2021年NoSQL數據庫發展現狀及MongoDB公司產品優勢分析報告（28頁）.pdf

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1、2021年深度行業分析研究報告#page#目錄MongoDB：全球NoSQL數據庫引領者行業分析：NoSQL、云化等成為數據管理軟件市場重要增量來源產品超勢：NoSQL數據庫快速發展.部署模式：云化漸成超勢.公司分析：產品優勢明顯，云業務快速增長.15#page#插圖目錄圖1：公司上市以來市值表現圖2：公司的產品業務體系.圖3：公司股權結構.圖4：公司營業收入及增速.圖5：公司訂閱收入占比.5圖6：公司分產品收入占比.圖7：公司分地區收入占比.圖8：關系型數據庫的基本結構.圖9：全球數據量及同比增速.7圖10：關系型數據庫和非關系型數據庫的擴展方式.圖11：關系型數據庫和非關系型數據庫的擴展方

2、式.圖12：存儲在公有云和傳統數據中心的數據對比.圖14：全球云原生應用數及同比增速.圖15：DBaaS架構.10.10圖18：全球數據管理軟件市場份額.11.12圖19：MangoDB數據庫產品收入以及市場份額.12圖20：全球數據管理軟件市場份額.圖21：全球數據管理軟件市場份額.圖22：DB-engines網站根據受歡迎程度對于數據庫的排名.圖23：全球云端NoSQL數據庫&數據倉庫市場份額獲得者Top7.圖24：全球云端NoSQL數據庫&數據倉庫市場份額丟失者Top4.圖25：公司產品主要技術優勢.16圖26：MongoDBCommunityServer累計下載量及同比增速.17圖27

3、：StackOverflow年度開發者調查最受歡迎的數據庫產品.17圖28：IDC關于企業是否接納混合云戰略的調研.圖29：企業混合云部署情況.18圖30：公司直銷以及自助服務渠道占訂閱收入的比例.1圖31：公司Non-GAAP毛利率.1圖32：公司Non-GAAP期間費用率.20圖33：公司Non-GAAPOperatingMargin圖34：公司MongoDBAtlas產品收入及收入占比.20圖35：公司MongoDBAtlas客戶數.2121圖36：公司總客戶數圖37：公司客戶凈增加數（剔除收購mlab所得4200名客戶）.2222圖38：公司產品與Realm的協同效應，圖39：公司AR

4、R超過十萬美元的客戶數及同比增速.圖40：公司Atlas產品ARPU.圖41：公司分地區收入占比.23#page#表格目錄表1：公司發展歷程.表2：MongoDBAtlas定價模式.表3：MongoDBRealm定價模式.4表4：主流的非關系型數據庫.13表5：MongoDBAtlas與云廠商的文檔數據庫方案對比表6：公司核心管理團隊履歷.15#page#MongoDB：全球NoSQL數據庫引領者公司概況：MongoDB成立于2007年11月，美國總部位于紐約，國際總部位于都柏林；2017年10月，公司于納斯達克交易所上市（代碼：MDB）。作為全球領先的NoSQL數據庫平臺，MongoDB充分

5、融合了開源軟件的社區生態以及訂閱模式的經濟優勢，滿足了企業組織對于數據庫產品性能、可擴展性、靈活性和可靠性的需求，并支持在公有云、本地和混合云環境中大規模部署，在全球數據庫市場中持續獲得份額。FY2021Q3，公司實現收入1.5億美元，同比增長37.8%；下游付費客戶數超過2.26萬家，同比增長42.1%。目前公司市值超過200億美元，上市以來累計漲幅超過12x。表1：公司發展歷程時間節點主要事件2007年150萬美元的天使投資。創始團隊改變起初的產品理念，決定僅專注于數據庫，在開源數據庫的基礎上提供商業支持2009年及對于復制的基礎支持，并推出了數據庫分片的實驗性功能。2010年用于水平擴展

6、的數據庫分片功能，引入了具有自動故障轉移功能的副本集以及IPV6支持2011年2011年9月，MongoDB2.0發布，引入壓縮命令，強化索引能力，支持地理空間數據。公司擁有超過100名員工。2012年來進行。公司擁有250多名員工和1000多個客戶，10gen正式更名為MongoDB。2013年其他增強功能2013年3月，商業版本的數據庫MongoDBEnterprise發布2014年4月，MongoDB2.6發布，增強聚合、安全和查詢功能2014年2014年12月，MongoDB收購數據存儲引擎廠商WiredTiger，增強存儲引擎功能。2015年副本集成員節點限制提升至50個，改進安全性

7、2015年12月，MongoDB3.2發布，支持文檔驗證、部分索引功能，增強聚合功能。公司擁有超過600名員工，MoDB下載量超過2000萬次2016年公司擁有超過800名員工，MongoDB下載量超過3000萬次2017年2017年10月，MongoDB于納斯達克交易所上市公司擁有超過1000名員工，MongoDB下載量超過6000萬次。2018年2018年10月，MongoDB宜布收購提供云端MongoDB數據庫托管的公司mLab，拓展云數據庫客戶群。2019年5月，MongoDB收購移動數據庫和同步平臺Realm，填補了MongoDBMobile的2019年不足。2019年8月，Mong

8、oDB4.2發布，支持分布式ACID事務。公司擁有超過2000名員工，MongoDB下載量超過1.3億次2020年2020年7月，MongoDB4展性、性能、易用性等方面的用戶痛點進行了優化和改進。資料來源：公司公告，中信證券研究部#page#圖1：公司上市以來市值表現（億美元）250200150100500資料來源：公司公告，中信證券研究部主營業務：遵從開源SSPL協議提供商業化訂閱產品。公司由開源NoSQL數據庫產品起家，目前已經發展為一個現代化的通用數據庫平臺，當前產品主要包括企業級數據庫產品MongoDBEnterpriseAdvanced、云數據庫產品MongoDBAtlas、開源數

9、據庫產品CommunityServer和移動數據庫及同步平臺MongoDBRealm。成熟的開源生態、突出的產品性能、不斷完善的功能體系使其成為全球最受歡迎的NoSQL數據庫產品，在全球數據庫市場中持續獲得份額：產品體系：包括客戶自行管理和完全托管產品。作為現代化的通用數據庫平臺，MongoDB的核心產品主要包括MongoDBEnterpriseAdvanced、MongoDBAtlas 和Community Server和MongoDB Realm。其中MongoDB EnterpriseAdvanced是由客戶自行管理的企業級數據庫平臺，包括商業數據庫服務器、企業級管理工具、圖形用戶界面、

10、分析工具集成和技術支持等；MongoDBAtlas是完全托管的DBaaS云數據庫產品，包括自動資源調配、全面系統監控、托管的備份和恢復等功能；CommunitySener是MongoDB數據庫的開源免費下載版本，包含開發人員使用MongoDB所需的核心功能，有助于數據庫產品在開發者群體中快速推廣；而MongoDBRealm則是用于數據密集型網頁和移動應用程序的移動數據庫，開發者可以借助RealmSync將邊緣設備的數據無縫同步到后端云數據庫。#page#圖2：公司的產品業務體系Client-SideDatabaseMobi茶W（）VApplication DevelopmentQDataLay

11、er資料來源：公司官網收費模式：企業版按服務器節點訂閱，云產品按需付費。公司對于不同產品采用不同的定價方式：1）對于企業級數據庫產品MongoDBEnterpriseAdvanced，公司按每個服務器節點收取訂閱費用，具體價格會依據服務器性能以及所需功能協商確認。2）對于云數據庫產品MongoDBAtlas，公司面向小型團隊提供共享集群，共享內存和算力，并根據不同的存儲空間按使用時長計費；面向專業開發團隊提供專屬集群，根據不同的RAM、算力和存儲空間按使用時長計費。3）對于移動數據庫及同步平臺MongoDBRealm，公司同樣根據計算、同步、數據傳輸等功能的使用量進行計費。表2：MongoDB

12、Alas定價模式RAMPriceClustervCPUsStorageMO512MBSharedSharedFree共享集群M2SharedShared2GB$9/moM5SharedShared5GB$25/moM102GB10GB$0.08/hrM204GB220GB$0.2/hrO8N8GB240GB$0.54/h80GBM4016GB4$1.04/hrM50160GB32GB8$2/hr專屬集群16320GBM6064GB$3.95/hM80131GB32750GB$7./hrM140192GB481000GB$10.99/hOOZN256 GB641500 GB$14.59/hrM3

13、00962000GB384GB$21.85/hr資料來源：公司官網，中信證券研究部#page#表3：MongoDBRealm定價模式TransferComputeSyncRequest$10/500 hours of requestS0.08/1MminutesS2.00/Mapplicationrequests30.12/GBforegressExcluding Syncruntime$0.000000005/mss0.00000008/min0.02rquest$0.12/GBforegress股權結構：截至2020年9月30日，公司機構股東持股比例達86.8%，直接持有公司5%以上股份的

14、機構股東包括CapitalWoridInvestors、FidelityManagement&ResearchCompany(FMR）、TheVanguardGroup和MorganStanleyInvestment，分別持股11.97%9.17%、6.90%和6.08%。圖3：公司股權結構mongoDB3lackRock資料來源：彭博，中信證券研究部財務分析：營收快速增長，云產品占比持續上升。過去數年，受益于全球數據量（尤其是非結構數據）的爆發式增長、本地數據庫向云端的不斷遷移，以及公司產品的突出競爭優勢，MongoDB營收持續高速增長，2020財年收入達到4.22億美元，其中來自美國的收入

15、占比最高，達到62.4%。同時收入增長帶來的規模效應逐步顯現，上市以來，公司運營利潤率等指標迅速改善：成長性：過去數年，公司營收持續高速增長，2020財年收入達到4.22億美元，2021財年前三季度實現收入4.19億美元，同比增加40.6%，系由云數據庫產品強勁表現、整體付費客戶和高價值企業客戶快速增加、客戶ARPU穩步提升、國際市場的持續擴張，以及產品體系的不斷選代等驅動運營效率：毛利率方面，隨著云數據庫產品MongoDBAtlas收入占比快速提升，相關托管成本提升使得公司Non-GAAP毛利率由2018財年的74.9%下降至2020財年的72.2%；而公司2021財年前三季度的毛利率為72

16、.5%，呈現企穩回升態勢。費用率方面，公司2021財年前三季度的Non-GAAP銷售、研發及管理費用率分別為44.4%、24.3%和11.8%，較2020財年46.1%、25.5%和13.3%的水平均降低明顯，近年來亦呈現下降超勢。收入分布：分業務看，2021財年前三季度，公司產品及其他專業服務收入分別占比95.5%和4.5%；分產品看，MongoDBEnterpriseAdvanced、MongoDBAtlas（包括MongoDBRealm）分別各占收入的44%，而目前已經停供的MongoDB#page#Core等其他產品目前仍占收入的7.5%，預計未來幾年內將逐漸歸零；分地區看，公司目前收

17、入仍主要來源于美國本土地區，占比達62.4%，國際市場仍有較大滲透空間。圖4：公司營業收入及增速（百萬美元，%）營業收入50080%70%40060%030040%20030%20%1001090%0FY2016FY2017FY2018FY2019FY2020FY2021Q3資料來源：公司財報，中信證券研究部圖5：公司訂閱收入占比（FY2021前三季度）圖6：公司分產品收入占比（FY2021前三季度）口訂閱收入專業服務收入4.5%4.5%MongoDB EnterpriseAdvancedMongoDB Atlas44.0%口專業服務收入44.09口其他產品95.5%資料來源：公司財報，中信證

18、券研究部資料來源：公司財報，中信證券研究部圖7：公司分地區收入占比（FY2021前三季度）口美國口EMEA亞太29.5%62.4%資料來源：公司財報，中信證券研究部#page#一行業分析：NoSQL、云化等成為數據管理軟件市場重要增量來源產品超勢：NoSQL數據庫快速發展關系型數據庫（RDBMS）：作為各類應用程序的底座，數據庫是用戶創建、修改、檢索、查詢并管理與應用程序相關數據的核心引擎。自1970年數據庫誕生以來，關系型數據庫一直主導著這一市場。關系型數據庫以行和列的形式儲存數據，支持ERP、CRM等傳統事務性應用的數據管理，能夠較好地保證數據的完整性和一致性，但關系型數據庫在可擴展性以及

19、靈活性方面有著固有的缺陷：可擴展性：關系型數據庫往往運行在預配置的設備之上，這些高度優化的設備具有固有的可擴展性和容量限制，通常只能通過更換更高性能的硬件設備以進行縱向擴展，而不支持橫向擴展。靈活性：關系型數據庫按照結構化的方法存儲數據，每個數據表都必須預先定義好表的結構，再根據表的結構存入數據，這樣做的好處是由于數據的形式和內容在存入數據之前就已經定義好了，所以整個數據表的可靠性和穩定性都比較高，但其缺點在于結構難以修改且不支持半結構和非結構化的數據。RDBMSRelationalDatabases資料來源：公司財報非關系型數據庫（NDBMS）：在二十一世紀之前，由于數據量以及數據處理需求相

20、對較小，關系型數據庫的弱點并不明顯。但近年來全球數據量呈現爆發式增長，據IDC統計，2019年全球產生的數據量為41ZB，過去十年的CAGR接近50%，預計到2025年全球數據量或高達175ZB，2019-2025年仍將維持近30%的復合增速，其中超過80%的數據都將是處理難度較大的文本、圖像、音視頻等非結構化數據。數據量（尤其是非結構化數據）的激增使得關系型數據庫的弱點愈加凸顯，而非關系型數據庫（又稱NoSQL數據庫）的出現較好地解決了RDBMS在可擴展性以及靈活性方面的問題：#page#圖9：全球數據量及同比增速（ZB，%）200100%全球數據量（ZB）同比增速175.018090%16

21、080%131.014070%12060%101.10050%80.08040%6030%4020%2010%0.1020.30.50.81.2182.80%有資料來源：IDC（含預測），中信證券研究部可擴展性：不同于關系型數據庫的縱向擴展，NoSQL數據庫采取了分布式橫向擴展的體系架構，將數據分布在為大量廉價的服務器集群，每臺服務器的數據處理和存儲能力都相互連接，系統自動在所有節點之間均衡數據并同時進行數據處理，降低了數據庫擴容的成本并提升了數據處理的效率。圖10：關系型數據庫和非關系型數據庫的擴展方式Scale Up中1822008880888008808Scale Out資料來源：Ubu

22、nlu靈活性：不同于關系型數據庫“先定義，后寫入”的Schema-on-Write模式，NoSQL數據庫采用了Schema-on-Read的模式，即不需要預先定義數據結構便可將數據直接寫入數據庫，只有當數據被讀入的時候，才會按需定義數據結構。Schema-on-Read的模式很好地支持了非結構化、半結構化數據的存儲與處理，并便于數據結構的修改和更新，大大提升了數據庫的靈活性#page#圖11：關系型數據庫和非關系型數據庫的擴展方式Schema-on-ReadTApply SchemaAnalyzeCollect DataWrite DataTApply SchemaAnalyzeApply S

23、chemaAnalyzeSchema-on-WriteAnalyzeCollect DataWrite DataAnalyzeApply SchemaAnalyze資料來源：Oracle非關系型數據庫（NDBMS）：包括文檔、鍵值、圖形等數據庫。根據所存儲數據模型的類型，主流的非關系型數據庫包括：適用于內容管理、產品目錄、Web或移動應用開發等場景的文檔數據庫；適用于會話應用、實時競價、購物車等場景的鍵值數據庫；用于存儲和導航關系、適用于應用內數據大量相連場景的圖形數據庫；適用于文本搜索、日志記錄和分析等場景的搜索引擎數據庫；適用于物聯網應用、DevOps和工業遙測等場景的時間序列數據庫等。近

24、年來，層出不窮的數據庫類型滿足了客戶在不同場景或應用下的需求，但同樣增加了客戶選用數據庫產品時的復雜度。比如，在構建電商應用時，客戶需要使用關系型數據庫存儲客戶信息等結構化數據，使用文檔數據庫處理產品目錄、歷史訂單等數據，使用鍵值數據庫處理購物車數據，使用圖形數據庫進行產品推薦等，這通常會導致部署和維護時的繁項，并造成數據重復等問題。隨著非關系型數據庫市場的逐漸成熟，單一模式的供應商已經轉向多模式數據庫，以解決更廣泛的客戶用例并簡化客戶體驗，包括MongoDB、Azure CosmosDB Amazon DynamoDB、MarkLogic、 Redis Labs 等。表4：主流的非關系型數據

25、庫數據庫種類主要特點代表廠商將數據映射到文檔，每個文檔包含數據以及用于檢索文檔的唯一鍵。文檔數據MongoDB、Amazon DocumentDB、 Azure文檔數據庫庫以JSON或XML的格式描述數據，數據以分層的樹狀結構保存，適用于內CosmosDB、 MarkLogic Couchbase容管理、Web或移動應用程序的開發將數據存儲為鍵值對集合，其中鍵作為唯一標識符。鍵和值都可以是從簡單對Amazon DynamoDB、Azure Table Storage象到復雜復合對象的任何內容。鍵值數據庫是高度可分區的，并且允許以其他鍵值數據庫Redis Labs.OracleNoSOL Dat

26、abase類型的數據庫無法實現的規模進行水平擴展。鍵值數據庫常用于面向會話的應Aerospike.RiakOracleBerkeleyDB用、實時競價、購物車等圖形數據庫專門用于存儲和導航關系，適用于關系與單個數據點同等重要或比單個數據點更重要的用例。圖形數據庫使用節點（Nodes）存儲數據實體，并圖形數據庫Ne04j、Amazon Neptune.Ttan、TigerGraph使用邊（edges）存儲節點之間的關系，能夠為具有大量相連數據的應用程序提供更佳的性能，常用于社交網絡、推薦引擎、欺詐檢測、訪問管理等搜索引擎數授索引擎數據庫是一類專門用于數據內容搜索的非關系數據庫，使用索引對數Ela

27、sticSearch、Amazon Elasticsearcf據庫據中的相似特征進行歸類，并提高搜索能力，以處理結構化、半結構化或非結Service#page#著企業業務規模的擴大，數據爆發式增長，維護工作將變得越來越復雜，對數據管理員的能力和時間要求更高。同時，盡管NoSQL數據庫普遍支持橫向擴展，但用戶仍然需要購買、安裝和配置硬件，擴展無法迅速完成；而DBaaS云數據則能夠依托公有云的存儲和計算資源實現近乎無限的延展性和高彈性。目前，數據庫向云端的遷移亦成為高確定性超勢，并不斷擠占傳統部署模式下的產品空間。圖15：DBaaS架構（山禁提先實器基面）SE38類變委采購的款件資料來源：中信證券

28、研究部繪制數據庫軟件市場規模：在非關系型數據庫領域，MongoDB已經由單一文檔模式的供應商轉向多模式數據庫；而在關系型數據方面，公司在MongoDB4.0版本發布后，亦正式推出多文檔ACID事務支持，全面兼容關系型數據的處理。目前，公司已經發展為一個現代化的通用數據庫平臺，產品可面向整個數據庫市場。根據IDC數據，2024年全球數據庫市場規模將達到482億美元，2019-2024年復合增速為8.2%；其中云產品市場規模將達到253億美元，2019-2024年復合增速為25.5%，MongoDB滲透空間巨大。圖16：數據庫軟件市場規模及預測（億美元）云OLTP本地OLTP300250200LI

29、PPFTTT150100500201520162017201820192020E2021E2022E2024E資料來源：IDC（含預測），中信證券研究部#page#圖17：DBaaS云數據庫軟件市場規模及增速（億美元，%）DBaaS云數據庫軟件市場30080%70%25060%20050%15040%30%10020%5010%0201520162017201820192020E2021E2022E2023E2024E資料來源：IDC（含預測），中信證券研究部數據庫軟件市場格局：市場參與者眾多，但份額較為集中。數據庫乃至數據管理軟件市場集中度較高，根據IDC統計，2019年全球數據管理市場中份

30、額超過5%的廠商包括微軟、Oracle、IBM、AWS和SAP，市場份額分別為26.4%、25.5%、11.1%、7.6%和6.3%，合計占比接近80%，而MongoDB的市場份額為0.8%。若僅就數據庫軟件市場而言，MongoDB2019年的市場份額為1.2%，滲透空間仍然巨大。圖18：全球數據管理軟件市場份額（2019年）0.50%0.8096MicrosoftDOracle0.90%1396DIBM0.90%DAWS1.30%粵SAP1.70%Informatic2.30%UTeradata6.30%UGoogleUCloudera7.60%DSAS25.50%口阿里巴巴11.109Ul

31、ntersystemsMongoDB資料來源：IDC，中信證券研究部#page#其他開源數據庫廠商：相較于其他開源數據庫廠商，我們認為MongoDB的競爭優勢主要體現在三個方面：1）更受開發者歡迎：根據DB-Engines網站根據受歡迎程度對于數據庫的排名，MongoDB在所有數據庫中位列第五，在NoSQL數據庫中常年位列第一，顯著領先于其他開源廠商。2）有經驗的開發者更加豐富：基于MongoDB在開發者群體中廣泛流行，相較于其他開源工具，尋找有經驗的MongoDB開發人員更為容易，有助于提高應用程序開發和維護效率。3）更廣泛的用例支持：在用例方面，多數開源廠商僅支持單一的數據模式，適用于有限

32、的場景；而MongoDB已經由單模式數據庫演進為多模式數據庫，解決更廣泛的客戶用例并簡化客戶體驗。圖22：DB-engines網站根據受歡迎程度對于數據庫的排名DB-Eng資料來源：DB-engines公有云廠商：AWS、Azure、谷歌云等主流的公有云廠商同樣提供多種NoSQL解決方案，相較于這類公有云廠商，我們認為MongoDB的競爭優勢主要體現在兩個方面：1）平臺中立性：基于對供應商鎖定以及單一廠商巖機風險的考慮，多云部署目前已經成為企業客戶的主流選擇。MongoDB的數據庫平臺支持在三大公有云上部署以及底層數據的遷移，中立性的平臺使得MongoDB在面對公有云廠商的競爭時優勢明顯。2）

33、產品性能及功能：根據公司官網公布的截至2020年8月的測試結果，AWS和Azure的文檔數據庫分別接近MangoDB3.0/3.2和MangoDB3.6版本的性能，而目前MongoDB的數據庫已經選代至4.4版本。在自動分片、數據可視化、集成查詢、ACID事務支持等多項功能的支持上，云廠商亦存在顯著不足，MangoDB的性能及功能明顯更優。表5：MongoDBAtlas與云廠商的文檔數據庫方案對比功能項MongoDB AtlasAmazon DocumentDBCosmos DB Emulation API是AWS，Azure和Google Cloud選擇云提供商香香包括跨越所有三個云平臺的多

34、云集群香香形遍歷#page#香聲稱與V4.0API兼容，實際上接支持MongoDB的所有功能，并具模仿V3.6API代碼，與MongoDB的兼容性有限性測試免費套餐香有限制是是香實時遷移是實例配置選擇有限制香是香有限制支持MongoDB多文檔ACID事務BSONBSON常規JSON和某些高級數據類常規JSON+long，double，floatJSON數據類型支持某些數據類型有限制，包括一旦型，但不支持十進制decimal，日期和時間設置便無法修改16MB16MB2MB最大文件尺寸集成的文本搜索和圖形查詢是香香是皖香集成查詢云對象存儲中的數據在線歸檔是香香是自動性能建議香香最多50個副本最多1

35、5個副本所有副本都配置為承載數據的節副本集配置，在存儲層維護3個數據承載節點副本不承載數據，點6個數據節點自動分片支持是香是是是皖暫停和恢復集群是香是數據瀏覽器是是品基于SQL的BI連接MongoDB商業智能連接器是無需第三方BI工具即可實現本機香品MongoDB Chart數據可視化是香香本地和混合部署中支持的數據庫ngoDB EA是品品嵌入式數據庫，可同步移動設備MongoDB Realm圖23：全球云端NoSCL數據庫&數據倉庫市場份額獲得者Top7圖24：全球云端NoSQL數據庫&數據倉庫市場份額丟失者Top4（2019）（2019）1.60%0.00%1.4%1.40%-0.1%-0

36、.50%1.20%1.00%-0.6%0.79-1.00%9000.60%-1.50%0.40%0.20%2.00%0.00%2.50%-2.6%3.00%IBMAWSMapROracle資料來源：IDC，中信證券研究部資料來源：IDC，中信證券研究部#page#公司分析：產品優勢明顯，云業務快速增長自成立以來，MongoDB的產品組合已經由單一的開源NoSQL數據庫產品，發展為一個現代化的通用數據庫平臺，產品可面向整個數據庫市場。在數據庫NoSQL化和云化的大背景下，我們看好公司的良好競爭地位以及中長期的成長性。在本部分內容中，我們將從MongoDB的核心管理團隊、產品特色、銷售渠道、運營效

37、率、中長期成長性等層面展開詳細分析。核心管理團隊：公司核心管理團隊構成較為合理，公司董事長兼首席執行官DevIttycheria早期曾創立自動化運維公司BladeLogic（后被BMC收購）并從事多年投資工作，2017年帶領公司完成IPO，近年來亦積極推動公司云業務的開拓與創新；公司COO&CFOMichaelGordon擁有豐富的企業運營以及融資的經驗，CTOMarkPorter則曾在AWS以及Oracle的數據庫部門擔任多年領導職務，公司其他主要管理層亦擁有知名軟件企業的豐富從業經歷。表6：公司核心管理團隊履歷職務信息姓名目前兼任Datadog的首席獨立董事以及AltimeterGrowt

38、h的董事會成員，Dev曾擔任Dev ltychenaPresident& CEOOpenViewVenturePartners的董事總經理，GreylockPartners的風險合伙人，以及BladeLogio的CEO/聯合創始人，Dev畢業于羅格斯大學，并獲得了電氣工程學士學位Michael GordonCOOW CFO門工作。Michael是CNBC全球CFO理事會的成員，擁有哈佛大學的文學學士學位和哈佛商學院的工商管理碩士學位管擔任東南亞打車平臺Grab的核心技術和運輸首席技術官，AWS數據庫業務的GM，Mark PorterChief Technology OficerNewsCorp

39、的部門CTO以及Oracle的工程副總裁，擁有加州理工學院的工程和應用科學學士學位從SaaS機器數據分析公司SumoLogic加入MongoDB，曾擔任VMware云管理戰略和傳播Sahir AzamChief Productoficer曾擔任企業全球云通信和協作軟件平臺Fuze的全球銷售高級副總裁，以及四家軟件公司（包Cedric PechChief Revenue Officer括公開上市公司BladeLogic，BMC軟件和BazaarVoice）的銷售副總裁或EMEAGM。曾擔任聯合利華（Unilever）人力資源副總裁，曾被聘為CognizantTechnologySolutions

40、的Harsha JalihalChief People Oficer管擔任Vonage的首席營銷官，云數據和分析提供商Dun&Bradstreet的首席營銷官。RishiRishi DaveCifMarking Oficer曾在戴爾，Rvio，TrilogySoftware和Bain&Company擔任營銷，業務開發和咨詢職務，擁ChiefInfomation曾擔任國際金融科技公司Tradeweb的全球首席信息安全官，曾擔任紐約最大的州電力組織紐LenaSmarSecurity Oficer約電力局的CIO和首席安全官，曾在FBlInfraGard擔任部門主管。曾在在ITASofware（已被

41、Google收購）任職，以及在生物信息學，開源，Web開發和操作Richard KreuterChtef Customer Oficer系統領域中擔任其他各種軟件開發職務資料來源；公司官網，中信證券研究部產品差異化特色：技術優勢、開源生態、平臺中立性等。MongoDB之所以能夠在數據庫軟件市場中持續快速獲得份額，我們認為主要得益于公司在技術優勢、開源生態、平臺中立性等方面的差異化特色：技術優勢：公司產品在技術層面的優勢主要體現在性能、可擴展性、靈活性、可靠性等方面：1）高性能：MongoDB數據庫可以負載極高的吞吐量以及可預測的#page#低延退，每秒可支持數百萬次操作；2）可擴展：公司的體系

42、架構可橫向擴展至數千臺服務器，在全球分布的環境中支持數PB的數據和數百萬用戶，擴展成本較低且可預測；3）靈活性：MongoDB已經由單一文檔模式的供應商轉向多模式數據庫，全面兼容多種場景和應用下的使用需求，適用于結構化、半結構化、非結構化的數據處理；4）可靠性：MongoDB的數據庫平臺包括企業所需的高級安全功能和容錯功能，支持在全球分布的環境中構建“Alwaysonline”的應用圖25：公司產品主要技術優勢Q題中C資料來源：公司官網開源生態：公司產品起源于開源NoSQL文檔數據庫，自2009年MongoDB1.0版本發布后持續快速選代，最新版本為2021年7月發布的MongoDB4.4。公

43、司開源免費下載版本數據庫CommunityServer包含開發人員使用MongoDB所需的核心功能，有助于數據庫產品在開發者群體中快速推廣。截至2021財年Q3，公司CommunitySenver累計下載量已經超過1.3億次，近年來下載量同比增速維持在50%以上。根據StackOverflow年度開發者調查，2017年、2018年和2019年連續三年在最受歡迎的數據庫排名中蟬聯榜首，顯著領先于其他數據庫產品。與此同時，公司多云數據庫產品MongoDBAtlas較好地利用了開源生態的優勢，使得開發人員無需關注基礎設施&操作系統配置、后續擴容&維護&升級等后端工作，聚焦于用戶體驗和產品創新。云+開

44、源的戰略促使公司云收入迅速提升，付費用戶數迅速增長。#page#累計下載量及同比增速（百萬次，%）累計下載量14090%80912070%10060%8050%40%6030%20%2010%0%資料來源：公司官網，中信證券研究部年度開發者調查最受歡迎的數據庫產品（2019年）MongoDEPostgreSaLElasticsearchRedisMySQLFirebaseSQLiteCassandraDynamoDBMariaDEOracleMicrosoft SQL ServeCouchbase16%0%2%4%6%10%12%14%18%20%平臺中立性：多云部署目前已經成為企業級用戶的主

45、流選擇，根據IDC關于企業是否接納混合云戰略的調研，73%的企業接納混合云的戰略。根據IDC的統計，2020年已有85%的企業在使用多個云廠商的服務，預計到2023年這一比例將上升至98%。2021財年Q3，MongoDB宣布了Atlas中多云集群的全面可用性，這意味著客戶可以在跨多個公有云運行應用程序的同時，借助Atlas在多云間遷移數據，中立性的平臺使得MongoDB在面對公有云廠商的競爭時優勢明顯。#page#圖28：IDC關于企業是否接納混合云戰略的調研圖29：企業混合云部署情況（2020年）口1-2 clouds5-10 clouds3-4 cloudsYESONO口10+ clou

46、dsUnsure6%179627926%3924%資料來源：IDC，中信證券研究部資料來源：IDC，中信證券研究部渠道體系：直銷與自助服務相結合。公司的銷售渠道主要包括直銷與自助服務，直銷渠道通常面向價值量相對較高的大型企業客戶，而自助服務主要面向使用Atlas的中小開發者。直接銷售：直銷是MongoDB最主要的銷售渠道，包括現場銷售和遠程銷售團隊，按照負責的地區和客戶規模再進行細分。直銷渠道通常面向價值量相對較高的大型企業客戶，貢獻公司主要收入。線上自助服務：線上自助服務主要面向中小開發者客戶，通常是由開源免費版本數據庫CommunityServer向MongoDBAtlas轉化而來。隨著這

47、類客戶用量的逐漸上升，直銷人員將與之接觸，以尋求更多的銷售機會合作伙伴渠道：公司合作伙伴主要包括分銷商、系統集成商和技術合作伙伴，其中系統集成商為客戶遷移或實施MongoDB數據庫提供端到端的服務，技術合作伙伴通過提供BI、機器學習、數據治理和安全等相關集成增進平臺功能。公司也希望合作伙伴網絡能夠吸引更多的客戶使用公司產品。#page#圖33：公司NonGAAP590-15%-20%25%0%-35%-40%FYFVFVFY2019Q12019022019032019042020012020022020Q3202004202101202102202103資料來源：公司財報，中信證券研究部中長期

48、成長性：云業務快速拓展、高價值企業客戶數增長等。目前公司年化收入已超過6億美元，考慮到數據庫NoSQL化和云化的大背景、公司產品約500億美元的潛在市場空間以及公司產品在多個維度突出的競爭優勢，我們認為公司業務仍存在較大的拓展空間，主要的擴張途徑包括：云業務快速拓展、高價值企業客戶快速增加、平臺產品及功能的不斷創新和豐富、客戶ARPU持續提升以及國際市場的拓展等。云業務快速發展：云+開源的戰略促使公司云收入迅速提升，付費用戶數亦快速增長。自2017財年MongoDBAtlas發布以來，Atlas貢獻的收入占比由當年的1%迅速上升至2021財年前三季度的44%。2021財年前三季度，Atlas產

49、品實現收入1.85億美元，同比增加66%，顯著高于41%的總體收入增速。用戶方面，截至2021財年Q3，Atlas的用戶數2.11萬人，同比增加48.6%，增量用戶既包括開源方案用戶的轉化，亦包括向MongoDBEnterpriseAdvanced用戶的crosssale。圖34：公司MongoDBAtas產品收入及收入占比（百萬美元，%）200.050%180.045%160.040%140.035%U120.030%100.025%80.020%60.015940.010%5920.00.00%FY2017FY2018FY2019FY2020FY2021Q資料來源：公司財報，中信證券研究部

50、#page#圖35：公司MongoDBAlas客戶數25000N000015000100005000資料來源：公司財報，中信證券研究部；注：2019Q4客戶數的陵增主要源于對于mlab的并購新客戶的持續導入：根據IDC數據，到2023年，全球云原生應用數將達到5億個，相較2019年0.7億的水平增加逾6倍，由于關系型數據庫在可拓展性和靈活性上的固有限制以及高昂的成本，這類應用大多數將部署在云端的NoSQL數據庫上。此外，基于到NoSQL數據庫的顯著優勢，部分已經構建于關系型數據庫上的應用也將逐步向NoSQL數據庫遷移。根據公司招股書，2017財年，公司30%的增量收入來自于關系型數據庫的遷移，

51、我們認為這一趨勢仍將延續并逐漸加速。成熟的開源生態、增量應用的導入以及部分存量應用向NoSQL的遷移使得公司客戶數迅速增加，截至2021財年Q3，公司總客戶數2.26萬人，同比增加42%；若考慮凈增加客戶，公司近四季度客戶導入亦持續加速。圖36：公司總客戶數25.00020.00015.00010.0005.000資料來源：公司財報，中信證券研究部；注：201904客戶數的陜增主要源于對于mlab的井購#page#（剔除收購mlab所得4200名客戶）30002500200015001000500資料來源：公司財報，中信證券研究部；注：2019Q4客戶數的陸增主要源于對于mlab的井購平臺產品

52、及功能的不斷創新和豐富：公司通過內部研發和外部并購整合持續拓展產品品類，豐富產品功能。外部并購方面，公司于2014年12月收購數據存儲引擎廠商WiredTiger，增強存儲引擎功能；于2018年10月收購提供云端MongoDB數據庫托管的公司mLab，拓展云數據庫客戶群并提升云產品能力；于2019年5月收購移動數據庫和同步平臺Realm，彌補了MongoDBMobile的不足。內部研發方面，公司產品自2009年MongoDB1.0版本發布后持續快速送代，最新版本為2021年7月發布的MongoDB4.4，每一版本的升級都伴隨著功能的豐富以及性能、易用性的提升。圖38：公司產品與Roaim的協同

53、效應AppAppMongoDB RealmiosAndroid資料來源：公司官網客戶ARPU持續提升：我們認為，高速增長的Atlas用戶數以及平臺功能不斷創新和豐富將成為公司后續“land&expand”的堅實基礎，在數據量爆發、云原生應用高速增長的背景下，公司ARPU有望持續提升，高價值企業客戶的增長亦有望加速。截至2021財年Q3，公司披露的Netrevenueretentionrate連續19個季度超過120%，反映了原有客戶增購的強烈意愿以及工作負載向公司數據平臺遷移的高確定性超勢。ARPU方面，公司Atlas產品的季度ARPU已經由上市之初的1319美元上升至2021財年Q3的335

54、8美元。同時，對于公司ARR超過#page#十萬美元的高價值企業客戶，截至2021財年Q3，公司高價值企業客戶為898個，同比增長30.5%圖39：公司ARR超過十萬美元的客戶數及同比增速（個，%）一同比增速100070%90060%80050970060040%50030%40030020%20010%1000%6資料來源：公司財報，中信證券研究部圖40：公司Alas產品ARPU（美元）40003500300025002000中行15001000500資料來源：公司財報，中信證券研究部海外市場拓展：公司目前在國際市場的滲透率還不高，收入仍主要來源于美國本土地區，占比達62.4%，而EMEA和

55、亞太市場的收入占比分別為30.8%和8.4%，國際市場的拓展空間仍然較大；從增速上看，國際市場的收入占比已經由2016財年的30.7%提升至2021財年Q3的39.2%，高于國內市場。目前公司在歐洲、中東和亞太地區的主要國家設有辦公室，后續國際市場的拓展同樣值得期待。圖41：公司分地區收入占比#page#本土收入占比國際市場收入占比100%90%80%70%60%040%30%20%39.2%35.3%35.4%84T833.4%30.7%10%0%20162017202103201820192020資料來源：公司財報，中信證券研究部中長期盈利能力改善：長期盈利目標有望實現。在公司上市之初，管

56、理層給出的公司長期運營利潤率目標為20%。近年來，盡管公司Non-GAAP運營虧損率已經由上市之初能力的改善情況，而基于以下因素，我們認為公司長期盈利目標有望實現：碼是基于AGPL（Affero-General-Public-license）授權的。不同于最為常見的Apache授權，在AGPL下，開源項目的所有者控制產品路線圖決定是否包含特定功能，并決定哪些功能是免費的或是付費的；此外，AGPL不允許修改后和行生的代碼做為閉源的商業軟件發布和銷售。2018年10月，公司將AGPL許可更改為SSPL，明確禁止修改后和衍生的代碼作為商業服務向第三方提供。特定的授權模式一方面使得商業軟件和開源軟件存

57、在功能上的差異，鼓勵客戶付費；另一方面，也使得競爭對手無法基于MongoDB的開源代碼盈利，無論是通過軟件還是SaaS服務交付。因此，MongoDB的商業模式更類似于“freemium”模式，通過免費開源版本獲客，再進行向Atlas亦或MongoDBEnterpriseAdvanced的轉化，這種商業模式保證了公司貨幣化的能力。規模效應有望驅動盈利能力長期改善：由于技術門檻較高、實施較為復雜，數據庫的獲客成本較高且獲客周期較長；客戶初期部署以試用為主，初始ARR相對較低，高客戶獲取成本和低初始ARR抑制了利潤端的表現。但考慮到公司強勁的Netrevenueretentionrate與穩定的客戶關系，原有客戶的增購有望成為中長期收入增長的主要動力，驅動銷售費用率逐漸下降。研發及管理費用率方面，隨著公司產品體系的逐步成熟與收入規模的逐步擴大，相關投入的增速有望自然回落。綜上所述，我們認為公司長期盈利目標有望實現。