“有些数据库的宣传与我们实际评测的差距很大！目前，国内可以大规模商用的国产分布式数据库（我认为）也就三个，从产品成熟度和运维能力来说，XX好些，从技术路线来说，XX好些，从数据库性能来说，XX好些。

　　所以，有些犹豫不决，想和您聊聊。请您给我个意见，您认为应该选哪个？”

　　这是今年上半年某天，某银行科技部负责人问我的一个问题，也是本选题的由来。

　　本篇为选题系列文章第一篇：产品布局篇

　　科技无国界，被证明就是一个笑话！

　　芯片、操作系统、数据库是现代信息技术领域的三大核心基础，今天，运行的绝大多数企业应用软件都离不开数据库的支持。

　　相比芯片、操作系统，数据库是公认最有希望实现弯道超车的，无论是从技术还是市场维度看，都是如此。

　　聊国产分布式数据库，首先，需要了解国产分布式数据库都有哪些，每家都有哪些产品和工具，能解决哪些应用场景问题，其产品成熟度及运维能力如何？每家在对数据库要求最高的银行业，又有哪些应用？这些问题，恐怕即使身处行业之中的人也未必都清楚。

　　据传，国产数据库产品多达200多个，如何选择，显然是个头疼的问题。

　　即使真有200多个产品，我也不可能全部梳理一遍，精力有限，只能梳理我还算比较了解的一些主流厂商产品，没有了解的则不在此列，当然如有遗漏也欢迎补充。

　　既然要梳理，就必须分类，是按应用类型来分？还是按存储类型来分？还是按源码来源来分？这让我很纠结。

　　客观的说，国产关系型数据库，多源自或者借鉴开源MySQL、PostgreSQL数据库及其变种，或收购商业源码（例如Informix）+自研的方式；大数据平台，多源自或直接整合开源大数据生态组件，纯自研的国产数据库还是少数。

　　按源码来分，或许很多人爱看，但可操作性很低，因为，很难核实，如果仅靠捕风捉影道听途说去写，显然又不客观。

　　因此，我只能基于应用类型(OLTP\OLAP\HTAP)和存储类型(关系型\非关系型)来进行划分。事实上，现在关系型数据库与非关系型数据库的边界也越来越模糊。

　　根据厂商类型与成立时间不同，我又分了三类（排名不分先后）：

　　第一类:传统数据库“老四家”

　　这一类成立于1999-2004年，属于国内最早一批做数据库的公司，与国外数据库公司产学研分离不同，这批数据库公司几乎都是从高校孵化出来，再到市场进行打磨。

　　1999年,王珊教授领头成立了国内第一家数据库公司人大金仓。2000年，华中理工大学（现华中科技大学）教授冯裕才成立了武汉达梦。2004年，南大通用成立，是南开大学下属的天津南开创元信息技术有限公司之控股子公司。神舟通用与浙江大学、北航、北京大学、中科院软件所等高校和科研院所都有深度合作。

　　从上表可以看出，“老四家”其实并不传统，无论是OLTP（事务）、OLAP（分析）或是最时髦的HTAP（混合）场景，都有对应的产品或解决方案。如果你的认知，还停留在“老四家”只能应用于OLTP场景，没有分布式数据库，那就OUT了。

　　从产品布局看，老四家特点很显著，专注关系型数据库市场，在非关系数据库领域基本没有什么产品布局，只有达梦有个图数据库。

　　达梦在OLTP方面，有DM8+DSC（对标Oracle RAC）和DM8+DataWatch（对标Oracle DataGuard），DSC+ DataWatch能做同城双中心，DSC+DataWatch+DMHS能做两地三中心。在OLAP大数据分析方面，达梦有DM8+MPP（对标Oracle Exadata）。去年，达梦分布式数据库DMTDD与DM8一起发布，今年，又发布了云数据库产品启云数据库。

　　人大金仓在OLTP方面，有KingBase ES，在OLAP方面，有KingBase Analystics DB，在HTAP方面，有分布式数据库KSOne。去年,人大金仓获2018年度国家科学技术进步二等奖。

　　南大通用在OLTP方面布局的GBase 8s，具备两地三中心高可用，实施了多个共享存储集群案例。在OLAP方面，有大家熟知的GBase 8a分布式并行数据库。在HTAP方面，有GBase UP。在2018年至2019年，南大通用连续两年入选Gartner分析型数据库管理解决方案魔力象限。

　　神舟通用在OLTP方面，有神通数据库，在OLAP方面，有神通Kstore+神通K-Cuber，在HTAP方面，有分布式关系型数据库神通（MPP集群版）。值得一提的是，2003年，神通公司以神舟软件数据库事业部启动市场化运作，北斗全球运控系统及地面监测系统，就是以神通数据库为后台支撑。

　　其实，传统“老四家”可以说就是国家队，尤其是达梦、人大金仓、神舟通用，达梦背后是中国电子信息产业集团(CEC)，人大金仓背后是中国电子科技集团有限公司（CETC），神舟通用隶属于中国航天科技集团（CASC）。

　　虽然云数据库有很多优势，崛起之势不可挡，但能够进行国产替代的，我认为应该还是传统数据库为主，而非云端数据库，且大概率在党政军、事业单位等进行国产替代，特别是一些承担民生、国防等核心数据的产业。

　　第二类:大厂云集的“云数据库”

　　这一类因云计算的兴起而出现，成立时间在2009-2011年，本文只列出头部的三大玩家，其他云计算公司不是没有数据库，此处未列入，一是精力有限，二是与这三家相比，无论从数据库产品线的丰富程度还是自研投入、产品成熟度、运维能力等各方面，都还有一定差距。

　　阿里云、腾讯云、华为云等云计算巨头的崛起，不仅带动了各类基础软件开始云化转型之路，也让数据库的边界开始变得模糊。在蚕食国外数据库厂商市场份额的同时，传统国产数据库的一部分市场份额也在被云企瓜分。

　　云数据库并非是一种全新的数据库模型，与传统数据库区别在于销售和交付模式不同，是以云服务的方式来销售及交付。云数据库天然具备灵活性，丰富多样的产品体系、经济高效的部署方式和按需付费的支付模式。

　　众所周知，数据库是最重要的基础云服务之一，已经成为云服务商的核心竞争力之一，属于兵家必争之地。

　　从上表看，云巨头的数据库产品线更完整，无论在关系型数据库还是非关系型数据库领域都有布局，工具生态方面也很丰富，在品牌及技术宣传方面更是要强于其它两类企业。

　　阿里云是国内去IOE先驱和成功典范，2018年，在Gartner发布的数据库魔力象限中，阿里云是首个进入远见者象限的中国公司。2019年，阿里云连续进入Gartner数据库魔力象限，获得挑战者象限第一名的位置。

　　在OLTP方面，阿里云分别有自研的云原生分布式数据库PolarDB和蚂蚁金服自研的分布式数据库OceanBase，这2个产品都有双11背书，风头很劲。其中，OceanBase两次刷新了TPC-C的世界纪录。在OLAP方面，有实时分析数据库AnalyticDB，包揽TPC-DS、TPC-H全球先进。在HTAP方面,不仅有AnalyticDB，其实OceanBase也有HTAP特性。今年，OceanBase已经成立了独立的公司。

　　在NoSQL方面，阿里云有自研的GDB图数据库和TSDB时序数据库。

　　腾讯云在OLTP方面，有云原生分布式数据库CynosDB和分布式数据库TDSQL，也不可小觑。去年Gartner发布的研报显示，腾讯云数据库市场份额增速达123％，位列国内所有数据库厂商之首。张家港农商银行新一代核心系统就是基于TDSQL，在OLAP和HTAP场景方面，则有分布式HTAP数据库TBase，并且在去年已经开源。

　　在NoSQL方面，腾讯有图数据库TGDB，也有CTSDB时序数据库，还有TcaplusDB键值数据库。

　　华为云今年上半年最大的动作,是将GaussDB并入,并对自研数据库进行品牌调整,在OLTP方面,华为云有GaussDB(openGauss)（基于openGauss内核，增强分布式能力的商业版本）、GaussDB(for MySQL)（基于华为最新一代DFV分布式存储，采用计算存储分离架构）、GaussDB(for PostgreSQL)（基于华为最新一代DFV分布式存储，采用计算存储分离架构）。其中openGauss已经开源,在OLAP方面，有GaussDB（DWS）。

　　在HTAP方面,华为云认为HTAP只是一种细分使用场景,并且不建议把OLTP和OLAP业务完全混合,认为在典型的OLTP处理场景就使用面向OLTP设计的数据库,否则,既达不到OLAP的扩展性,又无法满足OLTP的实时、高性能等要求。

　　在NoSQL方面,华为云有自研的全分布式架构多模NoSQL数据库GaussDB NoSQL（原名GeminiDB），支持四种数据模型文档、宽列、时序、K-V。

　　阿里云、腾讯云、华为云都是大厂背景，资本雄厚，不缺资源，追求的是完善丰富的产品体系来满足各种用户的需求，更在意的是迅速占领市场，拉开与对手的差距。

　　对于不能接受公有云的政企行业客户，目前这些云巨头的解决方案大同小异，都是混合云。混合云的本质是用公有云的同一套架构或API来做混合云。通过混合云，不仅可以满足客户，机房、数据在本地，自主管理运维的需求，客户还能在本地数据中心享受到与公有云一致的云服务。

　　虽然云数据库在企业中的应用是大势所趋，但要让企业放下顾虑，积极上云，甚至完全拥抱云，还有很长的路要走。

　　第三类:新兴数据库

　　这一类厂商既有专注于数据库领域的初创公司，也有通信、服务器方面的巨头跨界，但其企业成立时间或推出数据库产品时间，普遍在2011年之后。新兴数据库公司不断涌现，以及其他领域公司向数据库跨界情况的增多，使国内数据库市场更加繁荣和活跃。

　　从上表看，大部分新兴数据库公司，做数据库的历史或许不如“老四家”悠久，布局也没有云巨头完整，但胜在更为聚焦，都有其独特的竞争优势。

　　目前，国内最火的分布式HTAP数据库TiDB，理论基础来源于2013年Google发布的Spanner/F1论文 ,以及2014年Stanford工业级分布式一致性协议算法Raft论文,并通过开源方式获取全球用户的信任,替其站台的企业非常多,网上有大量迁移及应用实践的教程文章,其创始人也经常撰文投稿。

　　易鲸捷，是今年上半年的人气小生。4月1日，基于易鲸捷分布式数据库搭建的贵阳银行核心交易“沙箱”系统上线，在今年全国两会期间，获六名全国人大代表联名提案，就是以易鲸捷数据库在贵阳银行核心系统上线为例，建议逐步扩大金融领域数据库国产替代试点。

　　在OLTP方面，易鲸捷有分布式数据库QianBase（钱库），名字相当直白，定位就是金融级分布式数据库。在HTAP方面，有分布式数据库EsgynDB。

　　星环在新兴数据库公司中算是一个另类，是全球首个完整通过TPC-DS基准测试的公司，据说OceanBase都上门取经。并且，星环在新兴数据库公司中，是唯一一个在关系型数据库和非关系型数据库方面都有布局的公司，在OLTP方面，有分布式交易数据库KunDB，在OLAP方面，有Inceptor、分布式闪存数据库ArgoDB。在NoSQL方面，StellarDB（图数据库）、NewSearch（文档数据库、时空数据库）、Hyperbase（键值数据库）。

　　中兴GoldenDB，定位金融级交易型分布式数据库，听名字就很清楚，显然更偏重OLTP分布式数据库方向，当前主攻市场是金融行业。

　　值得一提的是，在数据库方面，中兴有着17年的相关技术积累。早在2002年，中兴就启动了数据库相关技术的研发，包括文件数据库、内存数据库和分布式数据库等产品，并已经大规模服务于电信和智慧城市领域。2014年，中兴启动GoldenDB的研发。产品应用于多家银行的业务系统中。目前，中兴拥有一支超过500人的数据库研发团队，累计申请核心专利100多件。

　　GoldenDB最出名的案例是中信银行，产品应用于中信银行账务核心业务系统及银联数据信用卡核心项目。

　　浪潮分布式数据库K-DB的优势在于软硬一体，起源于专为天梭K1小型机定制优化的数据库，目前，已能够支持X86平台，以及飞腾、申威等国产芯片平台。其推出的inData数据库一体机，专为HTAP设计，实现近千万级IOPS和微秒级延时响应。

　　曾经K-DB技术开放日北京站那句“你若赴约，我必不负!”想必很多人还记忆犹新。在这业内首场“DBA Party Show”上，邀请了众多知名DBA对K-DB进行了体验，其邀请函被大咖认为是技术领域最具诗意的邀请。

　　巨杉数据库SequoiaDB，定位金融级分布式数据库，自2011年起自研原生分布式引擎，核心团队来自IBM DB2，基于计算存储分离架构，提供I/O互不干扰HTAP能力，已连续三年入选Gartner数据库报告。独特的引擎级多模设计，基于同一份数据可支持MySQL、PostgreSQL、MongoDB、SparkSQL兼容协议的跨引擎事务一致性。

　　热璞，是一家专注分布式事务数据库和关系型云数据库的产品研发公司，于2012年创始团队自筹数千万资金为天使，后于2017年获得PreA、2018年A轮的融资，其产品HotDB定位于OLTP业务场景，在等同集中式数据库的事务一致性和透明性、全局唯一约束、分布式锁、数据分片设计智能AI、产品化等方面基础功能做的扎实。其创始人参与主导分布式数据库Cobar、中国联通DaaS平台、分布式数据库MyCAT等，在金融等多个行业有颇多案例。

　　总的来说，三大类公司都有自己的分布式数据库产品，唯一区别在侧重的场景不同，这也导致产生了多个不同技术路线和技术流派，比如分布式柔性事务、分布式强一致性事务。比如：OceanBase、HotDB就属于分布式强一致性事务。TDSQL、GoldenDB、GaussDB等就属于分布式柔性事务。而TiDB、SequoiaDB、EsgynDB属于专注HTAP多模数据库产品。

　　下篇预告：

　　这些公司上半年都做了什么？签了哪些客户？

　　这些公司产品都在哪些银行的哪些业务应用？

　　很多内容将会是第一次被披露，敬请期待！