2025年7月16日，在北京召开“可信数据库发展大会”上，中国信通院云计算与大数据研究所先后发布《数据库发展研究报告（2025年）》（以下简称“《研究报告（2025年）》”）、《中国数据库产业图谱（2025）》（以下简称“《产业图谱（2025）》”）。
《研究报告（2025年）》揭示了全球数据库产业三大趋势与我国市场五大特征，《产业图谱（2025）》展示了国产数据库在政务、交通、能源等重点行业的应用，还有生态工具、专业服务、前沿产品和安全合规四大支柱。
我国数据库产业已从“数量扩张”转向“质量攻坚”，未来三年需重点突破核心算法、智能运维和跨境数据服务能力，建议企业优先布局向量数据库、HTAP架构和AI原生技术栈。
一、全球版图下的两条曲线
2024年全球数据库市场达1154亿美元，我国占比7.3%，预计2027年增至837亿元，年增速12%。AI原生数据库成为主流，向量检索、多模融合等创新技术加速落地。中美主导全球市场，我国厂商数量从高速增长期转向质量提升期。
2022年起，我国数据库市场开始“数量型”扩张。那一年，国产数据库产品数一度逼近260款，企业蜂拥而入。2023年，市场规模冲到522亿元，增速却放慢到12%左右。
2024年，产品数第一次回落到200款以下，市场规模反而继续上升至596亿元。2025年上半年，最终定格在164款产品。市场开始“质量型”竞争，头部效应显现。产品数量与用户真实需求呈反比，市场完成第一轮出清。
2022年，全球数据库企业约480家，美国占160家，中国占120家。到2025年6月，全球企业总数收缩到400家，美国146家，中国103家。
美国市场以并购为主，小厂被大厂收购，我国市场以淘汰为主，经营难以为继的初创公司直接消失。虽然我国厂商数量减少，但收入份额从2022年的5%升到2024年的7.3%。
二、我国数据库市场六大发现
1、云化加速
云上市场反超，两年内的比例翻转。
2023年，公有云数据库收入320亿元，占当年总市场61.3%；本地部署202亿元，占38.7%。2024年，公有云384亿元，占比升到64.4%；本地部署211亿元，跌到35.6%。预计2025年底，公有云份额会再增2.7个百分点，达到67.1%。
原因有三，一存算分离架构把资源利用率拉高30%以上；二云厂商把数据库拆成可弹性伸缩的“积木”，客户按小时计费；三本地部署厂商主动把软件改造成可在云上订阅。
2、产品转型
关系型仍占主导，向量型异军突起。
我国现状：关系型占全部产品的55%，非关系型占45%，其中向量数据库热度飙升，年增长率超80%，三年翻了三倍；混合型（HTAP）在金融行业落地最多，典型场景是“交易+风控”一体化。
全球对比：海外非关系型占60%，键值数据库使用量第一；我国仍习惯用关系型承载核心业务，迁移节奏慢半拍。
原因是金融、电信的核心系统历史包袱重，国产向量数据库2023年前后才成熟，替换需要时间。
3、商业生态
商用为主，开源为辅，资本偏爱PG生态。
我们从2024年投融资数据来看，全年披露融资事件42起，PG系数据库获资本青睐，其中基于PostgreSQL内核的厂商拿到一半以上金额，“多云管理”与“AI+数据库”成为新标签。
底层逻辑是PostgreSQL协议宽松，企业可在上面二次开发，既保留开源灵活性，又能快速商用。资本希望投出“中国的Snowflake”，因此青睐具备跨云能力、又能与AI框架无缝衔接的项目。
4、行业应用
运维人力逐年增加，头部用户“招人”不“扩容”。
金融、电信、能源领域运维投入激增，分布式系统推动人才需求上涨30%。在2022-2024年抽样结果中，金融行业头部用户运维人员从平均每家120人增加到190人，电信行业从90人增加到145人，能源、交通紧随其后。
原因在于分布式架构带来节点数量指数级上升，自动化工具只能解决80%问题，剩下20%只能靠人。加上预算结构变化，硬件占比下降，人力占比上升。
5、学术突破
论文数量三年连涨，标准体系同步完善。
我国论文贡献率三年提升13%，“多模处理”“云原生架构”成研究热点。在学术会议贡献上，2022年，中国高校及企业在VLDB、SIGMOD、ICDE三大会议发表论文占比40.7%。2024年，这一比例升到54.1%，首次过半。
在标准体系建设上，截至2025年7月，CCSA TC601共发布数据库相关标准40余项，覆盖产品、服务、应用全环节。《云原生数据库能力成熟度模型》《AI原生数据库技术要求》两项新标准同步实施，为企业研发提供可落地的“打分表”。
6、技术演进
从“分而治之”到“交易分析一体化”，过去OLTP管交易，OLAP管分析，两套系统两套班子。现在HTAP数据库把两套引擎塞进同一套存储，实时交易数据可直接用于风控大屏。图HTAP进一步把图计算也塞进来，银行反欺诈场景实现“毫秒级”响应。
技术动因是硬件性能过剩，CPU和NVMe SSD让“一体化”成为可能，客户不愿再维护两套系统，节省的不只是钱，更是人力。
数据库与人工智能的“双向奔赴”，一是用AI优化数据库“AI for DB”，机器学习自动调参，把查询性能提高20%-40%；Text-to-SQL让业务人员用自然语言提问，系统自动生成SQL；RAG技术把外部知识库与查询结果拼接，解决大模型“幻觉”问题。
二是用数据库支撑AI“DB for AI”，向量数据库成为大模型“外挂硬盘”，检索速度比传统方式快一个量级；多模数据库把文本、图片、时序数据塞进同一个引擎，训练数据准备时间缩短一半。
AI原生数据库正向五级台阶迈进：建议型→辅助型→强化型→自组装型→自设计型，2025年主流产品处在“辅助型”与“强化型”之间，预计2027年进入“自组装型”。
三、产业链条一次看清
《产业图谱（2025）》用一张大图把产业链拆开，在布局上有三个特点：一是垂直行业深耕，比如航空航天、生物信息都有专属方案；二是技术融合加速，AI、物联网、5G都和数据库深度结合；三是生态协同增强，从硬件到应用形成完整链条。
国产数据库不仅在金融、电信这些传统领域持续突破，工业互联网和智能制造这些新场景也成了未来的增长点。用户可按行业找“领航者”，降低选型风险，而投资人按技术路线找“竞争者”，提前押注下一匹黑马。
- 事务型数据库：金融、电信、能源、互联网、交通、政务、医疗、制造、气象、航空航天&军工，共十大行业。金融行业再分“领航者”与“竞争者”，领航者需满足过去一年核心系统案例≥5家，且具备可复制模板。
- 分析型数据库：覆盖六大行业金融、电信、能源、政务、互联网、气象，金融、电信同样标记“领航者”和“竞争者”。
- 时序数据库、图数据库：直接标注“领航者”和“竞争者”，不再细分行业。
- 高校与社区：高校以2024年度三大顶会论文数量与引用率为唯一指标，入围47所；社区以代码提交次数、维护活跃度为依据，入围17个。
四、三个行业案例速描
1. 某国有大行
2023年核心账务系统仍在大型机上运行。2024年启动分布式改造，选用国产HTAP数据库。2025年6月，账务与风控大屏合并上线，批处理时间从4小时缩到25分钟，运维人力新增40人，但硬件成本下降35%。
2. 某省级电网
2022年用传统关系型存储智能电表数据，每日增量10TB，查询越来越慢。2024年换成时序数据库，压缩率提高7倍，查询时延从秒级降到毫秒级。2025年把AI负荷预测模块也接进来，夏季高峰错避峰指令提前2小时下发。
3. 某头部视频平台
2023年内容审核依赖人工+关键词。2024年引入向量数据库，把视频、音频、文本全部转成向量，一次检索可匹配千万级素材，审核人力减少60%。2025年进一步把RAG技术接入，实时政策解读准确率提升到93%。
五、未来三年可预见的四件事
从2022年的“蜂拥而上”，到2025年的“精耕细作”，我国数据库产业用四年时间完成第一轮洗牌。产品变少、市场变大、技术变新、人才变贵，这是四组最显眼的关键词。下一轮竞赛的哨声已经响起，赛道更窄，门槛更高，但奖励也更大。
- 市场规模：2027年突破837亿元，年复合增长12%左右，增量主要来自金融、电信、政务三大行业。
- 份额结构：公有云占比将稳定在70%上下，本地部署守住30%的利基市场。
- 技术重点：向量数据库与多模数据库继续升温，预计2026年出现“向量+多模”一体化产品。
- 人才缺口：运维、调优、AI算法三类岗位缺口合计超过10万人，高校与企业联合培养计划2025年下半年启动。
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来源：大数据技术标准推进委员会，在公众号回复“2025数据库报告”、“2025数据库图谱”。本篇针对全文结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。文末扫码关注我们的微信公众号“idtzed”，在对话框内发送“250723”获取资料。图片：Kevin Ache，Unsplash
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