本文目录：
- 1、Gartner：阿里云位居全球云数据库市场份额第三，年增速115%
- 2、数据库是硬件吗？单位让统计数据库国外品牌和国内品牌数量，不知道什么意思，是统计硬件还是软件？
- 3、一份难得的数据库市场分析报告
- 4、一场替换传统数据库的行动正在全球范围悄然进行
Gartner：阿里云位居全球云数据库市场份额第三，年增速115%
36氪获悉，据Gartner统计，阿里云已位居全球云数据库市场份额第三，年增速在115%。同期AWS增速为74%、Oracle为66%。报告认为，数据库的未来必须上云，目前云数据库已为数据库市场的增收贡献一半以上份额。到2022年，预计有3/4的数据库天然部署或迁移到云上。
数据库是硬件吗？单位让统计数据库国外品牌和国内品牌数量，不知道什么意思，是统计硬件还是软件？
数据库是软件，
大型数据库有：Oracle、Sybase、DB2、SQL server
小型数据库有：Access、MySQL、BD2等。
2007年4月29日消息，国外媒体报道，据权威调研机构IDC初步数据显示，尽管微软SQL Server发展迅猛，但甲骨文依然称霸全球数据库市场。
IDC数据显示，2006年全球数据库市场规模达到了165亿美元。其中，甲骨文的销售额为73亿美元，占到了44.4%，排名首位。
IBM位居第二，其DB2数据库的销售额为35亿美元，同比增长11.9%。略低于甲骨文的14.7%，以及业内14.3%的平均水平。
微软排名第三，营收额达到了31亿美元，涨幅高达25%，市场份额为18.6%。此外，Sybase和NCR Teradata分别列居第四和第五位
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一、开放性
1. SQL Server
只能在windows上运行，没有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据库。
2. Oracle
能在所有主流平台上运行（包括 windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。
3. Sybase ASE
能在所有主流平台上运行（包括 windows）。 但由于早期Sybase与OS集成度不高，因此VERSION11.9.2以下版本需要较多OS和DB级补丁。在多平台的混合环境中，会有一定问题。
4. DB2
能在所有主流平台上运行（包括windows）。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛，在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器，而国内到97年约占5%。
二、可伸缩性，并行性
1. SQL server
并行实施和共存模型并不成熟，很难处理日益增多的用户数和数据卷，伸缩性有限。
2. Oracle
并行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展windownt的能力，提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。如果windowsNT不能满足需要，用户可以把数据库移到UNIX中。Oracle的并行服务器对各种UNIX平台的集群机制都有着相当高的集成度。
3. Sybase ASE
虽然有DB SWITCH来支持其并行服务器，但DB SWITCH在技术层面还未成熟，且只支持版本12.5以上的ASE SERVER。DB SWITCH技术需要一台服务器充当SWITCH，从而在硬件上带来一些麻烦。
4. DB2
具有很好的并行性。DB2把数据库管理扩充到了并行的、多节点的环境。数据库分区是数据库的一部分，包含自己的数据、索引、配置文件、和事务日志。数据库分区有时被称为节点安全性。
三、安全认证
1. SQL server
没有获得任何安全证书。
2. Oracle Server
获得最高认证级别的ISO标准认证。
3. Sybase ASE
获得最高认证级别的ISO标准认证。
4. DB2
获得最高认证级别的ISO标准认证。
四、性能
1. SQL Server
多用户时性能不佳
2. Oracle
性能最高， 保持开放平台下的TPC-D和TPC-C的世界记录。
3. Sybase ASE
性能接近于SQL Server，但在UNIX平台下的并发性要优与 SQL Server。
4. DB2
性能较高适用于数据仓库和在线事物处理。
五、客户端支持及应用模式
1. SQL Server
C/S结构，只支持windows客户，可以用ADO、DAO、OLEDB、ODBC连接。
2. Oracle
多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用ODBC、JDBC、OCI等网络客户连接。
3. Sybase ASE
C/S结构，可以用ODBC、Jconnect、Ct-library等网络客户连接。
4. DB2
跨平台，多层结构，支持ODBC、JDBC等客户。
六、操作简便
1. SQL Server
操作简单，但只有图形界面。
2. Oracle
较复杂，同时提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下操作相同。
3. Sybase ASE
较复杂，同时提供GUI和命令行。但GUI较差，常常无法及时状态，建议使用命令行。
4. DB2
操作简单，同时提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下操作相同。
七、使用风险
1. SQL server
完全重写的代码，经历了长期的测试，不断延迟，许多功能需要时间来证明。并不十分兼容。
2. Oracle
长时间的开发经验，完全向下兼容。得到广泛的应用。完全没有风险。
3. Sybase ASE
向下兼容, 但是ct-library 程序不益移植。
4. DB2
在巨型企业得到广泛的应用，向下兼容性好。风险小。
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最"容易"的数据库系统-Microsoft SQL Server
如果你打算做一个DBA，建议你选择那些现在比较流行的数据库系统。这意味着你将有更多的就业机会、交流和培训机会，而且，流行自有流行的理由，你可以因此省心很多。当然，就业竞争压力也比较大。一般的入门者选择Microsoft SQL Server，这是非常适合中小型企业的数据库系统，熟悉Access的读者很容易就能初步使用Microsoft SQL Server，成为一个DBBS。 J
Microsoft SQL Server 7.0的报价，5用户版1399美金，增加用户时，127美金每用户。
最"难"的数据库-无冕之王Oracle
如果你有机会接触到Oracle，那可是个好机会。Oracle是目前最看好的数据库厂商，由于其强大的功能和可配置、可管理能力，Oracle DBA的薪资一般比其他数据库管理员的薪资要高。而且，Oracle在大中型企业的关键应用也更加普遍了。Oracle可以运行在Windows NT、Sun Solaris、Linux等平台下。很多情况下要求你不仅仅熟悉NT，还要你熟悉Unix；而且Oracle不太友善的界面和成箱的Oracle产品资料可能也是一个障碍。
Oracle 8i标准版的报价，如果运行在Windows NT，附带JServer和interMedia，支持5个并发用户，报价是3925美金每CPU。增加并发用户时，785美金每用户。增加附加的命名用户时，392.5美金每用户。
数据库系统的贵族-IBM UDB/DB2
作为30年数据库研究的成果，IBM DB2确实称得上"数据库系统的贵族"。不管是小型商业系统，还是大的银行系统，用DB2都是可以高枕无忧的。最近推出的新版DB2 6.1， 管理和调节工具更加卓越和便于使用。DB2 可以运行在Intel架构上，也可以运行在IBM的S/390大型计算机上。如果你所在的行业对IBM的机器特别地称道，建议你学习IBM DB2。
DB2有两种版本：工作组版和企业版。工作组版999美元每服务器，外加249美元每个并发用户。而企业版是12500美元每个CPU，不限并发用户数量。
以Java为中心的数据库-Sybase Adaptive Server Enterprise(ASE) 12.0
即将发布的Sybase ASE 12.0，直接面向Java 程序员。这种以Java为中心的数据库系统，为那些准备在Java 平台下构建企业应用的企业来说，将是最好的选择。但是ASE称不上一个数据库领域的领先者，尽管相对于它以前的版本已经改进很多，并支持多个CPU和更多的并发，还有很多的新的特性。但Sybase的风光似乎已经不再。
值得期盼的Informix Centaur
有时候"第一"只是意味着你的对手需要等待更长的时间去赶上你。这正是1997年创立的Informix所面临的。Informix公司是率先将多媒体特性加入到关系数据库系统的大型数据库厂商之一。但是如今，IBM、Oracle、Sybase都已经跨越了这个概念。所以，Informix不得不寻求新的支撑来使自己区别于其他数据库厂商。这就是Informix Centaur的目标。Informix Centaur结合了Informix Dynamic Server 7.3的对象-关系数据库和Informix Universal Data Option 9.1，意在获得更好的适应性和多媒体支持。详情如何，我们拭目以待！
一份难得的数据库市场分析报告
目录
- 数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型
- NoSQL数据库的进一步分类
- OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头
- 数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL
- 开源数据库 vs. 商业数据库
- 数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商
最近由于时间原因我写东西少了，在公众号上也转载过几篇搞数据库朋友的大作。按说我算是外行，没资格在这个领域品头论足，而当我看到下面这份报告时立即产生了学习的兴趣，同时也想就能看懂的部分写点心得体会分享给大家。
可能本文比较适合普及性阅读，让数据库领域资深的朋友见笑了：）
数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型
首先是分类维度，上图中的纵轴分类为Relational Database（关系型数据库，RDBMS）和Nonrelational Database （非关系型数据库，NoSQL），横轴的分类为Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。
按照习惯我们先看关系型数据库，左上角的交易型类别中包括大家熟悉的商业数据库Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括开源领域流行的MySQL（MariaDB是它的一个分支）、PostgreSQL，还有云上面比较常见的SQL Azure和Amazon Aurora等。
比较有意思的是，SAP HANA正好位于交易型和分析型的中间分界处，不要忘了SAP还收购了Sybase，尽管后者今天不够风光了，而早年微软的SQL Server都是来源于Sybase。Sybase的ASE数据库和分析型Sybase IQ还是存在的。
右上角的分析型产品中包括几款知名的列式数据仓库Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），来自互联网巨头的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一体机，它上面运行的也是Oracle数据库，其最初设计用途是OLAP，而在后来发展中也可以良好兼顾OLTP，算是一个跨界产品吧。
再来看非关系型数据库，左下角的交易型产品中，有几个我看着熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型产品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（这2家已并购），Bigtable（来自Google，Hadoop中的HBase是它的开源实现）、Elasticsearch等。
显然非关系型数据库的分类要更加复杂，产品在应用中的差异化也比传统关系型数据库更大。Willian Blair很负责任地对它们给出了进一步的分类。
NoSQL数据库的进一步分类
上面这个图表应该说很清晰了。非关系型数据库可以分为Document-based Store（基于文档的存储）、Key-Value Store（键值存储）、Graph-based（图数据库）、Time Series（时序数据库），以及Wide Cloumn-based Store（宽列式存储）。
我们再来看下每个细分类别中的产品：
文档存储 ：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等
Key-Value存储 ：Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等
图数据库 ：Neo4j等
时序数据库 ：InfluxDB等
WideCloumn ：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等
多模型数据库 ：支持上面不只一种类别特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。
OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头
上面这个基于IDC数据的交易型数据库市场份额共有3个分类，其中深蓝色部分的关系型数据库（RDBMS，在这里不统计数据挖掘/分析型数据库）占据80%以上的市场。
Dynamic Database（DDMS，动态数据库管理系统，同样不统计Hadoop）就是我们前面聊的非关系型数据库。这部分市场显得小（但发展势头看好），我觉得与互联网等大公司多采用开源+自研，而不买商业产品有关。
而遵循IDC的统计分类，在上图灰色部分的“非关系型数据库市场”其实另有定义，参见下面这段文字：
数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL
请注意，这里的关系型数据库统计又包含了分析型产品。Oracle营收份额42%仍居第一，随后排名依次为微软、IBM、SAP和Teradata。
代表非关系型数据库的DDMS分类中（这里同样加入Hadoop等），云服务和新兴厂商成为了主导，微软应该是因为云SQL Server的基础而小幅领先于AWS，这2家一共占据超过50%的市场，接下来的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起来13%）。
上面是IDC传统分类中的“非关系型数据库”，在这里IBM和CA等应该主要是针对大型机的产品，InterSystems有一款在国内医疗HIS系统中应用的Caché数据库（以前也是运行在Power小机上比较多）。我就知道这些，余下的就不瞎写了。
开源数据库 vs. 商业数据库
按照流行度来看，开源数据库从2013年到现在一直呈现增长，已经快要追上商业数据库了。
商业产品在关系型数据库的占比仍然高达60.5%，而上表中从这列往左的分类都是开源占优：
Wide Cloumn：开源占比81.8%；
时序数据库：开源占比80.7%；
文档存储：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%
按照开源License的授权模式，上面这个三角形越往下管的越宽松。比如MySQL属于GPL，在互联网行业用户较多；而PostgreSQL属于BSD授权，国内有不少数据库公司的产品就是基于Postgre哦。
数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商
前面在讨论市场份额时，我提到过交易型数据库的4个巨头仍然是Oracle、微软、IBM和SAP，在这里William Blair将他们归为第一阵营。
随着云平台的不断兴起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）组成了另一个阵营，在国外分析师的眼里还没有BAT，就像有的朋友所说，国内互联网巨头更多是自身业务导向的，在本土发展公有云还有些优势，短时间内将技术输出到国外的难度应该还比较大。（当然我并不认为国内缺优秀的DBA和研发人才）
第三个阵容就是规模小一些，但比较专注的数据库玩家。
接下来我再带大家简单过一下这前两个阵容，看看具体的数据库产品都有哪些。
甲骨文的产品，我相对熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一体机。
IBM DB2也是一个庞大的家族，除了传统针对小型机、x86（好像用的人不多）、z/OS大型机和for i的版本之外，如今也有了针对云和数据挖掘的产品。记得抱枕大师对Informix的技术比较推崇，可惜这个产品发展似乎不太理想。
微软除了看家的SQL Server之外，在Azure云上还能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB开源数据库。应该说他们是传统软件License+PaaS服务两条腿走路的。
如今人们一提起SAP的数据库就想起HANA，之前从Sybase收购来的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎没有之前发展好了。
在云服务提供商数据库的3巨头中，微软有SQL Server的先天优势，甚至把它移植到了Linux拥抱开源平台。关系型数据库的创新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非关系型特性），至于它们具体好在哪里我就不装内行了：）
非关系型数据库则是Amazon全面开花，这与其云计算业务发展早并且占据优势有关。Google当年的三篇经典论文对业界影响深远，Yahoo基于此开源的Hadoop有一段时间几乎是大数据的代名词。HBase和Hive如今已不再是人们讨论的热点，而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服务Google自身业务为主，毕竟GCP的规模比AWS要小多了。
最后这张DB-Engines的排行榜，相信许多朋友都不陌生，今年3月已经不是最新的数据，在这里列出只是给大家一个参考。该排行榜几乎在每次更新时，都会有国内数据库专家撰写点评。
以上是我周末的学习笔记，班门弄斧，希望对大家有帮助。
参考资料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》
扩展阅读：《 数据库存储：互相最想知道的事 》
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一场替换传统数据库的行动正在全球范围悄然进行
随着全球各大 科技 巨头的竞相加入，开源软件技术已经活跃在各个信息技术领域当中。其中，大数据生态成为开源技术的直接受益者。开源技术适用于庞杂的数据管理系统，带来敏捷、高效、可扩展以及可自控的管理能力，并帮助企业降低IT建设及维护成本。2018年双11当天，阿里云原生数据库PolarDB轻松应对了0点0分0秒瞬时提升122倍的数据洪峰。Netflix也采用自研开源架构Metacat将海量数据集合成一个“单一”的数据仓库，大幅提升管理能效。
当前，我国有越来越多的企业、人才加入到开源社区，贡献力也“后来居上”，共同推进开源项目、开源生态的繁荣和可持续发展。
大数据生态成为开源技术重大“受益者”
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事实上，推动大数据应用高质量发展的主流开源平台还有很多，例如Spark、Shark、Bagel等。蒲松涛表示，这些开源平台大幅降低应用门槛，有效帮助企业实现工业级应用，进而带动各行业大规模部署。此外，大数据还涌现出了一批开源支线平台。其中，Storm完全摆脱了经典的MapReduce架构，重新设计了一个适用于流式计算的架构，以数据流为驱动触发计算，计算时效性高，适应有向无环图计算拓扑的设计，计算方式较为灵活，在业界得到了一定的部署应用。
开源社区供需“双赢”中国力量已崛起
开源社区的建立为推动开源软件发展、构建行业竞争优势做出突出贡献，队伍的壮大需要每一位使用者持续不断的贡献智慧，以实现真正的“共赢”。开源的发展历程中，极客、大公司、商业颠覆者轮番登场，开源技术的诉求也从商业驱动向生态驱动发展。中国工程院院士廖湘科指出，开源是软件创新技术的主要来源，是生态抓手，而非赢利的切入点。
开源软件的“共享和贡献”机制吸引了众多开发者的参与，给了每一位开发者“颠覆 游戏 规则”的权利。有了这种生态的加持，信息技术将被快速推进，各个参与者将持续获利。对此，李飞飞表示，开源生态的受益者是开源技术的需求侧和供给侧双方。从供给侧角度来看，参与的人越多，思维碰撞而引发的迭代演进就会越快;从需求侧角度来看，各个企业不仅可以免除被闭源系统“技术绑定”，还可以在开源社区实现数据库技术迁移，企业还可针对企业技术特征进行数据库的个性定制化，实现大量的应用和代码的改造且系统间互相兼容。
中国开源软件推进联盟副 主席 兼秘书长刘澎在PostgreSQL .CN 2019上表示，当前国内越来越多的企业为开源做出重要贡献，我国的开源实力已经崛起。以华为、阿里等为代表的开源软件开发者已经逐渐与亚马逊、微软站到了同一高度，实现了从“使用者”到“引领者”的身份转变。
目前，中国企业在Linux基金会中有1个白金会员(华为)，1个金牌会员(阿里云)和数十家银牌会员(包括腾讯、中国移动、联想等)。华为在多个开源社区贡献排名前列。中国工程院院士倪光南认为，华为是开源软件的优秀开发代表，通过引进、消化，实现创新发展，进而贡献给整个开源社区。
阿里云也成为 游戏 规则的重要改变者和全球云数据库领跑者之一。2018年，阿里云数据库成功进入Gartner数据库魔力象限，这是该榜单首次出现中国公司。近日，Gartner发布的全球云数据库市场份额榜单中，阿里云位居第三，超越了Oracle、IBM和谷歌。5月21日，阿里云提供传统数据库一键迁移上云能力，可以帮助企业将线下的MySQL、PostgreSQL和Oracle等数据库轻松上云，最快数小时内迁移完成。李飞飞表示，阿里云自研的PolarDB云原生数据库的分布式存储架构具有一写多度、计算与存储分离等优势，帮助淘宝交易平台应对了双11当天瞬时提升122倍的数据洪峰。
此外，国内还有包括百度、浪潮、瀚高等在内的众多企业积极参与并贡献到开源社区当中。人工智能、自动驾驶等新兴信息技术也成为开源项目的重要应用领域。
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