面对百花齐放的国产数据库，为了满足不同的项目需求，应该如何选型？根据《中国数据库行业研究报告》中的中国数据库产业图谱，目前中国数据库厂商可以分为传统厂商、云厂商、初创厂商以及跨界厂商。小编从上述四类中随机筛选了部分热门数据库，从数据库类型、应用场景、开发语言等角度出发，整理了四张表，希望能帮助您选型！
传 统 厂 商
| 数据库 | 厂 商 | 成立时间 | 模型 | 技术架构 | 部署方式 | 分析能力 | 是否开源 | 开发语言 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DM | 达梦 | 1993年 | 关系型 | 分布式 | 云原生 | HTAP | 商业 | C/C++ | 国防军事、财政金融、电力、水利、交通、电子政务等 |
| KingBase | 人大金仓 | 1999年 | 关系型 | 分布式 | 本地部署 | OLTP | 商业 | C | 电子政务、国防、军工等 |
| GBase | 南大通用 | 2004年 | 关系型 | 分布式 | 本地部署 | OLTP | 商业 | C | 金融、电信、政务、国防等 |
| ShenTong | 神舟通用 | 1993年 | 关系型 | 分布式 | 本地部署 | HTAP | 商业 | / | 航空航天、国防、船舶、政府等 |
| HighGoDB | 瀚高软件 | 2005年 | 关系型 | 分布式 | 本地部署 | OLTP | 商业 | C | 党建、电子政务、地理信息、能源行业等 |
| GreatDB | 万里开源 | 2000年 | 关系型 | 分布式 | 本地部署 | HTAP | 商业 | C and C++ | IT、金融、电商、运营商 |
云 厂 商
| 数据库 | 厂 商 | 成立时间 | 厂商类型 | 模型 | 技术架构 | 部署方式 | 分析能力 | 是否开源 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PolarDB | 阿里云 | 2009年 | 综合型云厂商 | 关系型 | 分布式 | 云原生 | HTAP | 开源 | 电商 |
| AnalyticDB | 阿里云 | 2009年 | 综合型云厂商 | 关系型 | 分布式 | 云原生 | OLAP | 商业 | 实时数仓、数据湖分析 |
| TDSQL | 腾讯云 | 2013年 | 综合型云厂商 | 关系型 | 分布式 | 云原生 | HTAP | 开源 | 实时在线查询分析系统、 业务弹性和高效回档、业务全球化部署、云原生、Serverless自动驾驶 |
| GaussDB | 华为云 | 2005年 | 综合型云厂商 | 关系型 | 分布式 | 云原生 | HTAP | 商业 | 应用于金融、电信、政府等 |
| GaussDB（DWS) | 华为云 | 2005年 | 综合型云厂商 | 关系型 | 分布式 | 云原生 | OLAP | 商业 | 传统数仓替换、一站式BI解决方案、数据湖分析、IoT数据分析 |
| GaiaDB | 百度智能云 | 2015年 | 综合型云厂商 | 关系型 | 分布式 | 云原生 | OLTP | 商业 | 海量数据存储高并发应用场景、高并发应大数据存储分析 |
| TeleDB | 天翼云 | 2016年 | 综合型云厂商 | 关系型 | 分布式 | 云原生 | OLTP | 商业 | 风控、推荐、广告、物联网、车联网、Feeds 流 |
| KingDB | 金山云 | 2012年 | 综合型云厂商 | 关系型 | 分布式 | 云原生 | OLTP | 商业 | 互联网金融、新零售等 |
| StarDB | 京东云 | 2016年 | 综合型云厂商 | 关系型 | 分布式 | 云原生 | OLTP | 商业 | 交易支付、风控、保险、账务清算 |
| ByteHouse | 火山引擎 | 2020年 | 非公有云厂商 | 关系型 | 集中式 | 本地部署 | OLAP | 商业 | 广告业务、用户增长、AB测试算法、模型优化 |
| NTSDB | 网易数帆 | 2020年 | 非公有云厂商 | 时序 | 分布式 | 本地部署 | / | 商业 | 物联网设备监控、工业设备监控分析、应用服务监控分析 |
初 创 厂 商
| 数据库 | 厂 商 | 成立时间 | 融资轮次 | 模型 | 技术架构 | 部署方式 | 分析能力 | 是否开源 | 开发语言 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TiDB | PingCAP | 2015年 | D轮 | 关系型 | 分布式 | 云原生 | HTAP | 开源 | Go, Rust | 金融行业、Real-time HTAP 场景、数据汇聚、二次加工处理的场景 |
| SequoiaDB | 巨杉软件 | 2011年 | D轮 | 关系型 | 分布式 | 本地部署 | OLTP | 开源 | C++ | 数据湖仓、金融级联机交易等 |
| UXDB | 优炫软件 | 2009年 | IPO | 关系型 | 分布式 | 本地部署 | OLTP | 商业 | / | 政府、军工、金融、能源、制造、医疗 |
| KunDB | 星环科技 | 2013年 | IPO | 关系型 | 分布式 | 本地部署 | OLTP | 商业 | / | 支撑微服务架构的互联网业务、构建交易与分析融合的数据业务系统 |
| TDengine | 涛思数据 | 2017年 | B轮 | 时序 | 分布式 | 本地部署 | HTAP | 开源 | C | 物联网、车联网、工业互联网、IT运维 |
| TuGraph | 费马科技 | 2016年 | B轮 | 图 | 集中式 | 本地部署 | / | 商业 | C++ | 金融、社交、政企、工业等 |
| OushuDB | 偶数科技 | 2016年 | B+轮 | 关系型 | 分布式 | 云原生 | OLAP | 商业 | / | 金融、电信 |
| HotDB | 热璞科技 | 2013年 | A轮 | 关系型 | 分布式 | 本地部署 | OLTP | 商业 | / | 物流、零售、通讯、金融 |
跨 界 厂 商
| 数据库 | 厂商 | 成立时间 | 融资轮次 | 模型 | 技术架构 | 部署方式 | 分析能力 | 开源与否 | 开发语言 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GoldenDB | 中兴通讯 | 1997年 | IPO | 关系型 | 分布式 | 本地部署 | OLTP | 商业 | / | 银行、互联网金融、政务 |
| CirroData | 东方国信 | 1997年 | IPO | 关系型 | 分布式 | 本地部署 | OLTP | 商业 | / | 通信、金融、工业、智慧城市、公共安全等 |
| 开务数据库 | 浪潮集团 | 1989年 | 定向增发 | 关系型 | 分布式 | 本地部署 | HTAP | 开源 | C++ | 工业、政务、能源、金融等 |
| MogDB | 云和恩墨 | 2011年 | 股权融资 | 关系型 | 集中式 | 本地部署 | OLTP | 商业 | C, C++, Java | 电商、金融、O2O、电信CRM/计费、物联网等 |
| AntDB | 亚信科技 | 1993年 | IPO | 关系型 | 分布式 | 云原生 | HTAP | 商业 | / | 通信、金融、交通、能源、物联网等 |
总的来说，以上四大类数据库厂商的产品所侧重的场景不同，大家可以根据自己的需求，谨慎选型，局部试点，保持技术敏感度，深入了解各产品。
更多阅读：
《2022中国信创生态市场研究及选型评估报告》:https://www.modb.pro/doc/70414
《银行核心系统如何选型分布式数据库》：https://www.modb.pro/doc/76259
最后修改时间：2022-12-15 11:26:40
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评论
duke
2年前
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0百花齐放的国产数据库，眼花缭乱，很难去选型
2年前
点赞 1
hqxd
9月前
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0如果是中小企业可以考虑华为开源的OpenGauss,确实是很不错，毕竟免费，节约成本，现在唯一的缺点就是这方面的技术人才缺乏，运维上比较吃力，商用版的GaussDB太贵，中小企业预算有限，所以国产数据库需要慢慢过渡，具体哪家好那就难说，毕竟现在300多家国产混战。
9月前
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张豆豆
2年前
评论
0百花齐放，百鸟争鸣
2年前
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G-Force
2年前
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0非必要不选用。。。
2年前
点赞 2
老四
2年前
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0还是尽早适应变化，拥抱变化吧
2年前
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hqxd
9月前
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0@老四 如果是公司自己用那选定了的可以学习好，根据工作需求来，如果是个人需要钻研那就得看自己走的路线了，PG路线还是MySQL路线了。
9月前
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Tom
2年前
评论
0
2年前
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