2020年国产数据库专题报告
数据库管理员实习报告

数据库管理员实习报告一、实习背景与目的随着信息技术的快速发展,数据库管理系统已成为企业、组织和社会的基础设施。
作为一名计算机科学专业的学生,我有幸在过去的六个月中担任数据库管理员的实习工作。
这次实习的主要目的是了解和掌握数据库管理的基本技能,包括数据库设计、优化、备份和恢复等,同时提高我在实际工作环境中的问题解决能力。
二、实习单位概况我实习的单位是一家位于硅谷的软件开发公司,专注于为企业提供高质量的数据库解决方案。
公司的数据库团队由资深数据库工程师和架构师组成,负责设计、开发和维护公司的数据库系统。
三、实习经历在实习期间,我参与了以下几个主要任务:1、数据库设计:我参与了公司新项目的数据库设计,负责设计并优化数据模型。
我学习了如何根据业务需求进行表的设计,以及如何通过索引、约束等来提高数据查询效率。
2、数据迁移:我参与了公司从旧系统到新系统的数据迁移工作。
我们采用了ETL工具进行数据抽取、转换和加载,确保数据的完整性和准确性。
3、数据库备份与恢复:我负责定期对公司的数据库进行备份,并在发生故障时进行恢复。
我学习了如何设置备份策略,如何进行日常备份,以及如何在发生故障时进行快速恢复。
4、性能优化:我协助团队进行了数据库性能优化工作。
我学习了如何监控数据库性能,如何分析性能瓶颈,以及如何通过调整查询语句、索引等来提高数据库性能。
四、实习收获与体会通过这次实习,我获得了以下几方面的收获和体会:1、理论与实践相结合:在学习的过程中,我了解到数据库管理的许多理论知识,但在实际工作中应用这些知识却有一定难度。
通过实习,我能够将在学校学到的理论知识应用到实际工作中,加深了对理论的理解和应用。
2、提高解决问题的能力:在实习过程中,我遇到了许多问题,例如数据完整性问题、性能问题等。
通过解决问题,我学会了如何分析问题、寻找解决方案,提高了我的问题解决能力。
3、增强团队合作能力:在团队中工作需要良好的沟通和协作能力。
2020信创行业专题报告

2020信创行业专题报告一、信创必由之路,发展时不我待2020 年5 月15 日,美国商务部连续发布关于华为的两条消息:一,将实体名单上的华为技术有限公司及其非美国分支机构的现有临时通用许可证(TGL)授权期限延长90 天。
任何未来关于通用许可证的条款和期限的公告将在此90 天期限到期之前宣布。
二,通过限制芯片代工厂和EDA 软件等手段来加大打击华为芯片业务。
具体将使以下商品受出口管理条例(EAR)的约束:(1)华为及其在实体清单上的关联公司(例如,海思半导体)利用美国商务控制清单(Commerce control list CCL)上的软件和技术产出的例如半导体设计这样的商品(2)根据华为或实体名单上的关联公司(例如,海思半导体)的设计规范,在位于美国以外的地方利用CCL 清单上的半导体制造设备生产的芯片组。
以上类别的外国产品,在再出口(再出口就是转口贸易,例如从中国台湾出口到香港,再出口到中国大陆),从国外(美国以外)出口或转移(在国内)到实体列表中的华为或其任何关联公司时都需要许可证。
为防止对使用美国半导体制造设备的外国代工厂造成直接不利的经济影响,在2020 年5 月15 日已经根据华为设计规范启动生产了的任何产品,只要符合以下条件,便不受这些新许可的约束:从生效日期算起的120 天内,它们将可以通过再出口(转口贸易),从(美国)国外出口或(国内)转移。
美国商务部文件中明确说明在2020 年5 月15 日开始生效,华为芯片老产品具有120 天缓冲时间,新产品需取得许可证才可销售。
不过文件中提到,公众,企业和组织可以在7 月14 日之前提交意见。
前一轮美国政府主要为限制华为直接采购美国供应商相关产品,此次限制更是在全球范围内限制使用美国软件和技术的公司向华为提供产品,特别是半导体产品。
从元器件紧迫程度来看,CPU、FPGA、模拟器件芯片、射频器件芯片、存储器件芯片等上游设计软件EDA、制造设备以及晶圆制造环节短期存在较大压力。
国产数据库的主要应用领域和成就

国产数据库的主要应用领域和成就国产数据库的主要应用领域和成就在当前互联网和大数据时代,数据库作为数据管理和存储的核心工具,发挥着关键作用。
过去几十年间,中国的数据库产业经历了长足的发展,并在各个行业得到广泛应用。
本文将深入探讨国产数据库在不同领域的主要应用以及取得的成就。
1. 金融行业金融行业对数据库的稳定性和高性能有着极高的要求。
国产数据库在金融行业的应用已经取得了一定的成就。
通过优化核心算法和架构设计,国产数据库能够实现高并发读写、高容量存储和实时性能分析等需求。
为了满足金融行业的监管要求和数据安全性,国产数据库还增加了强大的权限控制和加密机制,保证数据的安全性和合规性。
这些特性使得国产数据库在银行、证券和保险等金融领域得到广泛应用。
2. 电子商务行业随着中国电子商务市场的不断扩大,对数据库的性能和可扩展性要求日益提高。
国产数据库提供了分布式数据库解决方案,实现了数据的分布式存储和处理,能够满足电商平台海量数据的管理和查询需求。
国产数据库还能够通过数据分析和挖掘技术,为电商企业提供个性化推荐、精准营销和用户行为分析等增值服务。
3. 物联网行业物联网的兴起给数据库带来了新的挑战和机遇。
物联网应用场景中,大量的传感器和设备产生海量数据,对数据库的实时性和处理能力提出了更高要求。
国产数据库通过优化存储和查询引擎,实现了对海量数据的高效管理和分析。
国产数据库还提供了对传感器数据的实时处理和边缘计算支持,为物联网应用的实时决策和智能化提供了坚实基础。
4. 政府行业国家治理和公共服务的数字化进程促使政府行业对数据库的需求日益增加。
国产数据库在政府行业的主要应用包括公安、交通、教育和医疗等领域。
国产数据库通过强大的空间数据处理功能,为公安行业提供了实时的监控和安全管理能力。
交通、教育和医疗领域则利用国产数据库实现了对大规模数据的存储、多维分析和决策支持。
这些应用使得国产数据库成为政府数字化转型的重要支撑。
LCA数据库专题竞赛参赛报告

LCA数据库专题竞赛参赛报告参赛小组信息:LCA数据集名称:煤电-超高压电站锅炉-液氨SCR脱硝、除尘、湿法石膏脱硫-中国-2016小组成员:毕雅珺指导老师:张立麒大学/学院:华中科技大学/煤燃烧国家重点实验室一、技术代表性分类和目标代表性定义本小组选择煤电作为LCA研究的目标产品。
通过查阅资料,对“煤电的LCA”的技术代表性进行了分类分析,并最终明确定义了本研究的目标代表性。
1、煤电产品的技术代表性分类分析(1)技术代表性的基本分类与单元过程划分表1 燃煤电厂的技术代表性基本分类与单元过程划分分类方法分类结果与解释1、按电站锅炉出口蒸汽参数分类蒸汽参数即锅炉出口蒸汽压力:•中压锅炉:3.8 ~ 5.4 MPa,最常用蒸汽参数3.8MPa,450℃•高压锅炉: 9.8 ~ 13.7 MPa,最常用蒸汽参数9.8MPa,450℃•超高压锅炉:13.7 ~ 16.7 MPa,最常用蒸汽参数13.4MPa/538℃/538℃•亚临界锅炉: 16.7~22.1 MPa,最常用蒸汽参数16.7MPa/538℃/538℃•超临界锅炉: 22.1 ~27 MPa, 23.5~26.5MPa/538~543℃/538℃~566℃•超超临界锅炉: >27 MPa,额定出口温度≥590℃本表以下均基于“超高压锅炉”2、按电站锅炉排渣方式分类排渣方式分为•固态排渣锅炉,大多数锅炉采用固态排渣•液态排渣锅炉本表以下均基于“固态排渣锅炉”3、按电厂冷却三种常见的冷却方式:方式分类•空气冷却,是当前的电厂建设的优选•直流冷却•循环冷却本表以下均基于“空气冷却”4、在数据调查范围中划分单元过程电站锅炉的运行通常从煤炭的开采到燃煤发电为止。
从相关资料中划分运行过程以及考虑数据的可得性,超高压燃煤电厂运行的LCA模型可以划分为4个单元过程:煤粉的燃烧、烟气脱硝、除尘、脱硫(2)单元过程的技术代表性细分表2 燃煤电厂运行过程的单元技术代表性细分2、目标代表性定义(1)选定技术代表性从资料调研中知道,电站锅炉作为火力发电最重要的三大主机之一,一台蒸汽参数为670t/h的超高压锅炉配套容量为200MW的汽轮机,是目前所运行电站锅炉的主体,可以很好的代表传统的煤电行业。
我国数据库的发展现状与趋势

我国数据库的发展现状与趋势数据库是信息化建设的基础和核心,是数据存储、管理和分析的重要工具。
随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展,数据库面临着更高的性能、可靠性、安全性、扩展性等要求,也催生了更多的创新和变革。
国产数据库作为国家信息安全和自主可控的重要组成部分,近年来得到了国家政策的支持和市场的认可,取得了显著的进步和成就,但也面临着与国外成熟产品的竞争和挑战。
本文将对国产数据库的发展现状进行分析,并对未来的发展趋势进行展望。
国产数据库的发展历程国产数据库的发展可以分为三个阶段:第一阶段:探索与起步(1980-2000年)。
这一阶段,国内出现了一批自主研发的关系型数据库产品,如华为的HDB、中科院计算所的CDB、中软的CSQL等,但由于技术水平、市场环境、资金投入等因素,这些产品并没有形成规模化的应用,而是主要服务于政府和军工等领域。
第二阶段:跟随与突破(2000-2015年)。
这一阶段,随着互联网、电子商务等行业的兴起,数据库需求迅速增长,国内出现了一批以开源数据库为基础进行改造和优化的国产数据库产品,如达梦、神通、人大金仓等,这些产品在功能、性能、稳定性等方面都有了较大提升,并在金融、电信、政府等领域取得了一定市场份额。
同时,也出现了一些针对特定场景和需求的国产数据库产品,如阿里巴巴的OceanBase、腾讯的TDSQL等,这些产品在分布式、云化、高并发等方面展现出强大的优势。
第三阶段:创新与超越(2015年至今)。
这一阶段,随着国家信息安全和自主可控战略的提出,国产数据库受到了更高层次的重视和支持,同时也受益于开源技术和社区的发展,国内出现了一批具有自主知识产权和创新能力的国产数据库产品,如华为的GaussDB、平安科技的UbiSQL、百度的PaloDoris等,这些产品在兼容性、扩展性、性能等方面都达到了国际先进水平,并在各个行业领域广泛应用。
国产数据库的优势有以下几点:政策支持。
国家出台了一系列鼓励软件国产化和信息安全保障的政策,为国产数据库的发展提供了有利的环境和条件。
国产数据库竞品分析报告

国产数据库竞品分析报告在当今数字化时代,数据库作为信息存储和管理的核心组件,其重要性不言而喻。
随着国内信息技术的迅速发展,国产数据库逐渐崭露头角,在市场上与传统的国际数据库产品展开竞争。
为了更好地了解国产数据库的竞争态势,本文将对几款主流的国产数据库进行详细的竞品分析。
一、竞品选择本次竞品分析选取了以下几款具有代表性的国产数据库:达梦数据库、人大金仓数据库、南大通用数据库。
二、产品概述(一)达梦数据库达梦数据库是一款具有自主知识产权的大型通用关系型数据库,提供了多种数据存储和管理功能,支持多种操作系统和硬件平台。
其特点包括高效的查询处理能力、强大的事务处理机制以及良好的安全性能。
(二)人大金仓数据库人大金仓数据库是一款面向事务处理的关系型数据库,具备高可靠、高性能、高安全等特性。
在数据一致性和稳定性方面表现出色,适用于企业级关键业务应用。
(三)南大通用数据库南大通用数据库是一款专注于数据分析和处理的数据库产品,提供了丰富的数据分析工具和算法,能够满足大规模数据处理和复杂分析的需求。
三、功能对比(一)数据存储和管理在数据存储方面,这几款数据库都支持常见的数据类型,如整数、浮点数、字符串等。
但在存储容量和扩展性上,达梦数据库和南大通用数据库相对更具优势,能够处理大规模的数据存储需求。
(二)查询性能达梦数据库在查询优化方面表现突出,能够快速处理复杂的查询语句。
人大金仓数据库在小数据量的查询中响应速度较快,而南大通用数据库在大数据分析场景下的查询性能较为出色。
(三)事务处理事务处理是数据库的关键功能之一。
达梦数据库和人大金仓数据库都提供了强大的事务隔离级别和并发控制机制,确保数据的一致性和完整性。
南大通用数据库在事务处理方面相对较弱,更侧重于数据分析功能。
(四)安全机制所有三款数据库都具备基本的用户认证和授权功能。
达梦数据库提供了更精细的访问控制策略和数据加密功能,保障数据的安全性。
人大金仓数据库在安全审计方面较为完善,能够对数据库操作进行详细的记录和监控。
关于图书馆CNKI数据库使用现状的调查报告

关于图书馆CNKI数据库使用现状的调查报告作者:刘晓华来源:《中国校外教育·高教(下旬)》2013年第09期通过对长春建筑学院图书馆CNKI数据库使用现状的调查分析,得出了读者对CNKI数据库等数字资源的利用情况,并分析了存在的问题及提出了解决方法。
图书馆数字资源调查报告为全面掌握图书馆CNKI数据库的使用现状,最近笔者带着问题对全校师生利用CNKI数据库的情况进行了详细调查。
开展本次调查的目的,主要是为了分析长春建筑学院图书馆CNKI数据库在教学科研中的应用状况如何、教师和学生是否经常使用CNKI数据库、教师和学生对现有CNKI数据库满意程度如何、如何才能提高CNKI数据库的利用率等问题。
一、调查形式1.向省内部分民办高校、独立学院图书馆调查,收集其它院校利用CNKI数据库的情况。
2.对部分教师和学生进行访谈,收集征询他们使用CNKI数据库的意见。
3.召开院系负责人座谈会,了解征求使用馆藏数字资源的意见和要求。
二、长春建筑学院图书馆数字资源的基本概况长春建筑学院图书馆在注重纸质文献资源建设的同时,特别重视数字资源的建设,从2005年起逐渐引进了CNKI系列数据库(期刊、博硕、会议论文、报纸、工具书、年鉴、建筑知识仓库等)、超星数字图书馆、五车数字图书馆、读秀学术搜索等数字资源,并自建了随书光盘、学院优秀毕业论文及设计、学生获奖作品、教师学术论文、建筑类专题库等特色数据库,上述数字化资源内容覆盖学校的各个学科专业,能较好地满足全校读者对各学科专业数字资源的需求。
三、吉林省部分民办高校、独立学院图书馆CNKI数据库利用率的基本状况通过此表,不难看出长春建筑学院图书馆2012-2013年利用CNKI数据库的情况在所有被统计的民办高校、独立学院中处于中等位置,登录次数为19955、检索次数为473522、浏览次数为20860、下载次数为27469、使用总次数为541806,说明我校图书馆CNKI数据库的使用情况还存在或多或少的问题,尚需采取整改措施,以进一步提高其利用率。
2020年国产操作系统行业分析报告

2020年国产操作系统行业分析报告2020年2月目录一、国产操作系统概述 (5)1、操作系统国产化是软件国产化的根本保障 (5)2、操作系统在IT产业国产化生态中扮演着承上启下的重要作用 (5)3、操作系统产品均面临贸易封锁,自主化打造势在必行 (7)4、发展机遇空前,国产操作系统正从“可用”走向“好用” (8)二、国产操作系统的杰出代表:深度与麒麟 (10)1、深度操作系统 (10)(1)深度操作系统基本情况 (10)(2)深度操作系统发展历程回顾 (12)①启蒙阶段 (12)②发展阶段 (13)③壮大阶段 (13)(3)深度操作系统技术优势 (14)①自研桌面:技术路线务实,重视用户体验 (14)②深度商店:采取WINE技术路线,降低生态拓展成本 (16)③开源社区:产品完全公开透明,结合技术社区集体智慧 (21)(3)深度操作系统与华为战略合作 (22)2、麒麟系操作系统 (24)(1)中标麒麟 (24)(2)银河麒麟 (26)三、国产操作系统竞争格局 (27)1、国产统一操作系统(UOS) (27)(1)UOS项目及成员简介 (27)(2)UOS项目计划时间表 (30)(3)UOS技术特点及优势 (31)2、麒麟系国产操作系统 (33)3、横向对比:两大国产操作系统的异同 (34)(1)麒麟系具备硬件适配优势 (34)(2)UOS具备开发及生态拓展优势 (35)4、国产操作系统发展趋势展望 (35)(1)优势资源集中加强,国产操作系统向少数精品化方向发展 (35)(2)上层应用统一化加强,下层硬件分而治之 (36)(3)操作系统产品由科研经费输血转变为政府主导的市场化盈利 (37)国产操作系统概述。
操作系统国产化是软件国产化的根本保障,是软件行业必须要攻克的阵地。
操作系统在IT国产化中扮演着承上启下的重要作用,承接上层软件生态和底层硬件资源。
操作系统产品面临贸易封锁,故而自主化打造势在必行。
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2020年国产数据库专题报告导语我国数据库软件市场规模扩张发展迅速,预计2020 年数据库软件市场达到200 亿元。
2009 年我国数据库软件市场规模为35.03 亿元,2018 年我国数据库软件市场规模增长至149.91 亿元。
1、数据库:是基础软件核心之一,是“IT 重构”必争之地1.1 数据库与数据库管理系统数据库是基础软件核心之一,是IT 产业基础软件三驾马车之一,是“IT 重构”必争之地。
它产生于二十世纪六十年代,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。
数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
数据库上游主要包括计算机硬件设备、软件等产品。
主要包括:小型机、微型机、存储设备、交换机、路由器和物联网感知设备等。
数据库下游已经广泛应用到各个行业,政府及金融、能源、教育、交通等领域。
数据库可分为两大类,分别为关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库(Rational Database),是指采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行和列的形式存储数据。
该模式便于用户理解,关系型数据库这一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库。
用户通过查询来检索数据库中的数据,而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。
关系模型可以简单理解为二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。
NoSQL,泛指非关系型的数据库。
随着互联网web2.0 网站的兴起,传统的关系数据库在处理web2.0 网站,特别是超大规模和高并发的SNS 类型的web2.0 纯动态网站已经显得力不从心,出现了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
NoSQL 数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
NoSQL 有如下优点:易扩展,NoSQL 数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。
数据之间无关系,这样就非常容易扩展。
无形之间也在架构的层面上带来了可扩展的能力。
大数据量,高性能,NoSQL 数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。
这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。
数据库管理系统(Database Management System,简称DBMS)是一种操纵和管理数据库的大型软件,用于建立、使用和维护数据库。
它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。
数据库管理系统是一个能够提供数据录入、修改、查询的数据操作软件,具有数据定义、数据操作、数据存储与管理、数据维护、通信等功能,且能够允许多用户使用。
另外,数据库管理系统的发展与计算机技术发展密切相关。
而且近年来,计算机网络逐渐成为人们生活的重要组成部分。
1.2 数据库的前世与今生(略)1.3 数据库的市场规模及成长空间据Gartner 统计,2018 年全球数据库软件市场规模461 亿美元,预计2021 年将达到549 亿美元,预计年复合增速9.1%。
在全球数据库企业中,Oracle 稳居第一,Microsoft 位于第二位。
而中国的云厂商成绩同样耀眼,阿里巴巴位列第9,华为和腾讯分别位列第11、13 位。
我国数据库软件市场规模扩张发展迅速,预计2020 年数据库软件市场达到200 亿元。
2009 年我国数据库软件市场规模为35.03 亿元,2018 年我国数据库软件市场规模增长至149.91 亿元。
在这期间,我国数据库软件市场始终保持平稳增长,年均复合增长率为17.86%,且增速呈现递增趋势。
表明我国数据库软件市场需求开始增加,具备成长空间。
根据中研产业研究院估计,到2020 年,我国数据库软件市场规模预计达到200 亿元。
国外数据库企业长期占据市场,国内数据库企业积极抢占,市场份额占比逐步提升。
我国数据库软件市场大部分被国外数据库企业占据,其市场份额居高不下。
2017 年,我国120.22 亿元数据库软件市场规模中,仅有17.15 亿元为中国数据库企业,其余103.07 亿元均为国外数据库企业。
另一方面,虽然国外企业市场份额较高,但这主要是源于其抢先进入国内市场,市场基础好。
在2009 年,国内数据库企业市场份额仅为4.03%,而在2017 年,国内数据库企业市场份额已经增长到14.27%。
这也表明国产数据库正在提高自身市场份额,积极抢占市场,确保在重要领域及部门实现数据库国产化。
在数据库领域,数据库技术门槛较高,国外数据库企业Oracle、IBM 和微软三家厂商占据市场份额近六成。
其中Oracle 占比最高,为40.1%,而IBM 和微软紧随其后,分别为11%和8.30%。
而在我国数据库市场中,国产数据库市场份额为14.27%。
其中,南大通用和武汉达梦市场份额相对较高,为18%和13%。
其余国产数据库企业如山东瀚高,爱可生,人大金仓,神舟通用等在国产数据库市场份额中占比均不超过5%,可见国产数据库存在相对激烈的竞争,不同企业都在致力于提高市场份额。
我国数据库需求市场主集中在消费品,装备,原材料等领域,其中消费品领域数据库软件2017 年需求达到20.76 亿元,装备18.24 亿元,原材料14.61 亿元,政府采购13.75 亿元。
而除了需求最高的九个行业,其他行业2017 年需求加总仅为 6.45 亿元,占比5.37%,表明数据库需求市场集中性较强。
国产数据库机遇与挑战并存,生态体系是赢得市场的关键。
国产数据库的发展机遇已经从“无序竞争”到“市场引导”,从“垄断竞争”到“换道超车”。
国产数据库的挑战就是,由“简”入“繁”,由“局部”到“全面”。
从性能和功能上来看,国产数据库已经能满足市面上绝大多数应用。
甚至有些功能是超出国外产品,有一些自己的特点。
但是赢得市场的主要因素是生态,即与国产软硬件之间的融合问题。
以及海量市场形成后,国产数据库的服务体系和服务布局。
从技术目标和市场目标两个角度来看,希望国产数据库,实现数据库产品的自主可控,保障国家信息安全;另外一个层面,能够为全球客户提供数据库产品与服务,实现国际领先。
1.4 数据库行业领导者盘点DB-Engines 根据数据库管理系统受欢迎程度对其进行排名,每月更新一次。
在2020 年03 月最新排名中,Oracle 位列第一,MySQL 和Microsoft SQL Server 紧随其后,分别为第二和第三名。
在中国市场份额较大的IBM DB2 位列第六名,SAP 的HANA 和Adaptive Server 则分别处于第十八和二十名。
Gartner 数据库魔力象限的评选标准包括全球市场份额、产品能力、客户反馈等。
2013 年Gartner 首次推出数据库魔力象限评估,对全球所有数据库管理软件进行综合评估。
在2018 年,领导者象限仅有亚马逊、微软、Oracle、SAP 和IBM。
而阿里云成为数据库领域最大黑马,以国内数据库市场份额第一的身份,首次入选并且进入远见者(Visionaries)象限,这是中国科技企业首次进入该榜单。
在2019 年,阿里云再次入选魔力象限,并进入挑战者象限,而IBM 则从领导者落入远见者象限。
在两年的魔力象限中,均只有一个国产数据库企业,在数据库领域,国产企业仍需继续追赶,争取进入世界前沿。
1.5 数据库上云为大势所趋在Gartner 多年的数据库魔力象限中,虽然领导者企业变化不大,但是行业内企业整体升降变化十分频繁。
Gartner 认为,这种变化背后反映整个数据库行业云化趋势显著。
Gartner 预计,到2021 年,云数据库在整个数据库市场中的占比将首次达到50%;而到2023 年,75%的数据库要跑在云平台之上。
云数据库是部署和虚拟化在与计算环境中的数据库。
云数据库是在云计算的大背景在发展起来的一种新兴的共享基础架构的方法,他极大地增强了数据库的存储能力,消除了人员、硬件、软件的重复配置,让软、硬件升级变得更加容易。
云数据库具有高可扩展性、高可用性,采用多租形式和支持资源的有效分发等特点。
从数据模型的角度上看,云数据库并非一种全新的数据库技术,而只是以服务的方式提供数据库功能,。
云数据库并没有自己专属的数据模型,云数据库所采用的数据模型可以是关系型数据库所使用的关系模式,即关系型数据库服务(Rational Database Service,RDS),也可以是NoSQL 数据库所采用的非关系模型。
行业分析师指出,在全面上云的大背景下,商业数据库因其昂贵、高运维难度、以及低扩展性和可用性受到挑战。
而云数据库则因天然为云定制,具备云计算的弹性能力,兼具开源数据库的易用、开放特点,及传统数据库的管理和处理性能等优势,成为企业的最佳选择。
1.6 数据库开源技术之必然博弈开源数据库是免费的社区数据库,其源代码可供公众使用,并且可以在其原始设计中进行修改或使用。
截至2020 年6 月,在全球356 种数据库中有50.4%采用商业授权;49.6%使用开源协议。
全球开源数据库使用较为广泛的包括MySQL,PostgreSQL 和MongoDB 等。
根据2019 年DB Engines Ranking 发布的权威数据库排行,公认最为活跃的10 款典型内存数据库与各项指标对比如表3 所示。
在前10 款活跃度最高的内存数据库中,有 5 款为开源产品。
数据库的数据结构与ACID 支持情况如表中所示。
在开源产品中,Redis 和Memcached 是最受欢迎的两款键值对内存数据库;而SQLite 是最受欢迎的关系型内存数据库。
现今在国际上形成了从商用数据库到开源数据库的发展与迁移趋势。
而在开源使用的过程中,大体企业利用了多种数据库种类来满足人群的应用程序需求,热门商业数据库与开源数据库一起使用的趋势愈发明显。
在这一混合使用的过程中,多语言的持久性与商业数据库向开源数据库使用的迁移势头也愈发显著。
下图为数据库流行度统计图表。
深蓝色代表的商业数据库从2013 年65%左右的使用率下降到2019 年50%水平,并存在流行度下行可能性;浅蓝色代表的开源数据库经过近年来不断技术更新、综合使用简易成本低廉等特点,已有追赶、超过商业数据库流行程度的趋势。
时至今日,数据库中Wide Cloumn 开源占比81.8%,时序数据库开源占比80.7%,文档存储类开源占比80.0%,Key-Value 存储开源占比72.2%,图数据库开源占比68.4%,搜索引擎开源占比65.3%;这些数据库类别均已实现开源数据库使用度超越商业数据库。
而在传统的关系型数据库中,商业产品仍高达60.5%。