“留給國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商的時(shí)間不多了。

信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)正在上演一場“生死時(shí)速”，距離最后的大限還剩不到兩年的時(shí)間。

“國資發(fā)79號文件”明確要求2027年底前，實(shí)現(xiàn)所有中央企業(yè)的信息化系統(tǒng)安全可靠的信創(chuàng)替代。

數(shù)據(jù)庫，作為底層核心組件之一，更是信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵一環(huán)。全國幾百家企業(yè)幾乎都涌入國產(chǎn)替代的賽道中，把行業(yè)推向了一個(gè)空前內(nèi)卷的局面，這種內(nèi)卷有一種分布式的美感。卷技術(shù)、卷成本、卷噱頭，終于在卷無可卷的情況下，大家不約而同的卷起了“AI”。然而，喧囂背后，AI究竟是真刀真槍的生產(chǎn)力，還是皇帝的新衣？

國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫向金融的核心業(yè)務(wù)進(jìn)發(fā)

據(jù)統(tǒng)計(jì)，國內(nèi)目前擁有數(shù)據(jù)庫企業(yè)近300家。如果把國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫市場比作一場百團(tuán)大戰(zhàn)，參戰(zhàn)方可清晰分為三大陣營——學(xué)院派、巨頭系和創(chuàng)業(yè)新勢力。學(xué)院派的代表有達(dá)夢數(shù)據(jù)、電科金倉、南大通用、神舟通用，這是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的開路先鋒，他們“根正苗紅”，或出身國家隊(duì)或脫胎于高校，早在20世紀(jì)90年代就開始進(jìn)行攻關(guān)，在眾多央企/國企和政府背景的行業(yè)中積累了較多的客戶；巨頭系的代表有OceanBase、騰訊云、華為GaussDB，很多產(chǎn)品都是從廠商的內(nèi)部系統(tǒng)孵化出來的，初期只是大廠內(nèi)部系統(tǒng)的“備胎”，在雙十一、微信紅包、運(yùn)營商計(jì)費(fèi)等極端場景里經(jīng)過了千錘百煉；創(chuàng)業(yè)新勢力這邊有海量數(shù)據(jù)、星環(huán)、亞信、萬里數(shù)據(jù)庫等企業(yè)，他們沒有歷史包袱，技術(shù)嗅覺靈敏，是市場的活躍力量。

三大流派之外，還有很多區(qū)域型、行業(yè)型、垂直型小廠，靠著一兩個(gè)省分行、地市政務(wù)云或者大廠的外包，勉強(qiáng)度日。

這是數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)的基本態(tài)勢，讓我們把視角換到市場一側(cè)。

這個(gè)世界上，可能沒有比國產(chǎn)替代確定性更強(qiáng)的生意了。客戶在哪、市場多大、需要什么產(chǎn)品，在很多行業(yè)這些都是“要命題”，對數(shù)據(jù)庫行業(yè)而言，這些問題的答案就擺在眼前，他們拿到手的是一道 “送分題”。

金融業(yè)是數(shù)據(jù)庫的最大客戶，占據(jù)了市場的五分之一，而且場景多、應(yīng)用深。毫不夸張地說，“得金融者得天下”，數(shù)據(jù)庫企業(yè)只有在金融領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，才有資格在未來占據(jù)主導(dǎo)權(quán)。無論是行業(yè)大哥還是新興力量，都鉚足了勁，勢必要在這塊兵家必爭之地上插旗。

（數(shù)據(jù)引自網(wǎng)絡(luò)公開資料）

保障金融系統(tǒng)的安全，實(shí)現(xiàn)自主可控，其重要性不需要過多贅述。

數(shù)據(jù)庫技術(shù)始于20世紀(jì)60年代，IBM公司開發(fā)出世界首個(gè)大型商用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。70年代SQL語言問世，Oracle等商業(yè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫成為主流。進(jìn)入90年代，開源數(shù)據(jù)庫如MySQL和PostgreSQL開始出現(xiàn)。

長期以來，國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品長期被國外公司壟斷。盡管近年來，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫加速向金融領(lǐng)域滲透，但在核心業(yè)務(wù)上一直進(jìn)展緩慢。

（國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫在各行業(yè)的應(yīng)用情況）

從上圖可以看到，在銀行領(lǐng)域的非核心系統(tǒng)中，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫替換比例已經(jīng)突破50%，然而在核心系統(tǒng)中替換比例在15%左右。證券和保險(xiǎn)，核心系統(tǒng)的替換比例也不到20%。

這組數(shù)據(jù)反應(yīng)出三個(gè)問題：一、金融市場仍有巨大的存量空間；二、越往核心走，替換難度挑戰(zhàn)越大；三、金融機(jī)構(gòu)對數(shù)據(jù)庫廠商仍存在疑慮。

銀行、保險(xiǎn)和證券是整個(gè)大金融系統(tǒng)主要組成部分，其中又以銀行“分量”最重。隨著國產(chǎn)替代進(jìn)入到核心領(lǐng)域，數(shù)據(jù)庫廠商正在遇到哪些新的挑戰(zhàn)？

☆銀行——穩(wěn)定壓倒一切

銀行無小事，對銀行來說，數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性壓倒一切，所有指標(biāo)都要服從于它。

金融業(yè)數(shù)據(jù)庫國產(chǎn)化替換基本沿著“先外圍后核心，先局部后整體”的策略推進(jìn)。

2020年是大行信創(chuàng)選型的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，不論是國有六大行還是12家股份制銀行還是千余家城商行，均開始對數(shù)據(jù)庫等產(chǎn)品進(jìn)行大規(guī)模的招標(biāo)和測試。從2023年開始，這些銀行系統(tǒng)的改造進(jìn)入建設(shè)和交付期。到了2025年，系統(tǒng)的改造全面進(jìn)入到核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

什么是銀行的核心業(yè)務(wù)。最典型的就是我們大家在銀行的存款、貸款等交易型業(yè)務(wù)。此前，國有大行的“存貸匯”核心應(yīng)用，基本采用IBM的DB2數(shù)據(jù)庫，一些渠道類等次核心業(yè)務(wù)采用Oracle。

為了保障安全和可控，核心交易系統(tǒng)只能以本地化方式部署，對分布式事務(wù)型數(shù)據(jù)庫的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)要求更高。目前銀行核心系統(tǒng)的市場被五大國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商主導(dǎo)，包括騰訊云TDSQL、螞蟻OceanBase、華為GaussDB、以及中興GoldenDB。但并沒有哪家是絕對的帶頭大哥。

銀行核心系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫遷移，牽一發(fā)而動全身，要面臨遷移穩(wěn)定性、性能、災(zāi)備、服務(wù)器性能、數(shù)據(jù)一致性和核心系統(tǒng)改造等方方面面挑戰(zhàn)。整個(gè)改造過程還要確保零宕機(jī)、零數(shù)據(jù)丟失，隨時(shí)可回退，其難度不亞于在一架高速飛行的飛機(jī)上換發(fā)動機(jī)。

“銀行核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模大、并發(fā)高、延遲要求低，但數(shù)據(jù)庫使用場景相比而言是簡單的。” 某行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫廠商資深從業(yè)者對數(shù)據(jù)猿介紹說。

國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫在庫內(nèi)計(jì)算（存儲過程、函數(shù)）及特性能力（如視圖），較Oracle數(shù)據(jù)庫還存在一定差距。但實(shí)際上，性能上的差距，反而是最小的。

“國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的性能對比Oracle有很多不足，但是性能上的差異，是可以通過應(yīng)用端的優(yōu)化進(jìn)行彌補(bǔ)的。” 該從業(yè)者分析道，“在兼容性和個(gè)性化方面國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫做得更好，但是我們會發(fā)現(xiàn)國外數(shù)據(jù)庫有一個(gè)重要優(yōu)勢——幾乎不需要復(fù)雜的調(diào)優(yōu)，用起來特別簡單。國外產(chǎn)品出了問題，可能百度一下就知道怎么處理。而國內(nèi)產(chǎn)品出現(xiàn)告警，需要廠商派出多名工程師駐場現(xiàn)場處理。雖然大量的堆人、堆時(shí)間，最終也能保障業(yè)務(wù)的運(yùn)行，但是整個(gè)過程就顯得很‘狼狽’。更不用說由于產(chǎn)品問題，或者修復(fù)BUG的行動過于遲緩，導(dǎo)致影響銀行業(yè)務(wù)正常運(yùn)行，這樣的重大事故發(fā)生。”

“國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫易用性不夠好。這是很多銀行客戶的直觀感受。”他直言不諱地說道。之所以在易用性上有較大的差距，其核心不僅在于性能，還來自于生態(tài)。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫監(jiān)控、備份恢復(fù)、遷移工具、性能診斷等周邊生態(tài)與Oracle等國外產(chǎn)品有較大的差距。

而且，數(shù)據(jù)庫不是孤立存在的“單品”，還涉及到與國產(chǎn)CPU及服務(wù)器的適配；需要為上層應(yīng)用提供標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的接口協(xié)議，讓BI報(bào)表、門戶網(wǎng)站、移動App等都能靈活調(diào)用數(shù)據(jù)資源；需要能對接完善的運(yùn)維監(jiān)控平臺，能實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)庫的各項(xiàng)健康指標(biāo)；還需要周邊工具鏈如備份、容災(zāi)、審計(jì)、遷移等，則為數(shù)據(jù)庫保駕護(hù)航.....

這一系列的問題都是橫亙在國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫前面的攔路虎。

當(dāng)前，國外數(shù)據(jù)庫在銀行核心系統(tǒng)占比仍在80%以上，巨大的存量市場將在未來幾年內(nèi)快速釋放，且不說還有不斷增加的增量市場。

騰訊云副總裁胡利明表示，“前兩年，信創(chuàng)落地主要集中在頭部金融機(jī)構(gòu)，尤其是頭部銀行，去年開始，一些區(qū)域性銀行開始加速國產(chǎn)化改造，而今年，明顯感覺到證券和保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)也在加速。”

保險(xiǎn)和證券業(yè)務(wù)形態(tài)，跟銀行相比有很多不同。

我們先來看保險(xiǎn)領(lǐng)域，其業(yè)務(wù)有以下三個(gè)特點(diǎn)：

·業(yè)務(wù)復(fù)雜性：保單生命周期長達(dá)數(shù)十年，涉及核保、理賠等高頻狀態(tài)變更。

·非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：醫(yī)療影像、掃描件等管理挑戰(zhàn)大。

·生態(tài)整合：需對接醫(yī)院、車廠、再保公司等外部系統(tǒng)，協(xié)議碎片化。

保險(xiǎn)行業(yè)大量核心系統(tǒng)基于IBM大型機(jī)（如z/OS DB2）或老舊集中式架構(gòu)，遷移難度遠(yuǎn)高于開放平臺系統(tǒng)。

“保險(xiǎn)的數(shù)字化系統(tǒng)相較于銀行不夠完備，使得國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的部署和適配變得更加困難。對銀行而言，適配某個(gè)業(yè)務(wù)可能只需要寫幾百行代碼就可以運(yùn)行，但是保險(xiǎn)卻需要寫一萬行。” 數(shù)據(jù)庫廠商資深從業(yè)者說。

再來看證券行業(yè)。證券核心交易系統(tǒng)對高并發(fā)、低延遲、強(qiáng)一致性、高可用性的要求近乎苛刻。股市買入與賣出的響應(yīng)時(shí)間要達(dá)到微秒級。去年10月8日，國投證券、銀河證券等多家券商交易軟件一度崩潰宕機(jī)，這樣的事件歷歷在目。

“國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫在這些極端場景下的穩(wěn)定性和性能仍面臨著巨大考驗(yàn)。”

為了分散風(fēng)險(xiǎn)，不管是銀行、保險(xiǎn)還是證券，一般上了一定規(guī)模的機(jī)構(gòu)，不會集中采購單一的廠商，所以數(shù)據(jù)庫市場不會出現(xiàn)一家獨(dú)大的局面。

數(shù)據(jù)庫屬于粘性極高的TO B業(yè)務(wù)，一般來說，只要能成功進(jìn)入到客戶的系統(tǒng)中，完成了應(yīng)用的適配，就會自動成為客戶的“關(guān)系”型數(shù)據(jù)庫。除非出現(xiàn)非常重大的技術(shù)問題，否則3、5年內(nèi)不會輕易的更換。多技術(shù)路線，多流派的廠商長期共存的局面會持續(xù)一段時(shí)間。

但市場終歸是有限的，跑馬圈地運(yùn)動總有一天會結(jié)束，所以現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫廠商的當(dāng)務(wù)之急就是要擠進(jìn)客戶的“采購單”中。國產(chǎn)替代表明上看替代的是外國產(chǎn)品，但同樣也變向替代了其他國內(nèi)廠商。隨著高價(jià)值的金融、保險(xiǎn)、證券等客戶不斷被瓜分，那些在金融領(lǐng)域沒有奪取一定份額的數(shù)據(jù)庫廠商，未來的生存能力將大幅降低。所有人都認(rèn)識到這個(gè)事態(tài)的緊迫性，所以我們看到數(shù)據(jù)庫廠商的競爭日趨白熱化，以至于到了“內(nèi)卷”的程度。

數(shù)據(jù)庫“內(nèi)卷”究竟有多慘烈？

國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫“卷”是多方面的。

技術(shù)是首當(dāng)其沖的。根據(jù)墨天輪的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2024年4月，中國市場上已有的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品種類已經(jīng)超過280種。OLTP數(shù)據(jù)庫、OLAP數(shù)據(jù)庫、HTAP數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫、GIS數(shù)據(jù)庫、時(shí)序數(shù)據(jù)庫、向量數(shù)據(jù)庫、融合數(shù)據(jù)庫、AI數(shù)據(jù)庫.....幾乎所有場景需求的產(chǎn)品應(yīng)有盡有。

有主打性能的、主打安全的還有主打穩(wěn)定性的，但最核心的還是兼容性，SQL兼容性（尤其是Oracle兼容模式） 是國產(chǎn)廠商重點(diǎn)投入方向。這個(gè)不難理解，兼容性在國產(chǎn)替代的過程中，對于客戶來說是成本最低、顧慮最小的方案。

可能有人會說，大家拼命卷技術(shù)、拼研發(fā)不是好事一件嗎？

事情沒那么簡單，數(shù)據(jù)庫是一個(gè)重投入、長周期還出慢活的領(lǐng)域，短時(shí)間內(nèi)任何“重磅”的技術(shù)突破大抵都是有點(diǎn)水分的。

大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫廠商對外標(biāo)榜的產(chǎn)品性能，都是在“實(shí)驗(yàn)室”的理想環(huán)境下跑出來的。到了生產(chǎn)環(huán)境，性能打個(gè)7折都算是良心廠家了。

這還不是最糟糕的。為了拿單，在招標(biāo)環(huán)節(jié)一些廠商在測評中會“耍心眼”。我們知道數(shù)據(jù)庫不僅體現(xiàn)在性能這單一維度上，安全、穩(wěn)定、調(diào)優(yōu)等功能同樣重要。但在測試環(huán)節(jié)，廠商為了保證某一單一性能的優(yōu)勢，就偷偷關(guān)閉其他功能，比如關(guān)閉安全機(jī)制，讓某一性能的分?jǐn)?shù)飆升。在真正的生產(chǎn)環(huán)境這樣的操作是絕對禁止的，因?yàn)榭赡軙?dǎo)致重大生產(chǎn)事故。

我們也不能讓所有的鍋都讓廠商來背，一旦出現(xiàn)了全行業(yè)的“內(nèi)卷”，那么其成因一定是來自多方面的。

客戶一側(cè)的態(tài)度也加劇了這種“卷”勢。很多金融機(jī)構(gòu)并沒有我們想象中的預(yù)算充足，尤其近兩年隨著利率不斷走低，銀行的預(yù)算也在不斷縮減。今年北銀金科的裁員事件鬧得沸沸揚(yáng)揚(yáng)，就是一個(gè)縮影。

客戶壓價(jià)，在激烈的競爭環(huán)境中數(shù)據(jù)庫廠商主動降價(jià)，在兩種力量的合力下，數(shù)據(jù)庫被打成了白菜價(jià)，利潤空間被大幅壓縮。2024年數(shù)據(jù)庫上市公司中，僅有達(dá)夢數(shù)據(jù)、電科金倉等兩三家盈利，大部分都處于虧損狀態(tài)。

而且面對一些城商行客戶，如果是第一次合作，為了打開當(dāng)?shù)氐氖袌觯芏鄶?shù)據(jù)庫廠商基本上會免費(fèi)贈送。甚至還要搭上大量的工程師駐場，部署、調(diào)試、改bug、處理事故，從落地到跑通業(yè)務(wù)，整個(gè)周期走上一兩年都算是短的。

有時(shí)候，為了“討好”客戶，廠商還不得不干點(diǎn)數(shù)據(jù)庫以外的工作，比如說國產(chǎn)軟硬件的業(yè)務(wù)適配工作。但即便這樣，客戶還是頗有微詞。

“內(nèi)卷”之下AI功能成為了“皇帝的新衣”

雖然整個(gè)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)已經(jīng)是卷中卷的狀態(tài)了，但是剩者為王的行業(yè)特性，決定了不管是主動還是被動，愿意還是不愿意，各家必須得繼續(xù)卷下去。而AI就這樣成為了內(nèi)卷新“標(biāo)的”。

在當(dāng)下，還有比AI更火，噱頭更足的技術(shù)嗎？在傳統(tǒng)領(lǐng)域拉不開差異性，加點(diǎn)AI的功能，包裝一下產(chǎn)品，提出一些新概念。跟友商們的差異性不就來了嘛。

所以我們看到，2023年以后70%的數(shù)據(jù)庫廠商都標(biāo)榜了自己的AI屬性。現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫廠商見客戶不帶AI功能都不好意思打招呼。

但是我們不得不客觀的指出，目前AI功能的噱頭大于實(shí)際，在真實(shí)的生產(chǎn)環(huán)境，數(shù)據(jù)庫身上的那些AI功能，并不是必需品。

廠商：“我們的數(shù)據(jù)庫支持AI驅(qū)動優(yōu)化！”

銀行：“所以它能自動修好半夜崩掉的集群嗎？”

真實(shí)的銀行訴求，是系統(tǒng)別崩，用戶轉(zhuǎn)賬能秒到賬就行。至于AI不AI的，那不是現(xiàn)在最緊要的事。

同時(shí)，由于廠商包裝AI，向量數(shù)據(jù)庫的“行情”水漲船高。向量數(shù)據(jù)庫的使用場景確實(shí)隨著AI的發(fā)展有了大幅提高，但是從市場份額來說，與當(dāng)前的輿論聲量是不成比例的。

根據(jù)信通院去年的統(tǒng)計(jì)，國內(nèi)規(guī)模上千人的數(shù)據(jù)庫企業(yè)僅有3家，大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫企業(yè)并不大，研發(fā)資源很有限。把有限的研發(fā)資源投入到AI領(lǐng)域，實(shí)際上會拖累企業(yè)的真實(shí)競爭力。

AI之于當(dāng)前的數(shù)據(jù)庫并沒有那么重要，這件事數(shù)據(jù)庫企業(yè)知道，金融客戶也知道，但是必須說得非常重要。

PostgreSQL、MySQL之所以受歡迎，靠的不是“炫技”，而是簡單實(shí)用、穩(wěn)定可靠，這才是贏得市場的硬道理。

我們不是要宣揚(yáng)AI無用論，只是站在2025年這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上。AI對數(shù)據(jù)庫而言，只是錦上添花，而非雪中送炭。事實(shí)上，AI與數(shù)據(jù)庫的技術(shù)融合一直在發(fā)展中。其功能性主要體現(xiàn)在查詢優(yōu)化、自治運(yùn)維、數(shù)據(jù)備份等環(huán)節(jié)。

華為閃存存儲領(lǐng)域總裁謝黎明表示，過去很復(fù)雜的人工任務(wù)，如今可以由AI來完成。“比如海量的日志更新，靠人工來分析性能問題是很難的。大模型則能夠完成，還可結(jié)合業(yè)務(wù)情況、負(fù)載情況進(jìn)行非常復(fù)雜的配置。”

在信息管理、數(shù)據(jù)備份等方面，深圳計(jì)算科學(xué)研究院首席架構(gòu)師沈剛表示“數(shù)據(jù)庫需要大量的管理員隊(duì)伍，有了AI技術(shù)后，有望讓數(shù)據(jù)庫像駕駛汽車一樣自動管理。比如，AI根據(jù)系統(tǒng)情況自動設(shè)置最適合的參數(shù)，并且隨著數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行，不斷地自主學(xué)習(xí)并進(jìn)行調(diào)整，智能判斷系統(tǒng)的情況，進(jìn)行數(shù)據(jù)備份等操作。當(dāng)遇到大規(guī)模高并發(fā)時(shí)，數(shù)據(jù)庫可以自動完成空間的回收，并結(jié)合運(yùn)行過程中收集到的信息，提升運(yùn)行效率。”

不論是AI FOR DB還是DB FOR AI，AI與數(shù)據(jù)庫的融合之路絕非是一帆風(fēng)順、一蹴而就的。這種變革在短期內(nèi)，未必是人們所期盼的那種轟轟烈烈，改天換地的程度。

國產(chǎn)替代注定是一場艱難而又偉大的戰(zhàn)役。迷茫和痛苦，無奈和掙扎，激情和夢想，各種復(fù)雜的情緒將始終伴隨其間。越往核心走去，這種情緒就越濃烈。客戶不滿意，廠商也委屈。但就是在這樣的氛圍下，一個(gè)又一個(gè)項(xiàng)目成功上線。2027年對國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫而言，是一個(gè)開始的結(jié)束，更是一個(gè)結(jié)束的開始。