数据库作为IT行业里最重要的核心的产品之一，它近年来正发生着重大的变化、巨大的变革。无论从需求侧还是从技术侧来看，数据库都进入了融合发展的新时代。需求侧在经历了“量”的跨越式增长后，迎来“质”的变化，对数据库的形态、体验和成本都提出了新需求；而技术侧也紧贴需求，不断推陈出新，尝试新的突破。目前市场中已经出现一种更为彻底的数据库融合形态——超融合数据库。在云原生领域，数据库作为云计算关键技术和最基础的服务之一，同样需要不断进化以适应日新月异的场景需求。基于客户的需求和数据库架构的演进，云原生数据库未来发展的三大方向为：Serverless、Regionless 和 Modeless。随着数据量的爆炸式增长、AI技术的助力，数据库逐渐向实时流式处理、智能化、DB微服务化等方向发展。

1 附件 操作系统政府采购需求标准（2023 年版） 2 目 录 桌面操作系统政府采购需求标准3 服务器操作系统政府采购需求标准18

本报告是基于《2021年墨天轮数据库大调查》的数据分析结果形成，有效问卷数为3294份。该调查旨在全面深入地了解数据库行业以及从业人员的现状、数据库生态工具，国产数据库的发展趋势以及数据库从业人员的发展方向等，它是各相关政府部门以及行业了解数据库从业人员以及数据库行业的重要参考资料。

基础软件产业成为推动我国经济增长的重要引擎。据测算，2020年我国基础软件行业的投入产出比为 1:1.77，即基础软件投资每增加 1 美元，可撬动 GDP 增加 1.77 美元。其中，0.78 个单位为基础软件自身增加值，0.99 个单位为基础软件所 带来的其他行业的增加值总和。基础软件对 GDP 的撬动作用超过了计算机、互联网和相关服务对经济的撬动作用，但与房地产这类重要行业相比，仍然有提升的空间。

近年来，随着大数据、机器学习算法、新型硬件技术的发展，几乎所有行业对 AI 的需求都在快速增长。在很多行业中，相比于结构化数据，非结构化数据和半结构化数据不仅数量更多，而且其商业价值甚至可能超越传统的关系数据。DB与AI相结合成为当前热门的研究主题之一。 AI 算法门槛较高，依赖 AI 算法设计师和模型训练师来落地算法应用，造成 AI 落地难，急需利用数据库系统技术来降低 AI 使用门槛； DB 和 AI 的功能界限变得模糊，用户需要兼具 DB 和 AI 的混合分析功能，AI 原生数据库将是解决这个需求的关键技术； AI 原生数据库一方面扩展 SQL 的算子来支持 AI 算子，实现库内的训练和推理，一方面通过数据库内置 AI 算法来提升数据库的智能优化、智能运维； AI原生数据库在数据模型、数据操作和系统部署层面都带来新的挑战。

1. 环境与软硬件规范 2. 操作系统安装规范 3. 操作系统配置规范 4. ORACLE数据库配置规范 5. 安全基线配置