“留给国产数据库厂商的时间不多了。

信创产业正在上演一场“生死时速”，距离最后的大限还剩不到两年的时间。

“国资发79号文件”明确要求2027年底前，实现所有中央企业的信息化系统安全可靠的信创替代。

数据库，作为底层核心组件之一，更是信创产业的关键一环。全国几百家企业几乎都涌入国产替代的赛道中，把行业推向了一个空前内卷的局面，这种内卷有一种分布式的美感。卷技术、卷成本、卷噱头，终于在卷无可卷的情况下，大家不约而同的卷起了“AI”。然而，喧嚣背后，AI究竟是真刀真枪的生产力，还是皇帝的新衣？

国产数据库向金融的核心业务进发

据统计，国内目前拥有数据库企业近300家。如果把国产数据库市场比作一场百团大战，参战方可清晰分为三大阵营——学院派、巨头系和创业新势力。学院派的代表有达梦数据、电科金仓、南大通用、神舟通用，这是国产数据库的开路先锋，他们“根正苗红”，或出身国家队或脱胎于高校，早在20世纪90年代就开始进行攻关，在众多央企/国企和政府背景的行业中积累了较多的客户；巨头系的代表有OceanBase、腾讯云、华为GaussDB，很多产品都是从厂商的内部系统孵化出来的，初期只是大厂内部系统的“备胎”，在双十一、微信红包、运营商计费等极端场景里经过了千锤百炼；创业新势力这边有海量数据、星环、亚信、万里数据库等企业，他们没有历史包袱，技术嗅觉灵敏，是市场的活跃力量。

三大流派之外，还有很多区域型、行业型、垂直型小厂，靠着一两个省分行、地市政务云或者大厂的外包，勉强度日。

这是数据库产业的基本态势，让我们把视角换到市场一侧。

这个世界上，可能没有比国产替代确定性更强的生意了。客户在哪、市场多大、需要什么产品，在很多行业这些都是“要命题”，对数据库行业而言，这些问题的答案就摆在眼前，他们拿到手的是一道 “送分题”。

金融业是数据库的最大客户，占据了市场的五分之一，而且场景多、应用深。毫不夸张地说，“得金融者得天下”，数据库企业只有在金融领域实现突破，才有资格在未来占据主导权。无论是行业大哥还是新兴力量，都铆足了劲，势必要在这块兵家必争之地上插旗。

（数据引自网络公开资料）

保障金融系统的安全，实现自主可控，其重要性不需要过多赘述。

数据库技术始于20世纪60年代，IBM公司开发出世界首个大型商用数据库系统。70年代SQL语言问世，Oracle等商业关系型数据库成为主流。进入90年代，开源数据库如MySQL和PostgreSQL开始出现。

长期以来，国内金融机构的数据库产品长期被国外公司垄断。尽管近年来，国产数据库加速向金融领域渗透，但在核心业务上一直进展缓慢。

（国产数据库在各行业的应用情况）

从上图可以看到，在银行领域的非核心系统中，国产数据库替换比例已经突破50%，然而在核心系统中替换比例在15%左右。证券和保险，核心系统的替换比例也不到20%。

这组数据反应出三个问题：一、金融市场仍有巨大的存量空间；二、越往核心走，替换难度挑战越大；三、金融机构对数据库厂商仍存在疑虑。

银行、保险和证券是整个大金融系统主要组成部分，其中又以银行“分量”最重。随着国产替代进入到核心领域，数据库厂商正在遇到哪些新的挑战？

☆银行——稳定压倒一切

银行无小事，对银行来说，数据库的稳定性压倒一切，所有指标都要服从于它。

金融业数据库国产化替换基本沿着“先外围后核心，先局部后整体”的策略推进。

2020年是大行信创选型的关键节点，不论是国有六大行还是12家股份制银行还是千余家城商行，均开始对数据库等产品进行大规模的招标和测试。从2023年开始，这些银行系统的改造进入建设和交付期。到了2025年，系统的改造全面进入到核心业务领域。

什么是银行的核心业务。最典型的就是我们大家在银行的存款、贷款等交易型业务。此前，国有大行的“存贷汇”核心应用，基本采用IBM的DB2数据库，一些渠道类等次核心业务采用Oracle。

为了保障安全和可控，核心交易系统只能以本地化方式部署，对分布式事务型数据库的建设标准要求更高。目前银行核心系统的市场被五大国产数据库厂商主导，包括腾讯云TDSQL、蚂蚁OceanBase、华为GaussDB、以及中兴GoldenDB。但并没有哪家是绝对的带头大哥。

银行核心系统的数据库迁移，牵一发而动全身，要面临迁移稳定性、性能、灾备、服务器性能、数据一致性和核心系统改造等方方面面挑战。整个改造过程还要确保零宕机、零数据丢失，随时可回退，其难度不亚于在一架高速飞行的飞机上换发动机。

“银行核心业务数据规模大、并发高、延迟要求低，但数据库使用场景相比而言是简单的。” 某行业领先的数据库厂商资深从业者对数据猿介绍说。

国产数据库在库内计算（存储过程、函数）及特性能力（如视图），较Oracle数据库还存在一定差距。但实际上，性能上的差距，反而是最小的。

“国产数据库的性能对比Oracle有很多不足，但是性能上的差异，是可以通过应用端的优化进行弥补的。” 该从业者分析道，“在兼容性和个性化方面国产数据库做得更好，但是我们会发现国外数据库有一个重要优势——几乎不需要复杂的调优，用起来特别简单。国外产品出了问题，可能百度一下就知道怎么处理。而国内产品出现告警，需要厂商派出多名工程师驻场现场处理。虽然大量的堆人、堆时间，最终也能保障业务的运行，但是整个过程就显得很‘狼狈’。更不用说由于产品问题，或者修复BUG的行动过于迟缓，导致影响银行业务正常运行，这样的重大事故发生。”

“国产数据库易用性不够好。这是很多银行客户的直观感受。”他直言不讳地说道。之所以在易用性上有较大的差距，其核心不仅在于性能，还来自于生态。国产数据库监控、备份恢复、迁移工具、性能诊断等周边生态与Oracle等国外产品有较大的差距。

而且，数据库不是孤立存在的“单品”，还涉及到与国产CPU及服务器的适配；需要为上层应用提供标准统一的接口协议，让BI报表、门户网站、移动App等都能灵活调用数据资源；需要能对接完善的运维监控平台，能实时采集数据库的各项健康指标；还需要周边工具链如备份、容灾、审计、迁移等，则为数据库保驾护航.....

这一系列的问题都是横亘在国产数据库前面的拦路虎。

当前，国外数据库在银行核心系统占比仍在80%以上，巨大的存量市场将在未来几年内快速释放，且不说还有不断增加的增量市场。

腾讯云副总裁胡利明表示，“前两年，信创落地主要集中在头部金融机构，尤其是头部银行，去年开始，一些区域性银行开始加速国产化改造，而今年，明显感觉到证券和保险机构也在加速。”

保险和证券业务形态，跟银行相比有很多不同。

我们先来看保险领域，其业务有以下三个特点：

·业务复杂性：保单生命周期长达数十年，涉及核保、理赔等高频状态变更。

·非结构化数据：医疗影像、扫描件等管理挑战大。

·生态整合：需对接医院、车厂、再保公司等外部系统，协议碎片化。

保险行业大量核心系统基于IBM大型机（如z/OS DB2）或老旧集中式架构，迁移难度远高于开放平台系统。

“保险的数字化系统相较于银行不够完备，使得国产数据库的部署和适配变得更加困难。对银行而言，适配某个业务可能只需要写几百行代码就可以运行，但是保险却需要写一万行。” 数据库厂商资深从业者说。

再来看证券行业。证券核心交易系统对高并发、低延迟、强一致性、高可用性的要求近乎苛刻。股市买入与卖出的响应时间要达到微秒级。去年10月8日，国投证券、银河证券等多家券商交易软件一度崩溃宕机，这样的事件历历在目。

“国产数据库在这些极端场景下的稳定性和性能仍面临着巨大考验。”

为了分散风险，不管是银行、保险还是证券，一般上了一定规模的机构，不会集中采购单一的厂商，所以数据库市场不会出现一家独大的局面。

数据库属于粘性极高的TO B业务，一般来说，只要能成功进入到客户的系统中，完成了应用的适配，就会自动成为客户的“关系”型数据库。除非出现非常重大的技术问题，否则3、5年内不会轻易的更换。多技术路线，多流派的厂商长期共存的局面会持续一段时间。

但市场终归是有限的，跑马圈地运动总有一天会结束，所以现在数据库厂商的当务之急就是要挤进客户的“采购单”中。国产替代表明上看替代的是外国产品，但同样也变向替代了其他国内厂商。随着高价值的金融、保险、证券等客户不断被瓜分，那些在金融领域没有夺取一定份额的数据库厂商，未来的生存能力将大幅降低。所有人都认识到这个事态的紧迫性，所以我们看到数据库厂商的竞争日趋白热化，以至于到了“内卷”的程度。

数据库“内卷”究竟有多惨烈？

国产数据库“卷”是多方面的。

技术是首当其冲的。根据墨天轮的数据统计，截至2024年4月，中国市场上已有的数据库产品种类已经超过280种。OLTP数据库、OLAP数据库、HTAP数据库、图数据库、GIS数据库、时序数据库、向量数据库、融合数据库、AI数据库.....几乎所有场景需求的产品应有尽有。

有主打性能的、主打安全的还有主打稳定性的，但最核心的还是兼容性，SQL兼容性（尤其是Oracle兼容模式） 是国产厂商重点投入方向。这个不难理解，兼容性在国产替代的过程中，对于客户来说是成本最低、顾虑最小的方案。

可能有人会说，大家拼命卷技术、拼研发不是好事一件吗？

事情没那么简单，数据库是一个重投入、长周期还出慢活的领域，短时间内任何“重磅”的技术突破大抵都是有点水分的。

大部分数据库厂商对外标榜的产品性能，都是在“实验室”的理想环境下跑出来的。到了生产环境，性能打个7折都算是良心厂家了。

这还不是最糟糕的。为了拿单，在招标环节一些厂商在测评中会“耍心眼”。我们知道数据库不仅体现在性能这单一维度上，安全、稳定、调优等功能同样重要。但在测试环节，厂商为了保证某一单一性能的优势，就偷偷关闭其他功能，比如关闭安全机制，让某一性能的分数飙升。在真正的生产环境这样的操作是绝对禁止的，因为可能会导致重大生产事故。

我们也不能让所有的锅都让厂商来背，一旦出现了全行业的“内卷”，那么其成因一定是来自多方面的。

客户一侧的态度也加剧了这种“卷”势。很多金融机构并没有我们想象中的预算充足，尤其近两年随着利率不断走低，银行的预算也在不断缩减。今年北银金科的裁员事件闹得沸沸扬扬，就是一个缩影。

客户压价，在激烈的竞争环境中数据库厂商主动降价，在两种力量的合力下，数据库被打成了白菜价，利润空间被大幅压缩。2024年数据库上市公司中，仅有达梦数据、电科金仓等两三家盈利，大部分都处于亏损状态。

而且面对一些城商行客户，如果是第一次合作，为了打开当地的市场，很多数据库厂商基本上会免费赠送。甚至还要搭上大量的工程师驻场，部署、调试、改bug、处理事故，从落地到跑通业务，整个周期走上一两年都算是短的。

有时候，为了“讨好”客户，厂商还不得不干点数据库以外的工作，比如说国产软硬件的业务适配工作。但即便这样，客户还是颇有微词。

“内卷”之下AI功能成为了“皇帝的新衣”

虽然整个数据库产业已经是卷中卷的状态了，但是剩者为王的行业特性，决定了不管是主动还是被动，愿意还是不愿意，各家必须得继续卷下去。而AI就这样成为了内卷新“标的”。

在当下，还有比AI更火，噱头更足的技术吗？在传统领域拉不开差异性，加点AI的功能，包装一下产品，提出一些新概念。跟友商们的差异性不就来了嘛。

所以我们看到，2023年以后70%的数据库厂商都标榜了自己的AI属性。现在数据库厂商见客户不带AI功能都不好意思打招呼。

但是我们不得不客观的指出，目前AI功能的噱头大于实际，在真实的生产环境，数据库身上的那些AI功能，并不是必需品。

厂商：“我们的数据库支持AI驱动优化！”

银行：“所以它能自动修好半夜崩掉的集群吗？”

真实的银行诉求，是系统别崩，用户转账能秒到账就行。至于AI不AI的，那不是现在最紧要的事。

同时，由于厂商包装AI，向量数据库的“行情”水涨船高。向量数据库的使用场景确实随着AI的发展有了大幅提高，但是从市场份额来说，与当前的舆论声量是不成比例的。

根据信通院去年的统计，国内规模上千人的数据库企业仅有3家，大部分数据库企业并不大，研发资源很有限。把有限的研发资源投入到AI领域，实际上会拖累企业的真实竞争力。

AI之于当前的数据库并没有那么重要，这件事数据库企业知道，金融客户也知道，但是必须说得非常重要。

PostgreSQL、MySQL之所以受欢迎，靠的不是“炫技”，而是简单实用、稳定可靠，这才是赢得市场的硬道理。

我们不是要宣扬AI无用论，只是站在2025年这个时间节点上。AI对数据库而言，只是锦上添花，而非雪中送炭。事实上，AI与数据库的技术融合一直在发展中。其功能性主要体现在查询优化、自治运维、数据备份等环节。

华为闪存存储领域总裁谢黎明表示，过去很复杂的人工任务，如今可以由AI来完成。“比如海量的日志更新，靠人工来分析性能问题是很难的。大模型则能够完成，还可结合业务情况、负载情况进行非常复杂的配置。”

在信息管理、数据备份等方面，深圳计算科学研究院首席架构师沈刚表示“数据库需要大量的管理员队伍，有了AI技术后，有望让数据库像驾驶汽车一样自动管理。比如，AI根据系统情况自动设置最适合的参数，并且随着数据库的运行，不断地自主学习并进行调整，智能判断系统的情况，进行数据备份等操作。当遇到大规模高并发时，数据库可以自动完成空间的回收，并结合运行过程中收集到的信息，提升运行效率。”

不论是AI FOR DB还是DB FOR AI，AI与数据库的融合之路绝非是一帆风顺、一蹴而就的。这种变革在短期内，未必是人们所期盼的那种轰轰烈烈，改天换地的程度。

国产替代注定是一场艰难而又伟大的战役。迷茫和痛苦，无奈和挣扎，激情和梦想，各种复杂的情绪将始终伴随其间。越往核心走去，这种情绪就越浓烈。客户不满意，厂商也委屈。但就是在这样的氛围下，一个又一个项目成功上线。2027年对国产数据库而言，是一个开始的结束，更是一个结束的开始。