經(jīng)常聽到一種聲音，說國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫太多了，太難選了。真的是這樣嘛？筆者其實并不認這種觀點。誠然，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫數(shù)量上確實不少，但真正能在核心系統(tǒng)、關(guān)鍵業(yè)務(wù)中使用的數(shù)據(jù)庫并不多。這里談?wù)勅绾卧诒姸鄶?shù)據(jù)庫中做出最適合的選擇。

1. 現(xiàn)象：數(shù)據(jù)庫雖多，但已分化嚴重

大家經(jīng)常說的數(shù)據(jù)庫太多，其實是個偽命題，真正具有實力的公司及產(chǎn)品屈指可數(shù)，市場已經(jīng)為我們做出了很好的篩選。這里我們從民間的墨天輪排名和官方的國測名單來看。

1)公眾認知：流行度維度

我們以國內(nèi)比較流行的墨天輪數(shù)據(jù)庫排行榜來看，上面匯聚了國內(nèi)160多家數(shù)據(jù)庫廠商及產(chǎn)品。看起來數(shù)量是比較多，但對數(shù)據(jù)稍加分析不難看出，行業(yè)正在加速洗牌，廠商及產(chǎn)品分化嚴重。一方面，從絕對數(shù)量來看，數(shù)據(jù)庫廠商及產(chǎn)品近一年來已經(jīng)大幅減少；另一方面，現(xiàn)存數(shù)據(jù)庫也分化日益嚴重。下面我們按墨天輪的得分做個聚類分析看看：

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通過對墨天輪數(shù)據(jù)庫排名數(shù)據(jù)的聚類分析，我們清晰地識別出四個層級的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品群組，反映了國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫市場的發(fā)展格局和競爭態(tài)勢。第一梯隊為"領(lǐng)導(dǎo)者"群體，包含OceanBase、DM、GoldenDB、PolarDB、KingBase 和 GBase 等6款數(shù)據(jù)庫。這些產(chǎn)品平均得分高達近600分。這些數(shù)據(jù)庫通常具備強大的技術(shù)研發(fā)實力、豐富的專利積累和廣泛的市場應(yīng)用，在金融、電信、政務(wù)等關(guān)鍵領(lǐng)域占據(jù)重要地位。第二梯隊為"遠見者"群體，包括TDSQL、TiDB、GaussDB和YashanDB等4款產(chǎn)品。這些數(shù)據(jù)庫平均得分近400分。它們在特定技術(shù)領(lǐng)域或應(yīng)用場景中表現(xiàn)出色，正在快速追趕第一梯隊，是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展的重要推動力量。目前國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的TOP 10，共同構(gòu)成了第一、二梯隊。再往下則為第三梯隊為"挑戰(zhàn)者"群體，涵蓋openGauss、TDengine、AnalyticDB、StarRocks、KaiwuDB、SelectDB、Apache Doris、DolphinDB 等9款產(chǎn)品。這些數(shù)據(jù)庫平均得分為140多分，代表了具有良好發(fā)展?jié)摿Φ臄?shù)據(jù)庫產(chǎn)品。它們往往在某一細分領(lǐng)域具有獨特優(yōu)勢，如時序數(shù)據(jù)處理、分析型負載等，是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫生態(tài)的重要組成部分。第四梯隊則為"利基者"群體，包含了149款數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，占據(jù)了總體數(shù)量的絕大多數(shù)。這些數(shù)據(jù)庫平均得分僅為10多分。雖然目前影響力有限，但它們體現(xiàn)了國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的創(chuàng)新活力和多樣性，為不同場景提供了豐富的選擇，并可能在未來涌現(xiàn)出優(yōu)秀的新興產(chǎn)品。整體而言，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫市場呈現(xiàn)出明顯的金字塔結(jié)構(gòu)，且差異非常巨大，少數(shù)頭部企業(yè)引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展，而大量中小企業(yè)和初創(chuàng)公司則在處于底層。從公眾認知來看，基本上前三個梯隊還能在市場上有所聽聞，后面幾乎難覓身影。

2)市場認知：成熟度維度

在墨天輪數(shù)據(jù)中，還單列有案例數(shù)量，在某種程度上，數(shù)據(jù)庫案例數(shù)量是評估其市場應(yīng)用成熟度和行業(yè)滲透力的關(guān)鍵指標。下面針對這部分做個聚類分析：

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通過對國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫案例數(shù)量的聚類分析，可以清晰地識別出四個層級的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品群組，反映了國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫在實際應(yīng)用中的分布情況。整體而言，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的案例分布呈現(xiàn)出明顯的金字塔結(jié)構(gòu)，少數(shù)頭部產(chǎn)品占據(jù)了大部分實際應(yīng)用案例，而大量產(chǎn)品仍處于市場推廣和應(yīng)用拓展階段。根據(jù)墨天輪排名數(shù)據(jù)，168個國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的案例數(shù)量分布極不均衡：最高達128例，最低為0例，平均案例數(shù)約為12多一個點，標準差較大，頭部數(shù)據(jù)庫與長尾產(chǎn)品差距顯著。案例數(shù)量與排名得分呈強正相關(guān)。在排名前20的數(shù)據(jù)庫中，多數(shù)案例數(shù)超過10，這些產(chǎn)品在金融、政務(wù)、電信等關(guān)鍵領(lǐng)域有大量成功部署，案例豐富直接提升了其可靠性和得分。反之，排名靠后的數(shù)據(jù)庫約40%產(chǎn)品案例數(shù)為0，凸顯其應(yīng)用場景有限或處于早期階段。值得注意的是，案例并非唯一決定因素，例如時序數(shù)據(jù)庫TDengine案例達100卻排名12，說明垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)化可能抵消案例數(shù)量劣勢。此外，案例分布還反映行業(yè)趨勢，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫案例整體較多，而時序、圖數(shù)據(jù)庫案例較少，這也表明傳統(tǒng)領(lǐng)域更成熟，新興場景仍待拓展。總體而言，案例數(shù)量是市場驗證的“試金石”，案例豐富的數(shù)據(jù)庫更易形成生態(tài)閉環(huán)，而案例缺失者需加強產(chǎn)學(xué)研合作以加速落地。隨著國產(chǎn)化替代深化，案例建設(shè)將成差異化競爭核心，建議開發(fā)者優(yōu)先選擇案例量大于10的產(chǎn)品以降低風(fēng)險。

3)官方認知：國測名單維度

如果說墨天輪排名是民間對數(shù)據(jù)流行程度的認識，那么國測名單則是帶有官方認可意味的產(chǎn)品，也是很多用戶選型上的重要參考依據(jù)。目前已有三個批次，三十余家廠商及產(chǎn)品通過，但這些產(chǎn)品在市場的表現(xiàn)卻喜憂參半。未來已入圍的廠商是否仍會居于之中，存在很多懸念。這里我們將國測名單與墨天輪數(shù)據(jù)結(jié)合，看國測產(chǎn)品的流行度如何。

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通過對通過國測數(shù)據(jù)庫廠商的流行度排名分析，可以將18家廠商按照墨天輪總分劃分為三個明顯的類別，這反映了國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫市場的競爭格局和發(fā)展現(xiàn)狀。第一類為"高流行度廠商"，包含奧星貝斯、達夢、中興通訊、阿里云、電科金倉和南大通用等6家廠商。這些廠商的墨天輪平均總分高達近600分，代表了國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的最高水平。這些廠商不僅在技術(shù)上具備領(lǐng)先優(yōu)勢，而且在市場上擁有廣泛的影響力和應(yīng)用案例，是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展的核心力量。第二類為"中等流行度廠商"，包括騰訊云、平凱星辰、華為云和深算院等4家廠商。這些廠商的墨天輪平均總分近400分，處于市場的第二梯隊。這些廠商在特定領(lǐng)域或應(yīng)用場景中具有競爭優(yōu)勢，正在快速發(fā)展并逐步擴大市場份額。第三類為"低流行度廠商"，涵蓋了其余廠商。這些廠商的墨天輪平均總分僅為20余分，整體影響力相對較弱。雖然這些廠商也通過了國測，但在市場推廣、技術(shù)積累和用戶認知度方面仍有較大提升空間。當然這些廠商的存在豐富了國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的生態(tài)，為不同場景提供了多樣化的選擇。

從國測批次來看，高、中流行度廠商主要集中在第二批，而低流行度廠商在各批次中均有分布，第三批次則通過廠商很少。這表明第二批國測產(chǎn)品整體技術(shù)水平和市場表現(xiàn)更為突出。值得注意的是，即使是同一批次通過國測的廠商，其市場表現(xiàn)也可能存在顯著差異，這說明通過國測只是進入市場的基礎(chǔ)門檻，真正的市場競爭還需要在技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)等多個維度持續(xù)發(fā)力。對于流行度排名角度的國測品牌，更需關(guān)注其長期可持續(xù)發(fā)展性，避免潛在的“消失”風(fēng)險。

2. 做法：建立正確的選型矩陣

從上面分析來看，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫數(shù)量雖然眾多，但已出現(xiàn)明顯分化，且這種趨勢愈演愈烈。出于多種原因，用戶大多是在頭部廠商及產(chǎn)品選擇，中長尾的很難受到關(guān)注。那么在相對收窄的范圍內(nèi)，如何做進一步選擇呢？這里給出一些方法論

從需求視角出發(fā)，這是數(shù)據(jù)庫選型的根本出發(fā)點。業(yè)務(wù)需求決定了數(shù)據(jù)庫的技術(shù)定位，企業(yè)需明確自身的業(yè)務(wù)場景特征。如果業(yè)務(wù)以高并發(fā)、短事務(wù)處理為主，如電商交易、銀行核心系統(tǒng)等，那么OLTP數(shù)據(jù)庫是首選；如果業(yè)務(wù)偏重復(fù)雜查詢和數(shù)據(jù)分析，如報表系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫等場景，則OLAP型數(shù)據(jù)庫更為適合，其列式存儲和并行處理能力能夠顯著提升分析效率。而近年來興起的HTAP型數(shù)據(jù)庫則試圖兼顧兩者，滿足實時分析需求，適合那些既需要高并發(fā)事務(wù)處理又要求實時分析能力的業(yè)務(wù)場景。此外，還需要考慮數(shù)據(jù)模型的選擇，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫成熟穩(wěn)定，適合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；文檔型數(shù)據(jù)庫靈活易用，適合半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；KV型數(shù)據(jù)庫高性能，適合緩存和簡單查詢場景。如果業(yè)務(wù)存在多模需求，還需要考慮多模數(shù)據(jù)庫的支持能力。

架構(gòu)視角的選擇是數(shù)據(jù)庫選型中最具戰(zhàn)略性的決策。架構(gòu)選擇直接影響著系統(tǒng)的擴展性、可用性和維護成本，一旦選定后續(xù)很難調(diào)整。企業(yè)需要將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為具體的技術(shù)指標，進而選擇對應(yīng)的技術(shù)架構(gòu)。例如集中式與分布式之選，集中式架構(gòu)簡單易用，對研發(fā)友好，數(shù)據(jù)量相對有限；分布式架構(gòu)擴展性強，適合海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)訪問的業(yè)務(wù)，但也帶來了復(fù)雜度提升、運維難度加大的挑戰(zhàn)。在細分選擇上，集中式架構(gòu)選擇主備模式還是共享集群；分布式架構(gòu)選擇原生分布式還是分庫分表方案。原生分布式通常具有更好的透明擴展能力，而分庫分表方案則相對成熟穩(wěn)定。

從開發(fā)視角來看，數(shù)據(jù)庫選型需要重點關(guān)注兼容性和開發(fā)效率。選擇與企業(yè)現(xiàn)有技術(shù)棧兼容的數(shù)據(jù)庫，能夠顯著降低學(xué)習(xí)成本和遷移難度。建議在企業(yè)內(nèi)部建立統(tǒng)一的兼容性標準，盡量選擇支持主流生態(tài)的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。例如，兼容Oracle、MySQL語法數(shù)據(jù)庫，能夠復(fù)用現(xiàn)有開發(fā)工具和人才資源。當前國內(nèi)數(shù)據(jù)庫廠商大多提供了豐富的兼容能力，這種兼容性策略大大降低了遷移成本。此外，還需要考慮數(shù)據(jù)庫對編程語言、開發(fā)框架、ORM工具的支持程度，這些因素直接影響開發(fā)效率和代碼質(zhì)量。

生態(tài)視角的考量同樣不可或缺，因為數(shù)據(jù)庫不僅僅是孤立的產(chǎn)品，而是整個技術(shù)生態(tài)的核心。完善的上下游生態(tài)能夠顯著降低數(shù)據(jù)庫的落地難度和實施成本。從開發(fā)者生態(tài)來看，包括數(shù)據(jù)庫評估工具、數(shù)據(jù)遷移工具、開發(fā)框架支持等。優(yōu)秀的開發(fā)者生態(tài)能夠提升開發(fā)效率，降低技術(shù)門檻。從運維生態(tài)來看，包括備份恢復(fù)、監(jiān)控告警、性能分析等工具鏈的完善程度直接關(guān)系到運維效率。此外，還需要考慮數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)生態(tài)、云原生生態(tài)的集成能力，這些都是確保數(shù)據(jù)庫能夠長期服務(wù)于業(yè)務(wù)發(fā)展的重要保障。

服務(wù)視角的重要性在數(shù)據(jù)庫選型中不容忽視，好的產(chǎn)品需要好的服務(wù)支撐。數(shù)據(jù)庫作為基礎(chǔ)軟件，其穩(wěn)定運行離不開廠商的專業(yè)服務(wù)支持。服務(wù)響應(yīng)能力包括服務(wù)響應(yīng)時間、問題解決效率、技術(shù)支持水平等。在實際選型中，建議通過POC測試驗證廠商的服務(wù)質(zhì)量，考察其在故障處理、性能優(yōu)化等方面的專業(yè)能力。對于關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)，廠商的本地化服務(wù)能力尤為重要。需要注意的是，服務(wù)能力需要長期考察，可以通過行業(yè)口碑、客戶案例等多渠道了解廠商的真實服務(wù)水平。此外，還要考察廠商的服務(wù)體系是否完善，包括培訓(xùn)服務(wù)、咨詢服務(wù)、升級服務(wù)等，這些都將直接影響數(shù)據(jù)庫的長期使用體驗。

成本視角的評估應(yīng)該是全方位的，不能僅僅關(guān)注顯性的經(jīng)濟成本。數(shù)據(jù)庫選型中的成本包括軟件許可費用、硬件成本、運維成本、升級成本等直接經(jīng)濟成本，還包括學(xué)習(xí)成本、遷移成本、調(diào)試成本等時間成本，以及人員培訓(xùn)、團隊建設(shè)等人力成本。在國產(chǎn)化替代深入推進的背景下，具有成本優(yōu)勢的產(chǎn)品更容易獲得成功。但需要避免"唯價格論"，要綜合考慮性能、穩(wěn)定性、服務(wù)等因素。企業(yè)應(yīng)該建立總擁有成本（TCO）的評估模型，從全生命周期的角度來評估數(shù)據(jù)庫選型的成本效益。

風(fēng)險視角的考量尤為重要，因為數(shù)據(jù)庫承載著企業(yè)核心數(shù)據(jù)，其風(fēng)險控制需要慎之又慎。選型時需要建立完善的風(fēng)險評估體系，包括可用性風(fēng)險、安全性風(fēng)險和技術(shù)風(fēng)險等。可用性風(fēng)險涉及數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性、故障恢復(fù)能力等，需要考察產(chǎn)品的故障率、恢復(fù)時間目標（RTO）、恢復(fù)點目標（RPO）等關(guān)鍵指標。安全性風(fēng)險包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制、審計日志等功能，在等保2.0、數(shù)據(jù)安全法等法規(guī)要求下，數(shù)據(jù)庫的安全能力成為選型的重要考量因素。技術(shù)風(fēng)險方面，需要考察廠商對產(chǎn)品的把控能力，能否真正做到技術(shù)兜底。此外，還需要考慮技術(shù)鎖定的風(fēng)險，選擇過于小眾的數(shù)據(jù)可能帶來長期的技術(shù)依賴風(fēng)險。

最后，從發(fā)展視角來看，數(shù)據(jù)庫選型要有前瞻性，避免出現(xiàn)"二次信創(chuàng)"的尷尬局面。企業(yè)不會輕易改變數(shù)據(jù)庫的選擇，一般會使用很長時間，因此選擇一款能夠長期發(fā)展、技術(shù)上限高的產(chǎn)品至關(guān)重要。需要考察廠商的技術(shù)發(fā)展路線，包括版本迭代計劃、新特性支持、技術(shù)路線圖等。生態(tài)發(fā)展前景也是重要考量因素，包括社區(qū)活躍度、合作伙伴生態(tài)、行業(yè)應(yīng)用情況等?；钴S的社區(qū)和豐富的生態(tài)是數(shù)據(jù)庫長期發(fā)展的重要保障。最重要的是要避免"上限陷阱"，選擇那些在性能、擴展性、功能等方面有足夠上限的產(chǎn)品，避免在業(yè)務(wù)發(fā)展過程中被迫更換數(shù)據(jù)庫。

綜上所述，數(shù)據(jù)庫選型是一個需要全方位考量的系統(tǒng)工程?？茖W(xué)的選型方法應(yīng)該以業(yè)務(wù)需求為出發(fā)點，建立量化的評估體系，通過POC測試驗證各項指標，兼顧技術(shù)先進性和實際可行性，在滿足當前需求的同時為未來發(fā)展留出空間。每個企業(yè)都需要根據(jù)自身的業(yè)務(wù)特點、技術(shù)實力和發(fā)展規(guī)劃，制定適合自己的選型策略。記住，沒有最好的數(shù)據(jù)庫，只有最適合的數(shù)據(jù)庫。良好的選型決策，加上科學(xué)的架構(gòu)設(shè)計和規(guī)范的運維管理，才能讓數(shù)據(jù)庫真正成為業(yè)務(wù)發(fā)展的強大助推器，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中把握先機。