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（1）数据库管理系统概述：数据库管理系统是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”，是一种用于建立、使用、操纵和管理数据库的大型基础软件，既是业务数据的存储中心，也是统计分析计算的基础，对IT核心系统起着关键性作用，是信息化时代、大数据时代中各行各业不可或缺的重要基础软件。按其管理的数据结构，可分为关系型数据库、非关系型数据库（NoSQL，包括键值型、文档型、图、对象型等）；按其设计架构可分为集中式数据库和分布式数据库；按其部署模式可分为本地数据库和云数据库；按其应用场景可分为OLTP事务型数据库、OLAP分析型数据库、HTAP混合型数据库；按其存储介质可分为磁盘数据库和内存数据库；按其商业模式可分为商业数据库和非商业数据库。
关系型数据库是目前应用最广泛、最成熟的数据库类型，它是建立在关系模型基础上的数据库，相对其他非关系型数据库有易理解、高度通用、生态成熟等优势。随着互联网、移动网络、大数据等新技术、新业态的发展，为应对更多样、更敏捷的信息处理需求，以及更大规模、更大容量的数据访问和存储需求，非关系型数据库、分布式数据库、HTAP混合负载、云数据库等逐渐兴起，与现有关系型数据库形成了良好的市场互补关系。
目前，国际主流的数据库厂商有Oracle、微软、IBM、MongoDB、亚马逊、谷歌等。从2000年前后，我国开始陆续出现商业数据库厂商，其主要代表有达梦数据、人大金仓、神舟通用、通用数据等。近年来，国内互联网、通信科技巨头华为、腾讯、阿里等公司也纷纷加速布局数据库产业，借助云计算优势进行相关数据库服务的研发。
（2）上下游行业概况：数据库软件作为基础软件，其上游主要是CPU芯片、服务器主机、存储设备、操作系统等基础软硬件行业。
目前国内市场上除IBMPower小型机，以及Intel、AMD等主要国际PC服务器生态体系外，众多国产生态体系也走在快速发展的路上。其中CPU主要包括飞腾、龙芯、申威、鲲鹏、海光、兆芯等品牌，服务器主要包括浪潮、长城、曙光、联想等品牌，操作系统则有麒麟软件、统信软件等厂商。达梦数据库与相关国内外上游计算生态企业有着良好合作关系，能够提供经过良好兼容优化的各类数据产品。此外，在上游存储设备领域，达梦也与宏杉、H3C、华为、浪潮、曙光、长城、联想、EMC等主流厂商的存储产品具有良好的兼容适配性。
数据库软件的下游主要为应用软件开发行业，既包括传统信息化应用，如电子政务、电子商务、企业ERP、财务管理、工业生产控制等，也包括新型的应用如大数据、人工智能、物联网等。数据库软件作为信息化系统中不可或缺的组成部分，广泛覆盖政府、金融、能源、教育、交通等大多数涉及国计民生的领域。目前我国应用软件产业整体发展较为成熟，在各行业领域拥有丰富的产品供给，形成了大量行业独立应用软件开发商（ISV）。ISV是达梦数据库与用户的重要桥梁，承担着数据库的应用和集成工作。达梦数据与众多行业头部ISV达成了良好的合作关系，完成了多个行业信息系统与达梦数据库的兼容适配和优化，并已经实现了规模化应用推广。与ISV的合作将是达梦下游生态建设的持续投入方向。
（3）行业发展现状
1）全球数据库行业发展现状：在全球数据库软件市场中，不同数据结构、设计架构与商业模式的数据库产品对数据库软件行业产生了多样的影响。
关系型数据库与非关系型数据库：相较于主流的关系型数据库，非关系型数据库在表达非严格模式的数据类型方面具有一定优势，尤其适用于互联网领域的大规模数据处理需求。同时，部分非关系型数据库，如图数据库所特有的计算模型，在金融、公共卫生、社交网络等涉及复杂关系溯源、关系链条跟踪等场景下具有显著优势，也在近年来得到了技术和市场的广泛关注。
21世纪初期以来，尽管随着大数据技术发展，键值、文档、宽列、时序等非关系型数据库在大数据、互联网领域取得了较大范围的应用。但另一方面，人类社会经济活动所依赖的重要数据信息，如交易数据、储蓄数据、出行数据、生产数据等，其表现形式和访问方法天然具有模式明确、关联清晰的特征，符合关系型数据库的特点，并已经形成了基于关系型数据库的庞大信息技术生态，这也是关系数据库长期并将在可预期的未来继续保持主流数据库地位的原因。据IDC数据分析，2022年全球数据库市场规模将超过400亿美金，而其中关系数据库将占据80%以上的市场份额。在可预见的数据库软件市场中，关系型数据库仍将占据主导地位。
需要注意的是，在当今的数据库产业概念中，“纯”关系型数据库已经非常罕见。随着数据库管理系统多模型支持技术的发展，数据库已不再严格局限于单一模型。三大商业关系数据库——Oracle、SQLServer、DB2，两大开源关系数据库——MySQL、PostgreSQL都属于以关系模型为主，同时可支持其它非关系模型的数据库类型。核心产品达梦数据库管理系统除可支持关系模型数据外，亦可支持对文档、空间、对象等非关系模型数据的存储和访问。因此，目前产业界的关系型数据库概念，通常是指其主要模型采用关系模型，或者支持的多个模型中，包含了关系模型。在此概念下，关系型和非关系型可能存在一定的混同空间，而并无严格的非此即彼的界限。
云数据库与非云数据库：近年来，随着云计算的发展，云数据库（云化的数据库服务）的概念被逐渐提出与应用。在形态上，云数据库采用了云计算基础设施作为承载数据库服务的基座；在商业模式上，其可简单划分为公有云部署和私有云部署模式，两者相同点主要在于信息系统均通过云化方式使用，而不同点主要在于公有云部署信息系统所需的资源属于第三方服务提供商，用户按需购买/租用所需服务（资源），多采用按规模、按服务时长的租赁模式，且一般部署在互联网上；私有云则因为通常使用用户自有设备和空间，无需通过互联网租用外部云服务，在商业模式上则接近传统的自建数据中心。
虽然技术上具有共通性，但公有云部署和私有云部署模式仍具备着较大的差异。由于云厂商显著的商业平台特性，其公有云数据库多以云厂商自有产品和开源产品为主；而私有云数据库具有更加典型的传统数据中心特点，能够为用户提供更丰富的选择。
尽管目前公有云部署数据库市场增速较快，但重点领域客户出于可靠性、安全性等因素对本地部署模式仍有较高青睐。但在金融、政府、运营商等关键应用领域中，本地部署（含私有云）的优势较为明显，成为客户的首选”。该报告显示：2021年中国关键应用领域数据库市场部署中（按装机量计算），本地部署（含私有云）占比为68.5%，公有云部署占比为31.5%。
非商业数据库与商业数据库：根据商业模式是否收费，数据库可分为非商业数据库与商业数据库。非商业数据库以开源数据库为主；而商业数据库中，既有基于非开源的自有数据库产品，也有基于开源数据库开发后的商业化产品。
在IT行业，软件开源及社区孵化催生了大量优秀的开源技术，包括数据库在内的基础软件也有着许多开源社区的参与。开源数据库目前在互联网、电子商务、大数据领域有着较为广泛的应用，同时，开源软件由于其源代码开放的特点，在技术研究和学术领域也有着大量的应用研究。当前全球开源关系型数据库主要有MySQL和PostgreSQL，开源非关系型数据库主要有MongoDB、Hbase、Cassandra、CouchDB、Redis等。
在我国数据库市场，部分互联网厂商及商业数据库厂商往往选择基于开源数据库OEM或进行二次开发以推出其商业化发行版。而达梦数据自设立以来始终坚持自主研发，数据库产品核心源代码均为自主编写，并未使用开源数据库代码。
开源数据库通常采用“软件使用免费，技术服务收费”，或“基础功能版本免费，高级特性收费”两类商业模式，因此具有较低的初期拥有成本，对中小体量用户相对友好，适宜初创企业快速、低成本实现信息化建设。但对于大型政企用户，特别是对核心信息系统的可靠性、性能、安全性等关键能力有更高要求的客户而言，传统非开源商业数据库企业如达梦数据等在知识产权、信息安全、产品功能完善度、代码理解程度、技术服务能力等方面仍具备较为明显的优势。
（4）中国数据库行业发展现状：中国数据库市场总体情况与全球市场基本一致，即在关系型商业数据库占据市场主体地位情况下，产生了非关系型数据库、云数据库、非商业数据库等类型。
除此之外，中国数据库市场还存在以下特点：
1）国产数据库厂商逐渐崛起，核心技术得到突破：中国数据库市场总体规模在全球数据库市场占比较低，但数据库厂商数量显著多于全球其他国家和地区。根据中金企信统计，截至2024年4月，中国数据库产品已超过280种，行业竞争格局较为激烈。大量中国数据库厂商的出现，为挑战传统数据库巨头带来了更多可能。以达梦数据为代表的中国数据库厂商，突破了大量核心技术，形成了高成熟度、高可用性产品，在金融、电信、民航、电力、社保、公安等领域实现了对重要核心系统的支撑。这一现象较少出现在中、美之外的其他国家和地区。
2）信息安全和供应链安全得到重视：随着互联网的深度发展，信息安全成为国家和全社会的关注热点。《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规的相继颁布，为不断发展和提升我国信息基础设施的安全防护和供应链安全提供了坚实的制度性保障。在此背景趋势下，中国数据库市场正在产生显著的结构性变化。
（5）行业未来发展趋势
1）市场规模持续扩大，行业需求具备成长空间：根据信通院发布的《数据库发展研究报告（2023年）》，2022年全球数据库市场规模为833亿美元，中国数据库市场规模为59.7亿美元（约合403.6亿元人民币），占全球7.2%；预计到2027年，中国数据库市场总规模将达到1,286.8亿元，市场年复合增长率（CAGR）为26.1%。伴随着数据规模的高速增长，全球数据库市场增长迅速，整体市场空间巨大。
2）信息安全备受重视，数据库国产率显著提升：长期以来，以Intel、Microsoft、Apple、Oracle、IBM、Qualcomm、Google、Cisco等国际巨头为首的国外IT厂商在操作系统、数据库、芯片、服务器、办公软件、智能终端等领域占据了市场的较大份额，深入了政府、海关、邮政、金融、铁路、民航、医疗等各行业环节。与此同时，近年来信息泄露事件层出不穷，信息安全和供应链安全越来越得到国家、公众的重视。为保证信息安全，信息化安全建设势在必行。
从整体IT产业链来看，我国数据库产业属于较具竞争力的一环，初步迈向“好用”阶段。从技术水平来看，经过多年的研发和实践，国产数据库已经走过了学习摸索的阶段，进入到了服务市场乃至引领创新的全新阶段，在集群技术、安全技术、分布式技术等领域取得了显著进展。从市场收入来看，国产厂商近年来得到快速发展。据中金企信数据，2011年主要中国数据库厂商市场收入总和仅1.56亿元，而2021年、2022年主要中国数据库厂商市场收入合计均超过16亿元，增长逾10倍。
3）事务和分析齐头并重，数据库生态呈多样性发展：在数据量爆炸式增长的大数据时代，数据存储结构也越来越灵活多样。日益变革的新兴业务不断催生了愈发丰富的数据库技术和产品形态需求。这些变化对现有的联机事务处理（OLTP）与联机分析处理（OLAP）泾渭分明的架构提出了挑战。
传统架构下，企业通常选择建立、维护不同数据库以便支持两类不同的任务。其管理和维护成本往往较高，且在OLTP与OLAP系统间也存在较大的数据延迟，企业难以开展敏捷、实时的数据商业分析活动。因此，能够统一支持OLTP和OLAP的数据库成为了众多企业的需求。目前，产业界正基于创新的计算存储框架研发HTAP数据库，通过实现基于同一引擎同时支撑业务系统运行和分析决策场景的功能，避免传统架构中在线与离线数据库之间大量的数据交互，提升信息化系统的整体性能。
4）AI技术发展迅速，数据库智能化程度逐步提升：面对大规模数据和不同的应用场景，传统数据库组件存在业务类型不敏感、查询优化能力弱等问题。目前有研究通过将机器学习算法替代传统数据库组件的方式以实现更高的查询和存储效率并自动化处理各种任务，例如自动管理计算与存储资源、自动防范恶意访问与攻击、主动实现数据库智能调优等。机器学习算法可以分析大量数据记录，标记异常值和异常模式，帮助企业提高安全性，防范入侵者破坏，还可以在系统运行时自动、连续、无人工干预地执行修补、调优、备份和升级操作，尽可能减少人为错误或恶意行为，确保数据库高效运行、安全无失。
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