加入收藏
| 文字：[ 大 中 小 ]
報告簡介
報告目錄
2022-2025年中國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測及投資機遇研究報告
正文目錄
1、數(shù)據(jù)庫概述 10
1.1、數(shù)據(jù)庫定義 10
1.2、數(shù)據(jù)庫架構(gòu) 10
1.3、數(shù)據(jù)庫價值 13
1.4、數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)鏈 14
1.5、數(shù)據(jù)庫分類 15
1.5.1、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 15
1.5.2、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 16
1.6、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) 18
2、全球數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)分析 19
2.1、全球數(shù)據(jù)庫發(fā)展 19
2.1.1、產(chǎn)品形態(tài)與模式發(fā)展階段 19
（1）、從穿孔卡片，到網(wǎng)狀與層次數(shù)據(jù)庫變遷 20
（2）、確立標(biāo)準(zhǔn)，關(guān)系型商業(yè)數(shù)據(jù)庫全面推廣 21
（3）、Web 2.0 興起，No SQL 數(shù)據(jù)庫應(yīng)運而生 21
（4）、云計算蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)庫上云成趨勢 22
2.1.2、發(fā)展階段特點 23
（1）、導(dǎo)航型數(shù)據(jù)庫（Navigational Database） 23
（4）、新動態(tài)：自治數(shù)據(jù)庫（Self-Driving Database Management System） 24
2.2、全球信息爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)庫持續(xù)迭代升級 25
2.3、全球數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模 25
2.4、全球數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)格局 26
2.4.1、全球數(shù)據(jù)庫市場份額 26
2.4.2、全球數(shù)據(jù)庫競爭狀況 29
2.6、全球數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品排名 30
2.6.1、2019年產(chǎn)品排名 30
2.6.2、2020年產(chǎn)品排名 31
2.7、全球數(shù)據(jù)庫用戶特征 32
2.8、全球數(shù)據(jù)庫典型公司分析 33
2.8.1、公司介紹 33
2.8.2、經(jīng)營狀況 34
2.8.3、產(chǎn)品趨勢 35
2.9、全球開源數(shù)據(jù)庫市場分析 37
2.9.1、開源數(shù)據(jù)庫使用分析 37
2.9.2、開源數(shù)據(jù)庫市場分析 40
2.10、全球數(shù)據(jù)庫發(fā)展趨勢 40
2.10.1、從集中式到分布式，云數(shù)據(jù)庫崛起 40
2.10.2、數(shù)據(jù)庫上云為大勢所趨 41
2.11、全球數(shù)據(jù)庫技術(shù)趨勢 45
2.11.1、原創(chuàng)趨勢 45
2.11.2、開源趨勢 45
2.11.3、上云趨勢 45
2.11.4、與區(qū)塊鏈融合趨勢 46
2.11.5、CyberVein 46
3、我國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)分析 46
3.1、我國數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷程 46
3.2、我國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)政策 47
3.3、我國數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模 48
3.4、我國數(shù)據(jù)庫市場份額 49
3.4.1、國內(nèi)外公司份額 49
3.4.2、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫市場份額 50
3.4.3、云數(shù)據(jù)庫市場份額 51
3.4.4、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫市場份額 52
3.5、我國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品結(jié)構(gòu) 53
3.6、我國數(shù)據(jù)庫應(yīng)用分布 54
3.7、我國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品測評 55
4、我國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)特征 56
4.1、我國數(shù)據(jù)庫開源分析 56
4.2、我國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品價格 57
4.3、我國數(shù)據(jù)庫競爭狀況 58
4.4、國內(nèi)數(shù)據(jù)庫業(yè)發(fā)展特點 59
4.4.1、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品發(fā)展進入成熟階段 59
4.4.2、信息化深入發(fā)展帶動數(shù)據(jù)庫軟件市場快速增長 60
4.4.3、大型數(shù)據(jù)庫軟件在“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用快速發(fā)展 60
4.4.4、數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域融合是大趨勢 61
4.5、新時代數(shù)據(jù)庫將發(fā)生重大變革 62
4.6、數(shù)據(jù)庫安全技術(shù)分析 65
4.7、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫主要問題 68
4.8、云計算加持，數(shù)據(jù)庫上云成為行業(yè)轉(zhuǎn)折 68
4.9、上云成大勢所趨，新興數(shù)據(jù)庫云端飛躍 69
5、我國數(shù)據(jù)庫主要產(chǎn)品分析 70
5.1、DM8 70
5.2、KingbaseES 75
5.3、SUNJE SOFT 76
5.4、CirroData 分布式數(shù)據(jù)庫 77
5.5、AISWare AntDB關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 78
5.6、天河數(shù)據(jù)庫 79
5.7、Neusoft Select Data Warehous 80
5.8、GoldenDB 數(shù)據(jù)庫 81
5.9、DataEngine MPP 83
5.10、華為 Guass DB 85
5.11、Atlas DB 89
5.12、GBase 8a分析型大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫（MPP） 90
6、我國傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫公司 91
6.1、武漢達夢 91
6.1.1、公司概述 91
6.1.2、經(jīng)營狀況 93
6.1.3、DM數(shù)據(jù)庫 94
6.2、人大金倉 95
6.2.1、公司概述 95
6.2.2、經(jīng)營狀況 97
6.2.3、產(chǎn)品分析 98
6.3、神舟通用 101
6.3.1、公司概述 101
6.3.2、產(chǎn)品分析 102
6.3.3、案例分析 103
6.4、科藍軟件 105
6.4.1、公司概述 105
6.4.2、經(jīng)營狀況 105
6.4.3、產(chǎn)品分析 106
6.5、優(yōu)炫軟件 107
6.5.1、公司概述 107
6.5.2、經(jīng)營狀況 107
6.5.3、產(chǎn)品分析 108
6.6、瀚高軟件 109
6.6.1、公司概述 109
6.6.2、產(chǎn)品分析 110
6.7、海量數(shù)據(jù) 110
6.7.1、公司概述 110
6.7.2、經(jīng)營狀況 111
6.7.3、產(chǎn)品案例 111
6.8、天璣科技 115
6.8.1、公司概述 115
6.8.2、經(jīng)營狀況 116
6.8.3、產(chǎn)品分析 117
6.9、萬里開源 118
6.9.1、公司概述 118
6.9.2、產(chǎn)品分析 119
6.10、南大通用 121
6.10.1、公司概述 121
6.10.2、產(chǎn)品分析 121
6.10.3、最新動態(tài) 123
7、云數(shù)據(jù)庫公司分析 124
7.1、阿里云數(shù)據(jù)庫 124
7.2、騰訊云數(shù)據(jù)庫 132
7.3、百度云數(shù)據(jù)庫 136
7.4、電信TeleDB 云數(shù)據(jù)庫 138
7.5、360 云數(shù)據(jù)庫 138
7.6、金山云分布式數(shù)據(jù)庫 140
8、2020-2025年數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)展望 142
8.1、數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)環(huán)境展望 142
8.2、數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模預(yù)測 143
8.3、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫展望 143
8.3.1、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫規(guī)模預(yù)測 143
8.3.2、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫趨勢預(yù)測 144
8.4、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫展望 144
8.4.1、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫規(guī)模預(yù)測 144
8.4.2、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫趨勢預(yù)測 145
8.5、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫投資前景 146
8.6、我國數(shù)據(jù)庫機遇與挑戰(zhàn) 147
8.7、“信創(chuàng)”有望促使國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫份額提升 147
8.8、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品商業(yè)化關(guān)鍵因素 148
圖表目錄
圖表 1：數(shù)據(jù)庫的兩個存儲結(jié)構(gòu) 8
圖表 2：數(shù)據(jù)庫的架構(gòu) 8
圖表 3：數(shù)據(jù)庫原始發(fā)展階段對比 10
圖表 4：數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu) 11
圖表 5：數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)鏈 11
圖表 6：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫發(fā)展史 12
圖表 7：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 13
圖表 8：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要類型比較 13
圖表 9：非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要類型比較 14
圖表 10：數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) 15
圖表 11：數(shù)據(jù)庫管理方式 16
圖表 12：UNIVAC 穿孔卡片存儲方式 17
圖表 13：關(guān)系型與 No SQL（非關(guān)系）數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 18
圖表 14：全球數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷程 19
圖表 15：2010-2025 年全球數(shù)據(jù)規(guī)模量 22
圖表 16：2015-2025年全球數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)規(guī)模及預(yù)測 22
圖表 17：2017-2022年全球數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模（百萬美元） 23
圖表 18：全球數(shù)據(jù)庫軟件市場份額變化 24
圖表 19：2018 年Gartner 數(shù)據(jù)庫魔力象限 24
圖表 20：2019 年Gartner 數(shù)據(jù)庫魔力象限 25
圖表 21：2016-2018 年全球云數(shù)據(jù)庫收入排名 26
圖表 22：云數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對比 27
圖表 23：2013-2019年全球數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品全球排名統(tǒng)計 27
圖表 24：2020年3月數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)排名 28
圖表 25：2019年關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用戶規(guī)模統(tǒng)計 29
圖表 26：單一數(shù)據(jù)庫應(yīng)用和組合數(shù)據(jù)庫應(yīng)用比例 29
圖表 27：組合數(shù)據(jù)庫應(yīng)用中各組合模式使用比例 30
圖表 28：Oralce 發(fā)展歷程 31
圖表 29：2010-2019年Oracle收入大類拆分及增速 31
圖表 30：2015-2019年Oracle產(chǎn)品線運營利潤率情況 32
圖表 31：Oracle 自治數(shù)據(jù)庫一體化產(chǎn)品 33
圖表 32：Oracle 自治數(shù)據(jù)庫發(fā)展計劃 33
圖表 33：2015-2019年Oracle 公司云及數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)營收規(guī)模（單位：百萬美元） 34
圖表 34：內(nèi)存數(shù)據(jù)庫活躍度情況 34
圖表 35：2013-2019年商業(yè)數(shù)據(jù)庫與開源數(shù)據(jù)庫流行度對比 35
圖表 36：商業(yè)數(shù)據(jù)庫開源使用情況 36
圖表 37：2019 年開源數(shù)據(jù)庫市場份額 37
圖表 38：分布式數(shù)據(jù)庫的優(yōu)劣勢 38
圖表 39：數(shù)據(jù)庫云服務(wù) 38
圖表 40：云數(shù)據(jù)庫RDS 和自建數(shù)據(jù)庫對比 39
圖表 41：2018-2019 年全球云計算機市場份額 40
圖表 42：2010-2018 年全球數(shù)據(jù)庫規(guī)模排名 40
圖表 43：2019 年全球主要（上市）數(shù)據(jù)庫廠商基本情況 41
圖表 44：中國數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷程 44
圖表 45：2010-2019年我國數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模 45
圖表 46：2017-2019年數(shù)據(jù)庫市場國內(nèi)外公司份額 47
圖表 47：20015-2019年數(shù)據(jù)庫市場國內(nèi)外市場份額趨勢對比 47
圖表 48：2019年我國傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫份額分布 47
圖表 49：2019年我國云數(shù)據(jù)庫份額分布 48
圖表 50：2018年國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫市場份額占比 49
圖表 51：2019年國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫市場份額占比 49
圖表 52：國內(nèi)數(shù)據(jù)庫主要廠商背后大股東 50
圖表 53：2017-2019年數(shù)據(jù)庫市場產(chǎn)品結(jié)構(gòu) 50
圖表 54：2017-2019年我國數(shù)據(jù)庫軟件主要應(yīng)用領(lǐng)域市場規(guī)模統(tǒng)計 51
圖表 55：分布式事務(wù)型數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)能力評測 52
圖表 56：分布式分析型數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)能力評測 52
圖表 57：開源授權(quán)模式與舉例 53
圖表 58：開源模式的三大要素 54
圖表 59：基礎(chǔ)軟件產(chǎn)品環(huán)節(jié)比較 54
圖表 60：2019年我國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品報價統(tǒng)計 55
圖表 61：國產(chǎn)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商及產(chǎn)品 55
圖表 62：數(shù)據(jù)庫安全技術(shù) 62
圖表 63：云數(shù)據(jù)庫服務(wù)應(yīng)用場景 65
圖表 64：中國互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 67
圖表 65：DM8 67
圖表 66：DM8 DSC 的異地多活技術(shù)方案 68
圖表 67：DM8 透明分布式架構(gòu) 69
圖表 68：DM8 透明分布式架構(gòu) 70
圖表 69：變更緩存機制原理 71
圖表 70：基于高級日志的行列融合及SQL 請求的存儲引擎輔助切換 71
圖表 71：人大金倉KingbaseES V8R3 技術(shù)特性 72
圖表 72：Kingbase 產(chǎn)品架構(gòu) 72
圖表 73：GOLDILOCKS 融合了新技術(shù)和傳統(tǒng)技術(shù)的特點 74
圖表 74：CirroData 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)架構(gòu) 75
圖表 75：CirroData 數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品功能體系 75
圖表 76：AntDB 數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品架構(gòu) 76
圖表 77：南威天河大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品功能 77
圖表 78：東軟思來得數(shù)據(jù)倉庫性能描述 78
圖表 79：GoldenDB 分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品架構(gòu) 78
圖表 80：H3C DataEngine 大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)架構(gòu) 81
圖表 81：H3C DataEngine MPP 技術(shù)特征 81
圖表 82：H3C DataEngine MPP 產(chǎn)品架構(gòu) 81
圖表 83：華為 Gauss DB 數(shù)據(jù)庫特征 82
圖表 84：華為 Gauss DB OLTP 數(shù)據(jù)庫系列產(chǎn)品 83
圖表 85：華為與用友合作 84
圖表 86：Gauss DB 200 與 Oracle 等產(chǎn)品的架構(gòu)對比 85
圖表 87：Atlas DB 產(chǎn)品兼容性 86
圖表 88：Atlas DB 產(chǎn)品遷移能力 86
圖表 89：GBase 8s產(chǎn)品架構(gòu) 87
圖表 90：武漢達夢發(fā)展歷程 89
圖表 91：達夢數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品及技術(shù)服務(wù)體系 89
圖表 92：武漢達夢產(chǎn)品及解決方案 90
圖表 93：2012-2019 年武漢達夢營業(yè)收入和凈利潤 91
圖表 94：2018-2019年武漢夢達經(jīng)營數(shù)據(jù) 91
圖表 95：人大金倉業(yè)績成果 93
圖表 96：人大金倉業(yè)務(wù)情況 93
圖表 97：人大金倉生態(tài)圈 94
圖表 98：2012-2019 年人大金倉營收和凈利潤 94
圖表 99：2018-2019年人大金倉經(jīng)營數(shù)據(jù) 95
圖表 100：人大金倉產(chǎn)品及解決方案 95
圖表 101：人大金倉數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品技術(shù) 96
圖表 102：人大金倉KingbaseES 系列業(yè)務(wù)場景 97
圖表 103：央采軟件成交榜單（部分） 97
圖表 104：神舟通用在全國各地業(yè)務(wù)布局 98
圖表 105：神舟通用產(chǎn)品及解決方案 98
圖表 106：神舟通用神通數(shù)據(jù)庫（企業(yè)版）技術(shù)優(yōu)勢 99
圖表 107：神通數(shù)據(jù)庫工作模式政府行業(yè)案例 100
圖表 108：神通數(shù)據(jù)庫工作模式電信行業(yè)案例 101
圖表 109：2018-2019年科藍軟件經(jīng)營數(shù)據(jù) 103
圖表 110：科藍軟件產(chǎn)品架構(gòu) 103
圖表 111：GOLDILOCKS 國產(chǎn)化適配情況 104
圖表 112：2018-2019年優(yōu)炫軟件經(jīng)營數(shù)據(jù) 105
圖表 113：優(yōu)炫數(shù)據(jù)庫（UXDB）產(chǎn)品架構(gòu) 106
圖表 114：瀚高數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)并行處理架構(gòu) 107
圖表 115：2018-2019年海量數(shù)據(jù)經(jīng)營數(shù)據(jù) 108
圖表 116：AtlasDB T1 產(chǎn)品架構(gòu) 110
圖表 117：AtlasDB T2 產(chǎn)品架構(gòu) 110
圖表 118：Atlas DB汽車金融應(yīng)用案例 111
圖表 119：Atlas DB 科研領(lǐng)域應(yīng)用 111
圖表 120：2018-2019年天璣科技經(jīng)營數(shù)據(jù) 114
圖表 121：PBData 產(chǎn)品架構(gòu) 114
圖表 122：萬里開源發(fā)展歷程 115
圖表 123：萬里開源 Great DB 與 My SQL 產(chǎn)品對比 116
圖表 124：GBase 8a 產(chǎn)品推廣情況 119
圖表 125：Oceanbase 產(chǎn)品架構(gòu) 121
圖表 126：Polar DB 與 My SQL 性能對比 122
圖表 127：2016-2018 年云數(shù)據(jù)庫市場份額占比排名情況 123
圖表 128：2019 年 Gartner 全球數(shù)據(jù)庫魔力象限 123
圖表 129：阿里云2018 年重點功能提升情況 124
圖表 130：阿里云數(shù)據(jù)庫PolarDB 優(yōu)勢簡介 126
圖表 131：阿里云數(shù)據(jù)庫PolarDB 工作原理 126
圖表 132：阿里云數(shù)據(jù)庫OceanBase 優(yōu)勢簡介 127
圖表 133：阿里云數(shù)據(jù)庫OceanBase 水平擴展方案 128
圖表 134：騰訊云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品矩陣 129
圖表 135：騰訊云數(shù)據(jù)庫分類 130
圖表 136：騰訊云數(shù)據(jù)庫非關(guān)系型與分析型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 130
圖表 137：騰訊云數(shù)據(jù)庫精選客戶案例 131
圖表 138：騰訊云數(shù)據(jù)庫 MySQL 特性 132
圖表 139：騰訊云數(shù)據(jù)庫CynosDB 特性 132
圖表 140：百度云數(shù)據(jù)庫 RDS 異地容災(zāi)應(yīng)用示例 133
圖表 141：百度云數(shù)據(jù)庫RDS 產(chǎn)品優(yōu)勢 134
圖表 142：360 云數(shù)據(jù)庫精選客戶案例 136
圖表 143：360 云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品優(yōu)勢 136
圖表 144：2019 年上半年中國公有云IaaS 頭部廠商市場份額 137
圖表 145：金山云數(shù)據(jù)庫分類 138
圖表 146：金山云數(shù)據(jù)庫精選客戶案例 138
圖表 147：2020-2025年我國數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模預(yù)測 140
圖表 147：2020-2025年我國關(guān)系型數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模預(yù)測 140
圖表 147：2020-2025年我國關(guān)系型數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模預(yù)測 141
圖表 148：國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的機遇、挑戰(zhàn)和目標(biāo) 144
圖表 147：國產(chǎn)化廠商產(chǎn)品布局 145
|
