数据库管理430期 2026-05-29胖头鱼的技术专栏-430 国产数据库的下半场固疆也须扩土20260529胖头鱼的技术专栏-430 国产数据库的下半场固疆也须扩土20260529作者胖头鱼的鱼缸尹海文 Oracle ACE Pro: Database PostgreSQL ACE 10年数据库行业经验 拥有OCM 11g/12c/19c、MySQL 8.0 OCP、Exadata、CDP等认证 墨天轮MVPITPUB认证专家 圈内拥有“总监”称号非著名社恐社交恐怖分子 全网同名胖头鱼的鱼缸 ITPUByhw1809 除授权转载并标明出处外均为“非法”抄袭众所周知当前数据库国产化进程已全面步入深水区。尽管绝大多数国产数据库在综合能力上与国外主流商业数据库仍存在明显差距但各类重点、难点业务系统已逐步启动数据库国产化替换工作。在我看来数据库国产化进程如今已然迎来关键拐点。过往的国产化替代目标相对单一核心是将业务系统原本搭载的国外商业或开源数据库替换为国产数据库。因此在很长一段行业发展周期内SQL语句兼容性成为国产数据库的核心竞争力。优异的语句兼容性能够有效降低代码改造成本加速业务迁移落地进程。但在实际落地实操中我们发现SQL语句执行不报错并不代表能够输出精准、有效的业务结果。在语句兼容性之外性能能否达标已然成为横亘在数据库国产化进程中的另一大核心难题。所幸的是行业发展的源头与落地目标相对稳定业界可根据数据库特性与实际业务场景灵活适配要么适配数据库特性优化SQL语句要么结合业务需求拆分代码与数据库架构。问题终有解决方案差别仅在于人力、技术、时间的投入成本高低。而国产化进程之所以迎来拐点核心诱因在于AI时代的全面到来。单纯将稳态传统业务迁移至国产数据库已无法适配当下众多企业的数字化发展需求。AI不仅重塑了业务运行模式也在一定程度上颠覆了传统的数据操作范式。AI为业务发展与数据应用深度赋能这就要求数据库必须适配AI技术日新月异的发展需求。倘若国产数据库依旧局限于适配传统业务场景缺乏技术能力、创新动力助力客户在AI时代实现业务升级一味固守固有技术体系与应用边界终将被行业发展浪潮淘汰。AI时代下数据的核心价值被进一步放大。高质量的数据能够为AI模型训练、迭代优化提供坚实支撑助力AI能力快速成长反之AI技术也能深度挖掘数据背后的深层价值释放数据红利。无论技术路径如何演变作为数据核心载体的数据库必须具备安全稳定的数据存储能力与高效的数据检索能力。与此同时当下已是多模数据爆发的时代。数据形态早已突破传统关系型数据的范畴长文本、JSON、向量、图数据等新型数据形态广泛普及图片、音视频等非结构化数据的应用也愈发普遍。这意味着数据库不仅要在特定场景下适配单一或少数模态的严苛应用需求更要在全场景生态下支撑多模数据统一存储与复杂复合应用。从最新一期国测结果不难看出行业已引入更多专用数据库精准适配各类细分专项场景。同时不少国产数据库厂商早已布局AI赛道、主动拥抱AI浪潮并非短期跟风入局且在部分专项细分领域已形成领先优势。我们也需理性认知国外主流商业数据库与开源数据库的综合实力依旧强劲在极致性能、运行稳定性、高可用、容灾备份、安全合规等多个核心维度均经过海量、深度的行业实践检验积淀深厚。而国产数据库的后发优势核心在于无厚重的历史技术包袱能够紧跟时代技术趋势与行业需求快速迭代、打磨适配新时代的产品能力。老规矩知道写了些啥。
胖头鱼的技术专栏-430 国产数据库的下半场:固疆也须扩土(20260529)
数据库管理430期 2026-05-29胖头鱼的技术专栏-430 国产数据库的下半场固疆也须扩土20260529胖头鱼的技术专栏-430 国产数据库的下半场固疆也须扩土20260529作者胖头鱼的鱼缸尹海文 Oracle ACE Pro: Database PostgreSQL ACE 10年数据库行业经验 拥有OCM 11g/12c/19c、MySQL 8.0 OCP、Exadata、CDP等认证 墨天轮MVPITPUB认证专家 圈内拥有“总监”称号非著名社恐社交恐怖分子 全网同名胖头鱼的鱼缸 ITPUByhw1809 除授权转载并标明出处外均为“非法”抄袭众所周知当前数据库国产化进程已全面步入深水区。尽管绝大多数国产数据库在综合能力上与国外主流商业数据库仍存在明显差距但各类重点、难点业务系统已逐步启动数据库国产化替换工作。在我看来数据库国产化进程如今已然迎来关键拐点。过往的国产化替代目标相对单一核心是将业务系统原本搭载的国外商业或开源数据库替换为国产数据库。因此在很长一段行业发展周期内SQL语句兼容性成为国产数据库的核心竞争力。优异的语句兼容性能够有效降低代码改造成本加速业务迁移落地进程。但在实际落地实操中我们发现SQL语句执行不报错并不代表能够输出精准、有效的业务结果。在语句兼容性之外性能能否达标已然成为横亘在数据库国产化进程中的另一大核心难题。所幸的是行业发展的源头与落地目标相对稳定业界可根据数据库特性与实际业务场景灵活适配要么适配数据库特性优化SQL语句要么结合业务需求拆分代码与数据库架构。问题终有解决方案差别仅在于人力、技术、时间的投入成本高低。而国产化进程之所以迎来拐点核心诱因在于AI时代的全面到来。单纯将稳态传统业务迁移至国产数据库已无法适配当下众多企业的数字化发展需求。AI不仅重塑了业务运行模式也在一定程度上颠覆了传统的数据操作范式。AI为业务发展与数据应用深度赋能这就要求数据库必须适配AI技术日新月异的发展需求。倘若国产数据库依旧局限于适配传统业务场景缺乏技术能力、创新动力助力客户在AI时代实现业务升级一味固守固有技术体系与应用边界终将被行业发展浪潮淘汰。AI时代下数据的核心价值被进一步放大。高质量的数据能够为AI模型训练、迭代优化提供坚实支撑助力AI能力快速成长反之AI技术也能深度挖掘数据背后的深层价值释放数据红利。无论技术路径如何演变作为数据核心载体的数据库必须具备安全稳定的数据存储能力与高效的数据检索能力。与此同时当下已是多模数据爆发的时代。数据形态早已突破传统关系型数据的范畴长文本、JSON、向量、图数据等新型数据形态广泛普及图片、音视频等非结构化数据的应用也愈发普遍。这意味着数据库不仅要在特定场景下适配单一或少数模态的严苛应用需求更要在全场景生态下支撑多模数据统一存储与复杂复合应用。从最新一期国测结果不难看出行业已引入更多专用数据库精准适配各类细分专项场景。同时不少国产数据库厂商早已布局AI赛道、主动拥抱AI浪潮并非短期跟风入局且在部分专项细分领域已形成领先优势。我们也需理性认知国外主流商业数据库与开源数据库的综合实力依旧强劲在极致性能、运行稳定性、高可用、容灾备份、安全合规等多个核心维度均经过海量、深度的行业实践检验积淀深厚。而国产数据库的后发优势核心在于无厚重的历史技术包袱能够紧跟时代技术趋势与行业需求快速迭代、打磨适配新时代的产品能力。老规矩知道写了些啥。