冲突检测机制，实现写入能力的线性扩展和跨节点的一致性控制，避免传统分片模式带来的架构割裂。在RDMA、NVMe等高速硬件支撑下，多写技术在高并发、低延迟与高可用性方面表现突出，逐渐具备在金融交易、电信计费与物联网场景规模化落地的能力。当前多写集群已在部分核心行业系统中完成生产级验证，通过全局事务调度与并行写入机制有效提升写入扩展性，为数据库突破“存算协同瓶颈”提供可复制的技术路径。用户OA应用服务器ERP应用服务器BI应用服务器 节点 传统主备架构面临性能与扩展性瓶颈：核心技术路径：多写架构通过“多主协同+全局事务一致协议”实现并发写入与一致性保障写入吞吐与系统可用性控制：保障数据一致性NVM资源池化架构通过动态调度与共享，资源池化架构通过动态调度与共享，显著提升数据库的弹性扩展能力和资源利用效率。关系型数据库通过存算分离将计算与存储解耦，实现按需分配和多节点横向扩展；计算层可基于裸金属或虚拟化部署以提高利用率，存储层通过SAN接入集中式存储保障一致性与高可用，高速网络确保计算与存储间的高性能访问。这一技术路线有效增强了系统的扩展性与运维效率。在此基础上，资源池化正向“超节点化”趋势演进：通过更高密度算力与高速互联，使数据库在AI原生分析、语义检索和实时决策等场景中获得显著性能提升。以openGauss为例，其资源池化采用“计算池—内存池—存储池”的三池化设计：计算池承载SQL执行与事务处理并支持TP/AP/AI多模算力；以内存池为核心，实现跨节点缓存与一致性读；存储池通过DSS统一管理多种存储并保障高可用。DCSDCSMES4—uSharedShareddiskarrayopenGauss资源池化DMS通过DCS/DLS/DRC实多模型协同训练多模型协同处理CriticRef训推协同优化CriticRefRewardActorRewardActor超节点训练资源池推理资源池HBMHBMHBMHHBMHBM···HBMHBMUB（TB/s级带宽）CPUCPUDDRDDRDDRDDR云原生技术正驱动数据库向云化转型，成为市场主流趋势云原生技术正驱动数据库向云化转型，成为市场主流趋势。传统云数据库在关键业务上云时面临写扩展能力弱、分布式改造复杂、资源利用率低等瓶颈，难以支撑金融核心系统、运营商BOSS等对高并发、高可用和大规模数据处理的需求。云原生数据库通过计算存储分离、日志即数据、多副本冗余与分布式事务等机制，实现高性能、高扩展性、一致性与强容错能力，并支持弹性伸缩与Serverless，实现随开随用、按需扩展，显著降低用户与厂商成本。同时，其提供可视化工具以简化迁移与运维，通过多租户隔离强化安全能力。弹性扩展Serverless共享存储跨Region进一步结合全栈软硬协同（如华为鲲鹏等国产硬件体系），可实现跨Region容灾RPO=0，构建透明多写、存算分层弹性、原生多租、安全可靠、简单易用的云数据库体系，更好支持关键业务上云。此外，云原生数据库与AI、自主运维、智能调优能力融合加速，使其在性能、成本与体验上全面领先传统架构，成为企业数字化转型中的核心基础设施并形成显著的差异化竞争优势。随着监管要求日益严格和行业数据规模的持续攀升，云原生数据库在审计可追溯性、全链路加密、动态扩容与智能负载均衡等方面的能力也愈发重要，进一步巩固其在未来数据基础设施中的主导地位。APP智能设备CRM数据库代理横向伸缩横向伸缩纵向伸缩纵向伸缩纵向伸缩高速网络分布式共享存储关系模型延展到融合型数据库、湖仓“从支撑业务走向驱动智能”应索引、智能参数调优、自动冷热应索引、智能参数调优、自动冷热数据库应用正在经历从“支撑业务流程”向“驱动业务智能”的深度转型。随着数据库应用正在经历从“支撑业务流程”向“驱动业务智能”的深度转型。随着企业数字化从“上云”走向“用好云、用好数据”，数据库已不再只是业务系统的技术底座，而逐步演进为智能化应用的关键基础设施。在运营商、政务、电商、制造与能源等行业，高并发交易、实时风控、工业时序分析、全链路审计以及物联网海量数据写入等场景，持续推动对HTAP、向量检索、时序数据库与图数据库等多类型引擎的复合化需求。与此同时，云原生、Serverless、多云协同与国产化进程的加速，使“存算分离+多写架构+自治化运维”逐步成为新一代数据库的重要技术路径。展望未来，数据库的关键应用场景将进一步聚焦于AI赋能的智能运维与智能数据服务、RAGRegion容灾体系，以及数据安全与隐私计在此趋势下，云原生数据库将从“具备弹性能力”迈向“强化自治能力”，通过资源自动分层、智能调度与按需供给机制，提高系统整体性价比与运行稳定性。与此同时，向量化技术与大模型能力的深度融合，正在推动数据库从传统的结构化数据管理平台，扩展为覆盖知识管理、语义检索与多模态数据处理的智能数据基础设施。整体来看，中国数据库行业的应用需求正由“系统支撑型”迈向“智能驱动型”，为数据库厂商在架构创新、产品形态与行业解决方案层面打开了更为广阔的发展空间。从行业应用现状来看，政务领域经过多年推进，大部分办公与业务系统已完成国产数据库改造，渗透率在2024年达80%，2025年将升至85%，是国产化程度最高、落地最成熟的行业。能源行业在电力和油气等领域已有成功案例，但整体仍以新建项目采用为主，存量转型进度较慢，渗透率正由偏低向中等水平快速提升。电信行业呈现“非核心领先、核心突破”的特征。B/M域国产渗透率在2024年达70–80%，2025年升至90%；O域（核心）国产渗透率40–50%提升至70%，标志着行业从演示走向规模化应用。制造行业国产化节奏相对较慢，目前国产数据库主要用于研发、实验与非核心业务示范，生产与供应链等关键系统仍在探索阶段，整体处于应用早期。）：）：在政策推动与国产化需求持续释放的背景下，中国数据库产业实现了较快发展，国产关系型数据库在党政、能源、电信等重点行业已形成一定应用基础，但整体仍处于对标国际先进水平、持续追赶的阶段。与国外成熟厂商相比，国产数据库在高并发处理能力、复杂查询优化与存储引擎体系等核心技术层面仍存在差距，极限性能、系统稳定性与韧性有待进一步提升。在重点行业的核心系统中，国产数据库更多承担非核心模块或新建系统任务，MES/ERP等关键负载仍以国外产品为主，反映出在复杂场景适配能力及高等级容灾体系建设方面仍需加强。与此同时，国外厂商在工具链完备度、迁移体系成熟度及生态协同方面具备明显优势，而国产数据库在ISV适配深度与跨行业落地经验积累方面仍相对薄弱。降本增效与差异化竞争促进协同创新与生态共建构建开放标准、枢纽能力与可扩展生态随着数字产业向云原生与智能化持续升级，开源自主社区正日益成为推动数据库及基础软件体系演进的关键力量。开源模式通过开放内核与透明技术路线，显著降低关键基础软件对单一技术来源的依赖风险，增强信息基础设施的自主可控能力与长期安全性。与此同时，社区协作机制正在重塑技术创新路径。开发者、企业与高校围绕开源项目形成“社区创新—企业工程化—生态反Serverless架构与自治化运维等新能力从技术原型走向规模化落地。开源社区不再只是代码贡献的平台，而逐步演变为产业技术路线共识形成的重要场域。在产业实践层面，围绕国产数据库的开源生态正推动芯片、操作系统、整机与云平台之间的协同适配，形成以软硬件协同为特征的全栈式技术体系。通过在政务、安全、通信、能源等关键行业的持续应用验证，开源能力正不断转化为可复制、可推广的产业价值，推动形成具有扩展性与迁移性的生态发展模式。相关实践表明，开源已从单纯的技术共享机制，升级为行业标准协同、跨主体创新与生态体系构建的重要制度基础。总体来看，开源自主社区正在从“工具贡献者”向“创新引擎+生态基座”加速演案例openGauss：自主创新根社区的实践社区背景与定位从源码开源到生态建设的体现从源码开源到生态建设的体现作为“根社区”的意义作为“根社区”的意义openGauss社区不仅提供数据库软件，更成为开源体系建设已成为国家软件发展战略的重要组成部分，是推动自主创新、产业升级与人才培养的关键力量。中国数据库开源社区经历了从无到有、从借鉴到引领的快速成长，形成多主体协同、技术路线并行的发展格局。头部互联网与云厂商如OceanBase、openGauss发挥核心作用，通过开源成熟产品带动生态构建；学术机构和创业公司在细分领域持续突破，如TiDB、Milvus等在HTAP与向量数据库等细分方向实现持续突破，在国际市场中逐步形成可比竞争能力。当前，中国开源数据库聚焦云原生等主流架构，在新兴技术领域保持创新。各社区的国际化运营、生态建设与商业化模式不断成熟，形成“开源核心+商业增值”的可持续路径。国产开源数据库已在多行业落地，成为全球基础软件生态中具有重要影响力的力量。开源数据库从“开放源码”到“开放生态”的演进第一阶段：开放源码修改和使用。其特点是代码与许可开放，但生态尚弱，第二阶段：开放生态“开放生态”涵盖工具链、从源码到生态的必然演进完整的生态体系，包括伙伴网络、服务支持、培训与云原生适配等。“开放生态”深核技术人才为稀缺生态构建与工程化人才需求激增在数据库领域，尤其是内核级、系统级、高可用、高安全等方面，存在“人才断层”。例如，有研究指出：“过去十年中国互联网经济带来的数据管理复杂性，衍生出更多人才缺口集中在几个方面：机制、存储引擎、系统调优、并发工具、插件扩展、云原生部署、运维自动化、性能诊断、安全合规。），能将开源数据库落地生产、提供服强化“内核级”人才培养模式转变：从课堂灌输到“实战＋社区＋终身学习”），构建“生态工程”与“产业应用”人才链条对高校与产业的联动要求中国数据库产业在技术自主化与信创体系推动下，对人才能力结构提出了更高要求，整体呈现“基础技能—体系化能力—专家化—生态共建”的递进发展路初级阶段侧重国产与开源数据库的基础使用、SQL运维与安装部署等能力，用于满足日常运行需求；中级阶段要求具备架构理解、性能优化、备份恢复与迁移兼容等体系化能力，可支撑典型行业项目落地。进入高级阶段后，工程师需能够承担复杂系统方案设计、疑难问题诊断以及云原生环境下的调优工作，逐步成长为项目技术骨干；专家阶段则强调核心算法、架构演进与生态治理能力，能够主导技术路线与行业方案演化。最高层的生态共建阶段聚焦行业影响力与生态推动，人才不仅需具备深厚技术能力，还需掌握开源治理、生态伙伴构建与人才培养能力，推动国产数据库在更大范围实现规模化落地。SIG/小组并主导专项项目化运维、智能调优、语义检索与向量计算支撑新一代智能应用。在核心行业进入国产应用窗口期之际，产业需以行业牵引模式推进，打造“数据库＋中间件+行业应用”的联合解决方案，通过标杆项目形成可复制化运维、智能调优、语义检索与向量计算支撑新一代智能应用。在核心行业进入国产应用窗口期之际，产业需以行业牵引模式推进，打造“数据库＋中间件+行业应用”的联合解决方案，通过标杆项目形成可复制、可推广的体系化落地路径。与此同时，开源、标准与工具链将成为生态竞争核心，推动接口标准化、监控与运维工具统一化，实现跨产品协同与生态共建。最终，中国数据库产业有望通过“国内夯实基础、国际协同突破”的双循环路径，构建具备全球竞争力的基础软件体系，迈向高质量发展阶段。在云原生成为数据库基础形态的背景下，基础软件需持续强化底座能力，在高可用、强一致性、多活容灾、HTAP融合及极