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2023-2028年中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與投資前景預(yù)測分析報告
思瀚產(chǎn)業(yè)研究院 2024-06-06

數(shù)據(jù)庫行業(yè)是一個涵蓋數(shù)據(jù)存儲、管理、處理、分析和應(yīng)用等多個環(huán)節(jié)的領(lǐng)域，它涉及對數(shù)據(jù)進(jìn)行組織、存儲、管理和訪問的技術(shù)和工具。

數(shù)據(jù)庫行業(yè)不僅包括數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的建設(shè)、維護(hù)和優(yōu)化，還包括數(shù)據(jù)庫相關(guān)的服務(wù)和解決方案，如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等。這個行業(yè)是信息技術(shù)（IT）領(lǐng)域的重要組成部分，對于現(xiàn)代社會的信息化管理和決策支持起著至關(guān)重要的作用。

（1）全球數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

在全球數(shù)據(jù)庫軟件市場中，不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、設(shè)計架構(gòu)與商業(yè)模式的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品對數(shù)據(jù)庫軟件行業(yè)產(chǎn)生了多樣的影響。

1）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

相較于主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在表達(dá)非嚴(yán)格模式的數(shù)據(jù)類型方面具有一定優(yōu)勢，尤其適用于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需求。同時，部分非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如圖數(shù)據(jù)庫所特有的計算模型，在金融、公共衛(wèi)生、社交網(wǎng)絡(luò)等涉及復(fù)雜關(guān)系溯源、關(guān)系鏈條跟蹤等場景下具有顯著優(yōu)勢，也在近年來得到了技術(shù)和市場的廣泛關(guān)注。

21 世紀(jì)初期以來，盡管隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展，鍵值、文檔、寬列、時序等非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域取得了較大范圍的應(yīng)用。但另一方面，人類社會經(jīng)濟(jì)活動所依賴的重要數(shù)據(jù)信息，如交易數(shù)據(jù)、儲蓄數(shù)據(jù)、出行數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等，其表現(xiàn)形式和訪問方法天然具有模式明確、關(guān)聯(lián)清晰的特征，符合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的特點，并已經(jīng)形成了基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的龐大信息技術(shù)生態(tài)，這也是關(guān)系數(shù)據(jù)庫長期并將在可預(yù)期的未來繼續(xù)保持主流數(shù)據(jù)庫地位的原因。

據(jù) IDC數(shù)據(jù)分析，2022 年全球數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模將超過 400 億美金，而其中關(guān)系數(shù)據(jù)庫將占據(jù) 80%以上的市場份額。在可預(yù)見的數(shù)據(jù)庫軟件市場中，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫仍將占據(jù)主導(dǎo)地位。

需要注意的是，在當(dāng)今的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)概念中，“純”關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)非常罕見。隨著數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)多模型支持技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫已不再嚴(yán)格局限于單一模型。三大商業(yè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫——Oracle、SQLServer、DB2，兩大開源關(guān)系數(shù)據(jù)庫——MySQL、PostgreSQL 都屬于以關(guān)系模型為主，同時可支持其它非關(guān)系模型的數(shù)據(jù)庫類型。

2）云數(shù)據(jù)庫與非云數(shù)據(jù)庫

近年來，隨著云計算的發(fā)展，云數(shù)據(jù)庫（云化的數(shù)據(jù)庫服務(wù)）的概念被逐漸提出與應(yīng)用。在形態(tài)上，云數(shù)據(jù)庫采用了云計算基礎(chǔ)設(shè)施作為承載數(shù)據(jù)庫服務(wù)的基座；在商業(yè)模式上，其可簡單劃分為公有云部署和私有云部署模式，兩者相同點主要在于信息系統(tǒng)均通過云化方式使用，而不同點主要在于公有云部署信息系統(tǒng)所需的資源屬于第三方服務(wù)提供商，用戶按需購買/租用所需服務(wù)（資源），多采用按規(guī)模、按服務(wù)時長的租賃模式，且一般部署在互聯(lián)網(wǎng)上；私有云則因為通常使用用戶自有設(shè)備和空間，無需通過互聯(lián)網(wǎng)租用外部云服務(wù)，在商業(yè)模式上則接近傳統(tǒng)的自建數(shù)據(jù)中心。

雖然技術(shù)上具有共通性，但公有云部署和私有云部署模式仍具備著較大的差異。由于云廠商顯著的商業(yè)平臺特性，其公有云數(shù)據(jù)庫多以云廠商自有產(chǎn)品和開源產(chǎn)品為主；而私有云數(shù)據(jù)庫具有更加典型的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心特點，能夠為用戶提供更豐富的選擇。

盡管目前公有云部署數(shù)據(jù)庫市場增速較快，但重點領(lǐng)域客戶出于可靠性、安全性等因素對本地部署模式仍有較高青睞。賽迪顧問發(fā)布的《“十四五”關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域之?dāng)?shù)據(jù)庫市場研究報告》指出：“2021 年，中國數(shù)據(jù)庫市場產(chǎn)品部署方式以公有云部署為主，達(dá)到 52.3%。但在金融、政府、運(yùn)營商等關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域中，本地部署（含私有云）的優(yōu)勢較為明顯，成為客戶的首選”。

該報告顯示：2021年中國關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫市場部署中（按裝機(jī)量計算），本地部署（含私有云）占比為 68.5%，公有云部署占比為 31.5%。

3）非商業(yè)數(shù)據(jù)庫與商業(yè)數(shù)據(jù)庫

根據(jù)商業(yè)模式是否收費，數(shù)據(jù)庫可分為非商業(yè)數(shù)據(jù)庫與商業(yè)數(shù)據(jù)庫。非商業(yè)數(shù)據(jù)庫以開源數(shù)據(jù)庫為主；而商業(yè)數(shù)據(jù)庫中，既有基于非開源的自有數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，也有基于開源數(shù)據(jù)庫開發(fā)后的商業(yè)化產(chǎn)品。

在 IT 行業(yè)，軟件開源及社區(qū)孵化催生了大量優(yōu)秀的開源技術(shù)，包括數(shù)據(jù)庫在內(nèi)的基礎(chǔ)軟件也有著許多開源社區(qū)的參與。開源數(shù)據(jù)庫目前在互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有著較為廣泛的應(yīng)用，同時，開源軟件由于其源代碼開放的特點，在技術(shù)研究和學(xué)術(shù)領(lǐng)域也有著大量的應(yīng)用研究。

當(dāng)前全球開源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要有 MySQL 和 PostgreSQL，開源非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要有 MongoDB、Hbase、Cassandra、CouchDB、Redis 等。

在我國數(shù)據(jù)庫市場，部分互聯(lián)網(wǎng)廠商及商業(yè)數(shù)據(jù)庫廠商往往選擇基于開源數(shù)據(jù)庫 OEM 或進(jìn)行二次開發(fā)以推出其商業(yè)化發(fā)行版。

開源數(shù)據(jù)庫通常采用“軟件使用免費，技術(shù)服務(wù)收費”，或“基礎(chǔ)功能版本免費，高級特性收費”兩類商業(yè)模式，因此具有較低的初期擁有成本，對中小體量用戶相對友好，適宜初創(chuàng)企業(yè)快速、低成本實現(xiàn)信息化建設(shè)。但對于大型政企用戶，特別是對核心信息系統(tǒng)的可靠性、性能、安全性等關(guān)鍵能力有更高要求的

（2）中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

中國數(shù)據(jù)庫市場總體情況與全球市場基本一致，即在關(guān)系型商業(yè)數(shù)據(jù)庫占據(jù)市場主體地位情況下，產(chǎn)生了非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫、非商業(yè)數(shù)據(jù)庫等類型。

除此之外，中國數(shù)據(jù)庫市場還存在以下特點：

1）國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商逐漸崛起，核心技術(shù)得到突破

中國數(shù)據(jù)庫市場總體規(guī)模在全球數(shù)據(jù)庫市場占比較低，但數(shù)據(jù)庫廠商數(shù)量顯著多于全球其他國家和地區(qū)。根據(jù)墨天輪統(tǒng)計，截至 2024 年 4 月，中國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品已超過 280 種，行業(yè)競爭格局較為激烈。

大量中國數(shù)據(jù)庫廠商的出現(xiàn)，為挑戰(zhàn)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫巨頭帶來了更多可能。以達(dá)夢數(shù)據(jù)為代表的中國數(shù)據(jù)庫廠商，突破了大量核心技術(shù)，形成了高成熟度、高可用性產(chǎn)品，在金融、電信、民航、電力、社保、公安等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了對重要核心系統(tǒng)的支撐。這一現(xiàn)象較少出現(xiàn)在中、美之外的其他國家和地區(qū)。

2）信息安全和供應(yīng)鏈安全得到重視

隨著互聯(lián)網(wǎng)的深度發(fā)展，信息安全成為國家和全社會的關(guān)注熱點?！吨腥A人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《中華人民共和國個人信息保護(hù)法》等法律法規(guī)的相繼頒布，為不斷發(fā)展和提升我國信息基礎(chǔ)設(shè)施的安全防護(hù)和供應(yīng)鏈安全提供了堅實的制度性保障。在此背景趨勢下，中國數(shù)據(jù)庫市場正在產(chǎn)生顯著的結(jié)構(gòu)性變化。

（3）數(shù)據(jù)庫行業(yè)的發(fā)展歷程

國外數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)的發(fā)展歷程可以分為三個階段：早期的網(wǎng)狀和層次數(shù)據(jù)庫階段、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫階段、多元化數(shù)據(jù)庫階段。

第一階段始于 1964 年查爾斯·巴赫曼開發(fā)的第一代網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫 IDS。在 1964年至 1970 年間，主要流行兩種數(shù)據(jù)模型：稱為 CODASYL 的網(wǎng)絡(luò)模型和稱為 IMS的分層模型。

第二階段由 IBM 研究員埃德加·科德于 1970 年發(fā)表的論文《大型共享數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的關(guān)系模型》開啟，他在論文中首次提出基于集合論和謂詞邏輯的關(guān)系模型。同年 IBM 公司在開發(fā)出結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）后發(fā)布了 SystemR，由此開啟了關(guān)系數(shù)據(jù)庫時代。

第三階段從 2010 年前后開始。隨著 Google 發(fā)布其 GFS、MapReduce 和BigTable 技術(shù)，以及 Hadoop、NoSQL 等技術(shù)的逐步擴(kuò)展，非結(jié)構(gòu)化、分布式、HTAP、云原生、人工智能等技術(shù)顯著的改變了數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展。目前全球數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)正處于第三階段的劇烈發(fā)展周期中。不同技術(shù)趨勢所帶來的新產(chǎn)品、新形態(tài)顯著的影響著整個行業(yè)的走向，并將在未來數(shù)年內(nèi)產(chǎn)生持續(xù)的影響。

中國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)受國內(nèi)信息化產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展較晚的影響，錯過了全球數(shù)據(jù)庫發(fā)展的第一階段。在第二階段中后期，國外成熟的商業(yè)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品直接進(jìn)入我國市場，并占據(jù)了市場主導(dǎo)地位。而隨著數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入第三階段，中國的數(shù)據(jù)庫行業(yè)正在迅速發(fā)展，并逐步跟上國外發(fā)展水平。

第一章數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)展綜述

第一節(jié) 數(shù)據(jù)庫行業(yè)定義及分類

一、數(shù)據(jù)庫的概念

二、數(shù)據(jù)庫的分類

第二節(jié) 常用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品介紹

一、oracle數(shù)據(jù)庫

二、mysql數(shù)據(jù)庫

三、mariadb數(shù)據(jù)庫

四、sql server 數(shù)據(jù)庫

五、access 數(shù)據(jù)庫

六、其他不常用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

第三節(jié) 常用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品介紹

一、memcached（key-value）

二、redis（key-value）

三、mongodb（document-oriented）

四、cassandra（column-oriented）

五、其他不常用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

第二章數(shù)據(jù)庫行業(yè)市場環(huán)境及影響分析（pest）

第一節(jié) 數(shù)據(jù)庫行業(yè)政治法律環(huán)境（p）

一、行業(yè)管理體制分析

二、行業(yè)主要法律法規(guī)

三、數(shù)據(jù)庫行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

四、行業(yè)相關(guān)發(fā)展規(guī)劃

五、政策環(huán)境對行業(yè)的影響

第二節(jié) 行業(yè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境分析（e）

一、宏觀經(jīng)濟(jì)形勢分析

二、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對行業(yè)的影響分析

第三節(jié) 行業(yè)社會環(huán)境分析（s）

一、數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)社會環(huán)境

二、社會環(huán)境對行業(yè)的影響

三、數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)發(fā)展對社會發(fā)展的影響

第四節(jié) 行業(yè)技術(shù)環(huán)境分析（t）

一、數(shù)據(jù)庫技術(shù)專利數(shù)量分析

二、數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展水平

三、行業(yè)主要技術(shù)發(fā)展趨勢

四、技術(shù)環(huán)境對行業(yè)的影響

第三章中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)運(yùn)行現(xiàn)狀分析

第一節(jié) 中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r分析

一、中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)展階段

二、中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)展總體概況

三、中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)展特點分析

四、數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷史大事記

第二節(jié) 中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)市場運(yùn)行現(xiàn)狀分析

一、中國數(shù)據(jù)庫軟件市場規(guī)模

二、中國主要數(shù)據(jù)庫企業(yè)銷售收入

三、中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)利潤總額分析

第三節(jié) 中國數(shù)據(jù)庫企業(yè)發(fā)展分析

一、企業(yè)數(shù)量及增長分析

二、不同規(guī)模企業(yè)結(jié)構(gòu)分析

三、行業(yè)從業(yè)人員數(shù)量分析

第四節(jié) 中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)財務(wù)指標(biāo)分析

一、行業(yè)盈利能力分析

二、行業(yè)償債能力分析

三、行業(yè)營運(yùn)能力分析

四、行業(yè)發(fā)展能力分析

第四章數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)結(jié)構(gòu)分析

第一節(jié) 數(shù)據(jù)庫的基本結(jié)構(gòu)分析

一、物理數(shù)據(jù)層分析

二、概念數(shù)據(jù)層分析

三、用戶數(shù)據(jù)層分析

第二節(jié) 主要特點分析

一、實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享分析

二、減少數(shù)據(jù)的冗余度分析

三、數(shù)據(jù)的獨立性分析

四、數(shù)據(jù)實現(xiàn)集中控制分析

五、數(shù)據(jù)可恢復(fù)性

六、數(shù)據(jù)可控制性

第三節(jié) 數(shù)據(jù)種類分析

一、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型分析

1、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析

2、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型分析

二、層次、網(wǎng)狀和關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分析

1、層次結(jié)構(gòu)模型分析

2、網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)模型分析

3、關(guān)系結(jié)構(gòu)模型分析

第四節(jié) 數(shù)據(jù)庫建設(shè)要點分析

一、以使用者需求為導(dǎo)向，建立數(shù)據(jù)庫構(gòu)架

二、以信息可追溯性為目的，建立電子檔案

三、以abc分類法為原則，設(shè)立造價信息編碼庫

四、以應(yīng)用條件為前提，定義造價信息屬性

第五章數(shù)據(jù)庫在典型領(lǐng)域的應(yīng)用分析

第一節(jié) 數(shù)據(jù)庫在通信行業(yè)的應(yīng)用分析

一、通信行業(yè)企業(yè)運(yùn)營支撐系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)

二、電信企業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)對數(shù)據(jù)庫的需求

1、客戶管理

2、客戶發(fā)展分析

3、大客戶分析

4、收入分析

5、營銷管理分析

三、數(shù)據(jù)庫在通信行業(yè)中的應(yīng)用

1、整合數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更大范圍的信息共享

2、分析業(yè)務(wù)運(yùn)營情況，定量評估經(jīng)營政策

3、提升客戶服務(wù)，制定更好的經(jīng)營計劃

第二節(jié) hadoop與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在電信行業(yè)中的應(yīng)用

一、hadoop與rdbms的對比分析

1、hadoop相對rdbms的理論差別

2、hadoop相對rdbms的優(yōu)勢

3、hadoop相對rdbms的劣勢

二、hadoop與rdbms在電信業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景分析

1、實時查詢類業(yè)務(wù)

2、歷史記錄查詢類業(yè)務(wù)

3、計費結(jié)算類業(yè)務(wù)

4、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘類業(yè)務(wù)

5、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘類業(yè)務(wù)

第三節(jié) 開源數(shù)據(jù)庫在保險行業(yè)的應(yīng)用

一、保險業(yè)務(wù)發(fā)展對it系統(tǒng)的挑戰(zhàn)

1、數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的可擴(kuò)展性

2、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的靈活性

3、數(shù)據(jù)規(guī)模爆發(fā)式增長

4、業(yè)務(wù)響應(yīng)時間的快速性

二、開源數(shù)據(jù)庫如何助力保險it系統(tǒng)的建設(shè)

1、應(yīng)用事務(wù)型開源數(shù)據(jù)庫

2、應(yīng)用分析型開源數(shù)據(jù)庫

三、基于開源數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用探索

1、個意險數(shù)據(jù)分拆轉(zhuǎn)存

2、基于大數(shù)據(jù)平臺的嘗試

四、深入應(yīng)用開源數(shù)據(jù)庫的措施

1、宣傳實踐案例的示范效果

2、充分評估風(fēng)險

3、加大人才培養(yǎng)力度

第四節(jié) pi實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在石化行業(yè)的應(yīng)用

一、pi系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集原理

二、pi數(shù)據(jù)點

三、pi實時數(shù)據(jù)庫的建設(shè)步驟

四、pi-opc接口的創(chuàng)建

五、pi實時數(shù)據(jù)庫深化應(yīng)用

六、pi實時數(shù)據(jù)庫應(yīng)用成果

第六章數(shù)據(jù)庫技術(shù)對出版行業(yè)的作用及其應(yīng)用策略

第一節(jié) 數(shù)據(jù)庫技術(shù)對出版行業(yè)的作用

一、當(dāng)前業(yè)務(wù)模式的局限

1、出版資源嚴(yán)重缺乏整合

2、出版業(yè)務(wù)高度人工化

3、關(guān)鍵數(shù)據(jù)停留在紙質(zhì)層面

4、信息反饋嚴(yán)重滯后

二、數(shù)據(jù)庫技術(shù)對傳統(tǒng)出版業(yè)務(wù)的作用

1、高度整合各類資源，為開展多類型出版業(yè)務(wù)打下基礎(chǔ)

2、改造核心業(yè)務(wù)節(jié)點，達(dá)到出版效率與質(zhì)量的雙提升

3、建設(shè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)資源庫，全方位實現(xiàn)出版業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化

4、構(gòu)建高效準(zhǔn)確的信息反饋通道，建立全流程信息響應(yīng)機(jī)制

三、數(shù)據(jù)庫技術(shù)對數(shù)字出版業(yè)務(wù)的作用

1、提升出版單位整體信息化水平，加快數(shù)字出版轉(zhuǎn)型升級的步伐

2、影響數(shù)字出版物開發(fā)方式，使其形態(tài)向多元化方向拓展

3、增加出版物多渠道運(yùn)營可能性，促進(jìn)數(shù)字出版商業(yè)模式的創(chuàng)新

第二節(jié) 數(shù)據(jù)庫技術(shù)在出版行業(yè)的應(yīng)用策略

一、傳統(tǒng)出版領(lǐng)域應(yīng)用策略

1、梳理現(xiàn)有出版資源，并對其進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)換

2、優(yōu)化現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式，設(shè)計數(shù)字化的業(yè)務(wù)流程體系

3、通過技術(shù)選型，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)

二、數(shù)字出版領(lǐng)域應(yīng)用策略

1、熟悉數(shù)字出版物內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)

2、研究并試水不同運(yùn)營模式

3、長期積累當(dāng)前業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

4、構(gòu)建數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)

三、整體出版行業(yè)應(yīng)用策略

1、促進(jìn)業(yè)務(wù)技能的轉(zhuǎn)型升級

2、不斷完善現(xiàn)有系統(tǒng)功能

3、將新興技術(shù)整合到現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫技術(shù)框架中

第七章典型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用案例分析

第一節(jié) oracle數(shù)據(jù)庫

一、oracle數(shù)據(jù)庫的概念

二、oracle技術(shù)特點

三、oracle數(shù)據(jù)庫應(yīng)用領(lǐng)域

四、oracle數(shù)據(jù)庫應(yīng)用案例

第二節(jié) mysql數(shù)據(jù)庫

一、mysql數(shù)據(jù)庫的概念

二、mysql技術(shù)特點

二、mysql數(shù)據(jù)庫應(yīng)用領(lǐng)域

三、mysql數(shù)據(jù)庫應(yīng)用案例

第三節(jié) oceanbase

一、oceanbase開發(fā)歷程

二、oceanbase詳細(xì)介紹

三、oceanbase應(yīng)用場景/應(yīng)用案例

四、oceanbase典型客戶

五、技術(shù)特點

第四節(jié) tidb（pingcap）

一、tidb開發(fā)歷程

二、tidb詳細(xì)介紹

三、tidb應(yīng)用場景/應(yīng)用案例

四、tidb典型客戶

五、技術(shù)特點

第五節(jié) gaussdb（華為）

一、華為gaussdb開發(fā)歷程

二、華為gaussdb詳細(xì)介紹

三、華為gaussdb應(yīng)用場景/應(yīng)用案例

四、華為gaussdb典型客戶

五、技術(shù)特點

第六節(jié) goldendb（中興）

一、goldendb開發(fā)歷程

二、goldendb詳細(xì)介紹

三、goldendb應(yīng)用場景/應(yīng)用案例

四、goldendb典型客戶

五、技術(shù)特點

第七節(jié) tdsql（騰訊）

一、tdsql開發(fā)歷程

二、tdsql詳細(xì)介紹

三、tdsql應(yīng)用場景/應(yīng)用案例

四、tdsql典型客戶

五、技術(shù)特點

第八節(jié) 典型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品對比

一、典型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品對比分析

二、國內(nèi)數(shù)據(jù)庫市場份額占比

三、國內(nèi)數(shù)據(jù)庫國產(chǎn)化率情況

第八章 2023年數(shù)據(jù)庫行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)經(jīng)營形勢分析

第一節(jié) 北京人大金倉信息技術(shù)股份有限公司

一、企業(yè)發(fā)展概況分析

二、企業(yè)數(shù)據(jù)庫技術(shù)實力分析

三、企業(yè)數(shù)據(jù)庫客戶結(jié)構(gòu)及分布分析