头部数据库厂商，既要能提供 " 更好用的产品和更易用的工具，也需以 AI 筑牢技术壁垒，用生态大同场景落地。

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文｜周享玥

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编｜赵艳秋

最近，数据库行业又到了各种报告密集发布的时节。

中国信通院、IDC、赛迪顾问等权威机构接连交出市场观察答卷，核心趋势高度一致—— 中国数据库市场已告别野蛮生长，迈入理性发展的高质量阶段。

当前，国内数据库市场已进入淘汰赛，一年间企业数量减少了 64 家，头部效应愈发明显。伴随国产数据库在各行业渗透率显著提升，在关键、核心业务领域实现突破，以及 AI 时代带来的技术进一步跃迁，头部企业正形成三条上行曲线。新的竞争格局下，头部国产数据库厂商也在不断探索制胜路径，沉淀出一条适合新的 AI 时代的落地方法论。

一年少了 64 家数据库企业，市场加速向头部靠拢？

过去一年，中国及全球数据库市场最显著的一大变化是，都迎来了厂商数量的大收敛。

中国信通院发布的《数据库发展研究报告（2025 年）》显示，截至 2025 年 6 月，全球数据库企业共 400 家，一年锐减了 118 家，中国数据库厂商 103 家，较去年少了 64 家。

一些公司在激烈的竞争中，悄悄消失了。

国内数据库产品的数量，也开始高速收敛，从 2024 年的 269 款产品，直接腰斩到了 164 款。

但这并非坏事。过去几年，过多数据库厂商和产品的同台竞争其实带来了不少问题：ISV（独立软件开发商）苦于需适配大量厂商，厂商也难寻足够的合作伙伴建立健全的服务体系，客户则因产品同质化严重深陷选型困境。本就紧张的行业人才，也因分散各处，加剧了缺口。为此，2022 年前后，行业已有收敛呼声。

7 月 16 日召开的 " 可信数据库发展大会 2025" 主论坛上，中国信通院云大所所长何宝宏在解读上述《报告》时也指出，国产数据库已从高速增长期迈入高质量发展阶段，投资市场回归理性，供给侧正从 " 烧钱 " 向 " 赚钱 " 转型，产业侧则从 " 数量型 " 向 " 质量型 " 转变。

实际上，尽管厂商减少，市场规模仍在继续扩张，预计 2027 年将达到 837.42 亿元，年复合增长率 11.99%。

在这一背景下，市场头部效应愈发显著 ——优势企业更易在新增市场中抢占份额，尤其在对数据库要求严苛的银行业，更是如此。

IDC 报告显示，以 2024 年中国银行业本地部署分布式事务型数据库市场为例，5 家头部厂商占了 93.8% 的份额，中尾部厂商空间被进一步挤压。前四强份额均较上一年有所扩大。其中，金篆信科连续两年居首，份额从 24.8% 增至 28.9%，增长最多且增速最高，领先优势进一步放大。

行业人士观察，2025 年至 2028 年，市场还将持续收敛，越来越向头部厂商集中。未来，市场竞争主要是头部厂商之间比技术、比生态合作，更多中小企业可能会退出。

另一方面，从行业应用看，国产数据库正加速迈进多个行业的关键、核心业务，抢占市场份额。

赛迪顾问报告显示，2024 年中国数据库管理系统市场中，国外厂商份额萎缩，Oracle 等销售额逐步下滑，中国厂商影响力持续提升，在众多细分行业取得了大量市场。

比如政务民生领域（社保、医保、税务等），已经大面积采用国产数据库，并正在向区县级下沉。一些政务机构，也在通过成立联合实验室的方式，加速国产数据库落地。如扬州市住房公积金管理中心与中兴金篆数据库 GoldenDB，共同成立了国内首个聚焦住房公积金领域的国产数据库联合实验室——江苏省住房公积金联合实验室。

金融行业正在从头部向中小机构扩散。其中，银行跑在最前列，国有大行与股份制银行选型基本都已确定，接下来主要是交付和投产。" 二三百家中小银行中预计有百分之七八十也都将在今年完成选型。" 一位行业人士告诉数智前线。

运营商领域，国产数据库已经广泛落地。" 可信数据库发展大会 2025" 主论坛上，中国移动集团数智化部副总经理陈国介绍，中国移动集团、省、专公司 IT 领域已使用国产商用数据库近 7000 套，今明两年将进一步拓展，商业数据库全网集采预计超 1 万套。

能源、交通等领域的关键生产业务系统，国产化数据也已经逐步在进入。

2024 年助力 60+ 客户投产，GoldenDB 做了什么？

在这些报告中，有一家企业——金篆数据库 GoldenDB，颇为特殊，它在三项权威报告中，都获得了不错的表现：

在信通院《中国数据库产业图谱 ( 2025 ) 》中，获评金融、电信行业事务型数据库领航者第一名，且位居政务、交通、能源等重点行业事务型数据库前列；在 IDC 报告中，以 28.9% 份额继续稳坐银行业本地部署分布式事务型数据库第一；在赛迪顾问报告中，位列中国分布式事务型数据库市场第一，被评为中国数据库管理系统市场领导者。

作为一家老牌国产数据库企业，金篆数据库 GoldenDB 已经在行业内深耕多年，是最早进行国产化数据库技术开发的企业之一，且和部分厂商 " 从通用切金融 " 的路径不同，2014 年中兴通讯正式立项 GoldenDB 时，定位的就是金融级数据库的研发。

它的第一个落地案例，更是从银行核心系统这块行业公认最难啃的 " 硬骨头 " 闯出来的。2019 年 10 月和 2020 年 5 月，中信银行信用卡中心核心、总行账务核心系统相继更换为金篆数据库 GoldenDB，成为国内首家完成核心业务分布式架构转型的大型银行。

基于在金融这个对数据库有着高要求的行业的多年深耕，这些年，金篆数据库 GoldenDB 已经在金融、电信、政务、交通、能源等多个关键行业，都积累了大量落地案例和丰富经验。而在 2024 年，相关数据显示，GoldenDB 全年助力了 60+ 客户核心业务、关键业务成功投产。

以这家公司为观察样本，或许能让我们一窥国产数据库当前的落地图景。

比如在金融行业，金篆数据库 GoldenDB 已支撑政策性银行、国有大行、股份制银行、农信联社、城商行、农商行、证券、保险等全系列金融机构核心系统，服务超过 100 家金融行业用户，核心系统投产数占金融行业 50% 以上。

单就 2024 年，金篆数据库 GoldenDB 就支撑了广发银行信用卡核心、中国工商银行对公核心系统、中国民生银行信用卡核心、中国建设银行对公核心业务系统及海外核心等多个大项目投产。

在电信行业，金篆信科有限责任公司副总经理秦延涛透露，金篆数据库 GoldenDB 已助力中国移动完成覆盖 28 省的核心系统 Oracle 平滑迁移；服务中国联通集团和 26 个省份的业务系统，2025 年预计交付 200 多个系统。

不同行业和企业，对数据库的要求不尽相同。" 以中国移动为例，其数据库替换对象主要是 Oracle 单机或 Exadata，这与金融行业的情况略有不同。" 秦延涛补充道，这种场景下，数据库需经受两大核心能力考验：一是实现语法兼容与自动化迁移，确保业务系统无需改动就能平滑迁移；二是具备强大的运维支撑能力，以应对海量数据库系统的日常管理，快速完成问题的发现、诊断与处置。

尤其系统越复杂，考验也会更大。以河北移动核心 BOSS 域账务系统 A 库为例，该库涉及参数库及全省业务，改造难度极大。为保证核心业务逻辑不改动，河北移动与金篆数据库 GoldenDB 团队，不仅对参数库和业务库做了拆分处理，支撑参数管理、加载等功能，还通过应用连接改造、去 DBlink 改造、SQL 性能提升、数据同步链路改造等多种优化手段，来确保迁移后 " 好用 "。最终，该库于 6 月底一次性投产上线，运行平稳，在核心收费、余额查询、积分查询等场景运行效率明显高于原 Oracle 库。

在政务行业，金篆数据库 GoldenDB 同样已经积累不少落地案例。

" 尤其进到 2025 年以后，我们的项目进度是比较快的。" 秦延涛表示。比如海关总署信息中心核心业务场景的低货值通关系统，在经过了此前较长时间的技术论证和测试后，于今年 3 月整体切换到金篆数据库 GoldenDB，期间零业务代码改造，正式进场实施后，仅用 4 个月就实现上线，支撑每分钟 83 万笔的交易，异地 RPO=0。

此外，在交通行业，金篆数据库 GoldenDB 已经应用于中航信多场景业务系统，在能源行业，实现了在中国石化高质量数据集系统、司库、报表、报销系统等多个关键系统中的快速上线。

AI 原生时代，需要哪些核心能力？

当前，数据库国产化进程加快，但仍面临诸多困难：应用系统多元导致数据库需求多样，业务改造工作量大；数据量持续增长使迁移难度攀升；改造成本高、周期长等。

尤其随着 AI 等新技术发展，数据库面临的挑战正进一步升级。

" 一是数据类型多元化，从结构化扩展到半结构化、非结构化（如语音、影像）和向量等，若每种数据类型对应一种数据库，会大幅增加管理与运维压力；二是需求从传统的 TP（事务处理）、AP（分析处理）升级为实时推理，需直接提供决策结果；此外，还需兼顾数据架构合规性与   AI 业务创新需求，这对数据库提出了更高要求。" 一位行业人士表示。

面对这些挑战，数据库厂商们正在不断总结和更新自己的落地打法。

金篆数据库 GoldenDB 也总结了一套方法论——在产品维度，聚焦打造强一致、高性能、高可靠、高兼容、云原生、易运维六大核心能力，而在实践层面，则以   " 多快好省 "   为核心特性，确保技术能力与业务需求高效匹配。

其中，" 多 " 指支持业务场景多，通过模式一体化（MySQL 模式和 Oracle 模式）、多模一体化（结构化、半结构化、非结构化融合计算）、分布与集中式一体化、场景一体化（OLTP、OLAP 及 HTAP），满足各类数据库应用场景需求。

以金融行业为例，其主流数据库为 Oracle 与 MySQL，传统架构下二者无法同集群部署和统一管控，需分别配置运维团队。但具备一体化能力的数据库可在同一集群嵌入两种模式，仅需一支运维队伍，就能实现硬件集约化与统一监控，有保险行业人士透露，这种模式下，每年可节省数百万至千万级管控成本。这块能力也是各家数据库厂商比拼的重点。

" 快 "，则是指迁移上线快。秦延涛介绍，除了通过在产品能力上做到强一致和高兼容来尽量减少迁移过程中的业务改造，节省迁移成本和时间，金篆数据库 GoldenDB 也将过往经验沉淀为一套标准化工具集，覆盖迁移全流程，实际业务迁移时间可缩短 83%，且支持不停机增量比对，大幅提升迁移成功率。

扬州公积金的实践就是一个典型案例：其核心业务采用全国产环境，金篆数据库 GoldenDB 按 3 分片、3 副本模式部署，原 Oracle 数据库通过迁移工具即可快速迁移至 GoldenDB，且应用代码零修改。最终，在公积金行业最大的一个批处理业务——年度计息上，新系统较原来 Oracle 环境下，性能提升 1 倍以上。

" 好 " 的核心在于产品性能、兼容性与适配性的综合优势。当前国内生态日趋成熟，适配问题已不再突出，但 " 兼容 " 仍需深化。业界普遍认为，国内产品虽在兼容 Oracle、DB2 等方面有进展，能达到较高兼容百分比，但实际落地中，随业务场景复杂化，新的兼容需求仍在不断涌现。这要求厂商不仅要做好语法兼容，也要努力攻破应用兼容和性能兼容。

" 省 " 则强调实现全流程省心、省力、省资源。在资源节约上，经过多年实践，各家厂商已形成成熟方法，以金篆数据库 GoldenDB 为例，通过集约化建设可节省超 50% 硬件，且支持容量与性能线性扩展，扩展损耗率低于 5%。

" 目前更重要的着力点还是在安全与运维维度。" 秦延涛解释称，近两年，相关的安全标准推进加速且要求趋严，但最终要落到产品上；而随着更多关键、核心系统向分布式架构转型，节点数量从传统 IBM 体系的数台，激增到成百上千，尤其是多地多中心部署下，运维压力显著上升，对运维团队和产品能力都带来了挑战。

在这种背景下，AI 也正在被业界寄予厚望，可能带来新解法。目前，AI + 数据库已成为业界焦点，几乎所有数据库相关会议都围绕 AI for DB 与 DB for AI 两大维度展开探讨。中国信通院《报告》指出，数据库技术正迈入 AI 原生时代，开发与运维模式更趋精准智能，将为数据库创新应用提供更加丰富的场景和空间。

各家数据库厂商的 AI 布局，也都聚焦于此。比如金篆数据库 GoldenDB 在 AI for DB 维度，正全力打造全链路智能化运维体系，通过 AI 算法精准驱动数据库升级、弹性扩缩容，实现异常检测毫秒级响应、故障定位与恢复的闭环。

" 我们也去做了智能体的实践，将在各种场景积累的经验、方案、技术细节，都通过智能体在集团内部共享，提升生产效率。" 秦延涛说，鉴于客户运维团队对智能体中的 FAQ 和实践经验有需求，这些智能体实践接下来也将向客户开放落地。

而在 DB for AI 维度，秦延涛透露，金篆数据库 GoldenDB 将充分发挥多模一体化架构优势，着重强化向量计算能力，为 AI 应用打造强劲数据处理引擎。未来，金篆数据库 GoldenDB 将深化与主流 AI 平台的融合，通过内置深度学习算法库，在风险预测、客户画像等场景中深度赋能，持续释放 " 数据 + 智能 " 的叠加价值。

当前，市场淘汰赛已然开启，随着更多中小企业的退出，以及国产数据库在各行各业的持续深化落地，新一轮市场蛋糕的分割即将到来。新的竞争格局下，头部厂商之间的比拼，已经转向全方位较量：既要能提供 " 更好用 " 的产品与 " 更易用 " 的工具，也需以 AI 筑牢技术壁垒、用生态打通场景落地，方能在这场长跑中赢得更多未来。

© 本文为数智前线（szqx1991）原创内容

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