东风何时至,已绿湖上山。 春风送来了2023年3月的 墨天轮中国数据库流行度排行,本月共有260个数据库参与排名,本月榜单前十可以用一句话概括为:榜单前八较上月岿然不动,GBase 奋勇向前重返第九。

图1:2023年3月排行榜TOP10得分详情表

一、榜单前十格局稳定

在本月排行榜前三中,OTO 组合已经连续四月稳健开局,TOP3 依次是 OceanBase、TiDB 和 openGauss ,且前三甲均为开源数据库,这表明开源给数据库产品带来更多的活力,流行度也随之水涨船高。细观本月前十,榜单前八的产品地位较为稳固,GBase 凭借多年积淀反超 AnalyticDB 以第九名亮相。接下来具体看看排行榜前十名的得分以及排名情况。

  • 连续四次夺得冠军宝座的 OceanBase 依旧保持进攻态势,其上月仍保持高频度的宣发,各项活动也在紧锣密鼓地展开,本月以669.26分成功摘得桂冠。 OceanBase 如今在排行榜上能保持优势地位有迹可循,其在生态建设、技术创新、伙伴关系等方面都走在业内前沿。上个月,OceanBase 第六期技术征文正式开启、4.1 版本和 Build OceanBase 第一次开发者大会预告都给其带来一些人气。

  • TiDB 持续奋进本月以666.39分夺得榜眼,新增19篇论文,与第一名的分数差距缩小至2.87分,也给下个月冠军得主带来了悬念。 上月,TiDB 动向不断。平凯星辰与华东师范大学于月初签订联合博士培养合作协议,持续吸纳顶尖人才。月中免费体验云数据库 TiDB 的活动比较火爆,参于人员规模较大。就其近期发展的态势 TiDB 有望于下月夺得榜首。

  • openGauss 本月以509.89分位列榜单第三,2023年其将在“四高”能力方面持续演进,预计在2023年Q1季度发布全新版本。 上月,openGauss 数据库获得了2022年度“CCF科技成果奖”下设的“科技进步特等奖”。自2020年6月30日正式开源上线以来,其与产业链伙伴共建国內数据库开源根社区,共同繁荣数据库开源生态,生态建设成绩有目共睹。从榜单前三的得分来看,其与前两名的分数还有一定差距,仍需砥砺前行。

  • 拟上市的达梦以2.44分的分数劣势排名第四。达梦二月中标捷报频传,目前政府端招标比较注重厂商国产化的相关资质,因此达梦这类的传统老牌厂商极具优势。 上月,达梦连续中标湖北港口集团、中石油,维持着高速增长的态势。从企业需求来说,据墨天轮发布的 《2022年墨天轮数据库大调查报告》,达梦数据库成为企业未来最想使用的中国数据库。

图2:企业未来计划使用的中国数据库情况(调查项为多选)

  • 人大金仓连续两月位列排行榜第五,这既有“国家队”特性的加持,也是坚持不懈的结果。 人大金仓积极联合信创产业上下游企业,持续在技术发展、生态建设、行业协作上奋进,目前已经与6000余款国产软硬件产品进行适配认证。

  • PolarDB 本月以406.94分维持上月排名,位列第六。其作为一款开源的云数据库,中小企业能够在短时间内使用它,符合现在业内“降本增效”的原则。 PolarDB 开源一年多以来,经过了众多客户的检验,且阿里云顶尖技术团队不断迭代升级,目前也是中国云数据库领域的佼佼者。

  • 华为云依托华为在云服务领域的多年深耕,打造了高性能的 GaussDB 数据库,GaussDB 本月以395.05分排名第七。 华为云 GaussDB 已经在2500+大客户中规模化商用,历经了各种严苛场景的考验。其在聚焦技术与实践的同时,也在持续扩大金融伙伴生态圈。作为通过了数据库领域国际CC EAL4+安全认证的产品,值得用户信赖,收获了用户的喜爱。

  • TDSQL 本月流行度分数为252.22分,排名较上月未变动,位列第八。 其是腾讯自主研发的企业级分布式数据库,已经成功应用在金融、政府、电信、医疗等行业的核心业务系统。TDSQL 已应用于超过50万客户,并在亚太、日本和欧洲等海外市场拥有广泛业务布局。国际、国内市场“两手抓”的 TDSQL 在流行度上也与日俱增。

  • 重返榜单第九的 GBase 以227.93分得以反超。 随着 Teradata 宣布退出中国市场,众多用户纷纷考虑正在使用的数据库的迁移问题。近几年,GBase 完成了100+用户 Teradata 等国外数据库替换迁移,积累了多个项目的迁移经验。这类消息的披露让许多潜在用户开始关注 GBase。

  • AnalyticDB 是阿里云自主研发的云原生数据仓库,本月以186分排名第十。 作为阿里云旗下的数据库产品,其一直围绕数据价值从实时数仓再到湖仓一体化,支撑了多年双11的业务,在业内也广为人知。

二、新势力注入新动能

本月排行榜十名之后,有一些数据库产品在排名上较上月有了显著的提升,限于篇幅,小编仅在此筛选了六个数据库的得分和排名,一起来看看它们的发展动向。

图3:2023年3月排行榜新势力得分详情表

  • 亚信科技旗下通用型企业级数据库产品 AntDB 本月新增27个专利,以102.66分较上月排名上升一位至第12名。其历经14年的演进历程,“与时俱进”地完成了“三连跳”,从内存数据库到关系型数据库,再到分布式、多模原生的数据库。近日,亚信科技全新发布的“超融合+流式实时数仓”数据库 AntDB 开启了新纪元,这使 AntDB 成为了业内重点关注的产品。

  • ByteHouse 是火山引擎基于 ClickHouse 研发的一款分析型数据库产品,本月排名较上月上升55个位次至第27名。2021年8月份,ByteHouse 正式对外发布并提供服务,目前提供企业版和云数仓两种版本,企业版是基于开源的企业级分析型数据库;云数仓版作为云原生的数据分析平台,实现统一的离线和实时数据分析。

  • ArgoDB 是星环科技全新推出的一款分布式闪存数据库产品,本月排名较上月上升三名,现以33.36分排名第28。上个月,ArgoDB 凭借优秀的性能、可靠的产品力获得了诸多荣誉。紫金农商银行基于星环科技 ArgoDB 的湖仓集一体大数据平台获评数据库方向优秀案例。在替代 Teradata 的实践中,ArgoDB 在某农商行的应用过程中,平滑替代了原 Teradata 一体机,实现了多数据平台合一,降低了原有同质化的数据系统运维开发成本和数据冗余,综合成效比达到 Teradata 的14倍。

  • 于2016年创办的 Kyligence ,其是基于自研的开源技术 Apache Kylin 而开发的大数据联机分析处理引擎OLAP技术,本月排名较上月提升47个位次至第32名。在不到七年的时间里,Kyligence 完成了四轮融资,目前已完成D轮融资。在开源项目上推出的产品加上近日 OLAP 市场比较火热,吸引了众多使用者了解。

  • IoTDB 是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,现位列第38名,较上月上升8个位次。其在3月墨天轮时序数据库流行度榜单上排名第四,从高校里诞生的数据库产品与开源的碰撞,吸引了很多使用者学习,目前在 Github 上的 Star 数达3.1K。

  • 谷数科技自主开发的分布式并行数据库 CDDB,本月排名较上月上升22名至第44。CDDB 主要应用于情报侦查、作战指挥、高性能计算等国防信息化重要领域,为海量数据收发、数据分析、数据融合等应用提供高性能、高安全、高可用的自主可控存储系统和数据库管理系统。

三、“变”则兴,紧跟前沿趋势

2023年2月,德勤发布了《2023年技术趋势》,预测未来十年的技术趋势走向。此报告指出向人工智能开放:学会信任我们的人工智能同事以及多云之上:治理多云乱象这两项与数据库相关的技术将成为发展趋势。

近年来,AI4DB 的概念不断兴起,越来越多的数据库开始与人工智能结合。数据库作为供给侧、AI作为消费侧,经过两者的融合,能够使数据库更加智能,减少人力成本。两种技术的结合能够实现降本增效的目的,并为数据库技术的创新增添了更多可能性。墨天轮2022年11月中国数据库行业分析报告指出,DB 和 AI 的功能界限变得模糊,用户需要兼具 DB 和 AI 的混合分析功能,AI 原生数据库将是解决这个需求的关键技术。目前中国典型的 AI 原生数据库有华为云GaussDB、天云数据 Hubble

图4:AI4DB 简介——墨天轮行业分析报告

随着边缘场景需求增长,全球超93%的企业都具有多云策略。然而各种云的共存导致云乱象问题的存在,如何在多云共存的情况下管理数据库成为亟待解决的问题。数据库国产化替代加速,中国企业需要支持混合多云环境的高性能数据库。目前中国云数据库厂商由于在云上有多年实践经验,在这一方面会比较具有优势。

云数据库技术开始崛起,给了中国数据库厂商弯道超车的机会。如今,云数据库已是大势所趋。为了让大家全面的了解数据库相关的信息,2023年3月墨天轮排行榜推出中国云计算流行度排行,以供大家参考!目前有29个中国云计算厂商参与排名,本月 TOP3 依次是三大云厂商阿里云、华为云、腾讯云

图5:2023年3月云计算排行榜排名得分详情表

四、总结

开源焕发活力,技术与时俱进。 从本月的榜单来看,排名靠前或提升的数据库多为开源数据库。对于中国数据库而言,现在是最好的时代,也是最具挑战性的时代。目前开源数据库在图、时序、向量等细分领域都涌现出了众多佼佼者,各大厂商在享受开源带来红利的同时,数据安全、配套能力弱等问题也逐渐显现。如何在新技术发展的同时,不断补短板、强弱项、提能力,是中国数据库厂商一生的“必修课”。

欢迎大家在评论区一起共话3月中国数据库排行榜。限于篇幅,笔者不在此罗列2月国产数据库大事记,感兴趣的朋友可以点此查看:《2023年2月国产数据库大事记》


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