2024年，注定是国产数据库发展史上意义非凡的一年。这一年，我们迎来了市场的蓬勃机遇，也面临着前所未有的挑战。一方面，中国数据库市场持续向好，市场规模稳步扩大，全球占比不断提升，展现出强劲的发展潜力；另一方面，行业竞争加剧，优胜劣汰的格局正在加速。据墨天轮社区统计，国产数据库厂商从2023年的292家减少至2024年的229家，锐减65家。这不仅是市场的自然选择，更是推动行业向高质量发展的必经之路。在这风云激荡的市场环境中，磐维数据库秉承“以创新驱动发展，以应用引领突破”的理念，迎难而上、顺势而为，在2024年书写了一份亮眼的答卷。

本月报告中墨天轮发布了最新向量数据库全球产业图谱，国内典型向量数据库代表有Milvus 、Vearch、TensorDB 、Om-iBASE等。向量数据库是专门为处理向量嵌入独特结构而构建的数据库系统。它们通过比较值并找到彼此最相似的向量来索引向量,以便于搜索和检索。从技术角度来讲，向量数据库主要解决2个问题，一个是高效的检索，另一个是高效的分析。向量数据库其实就像传统数据去处理一些关系型数据、结构化数据一样，承担的是非结构化数据的低成本存储和高性能计算两大核心能力。具体包括用于搜索和检索的向量索引、单级过滤、数据分片、复制、混合存储以及API功能。向量数据库主要的应用领域如人脸识别、推荐系统、图片搜索、视频指纹、语音处理、自然语言处理、文件搜索等。随着 AI 技术的广泛应用，以及数据规模的不断增长，向量检索也逐渐成了 AI 技术链路中不可或缺的一环，更是对传统搜索技术的补充，并且具备多模态搜索的能力。

自1970年以来，数据架构技术不断演进，先后有OLTP（交易型数据库）、OLAP（分析型数据库）、大数据/数据湖、NewSQL、HTAP、LakeHouse以及目前的超融合架构。当前数据中心部署的数据产品大体可分为四大类，包括交易型数据库、分析型数据库、专用数据库以及大数据/数据湖。这四大类产品之间需要频繁的数据搬运，整个技术栈非常复杂，由此带来了诸多问题和挑战。超融合数据库融合各种技术于一体，可以很好的解决交易型数据库（OLTP）、分析型数据库（OLAP）、大数据/数据湖（Data Lake）之间频繁进行数据搬运导致的复杂低效、代价高昂等问题，简洁而优雅。不过，超融合数据库在发展过程中也面临存储扩展性受限、数据安全等问题和挑战。

⼩⽶创业思考 雷军 ⼝述 徐洁云 整理 中信出版集团