在上周召開的可信數據庫大會上，發布了《中國數據庫產業圖譜 2025》。這一圖譜的發布旨在客觀展示我國數據庫產業中的關鍵領域、環節、代表企業和高校。圖譜分為數據庫主流產品供應商、數據庫生態工具提供商、數據庫前言產品提供商、數據庫服務商、數據庫安全提供上、數據庫生態社區、數據庫人才培養等領域。針對這一圖譜的發布，IFClub 社區在第一時間就通過直播的形式做了圖譜解讀，個人也參與其中。本文就是結合當天的直播解讀內容總結整理而來，希望給大家提供一些不同的視角來看待圖譜內容。

1. 數據庫圖譜的幾大看點

1)行業類型交叉細分

此次發布圖譜的一大特點就是按行業和數據庫類型做了細分。隨著國產數據庫使用步入“深水區”，開始在各個行業落地實踐；但同時我們也要看到國內數據庫產生尚沒有所謂頭部廠商出現，出現了各行業使用數據庫差異巨大。造成這一現象是有多方面的原因，一方面是與企業精力有限，選擇投入的行業不同；另一方面也是與產品力相對應，部分行業還是存在明顯技術特征的，需與數據庫產品能力相匹配；此外還有部分原因是與細分行業相對垂直有關，有些中小型廠商會深耕于此。另一個特點就是數據庫類型細分，此次圖譜還對數據庫做了類型的區分，包括場景的事務型、分析型等，畢竟兩類場景差異還是很明顯的，競爭環境也完全不同。

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2)象限對比初見端倪

此次圖譜還按照象限做了區分，這點與Gartner類似。后者是可參考之前文章。信通院的報告是按照領航者與競爭者做了兩類區分。關于入選標準，我特意與信通院做了溝通，了解到入選領航者的企業，表明其過去一年應用于企業級核心系統案例數量及實際應用水平較為突出，且具備行業規?；蓮椭颇芰?；也就是說更多是強調實際市場占用情況來區分。在目前市場競爭較為混雜的情況下，這類區分還是相對會比較直觀一些，也是很多使用者最容易參考的信息。

3)細分種類百花齊放

除了上述事務型、分析型外，圖譜還對部分NoSQL產品類型做了分列，包括時空、鍵值、搜索、向量、時序、圖類型。隨著數字化轉型深入，越來越多的數據被挖掘利用起來，除了常見的關系模型外，正有越來越多的非關系型數據被利用起來，與之相對應的數據庫產品也被更多提及。圖譜的這一部分，正是為了反應這部分的現狀。

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4)工具服務不可或缺

好的數據庫產品還需生態工具來配合，才能發揮出更大作用。圖譜將生態工具也納入進來，在用戶使用中可予以參考。但個人認為，此處稍顯不足之處在于沒有按照數據庫使用生命周期及人群來劃分，這樣會更有針對性。例如按生命周期可劃分為規劃、架構、設計、研發、上線（遷移）、運維、優化、備份、監控等；按人群則可分為管理者、使用者、開發者等。此外，針對不同部署形態（如一體機）也建議可以分列更好些。與之類似的是數據庫服務，這方面也是容易被大家所忽略的，圖譜也按照不同服務類型做了分列。之前這部分了解不多，特別是針對規劃設計部分，此次算是一個全新的了解。

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5)前沿安全值得關注

針對前沿技術產品和細分安全，圖譜也做了分列。這部分看起來劃分還是比較模糊，更多是與廠商產品的宣傳重點有關。有些是側重場景的概念，如HTAP；有些則是產品定位，如多模；而有些則是部分產品特性，如智能化、Serverless。前沿技術方向值得關注，如何呈現值得探索。對于安全來說，同樣如此。數據庫提供的基礎安全能力外，有些產品主打如全密態、防篡改概念，但感覺目前針對安全能力的劃分還可以更優化，如按照數據產生、流轉、存儲、訪問、存檔等數據生命周期維度，對數據庫產品力做類似雷達圖的能力劃分，也許會更優。

6)生態社區共促發展

數據庫生態社區對數據庫的發展非常重要，之前國內這部分還是比較薄弱的，近兩年繁榮起來。社區可以分為三類：一是來自開源技術社區，二是獨立廠商用戶社區，三是綜合三方媒體社區。這三類定位不同，各有側重。圖譜中羅列了部分社區，但還是有一部分比較重要社區缺失了。

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2. 如何看待數據庫圖譜

1)圖譜猶如一面鏡子

首先很感謝信通院能發布圖譜，作為數據庫多年從業者，一方面能感受到近年數據庫行業發展迅猛，但同時也感到如管中窺豹缺少全貌性了解，信通院的圖譜如同一面鏡子，可以直觀反饋出行業全貌，非常具有參考意義。推而廣之，近年來包括信通院等，不少第三方機構、組織關注到數據庫行業發展，如排行榜、白皮書、行業報告等不斷涌現，這些內容都從某個角度去反饋了行業的信息，值得從業者關注。

2)權威性如何來衡量

這是一個稍顯敏感的問題，我在現場就聽到有觀眾談到對圖譜權威性的質疑。其實這一問題很容易理解，因為本就沒有所謂絕對的權威性。各家機構、組織所出的圖譜也好，報告也罷，都是基于收集到的信息整理加工過的產物，也都會存在信息完整性、權威性、及時性等問題。同樣道理，就如同類似國外的Gartner、Forrest、IDC等發布的報告，大家是否也存在一定質疑呢？一方面這要求發布機構有足夠的專業度、敏銳的洞察力及對行業的理解才能出具有好的報告；另一方面也考驗發布機構的信息收集整合的能力，是否能獲取到“足夠好”的數據。作為使用者要客觀看待這些成果，另一方面更重要的是了解其背后的發布標準和運營機理，進而做出自己的判斷。

3)構建“自己的”圖譜

圖譜能在一定程度上反映行業現狀，但是不能解決從你的個人或企業視角來觀察行業的問題。每個使用者所處的細分行業不同、技術背景各異、核心訴求更加不同，因此造成上述差異。無論是怎樣的圖譜、報告，都只能給你提供一定的信息來源，但作為使用者核心是要構建自己心中的圖譜。也就是將自己關注的問題要點，從紛繁復雜的外部信息中找到自己的答案。