2022-2025年我國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)調(diào)研與投資趨勢(shì)展望預(yù)測(cè)報(bào)告
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報(bào)告目錄
2022-2025年我國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)調(diào)研與投資趨勢(shì)展望預(yù)測(cè)報(bào)告
正文目錄
1、數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)狀況 11
1.1、數(shù)據(jù)庫(kù)概念及結(jié)構(gòu) 11
1.2、數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展歷程 17
1.3、全球數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)狀況 29
1.3.1、數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模 29
1.3.2、數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng) 32
1.3.3、全球數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)格局 35
1.3.4、主要公司 42
（1）、Oracle公司 42
（2）、SQL Server 57
（3）、My SQL 58
（4）、IBM DB2 58
（5）、Postgre SQL 58
1.3.5、全球數(shù)據(jù)庫(kù)排行 60
（1）、2019年12 月全球數(shù)據(jù)庫(kù)排行 60
（2）、2020年2月全球數(shù)據(jù)庫(kù)排行 62
1.4、全球數(shù)據(jù)庫(kù)趨勢(shì) 64
1.4.1、開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)占比持續(xù)提升，未來(lái)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)仍將并存 64
1.4.2、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)需求旺盛，初創(chuàng)公司不斷增多 64
1.4.3、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用加大，云數(shù)據(jù)庫(kù)興起 65
2、我國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)狀況 67
2.1、數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展歷程 67
2.2、數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模 68
2.3、國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)格局 69
2.4、我國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)態(tài)勢(shì) 74
2.5、我國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)環(huán)境 77
2.5.1、軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r 77
2.5.2、數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展 78
2.5.3、自主可控重要性提升 79
2.5.4、產(chǎn)業(yè)政策支持 80
2.6、數(shù)據(jù)庫(kù)管理體制 81
2.7、國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)發(fā)展特點(diǎn) 81
2.7.1、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品發(fā)展進(jìn)入成熟階段 81
2.7.2、信息化深入發(fā)展帶動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件市場(chǎng)快速增長(zhǎng) 82
2.7.3、大型數(shù)據(jù)庫(kù)軟件在“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用快速發(fā)展 82
2.7.4、數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域融合是大趨勢(shì) 83
2.8、新時(shí)代數(shù)據(jù)庫(kù)將發(fā)生重大變革 84
2.9、數(shù)據(jù)庫(kù)安全技術(shù)分析 86
2.10、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)主要問(wèn)題 89
2.11、云數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展態(tài)勢(shì) 89
2.11.1、騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)增速?lài)?guó)內(nèi)第一 89
2.11.2、騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維進(jìn)入智能時(shí)代 91
2.11.3、華為云數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL 金融版正式商用 93
2.11.4、阿里云POLARDB當(dāng)選世界互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)先科技成果 93
3、關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)分析 95
3.1、關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)概述 95
3.1.1、云計(jì)算發(fā)展帶動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)云化趨勢(shì) 95
3.1.2、云屬性造就關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)特點(diǎn) 95
3.1.3、兩種技術(shù)模式和兩種部署模式 96
3.1.4、部分關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品 97
3.2、 關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)的選型建議 98
3.2.1、基本能力 98
3.2.2、兼容能力 99
3.2.3、高可用能力 100
3.2.4、云服務(wù)能力 100
3.2.5、安全性 101
3.2.6、監(jiān)控和優(yōu)化 102
3.2.7、服務(wù)支持 103
3.2.8、可擴(kuò)展性 103
3.2.9、性能 104
3.3、應(yīng)用關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)的準(zhǔn)備工作 104
3.3.1、制定彈性的開(kāi)發(fā)策略 105
（1）、通過(guò)冗余實(shí)現(xiàn)高可用能力的保障 105
（2）、配合云資源特點(diǎn)的彈性業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)模式 105
（3）、業(yè)務(wù)快速迭代下的靈活容量規(guī)劃方案 105
（4）、多形態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)并存 106
3.3.2、適應(yīng)云化架構(gòu)的運(yùn)維模式 106
（1）、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維職責(zé)的改變 106
（2）、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維技術(shù)的改變 107
（3）、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維預(yù)案的改變 107
3.3.3、適應(yīng)商業(yè)模式的改變 108
3.4、關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵路徑 108
3.4.1、關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)施原則 108
（1）、滿(mǎn)足業(yè)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展 108
（2）、透明開(kāi)放原則 109
（3）、代價(jià)可控原則 109
（4）、上云過(guò)程可控原則 110
3.4.2、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)上云評(píng)估要素 110
3.4.3、關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)常見(jiàn)實(shí)施步驟 110
（1）、業(yè)務(wù)模擬 110
（2）、系統(tǒng)測(cè)試 111
（3）、數(shù)據(jù)備份 111
（4）、數(shù)據(jù)校驗(yàn) 112
（5）、正式遷移 112
4、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)分析 112
4.1、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 112
4.1.1、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)概述 112
4.1.2、內(nèi)存技術(shù)的成熟與突破 112
（1）、內(nèi)存技術(shù)的成熟 112
（2）、內(nèi)存技術(shù)的瓶頸與突破 113
4.1.3、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷程 114
（1）、雛形期（1970 年代） 115
（2）、理論成熟期（1980 年代） 115
（3）、市場(chǎng)成長(zhǎng)期（1990 年代） 115
（4）、高速發(fā)展期（2010 年至今） 116
4.1.4、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn) 117
（1）、優(yōu)勢(shì)：高性能讀寫(xiě) 117
（2）、挑戰(zhàn)：內(nèi)存數(shù)據(jù)易失 118
4.2、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的分類(lèi)及應(yīng)用場(chǎng)景 118
4.2.1、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的分類(lèi) 118
（1）、鍵值對(duì)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù) 118
（2）、關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù) 118
（3）、其他類(lèi)型的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù) 119
4.2.2、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的使用場(chǎng)景 119
（1）、電商秒殺 119
（2）、視頻直播 123
（3）、實(shí)時(shí)排行 123
（4）、電信計(jì)費(fèi) 124
4.3、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的選型建議 125
4.3.1、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品現(xiàn)狀 125
4.3.2、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)選型建議 125
（1）、技術(shù)因素 126
（2）、非技術(shù)因素 127
4.3.3、硬件選型建議 127
4.4、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì) 128
4.4.1、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)混合使用將成為主要模式 128
4.4.2、軟硬件深度整合為內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)辟新的技術(shù)方向 128
（1）、網(wǎng)絡(luò)子系統(tǒng) 129
（2）、存儲(chǔ)子系統(tǒng) 129
（3）、內(nèi)存子系統(tǒng) 130
（4）、處理器子系統(tǒng) 130
4.4.3、協(xié)議創(chuàng)新將進(jìn)一步提升分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的一致性能力 131
4.4.4、與容器技術(shù)結(jié)合為內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)提供更強(qiáng)的彈性擴(kuò)展能力 131
5、云數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)研 133
5.1、云數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用狀況調(diào)查 134
5.2、云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品選擇調(diào)查 134
5.3、云數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵指標(biāo)調(diào)查 135
5.4、云數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景調(diào)查 135
5.5、云數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)注因素 136
5.6、用戶(hù)使用調(diào)查 136
5.7、云數(shù)據(jù)庫(kù)成本調(diào)查 137
5.8、云數(shù)據(jù)庫(kù)滿(mǎn)意度調(diào)查 138
5.9、云供應(yīng)商用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查 138
5.10、供應(yīng)商推薦度調(diào)查 139
6、華為數(shù)據(jù)庫(kù)分析 140
6.1、數(shù)據(jù)庫(kù)的演進(jìn) 140
6.2、華為 DB開(kāi)發(fā)歷程 141
6.3、華為 GaussDB分析 143
6.4、華為 GaussDB產(chǎn)品線 148
6.4.1、華為 GaussDB 200 149
（1）、GaussDB 200 簡(jiǎn)介 149
（2）、GaussDB 200 應(yīng)用場(chǎng)景 153
（3）、GaussDB 200技術(shù)特點(diǎn) 155
6.4.2、華為GaussDB300 159
（1）、GaussDB 300簡(jiǎn)介 159
（2）、GaussDB 300 應(yīng)用場(chǎng)景 160
（3）、GaussDB 300 技術(shù)特點(diǎn) 161
7、典型數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比分析 162
7.1、Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù) 162
7.1.1、Oracle DB 最新進(jìn)展 163
7.1.2、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的轉(zhuǎn)型 166
（1）、從單數(shù)據(jù)庫(kù)到分布式數(shù)據(jù)庫(kù) 166
（2）、從關(guān)系型到以 Web 為中心的數(shù)據(jù) 167
（3）、從碎片化數(shù)據(jù)庫(kù)到融合數(shù)據(jù)庫(kù) 167
7.2、AWS 數(shù)據(jù)庫(kù) 168
7.2.1、AWS 數(shù)據(jù)庫(kù)分類(lèi) 168
（1）、AWS關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)：Aurora 168
（2）、鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)：DynamoDB 169
（3）、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)：DocumentDB 169
（4）、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù) 169
（5）、圖形數(shù)據(jù)庫(kù) 169
（6）、時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù) 170
（7）、分類(lèi)賬數(shù)據(jù)庫(kù) 170
7.2.2、Amazon Aurora 詳細(xì)分析 170
7.3、主要數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品對(duì)比 172
7.3.1、產(chǎn)品矩陣對(duì)比 173
7.3.2、應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)比 173
7.3.3、客戶(hù)屬性對(duì)比 174
7.3.4、數(shù)據(jù)庫(kù)支持的架構(gòu) 174
8、國(guó)內(nèi)廠商分析 175
8.1、南大通用 175
8.2、武漢達(dá)夢(mèng) 180
7.3、山東翰高 180
8.4、神舟通用 186
8.5、柏睿數(shù)據(jù) 187
8.6、華為云數(shù)據(jù)庫(kù) 189
9、2020-2025年產(chǎn)業(yè)前景展望 190
9.1、數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)前景展望 190
9.2、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)展望 193
9.3、內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫(kù)展望 193
9.4、國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn) 194
9.5、軟件兼容性和生態(tài)環(huán)境是商業(yè)化成功的關(guān)鍵 197
9.6、數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模預(yù)測(cè) 198
圖表目錄
圖表 1：文件保存數(shù)據(jù)的缺點(diǎn) 11
圖表 2：數(shù)據(jù)庫(kù)管理方式的演化 12
圖表 3：Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)圖 13
圖表 4：用戶(hù)與數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的交互過(guò)程 14
圖表 5：數(shù)據(jù)庫(kù)的兩個(gè)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) 15
圖表 6：數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu) 16
圖表 7：數(shù)據(jù)庫(kù)的演進(jìn) 18
圖表 8：數(shù)據(jù)庫(kù)的演進(jìn) 18
圖表 9：數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS） 19
圖表 10：數(shù)據(jù)庫(kù)界的四位圖靈獎(jiǎng)獲得者 19
圖表 11：歷屆圖靈獎(jiǎng)獲得者 21
圖表 12：數(shù)據(jù)庫(kù)的演進(jìn) 23
圖表 13：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 24
圖表 14：非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 25
圖表 15：關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 25
圖表 16：Neo4j非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的種類(lèi) 26
圖表 17：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比 26
圖表 18：OLTP 和 OLAP 的區(qū)別 27
圖表 19：OLTP 和 OLAP 的區(qū)別 28
圖表 20：2015-2025年全球數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模及預(yù)測(cè) 29
圖表 21：數(shù)據(jù)庫(kù)份額 30
圖表 22：云計(jì)算公司數(shù)據(jù)庫(kù)布局 31
圖表 23:不同類(lèi)型數(shù)據(jù)庫(kù)的特征 33
圖表 24：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)&非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 34
圖表 25：全球市場(chǎng)的 RDBMS份額 35
圖表 26：數(shù)據(jù)庫(kù)排名 35
圖表 27：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)排名 36
圖表 28：分布式數(shù)據(jù)庫(kù)排名 37
圖表 29：文件數(shù)據(jù)庫(kù)排名 37
圖表 30：Mongo DB 數(shù)據(jù)庫(kù)的商業(yè)模式 38
圖表 31：各數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系及客戶(hù)流向示意圖 39
圖表 32：商業(yè)&開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)量 39
圖表 33：商業(yè)&開(kāi)源數(shù)據(jù)得分情況 39
圖表 34：2013-2019年商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)和開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)：歷史受歡迎程度 40
圖表 35：商業(yè)和開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)在不同數(shù)據(jù)庫(kù)模型中的占比 41
圖表 36：商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)排名（2019 年 6 月） 41
圖表 37：開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)排名（2019 年 6 月） 41
圖表 38:Oracle 的業(yè)務(wù)布局 42
圖表 39:2006-2018年Oracle 營(yíng)業(yè)收入 43
圖表 40：2006-2018年Oracle 凈利潤(rùn) 43
圖表 41：Oracle 收入構(gòu)成（2016） 44
圖表 42:Oracle 的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品 45
圖表 43:Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展歷程 46
圖表 44:Oracle 數(shù)據(jù)不同版本的演化 48
圖表 45:Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)推出的版本 48
圖表 46:支撐 C-S 架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù) 49
圖表 47:Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)的 RAC 技術(shù) 50
圖表 48:支撐網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù) 50
圖表 49:支撐云架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù) 51
圖表 50:中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)份額（2015） 52
圖表 51:全球數(shù)據(jù)市場(chǎng)份額（2015） 53
圖表 52:Linux 數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)份額 53
圖表 53:Unix 數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)份額 54
圖表 54:Oracle 18c 的自治數(shù)據(jù)庫(kù) 54
圖表 55:Oracle 18c 多租戶(hù)的特點(diǎn) 55
圖表 56:Oracle 18c 的 In-Memory 架構(gòu) 56
圖表 57:Oracle 18c 的 In-Memory 架構(gòu) 57
圖表 58:幾種主流數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比 59
圖表 59：2019年12 月全球數(shù)據(jù)庫(kù)排行 60
圖表 60：2019年12月前 10 名的趨勢(shì)圖 60
圖表 61：關(guān)系型 DBMS排名 61
圖表 62：K-V 存儲(chǔ)排名 61
圖表 63：文檔型存儲(chǔ)排名 61
圖表 64：圖 DBMS排名 62
圖表 65：時(shí)序 DBMS排名 62
圖表 66：2020年2月全球數(shù)據(jù)庫(kù)排行榜 63
圖表 67：2020年2月前 10 名的趨勢(shì)圖 63
圖表 68：數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展及其特征 65
圖表 69：云數(shù)據(jù)庫(kù)和自建數(shù)據(jù)庫(kù)特性對(duì)比 66
圖表 70：中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件發(fā)展歷程 67
圖表 71：2015-2019年我國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模 69
圖表 72：2017年我國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)份額 70
圖表 73：2019年全球數(shù)據(jù)庫(kù)魔力象限 71
圖表 74：數(shù)據(jù)庫(kù)總市場(chǎng)份額排名2011-2018 73
圖表 75：2017-2019年軟件及信息技術(shù)服務(wù)業(yè)收入同比增速（%） 77
圖表 76：2017-2019年軟件及信息技術(shù)服務(wù)業(yè)利潤(rùn)同比增速（%） 77
圖表 77：2014-2018年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模及占GDP 比重 78
圖表 78：2018 年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)構(gòu)成（萬(wàn)億元） 79
圖表 79：自主可控格局 79
圖表 80：數(shù)據(jù)庫(kù)安全技術(shù) 86
圖表 81：騰訊云原生數(shù)據(jù)庫(kù)CynosDB產(chǎn)品架構(gòu)圖 90
圖表 82：騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品用戶(hù) 90
圖表 83：華為云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品 93
圖表 84：典型云服務(wù)商產(chǎn)品列表 97
圖表 85：關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)基本能力指標(biāo) 98
圖表 86：關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)兼容能力指標(biāo) 99
圖表 87：關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)高可用性指標(biāo) 100
圖表 88：關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)指標(biāo) 101
圖表 89：關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)安全性指標(biāo) 102
圖表 90：關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控和優(yōu)化指標(biāo) 102
圖表 91：關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)支持指標(biāo) 103
圖表 92：關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)可擴(kuò)展性指標(biāo) 104
圖表 93：數(shù)據(jù)庫(kù)上云后權(quán)責(zé)劃分 106
圖表 94：1970 年代至今的內(nèi)存價(jià)格和容量走勢(shì) 113
圖表 95：存儲(chǔ)的金字塔模型 114
圖表 96：內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷程 114
圖表 97：1990 年代涌現(xiàn)的商用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù) 116
圖表 98：2009-2018年阿里巴巴雙11成交規(guī)模 119
圖表 99：阿里巴巴數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù) 120
圖表 100：用戶(hù)信息使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 123
圖表 101：10 款典型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比 125
圖表 102：內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)選型建議 126
圖表 103：2019年我國(guó)云數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用調(diào)查 134
圖表 104：云數(shù)據(jù)庫(kù)選擇產(chǎn)品調(diào)查 134
圖表 105：穩(wěn)定性、安全性是最重要的兩個(gè)指標(biāo) 135
圖表 106：2019年云數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景調(diào)查 136
圖表 107：2019年云數(shù)據(jù)庫(kù)用戶(hù)關(guān)注因素 136
圖表 108：2019年云數(shù)據(jù)庫(kù)使用調(diào)查 137
圖表 109：云數(shù)據(jù)庫(kù)成本調(diào)查 137
圖表 110：2019年云數(shù)據(jù)庫(kù)滿(mǎn)意度調(diào)查 138
圖表 111：云供應(yīng)商用戶(hù)滿(mǎn)意度：阿里云和華為云并列第一 138
圖表 112：用戶(hù)推薦度：甲骨文第一，本土供應(yīng)商華為云第一 139
圖表 113：功能受限是中國(guó)企業(yè)使用云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)中最突出的問(wèn)題 140
圖表 114：數(shù)據(jù)庫(kù)的演進(jìn) 141
圖表 115：華為GaussDB對(duì) AI技術(shù)的應(yīng)用 142
圖表 116：華為 GaussDB特點(diǎn) 143
圖表 117：華為 GaussDB產(chǎn)品線 145
圖表 118：OLTP&OLAP對(duì)比 146
圖表 119：華為 GaussDB OLTP&OLAP 特點(diǎn) 147
圖表 120：華為GaussDB HTAP 特點(diǎn) 148
圖表 121：數(shù)據(jù)庫(kù)：行式存儲(chǔ) 149
圖表 122：數(shù)據(jù)庫(kù)：列式存儲(chǔ) 150
圖表 123：數(shù)據(jù)庫(kù)：行式& 列式存儲(chǔ)對(duì)比 151
圖表 124：華為 GaussDB 200架構(gòu) 154
圖表 125：華為 GaussDB 200軟件構(gòu)成 156
圖表 126：華為 GaussDB特點(diǎn) 156
圖表 127：華為 GaussDB 200架構(gòu) 157
圖表 128：華為 GaussDB200數(shù)據(jù)查詢(xún)過(guò)程 158
圖表 129：華為 GaussDB 300集群架構(gòu) 161
圖表 130：Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)不斷演進(jìn) 163
圖表 131：Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)18C 的升級(jí) 163
圖表 132：Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù) 19C 的升級(jí) 164
圖表 133：Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)支持多種數(shù)據(jù)類(lèi)型 165
圖表 134：Oracle 的分布式數(shù)據(jù)庫(kù) 166
圖表 135：Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)支持多種數(shù)據(jù)類(lèi)型 167
圖表 136：Amazon Aurora 典型客戶(hù) 171
圖表 137：Amazon DynamoDB典型客戶(hù) 171
圖表 138：華為 GaussDB 200 典型客戶(hù) 173
圖表 139：GBase 8a產(chǎn)品架構(gòu)圖 177
圖表 140：2018分析型數(shù)據(jù)管理解決方案（DMSA）的魔力象限 178
圖表 141：HighGo DB產(chǎn)品 181
圖表 142：2017-2018年山東瀚高經(jīng)營(yíng)指標(biāo) 182
圖表 143：神舟通用數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品 186
圖表 144：全國(guó)布局 187
圖表 145：（柏睿數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)深度學(xué)習(xí)/人工智能并行算法庫(kù)（ Rapids ParalleR）技術(shù)架構(gòu)圖 188
圖表 146：柏睿數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì) 188
圖表 147：國(guó)產(chǎn)化廠商產(chǎn)品布局 198
圖表 148：2020-2025年我國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測(cè) 198
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