1、數據庫發展研究報告（2023年）發布 何寶宏2023.7.4CONTENT目錄02 數據庫技術發展情況綜述01 數據庫產業發展情況綜述 03 數據庫行業應用情況綜述 報告編制歷時7個月 凝聚數據庫領域100+專家智慧 全景呈現數據庫行業現狀及趨勢 詳細內容請閱覽報告全文01 數據庫產業發展情況綜述 洞察#1、從市場看，全球近833億美元，我國公有云數據庫市場規模首次過半洞察#2、從周期看，全球數據庫發展經歷兩輪熱周期洞察#3、從地域看，數據庫企業聚集效應明顯洞察#4、從類型看，非關系型數據庫在全球范圍占比略大洞察#5、從模式看，開源模式在全球范圍內發展勢頭迅猛洞察#6、從創新看，非關系型是熱點

2、，我國創新實力不斷增強洞察#7、從標準看，行業組織正逐步推動我國標準體系完善全球數據庫產業持續高速發展洞察#1、從市場看，全球近833億美元，我國公有云數據庫市場規模首次過半 20222022年全球數據庫市場規模為833833億美元，中國數據庫市場規模為59.759.7億美元（約合403.6403.6億元人民幣），占全球7.27.2%。403.6540.4678.8843.71044.51286.833.9%25.6%24.3%23.8%23.2%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%35.0%020040060080010001200140020222023e20

3、24e2025e2026e2027e中國數據庫市場規模（億元）增長率數據來源：CCSA TC601，2023年6月中國數據庫市場規模及預測注：市場規模為2023年統計，主要依據企業財報、人員訪談、評測評估、歷史公開數據等測算得出。中華人民共和國2022年國民經濟和社會發展統計公報，國家統計局，2022年全年人民幣平均匯率為1美元兌6.7261元人民幣。144.59219.15323.16161.19184.45217.240100200300400500600202120222023e2021-2023中國公有云和本地部署數據庫市場規模（億元）本地部署公有云中國公有云數據庫市場規模首次過半 我

4、國20222022年公有云和本地部署模式市場規模分別占總市場54.3%54.3%和45.7%45.7%洞察#2、從周期看，全球數據庫發展經歷兩輪熱周期1569151118385599131801965-19691970-19741975-19791980-19841985-19891990-19941995-19992000-20042005-20092010-20142015-20192020至今企業數量中國數據庫產業始于2020世紀末，并在20132013年后迎來繁榮發展。全球數據庫企業開展業務時間488779139811121026172000年之前2000-20042005-20092

5、010-20122013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年企業數量數據來源：CCSA TC601，2023年6月全球數據庫發展經歷兩次熱潮，21 21世紀后進入蓬勃發展期。中國數據庫企業開展業務時間全球數據庫發展第一次熱潮全球數據庫發展第二次熱潮洞察#3、從地域看，數據庫企業聚集效應明顯數據來源：CCSA TC601，2023年6月801512844443222211111111北京杭州上海深圳天津南京廣州成都濟南蘇州武漢廈門福建長沙大慶貴陽合肥臺北烏魯木齊重慶其它企業數量 全球：數據庫產品供應商472472家，中國和美國占65.1%6

6、5.1%。國內：數據庫供應商150150家，北京占一半以上。全球數據庫企業分布我國數據庫企業分布1571504037987777654333332221111111美國中國德國英國澳大利亞瑞典俄羅斯法國荷蘭印度日本瑞士韓國保加利亞加拿大西班牙新西蘭以色列愛爾蘭巴西意大利愛沙尼亞芬蘭捷克克羅地亞挪威斯洛文尼亞希臘企業數量洞察#4、從類型看，非關系型數據庫在全球范圍占比略大 全球數據庫產品數量整體分布呈現以非關系型數據庫為主的局面。數據來源：CCSA TC601，2023年6月 我國關系型產品數量超過非關系型產品，非關系型中圖數據庫與時序數據庫在非關系型產品中占比超過一半。我國數據庫產品類型156

7、,66%24,10%24,10%10,4%10,4%7,3%4,2%3,1%82,34%關系型數據庫非關系型數據庫-圖數據庫非關系型數據庫-時序數據庫非關系型數據庫-鍵值數據庫非關系型數據庫-列存數據庫非關系型數據庫-全文檢索非關系型數據庫-文檔數據庫非關系型數據庫-向量數據庫309,47%82,13%52,8%53,8%52,8%28,4%22,3%23,4%12,2%9,1%7,1%4,1%344,53%關系型數據庫非關系型數據庫-鍵值數據庫非關系型數據庫-圖數據庫非關系型數據庫-時序數據庫非關系型數據庫-文檔數據庫非關系型數據庫-全文檢索非關系型數據庫-列存數據庫非關系型數據庫-面向對象

8、數據庫非關系型數據庫-圖數據庫RDF存儲非關系型數據庫-多值數據庫非關系型數據庫-原生XML數據庫非關系型數據庫-向量數據庫全球數據庫產品類型洞察#5、從模式看，開源模式在全球范圍內發展勢頭迅猛數據來源：CCSA TC601，2023年6月71517428475281995年及之前1996-20002001-20052006-20102011-20152016-20202021年之后產品數量全球現存開源數據庫的開源時間210221225553382009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年產品數量中

9、國現存開源數據庫的開源時間 我國開源數據庫產品始于20102010年前后，20172017年之后迎來快速發展期。我國開源數據庫目前共42 42款，開源數據庫中69%69%為關系型數據庫。全球開源數據庫興起于 20 20 世紀 90 90 年代,目前共 268268 款，占全部數據庫比例 40.9%40.9%。在2011-2015年2011-2015年間進入發展高峰期，一共出現8484個產品。洞察#6、從創新看，非關系型是熱點，我國創新實力不斷增強 從VLDB、SIGMOD和ICDE三大數據庫領域權威的學術會議來看，近三年，我國企業及高校平均貢獻占比分別為23.81%23.81%、27.17%2

10、7.17%和40.70%40.70%，且數量呈逐年上升趨勢。論文發表數量較多的企業和高校分別為阿里巴巴、清華大學、香港科技大學、北京大學、香港中文大學、浙江大學、華為、中國科學技術大學、北京理工大學、華東師范大學、中國人民大學、香港浸會大學、哈爾濱工業大學、北京航空航天大學、復旦大學、騰訊等。2023年阿里云與浙江大學關于數據庫漏洞檢測新方法的論文榮獲SIGMOD最佳論文獎SIGMOD最佳論文獎。數據來源：CCSA TC601，2023年6月13.68%14.58%43.15%16.68%20.15%44.68%28.01%28.65%65.43%0.00%10.00%20.00%30.00%

11、40.00%50.00%60.00%70.00%VLDB SIGMODICDESIGMOD VLDBICDEVLDB SIGMODICDE20202021202223.81%40.70%27.17%2020-2022年我國中國高校及企業學術會議論文貢獻情況2022年我國中國高校及企業學術會議論文貢獻數量3837242321211514131312111110100510152025303540清華大學香港科技大學北京大學香港中文大學浙江大學華為中國科學技術大學北京理工大學華東師范大學中國人民大學香港浸會大學哈爾濱工業大學北京航空航天大學復旦大學騰訊論文數量洞察#7#7、從標準看，行業組織正逐步

12、推動我國標準體系完善分析型數據庫事務型數據庫關系云數據庫時序數據庫圖數據庫文檔數據庫全密態數據庫內存數據庫分析型數據庫大規模SQL質量管理平臺HTAP數據庫數據庫遷移工具數據庫智能化供給側應用側運維運營服務能力面向數據庫技術產品面向數據庫服務商面向數據庫應用機構數據庫運維管理能力成熟度模型2023上半年新增5個標準（上述圖中標紅顯示）數據庫管理平臺防篡改數據庫實施部署服務能力規劃設計服務能力通用服務能力專項服務能力數據庫應用遷移中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會(CCSA TC601)緊跟國家戰略，圍繞數據庫領域標準化工作，設立數據庫與存儲工作組（WG4）。自2015年起共推出30項標

13、準，逐步構建以數據庫產品、服務和應用為目標的標準體系。產品能力方面，從關系型到非關系型，構建了基礎能力、性能和穩定性的技術標準。服務能力方面，圍繞規劃設計、實施部署和運維運營，推出國內首個面向數據庫服務的團體標準數據庫服務能力成熟度模型圍繞數據庫應用遷移和SQL質量管理平臺，推出能力分級標準，其中數據庫應用遷移服務能力分級要求成功入選工信部2022年百項團體標準應用示范項目。行業應用方面，面向數據庫應用方內部運維管理團隊，推出數據庫運維管理能力成熟度模型。CCSA TC601見證了我國數據庫標準化工作有序有力進行，成為國家在數據庫領域重要的支撐單位。評測類型數據庫一體機搜索型數據庫分布式分析型

14、分布式事務型時序數據庫分析型大規模事務型一體化分析型一體化時空數據庫分布式分析型分布式事務型時序數據庫關系型安全數據庫穩定性穩定性專項安全專項性能專項基礎能力專項02 數據庫技術發展情況綜述數據庫技術在三大領域12個細分方向不斷演進助力用戶降本增效1護航數據要素安全流通2賦能新興業務場景3多模處理一體化實現一庫多用交易分析一體化支撐多類業務TPAP數據湖倉一體化降低存算成本軟硬協同一體化提升系統性能區塊鏈賦能數據資產高度可信隱私計算保障密態數據安全流通圖聯邦學習打破數據孤島云計算成為數據庫重要驅動力圖分析技術洞察數據連接新價值AI大模型催生向量數據庫新應用時空數據庫釋放時空數據新潛能AI與數據

15、庫融合迸發無限潛力趨勢#1、助力用戶降本增效：HTAP數據庫&多模數據庫 目前，業界主流的HTAP技術架構主要分為主行存儲與內存中列存儲、分布式行存與列存副本、單機磁盤型行存與分布式列存，以及主列存與增量型行存四種形態。業務場景：交易分析一體化（HTAP）數據模型：多模處理一體化Row StoreDeltaColumn StoreLogPersistent StorageOLTPOLAPMemoryDisk(a)Primary Row Store+In-Meomory Column StoreNode 1Partition 1Partition 2 2Partition 3Node 2Part

16、ition 2Partition 3Partition 1MasterPartition 3Partition 1Partition 2Node 3Column StoreTransformOLTP OLAPClient(b)Distributed Row Store+Column Store ReplicaOLTPClientDiskRow StoreMasterNode2Node1Node3Node3Memory(c)Disk Row Store+Distributed Column StoreOLAPOLTPMemoryMergeColumn StoreLogLogDeltaPersis

17、tent StoragePersistent Storage(d)Primary Column Store+Delta Row StoreMergeOLAPTransformHTAP 技術類別關鍵技術代表性工作主要優點主要缺點數據組織技術基于主行存的內存列選擇MySQLHeatwaveOracle事務性能高分析性能低基于負載驅動的行列混合存儲-存儲代價低系統復雜度高數據同步技術基于內存增量表與內存型列存的數據同步Oracle,SQL Server,SAP HANA性能高擴展性低基于增量日志與持久化列存的數據同步TiDB,F1 Lightning擴展性高合并代價高查詢優化技術混合行/列存儲掃描T

18、iDB,SQL Server分析性能高搜索空間大異構 CPU/GPU 硬件加速RateupDB,Caldera分析性能高事務性能低面向 HTAP 負載的索引技術-事務性能高內存空間大資源調度技術基于負載驅動的資源調度SAP HANA,Siper性能高新鮮度低基于新鮮度驅動的資源調度-新鮮度高性能不高四類HTAP數據庫技術架構示意圖技術路徑數據庫管理系統存儲類型新存儲方式PostgreSQlrelationalSQl serverrelationalIBM DB2relationalOracle DBrelationalCassandracolumnCrateDBcolumnDynamoDBco

19、lumnRiakkey/valueCosmos DBdocument原存儲模型擴展MySQLrelationalHPE VerticacolumnArangoDBdocumentMongoDBdocumentOrientDBgraphCacheobject原始存儲策略加新型接口Sinewrelationalc-treeACEkey/valueOracle NoSQL Databasekey/valueCouchbasedocumentMarkLogicdocument在技術實現方面，HTAP在數據組織、數據同步、查詢優化和資源調度等方面仍需持續突破，這些技術的解決方法在各種指標上互有優劣。統一

20、訪問接口 兼容各行業數據規范多模數據庫擴展策略Lindorm 原生多模數據庫系統，如OrientDB，ArangoDB等。關系型數據庫增加對多模數據處理支持，如Oracle、PostgreSQL、SQL Server等。多模數據庫技術路線圖表來源：HTAP數據庫關鍵技術綜述數據來源：Multi-model Databases:A New Journey to Handle the Variety of DataHTAP關鍵技術總覽與優缺點比較 原生支持多種數據模型 各模型自動化管理和轉換能力多模數據庫發展方向 多模數據庫旨在提供多語言持久性的數據建模優勢，通過使用單個數據庫存儲來降低操作的復雜

21、性，更好地支持不同場景下的多種類型數據處理。趨勢#1、助力用戶降本增效：湖倉一體&軟硬協同數據架構：數據湖倉一體化基礎設施：軟硬協同一體化ETLETL數據倉庫數據倉庫數據倉庫數據倉庫BI行業報告行業報告BI行業報告數據湖行業報告數據湖數據科學數據科學機器學習機器學習數據湖數據湖ETL元數據、緩存數據、索引層元數據、緩存數據、索引層BI行業報告行業報告數據科學數據科學機器學習機器學習結構化數據結構化數據、半結構化數據、非結構化數據結構化數據、半結構化數據、非結構化數據（a）第一代平臺（b）目前的雙層結構（c）湖倉平臺時間公司產品優勢缺陷2011HortonworksApache Atlas數據血

22、緣追蹤/2011HortonworksRanger數據權限安全數據湖中新引擎優先實現功能和場景，并非優先對接Ranger，可能會產生安全漏洞2018NexflixIceberg提供MVCC等增強數倉能力Iceberg作為插件方式兼容并配合HMS，數倉管理能力大打折扣2018-2019Uber&DatabricksApache Hudi&DeltaLake增量文件格式以支持Update/Insert、事務等數據倉庫功能新功能打破了元數據湖多套引擎之間關于共用存儲的簡單約定，Hudi發明兩種表三中查詢類型維持兼容性。時間公司產品優勢缺陷2017RedshiftRedshiftSpectrum支持數

23、倉用戶訪問S3數據湖的數據需用戶在數倉中通過創建外部表來將數據湖的開放存儲路徑納入數倉的概念體系，無法完全自動化創建外部表、添加分區等。生產使用中較為復雜。2018阿里云MaxCompute外表能力，支持訪問包括OSS/OTS/RDS數據庫在內的多種外部存儲湖倉一體是一種開放式大數據平臺數據管理架構，集數據湖的靈活性和可擴展性優勢以及數據倉庫的數據結構和數據管理功能于一體。降低數據冗余 減少企業存儲成本 提升數據分析時效性 提升對其他數據技術的兼容性 減少報表分析師與數據科學家的重復勞動 團隊缺乏前期數據治理經驗 湖倉一體的高度復雜性使得湖倉之間存在協同問題 如何保障數據安全問題通信層存儲層計

24、算層優化通信架構設計加速并發控制查詢提升索引設計性能GPU、多核等硬件技術FGPA、專用芯片吞吐量大、響應時間短、成本低廉、易于擴展OLTP研究原型OLAPGDBMS 全景商用系統全 GDBMS數據庫擴展基于HadoopGPU計算為核心的數據庫技術（GDBMS）湖倉一體技術優勢數據來源：Databricks數據來源：CCSA TC601，2023年6月圖表來源：GPU數據庫核心技術綜述計算機軟件和硬件相輔相成、相互促進，硬件技術的創新或產品成本變化，不僅會給傳統的計算機體系結構和系統帶來影響，也給是數據庫系統帶來了新的機遇。湖倉一體部署挑戰大數據平臺技術架構演進圖數據湖支持數據倉產品對比數據倉

25、支持數據湖產品對比集中式關系型數據庫：網絡架構便捷性 建設成本分布式數據庫&云原生數據庫：實用性新興硬件賦能數據庫技術GPU數據庫受到廣泛關注趨勢#1、助力用戶降本增效：AI技術融合&云原生數據庫資源細粒度管理成為云原生數據庫發展重點l人工智能技術發展駛入快車道，為數據庫與AI深度融合帶來新機遇。一些大型語言模型已可以初步創建復雜查詢的過程，使得用戶更容易使用自然語言來與數據庫進行交互檢索。AI與數據庫融合迸發無限潛力AIGC輔助數據庫管理人員工作l越來越多的云原生數據庫通過存儲計算分離架構，實現資源池化和極致彈性，具備高擴展性、高可用性、跨地域規模、低成本等優勢。LBP-aLBP-cLBP-

26、aLBP-cLBP-bLBP-aLBP-aLBP-aLBP-cRW(server-a)RO(server-b)RO(server-c)LBP-aLBP-aLBP-eLBP-dRW(server-d)RO(server-e)Memory NodeGlobal Buffer Pool ServiceStorage NodeStorage NodeStorage NodeStorage ServiceLBP:local buffer poolGBP:global buffer pool 計算+內存+存儲三層解耦示意圖DBaaS提供彈性靈活的數據庫管理解決方案，助力企業降本增效。以Serverless

27、為核心計算范式的云原生技術飛速發展，云原生數據庫取得不斷進步。公有云廠商發布數據管理服務助力數據價值不斷放大，數據庫企業收購初創公司布局IDE生態。一些企業也開發了配套的AI引擎，使用AI引擎相應功能，僅僅需要寫幾句SQL，就能在數據庫內完成模型部署和推理，省去一系列安裝部署步驟，快速搭建起一個AIGC應用。Memory NodeMemory Node數據庫性能優化數據開發與分析數據庫結構設計數據庫架構設計數據庫+AIGC趨勢#2、護航數據要素安全流通：全密態數據庫&防篡改數據庫&圖聯邦數據庫數據安全是數據流通的前提，隱私計算、區塊鏈及圖技術等與數據庫技術的結合為數據流通提供了更加安全可靠的解

28、決方案。隱私計算技術保障密態數據安全流通區塊鏈技術賦能數據資產高度可信圖聯邦學習技術打破數據孤島全密態數據庫概念提出，源于MIT 提出的CryptDB微軟首次在商業數據庫中提 出 全 加 密（A l w a y s Encrypted）技術，該技術可支持密態等值查詢，其在2020年進一步提出可信硬件方案的密態數據庫方案并遷移至Azure阿里云在云棲大會發布密態數據庫產品Sumeet Bajaj和Ra du Si o n 提出TrustedDB20112014華為在HC大會發布全密態數據庫解決方案并于2021年在openGauss社區開源全密態數據庫第一階段技術方案201620162019螞蟻推

29、出螞蟻鏈密態數據庫技術方案并進行產品發布2021圖數據庫技術突破了傳統關系型數據庫對于數據之間關系的束縛，圖聯邦技術打破了“數據孤島”的限制，在保護用戶隱私和公司數據的前提下，更好地發揮數據價值。一種圖聯邦數據庫應用架構示例 應用私密計算聯邦數據集銀行運營商證券查詢服務查詢服務查詢服務密鑰接口算法接口圖數據庫密鑰接口算法接口圖數據庫密鑰接口算法接口圖數據庫聯邦區（跨區域應用區）防篡改數據庫業界方案對比：優：數據處理速度快易用便捷存儲信息私密優：透明可信數據不可篡改歷史數據可追溯劣：不適用透明場景較難保證數據被篡改抗抵賴性低劣：數據處理效率低維護成本高賬本間互通性差數據庫區塊鏈可更新賬本僅插入賬

30、本聯盟鏈插入操作支持支持支持刪除操作任意刪除歸檔歷史數據-修改操作支持不支持不支持中心化部署支持支持不支持多方協同支持不支持支持鏈碼不支持不支持支持全密態數據庫是能夠提供對應用透明的加解密能力在數據庫系統中數據的全生命周期以密文形式進行處理，同時密鑰掌握在授權用戶手中的數據庫管理系統。區塊鏈技術能夠很好地彌補當前數據庫缺乏防篡改能力、無法驗證篡改行為、不具備抗抵賴性等問題，相結合形成的多方可信防篡改數據庫技術方案能夠更好地保障云上數據可信運維。來源：CCSA TC601，2023年6月來源：華為云計算技術有限公司提供來源：浙江創鄰科技有限公司提供趨勢#3、賦能新興業務場景：向量數據庫&圖分析技

31、術&時空數據庫AI大模型催生向量數據庫新應用向量是多模態數據的壓縮在現實世界中，我們認識和理解一個事物，總是會想辦法捕捉它的一些特質或者屬性。比如路邊一朵紅色的野花，那么僅從顏色這個維度，我們可以使用離散的0，1來表達。如【1，0，0】1 10 00 0紅黃藍.1 10 00 0梅花 菊花 蘭花.如果我們把每一個單詞看作向量，king 減 queen 之差與 man 與 woman 之差是相等的，都代表著性別的差異。向量檢索是一種模糊匹配雖然每種事物有非常多的維度，我們看見它們的時候會根據自己的經驗總結出一些關鍵維度的信息，這些關鍵信息就是人腦加工的 embedding?；谶@些維度，進行比較

32、、排序，然后尋找最符合預期的結果，這個比較并給出答案的過程，就是向量搜索。l 隨著人工智能時代到來，一些非結構化數據需要通過機器學習算法從中提取出以向量為表示形式的“特征”，向量數據庫的興起便是為了解決對這些向量進行存儲與計算的問題。向量數據庫關鍵技術框架發布時間Ligra2013Galois2013GraphMat2015Polymer2015框架簡介GraphChi基于GraphLab，首個搬到PCTurboGraph韓國浦項科技大學團隊PathGraph華中科技大學GridGraph清華大學框架簡介Pregel首個采用Vailiat的BSP計算模型GraphX基于Spark平臺Power

33、Switch改進PowerGraphPowerLyra改進PowerGraph單機內存圖計算平臺單機核外圖計算平臺分布式內存圖計算平臺分布式核外圖計算平臺單機運行，圖完全加載到內存計算，只能解決小規模圖計算問題存儲層次由RAM擴展到外部存儲器，所處理的圖規模增大圖數據加載到集群內存中，圖分割的挑戰在分布式系統愈加明顯能 夠 處 理 邊 數 量 級 為trillion的圖框架簡介Chaos第一個拓展到多機核外存儲結構的圖計算平臺G-Miner2018年發布圖分析技術洞察數據連接新價值 業務數據城市管理自然資源交通物流空間數據矢量柵格瓦片軌跡三維模型激光點云時空數據庫PostGISMongoDBr

34、asdamanGeoMesaMobilityDBPostGISPointCloud星環 SpactureOracle Spatial阿里云 Ganosl 在現實世界中有超過百分之八十的數據都和地理位置（空間）相關，而所有數據均含有時間屬性。因此，實際業務場景中常常很多數據需要通過時空數據庫來進行處理。l 隨著數據自身豐富度不斷增加，圖分析技術能夠有效分析數據之間的關聯性以及處理數據之間的復雜關系。近年來，隨著人工智能、云計算等技術不斷發展，以及組織數字化轉型持續深入，新興業務場景驅動數據庫技術不斷革新。數據來源：CCSA TC601，2023年6月圖計算平臺分類方式及典型產品圖神經網絡模型設計

35、流程找到圖結構具體化圖類型和規模設計損失函數使用計算模塊構建模型時空數據庫釋放時空數據新潛能應用場景應用場景圖片識別圖片識別自然語言處理自然語言處理聲紋匹配聲紋匹配音頻檢索音頻檢索基因篩選基因篩選推薦系統推薦系統03 數據庫行業應用情況綜述應用：由邊緣系統至核心系統、由重點行業向全行業應用鋪開金融行業核心系統改造升級進度加快電信行業三類系統適配遷移加速推進制造業數據庫創新應用具備廣闊空間業務系統EDA、PDM、PLM等MES、YMS、EAP、RTD、PMS、QMS等BRP、SCM、SRM、CRM、WMS等主流國外廠商Cadence、Synopsys、Siemens西門子、霍尼韋爾、GE、IBM

36、等SAP、Oracle、Salesforce國內廠商概倫電子、華大九天、思爾芯等用友、金蝶、鼎捷、浪潮等數據庫類型OracleOracle、DB2、SQLServerOracle、HANA華為、上揚軟件、賽美特、哥瑞利等業務系統類型研發設計生產制造經營管理特點 B域O域M域IT監管環境強強一般數據業務復雜性復雜一般弱核心業務數據特點強事務+分析強事務強事務成本敏感性一般一般一般集中式數據庫云原生數據庫圖數據庫金融機構分布式數據庫未來我們將持續凝聚產業鏈各方力量，持續推動數據庫技術產業發展。未來我們將持續凝聚產業鏈各方力量，持續推動數據庫技術產業發展。產業角度：全球數據庫產業高速發展未來將支撐著

37、更多關鍵業務系統運行和海量數據價值挖掘。全球數據庫市場穩步增長，理論技術推陳出新。技術角度：數據庫技術不斷革新破浪前行與區塊鏈技術和隱私計算技術等技術有機結合提升數據庫安全性。與人工智能和GPU等新興硬件技術不斷融合助力用戶降本增效應用角度：我國數據庫應用創新邁入新階段應用范圍逐步向金融、電信等關鍵行業中，對性能需求極高、穩定性要求極強的賬務、調度等核心系統深入?！八问?，日月生輝”“水滴石穿，日月生輝”總結與展望與圖技術、GIS技術等一體推進以滿足日益變革的新興業務場景需求。其利斷金，感謝數據庫發展研究報告（2023年）編寫組的努力！主要編寫單位（排名不分先后）：大數據技術標準推進委員會、

38、中移動信息技術有限公司、華夏銀行股份有限公司、北京科藍軟件系統股份有限公司、星環信息科技（上海）股份有限公司、天謀科技(北京)有限公司、云和恩墨（北京）信息技術有限公司、阿里云計算技術有限公司、華為云計算技術有限公司、深圳計算科學研究院、訊飛智元信息科技有限公司、中興通訊股份有限公司、浪潮云信息技術股份公司、上海沄熹科技有限公司、浙江創鄰科技有限公司、杭州沃趣科技股份有限公司、廣州巨杉軟件開發有限公司、天津南大通用數據技術股份有限公司、北京人大金倉信息技術股份有限公司、北京海致星圖科技有限公司、上海愛可生信息技術股份有限公司、成都虛谷偉業科技有限公司、上海熱璞網絡科技有限公司、騰訊云計算(北京

39、)有限責任公司、螞蟻科技集團股份有限公司、螞蟻區塊鏈科技（上海）有限公司、北京庚頓數據科技有限公司、湖南亞信安慧科技有限公司、蘇州庫瀚信息科技有限公司、北京思斐軟件技術有限公司、上海新炬網絡信息技術股份有限公司、北京九章云極科技有限公司、深圳矩陣起源科技有限公司、武漢達夢數據庫股份有限公司、四川蜀天夢圖數據科技有限公司、武漢達夢數據技術有限公司、北京達夢數據庫技術有限公司、北京萬里開源軟件有限公司、北京奧星貝斯科技有限公司、杭州拓數派科技發展有限公司、貴州易鯨捷信息技術有限公司。編寫組主要成員（排名不分先后）：劉思源、齊丹陽、劉蔚、馬嘉慧、馬鵬瑋、閆樹、姜春宇、魏凱、袁暢、邢韋川、鄭鴻健、楊明

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