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数据库技术的现状与发展趋势随着信息化时代的到来，数据已成为了企业和个人非常重要的资源，而数据库作为数据存储和管理的基础工具，扮演了至关重要的角色。
在这个互联网万物互联的时代，数据库技术也在不断地发展和创新，越来越多的新技术被应用于数据库，也有越来越多的挑战等待着数据库技术的发展。
本文将会就数据库技术的现状与发展趋势进行探讨。
一、数据库技术的现状数据库技术的发展可以追溯到上世纪60年代，当时主要侧重于文件管理和数据存储方面，其后，关系型数据库开始出现，SQL语言也逐渐被普及。
在这个时期，数据库技术主要应用于企业内部信息管理和数据存储领域。
随着1990年代互联网的出现，数据库技术也开始进入了一个新时期。
关系型数据库成为了互联网数据存储和管理的主流技术。
异构数据库技术在此时也开始出现，企业开始感受到数据库技术对商业竞争力的重要性。
在进入21世纪后，云计算和大数据成为了两大热点技术，数据库技术也紧随其后。
云数据库和NoSQL数据库开始受到人们的关注，通过云数据库可以实现企业内部资源共享，在处理大数据时，NoSQL数据库显现出了它的高性能和高可扩展性，受到了许多大型企业和科学研究机构的青睐。
总之，当前数据库技术已呈现出如下的主要特点：1. 大数据技术已成为数据库领域的重要热点，NoSQL数据库处理大数据的能力逐渐受到业内认可。
2. 数据库技术已从企业内部数据管理拓展到互联网上的数据存储、管理和共享领域。
3. 云计算和虚拟化技术的发展，为数据库技术提供了更好的基础环境。
二、数据库技术的发展趋势数据库技术的发展与人们对数据的需求和对数据库高效性、易用性和安全性等要求的提升密不可分，未来数据库技术的发展趋势将有如下几个方向：1. 数据库技术将进一步与人工智能等技术结合，数据挖掘和数据分析的技术成为数据库技术的重要组成部分。
2. 数据库技术将更加注重数据的安全性，数据隐私和保密成为数据库技术设计的重点。
3. 云计算和虚拟化技术的发展将会带动云数据库的更广泛应用。
我国数据库的发展现状与趋势数据库是信息化建设的基础和核心，是数据存储、管理和分析的重要工具。
随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，数据库面临着更高的性能、可靠性、安全性、扩展性等要求，也催生了更多的创新和变革。
国产数据库作为国家信息安全和自主可控的重要组成部分，近年来得到了国家政策的支持和市场的认可，取得了显著的进步和成就，但也面临着与国外成熟产品的竞争和挑战。
本文将对国产数据库的发展现状进行分析，并对未来的发展趋势进行展望。
国产数据库的发展历程国产数据库的发展可以分为三个阶段：第一阶段：探索与起步（1980-2000年）。
这一阶段，国内出现了一批自主研发的关系型数据库产品，如华为的HDB、中科院计算所的CDB、中软的CSQL等，但由于技术水平、市场环境、资金投入等因素，这些产品并没有形成规模化的应用，而是主要服务于政府和军工等领域。
第二阶段：跟随与突破（2000-2015年）。
这一阶段，随着互联网、电子商务等行业的兴起，数据库需求迅速增长，国内出现了一批以开源数据库为基础进行改造和优化的国产数据库产品，如达梦、神通、人大金仓等，这些产品在功能、性能、稳定性等方面都有了较大提升，并在金融、电信、政府等领域取得了一定市场份额。
同时，也出现了一些针对特定场景和需求的国产数据库产品，如阿里巴巴的OceanBase、腾讯的TDSQL等，这些产品在分布式、云化、高并发等方面展现出强大的优势。
第三阶段：创新与超越（2015年至今）。
这一阶段，随着国家信息安全和自主可控战略的提出，国产数据库受到了更高层次的重视和支持，同时也受益于开源技术和社区的发展，国内出现了一批具有自主知识产权和创新能力的国产数据库产品，如华为的GaussDB、平安科技的UbiSQL、百度的PaloDoris等，这些产品在兼容性、扩展性、性能等方面都达到了国际先进水平，并在各个行业领域广泛应用。
国产数据库的优势有以下几点：政策支持。
国家出台了一系列鼓励软件国产化和信息安全保障的政策，为国产数据库的发展提供了有利的环境和条件。
实时数据库行业市场现状分析及未来三到五年发展趋势报告Title: Analysis of the Current State of the Real-Time Database Industry and Future Development Trends in the Next Three to Five YearsAbstract:The real-time database industry has witnessed significant growth in recent years, driven by the increasing demand for instant and accurate data processing. This article aims to provide an analysis of the current market status of thereal-time database industry and present the anticipated development trends for the next three to five years.Introduction:The real-time database industry plays a crucial role in various sectors such as finance, telecommunications,e-commerce, and manufacturing. Real-time databases enable organizations to process and analyze data in real-time, providing instant insights for decision-making. With the advent of technologies like the Internet of Things (IoT) andartificial intelligence (AI), the demand for real-time data processing has surged, leading to the rapid growth of the real-time database market.Current Market Status:The real-time database industry is currently experiencing robust growth. The market is primarily driven by the increasing need for real-time data processing and analysis. Organizations across sectors are recognizing the importance of real-time insights to gain a competitive edge. Additionally, the growing adoption of IoT devices and the increasing volume of data generated in real-time have further fueled the demand for real-time databases.Furthermore, advancements in cloud computing technology have revolutionized the real-time database industry.Cloud-based real-time databases offer scalability, flexibility, and cost-efficiency, making them an attractive option for businesses of all sizes. The availability ofreal-time data on the cloud enables organizations to access and process information from anywhere, at any time.Development Trends for the Next Three to Five Years:1. Increased Integration of AI and Machine Learning: In the coming years, the integration of AI and machine learning algorithms with real-time databases will become more prevalent. This integration will enable organizations to gain deeper insights from real-time data, leading to enhanceddecision-making capabilities.2. Focus on Data Security and Privacy: As the volume of real-time data continues to grow, ensuring data security and privacy will be a top priority for organizations. Real-time database providers will invest in robust security measures to protect sensitive information from cyber threats.3. Adoption of Blockchain Technology: Blockchain technology has the potential to revolutionize the real-time database industry. Its decentralized and immutable nature ensures data integrity and transparency. In the next few years, we can expect increased adoption of blockchain-based real-time databases.4. Expansion of IoT Applications: The proliferation of IoTdevices will continue to drive the demand for real-time database solutions. As more industries embrace IoT, the need for real-time data processing and analysis will intensify, providing significant growth opportunities for the real-time database industry.5. Emphasis on Data Analytics and Visualization: Real-time databases will increasingly focus on providing advanced data analytics and visualization capabilities. Organizations will seek solutions that not only process data in real-time but also present it in a visually appealing and easily understandable format.Conclusion:The real-time database industry is witnessing rapid growth and is expected to continue expanding in the next three to five years. The integration of AI and machine learning, emphasis on data security and privacy, adoption of blockchain technology, expansion of IoT applications, and focus on data analytics and visualization are key trends that will shape the industry's future. Organizations must stay updated with these trends to leverage the full potential of real-time databases and gain acompetitive advantage in the market.标题：实时数据库行业市场现状分析及未来三到五年发展趋势报告摘要：实时数据库行业近年来取得了显著增长，受到对即时和准确数据处理需求的推动。
数据库应用现状调研报告数据库应用现状调研报告调研目的及范围：本次调研旨在了解数据库应用的现状，主要调研内容包括数据库类型、应用领域、关键技术和发展趋势等。
调研范围涵盖了各个行业和企业规模的数据库应用情况。
调研方法：本次调研主要采用了网络查询、专家访谈和文献资料研究等方法。
通过对相关数据和信息的搜集、整理和分析，得出本次调研的结论和观点。
调研结果：1. 数据库类型根据调研结果，目前主流的数据库类型包括关系型数据库、非关系型数据库和新型数据库等。
关系型数据库使用广泛，包括MySQL、Oracle等；非关系型数据库如MongoDB、Redis应用较多；新型数据库如图数据库和列存储数据库等逐渐被应用于特定场景。
2. 应用领域数据库应用广泛涉及各个行业，主要领域包括金融、电商、物流、制造业等。
金融行业数据库应用常用于交易处理和风险控制；电商行业数据库应用主要集中在订单管理、用户行为分析等方面；物流行业数据库应用主要用于路线规划和配送管理；制造业数据库应用主要包括生产过程监控和产品质量管理等。
3. 关键技术数据库应用的关键技术包括数据建模、数据存储和数据分析等。
数据建模是数据库设计的基础，可以采用实体关系模型或其他模型进行建模；数据存储技术涉及数据存储结构的选择和优化，如索引、分区等；数据分析技术包括数据挖掘、数据分析和数据可视化等，用于从数据中获取有价值的信息。
4. 发展趋势数据库应用的发展趋势主要包括以下几方面：云数据库的普及和应用、大数据和人工智能对数据库的需求、数据库的安全和隐私保护等。
云数据库的普及使得数据库的部署和管理更加便捷；大数据和人工智能的快速发展带来了对数据库的更高要求，如高并发处理、实时性能等；数据库的安全和隐私保护成为了应用的重要方面，需要加强数据的加密和访问控制等。
结论与建议：数据库应用在各个行业中发挥着重要作用，不仅为企业提供了高效的数据管理和支持决策的依据，也为创新和发展提供了基础支撑。
数据库技术的发展现状及趋势一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，数据库技术作为信息技术的核心组成部分，已经深入到各行各业，成为了现代社会运转不可或缺的基础设施。
本文旨在全面探讨数据库技术的当前发展现状，以及未来可能的发展趋势。
我们将从数据库技术的历史沿革出发，分析当前主流数据库技术的特点和应用场景，然后深入探讨数据库技术在云计算、大数据等新技术背景下的创新应用，最后展望数据库技术的未来发展趋势，以期对数据库技术的发展提供全面的理解和前瞻性的思考。
在本文中，我们将重点关注数据库技术的性能优化、可扩展性、安全性、智能化等方面的发展现状，并深入探讨这些技术如何满足现代社会对数据处理的高效率、高可靠性、高安全性的需求。
我们也将关注数据库技术在应对数据爆炸式增长、数据类型多样化、数据处理实时化等挑战方面的创新实践。
通过本文的阐述，我们希望能够为数据库技术的研究者、开发者、使用者提供一个清晰的技术发展脉络，以及对未来技术发展的预见和启示。
我们也希望通过本文的探讨，能够促进数据库技术的进一步发展，推动信息技术在各个领域的应用创新，为构建数字中国、智慧社会提供强大的技术支持。
二、数据库技术的发展历程数据库技术的发展历史可以追溯到上世纪60年代，经历了从简单到复杂、从集中式到分布式、从关系型到非关系型等多个阶段。
初始阶段（1960s-1970s）：在60年代末期，随着计算机技术的兴起，数据库技术开始萌芽。
此时，数据库主要以层次模型（Hierarchical Model）和网状模型（Network Model）为主，这些模型主要用于处理大规模、复杂的数据结构。
关系型数据库阶段（1970s-1990s）：随着关系理论的发展，关系型数据库（RDBMS，Relational Database Management System）开始崭露头角。
以SQL（Structured Query Language）为基础，关系型数据库提供了统一的数据查询和操作方式，极大地简化了数据处理和管理的复杂性。
第一部分行业发展现状与市场需求情况分析21世纪是物流挂帅的世纪。
物流发展的水平已经成为一个国家、一个地区、一个企业核心竞争力的重要标志之一。
一、我国物流业发展现状与趋势近年来，我国物流业受到了社会各方面的广泛关注，成为经济生活中的一个热点和亮点。
现代物流的发展方兴未艾，预计将在新世纪里得到更快的发展。
（一）发展我国物流业的重要性当降低成本、提高生产效率的竞争发展到一定程度之后，企业竞争的焦点开始由生产领域转向流通领域。
世界经济贸易一体化趋势的加速发展，导致了现代物流这一货运流通领域全新理论和技术的不断发展和创新，高新技术的突飞猛进和计算机信息网络的日益普及，促使传统物流在不断向现代意义上的物流转变。
许多国家政府以及有关业界纷纷开始意识到：现代物流的发展水平已成为一个国家综合国力的重要标志。
物流费用是我国工业企业仅次于原材料采购成本的最大支出。
我国的流通费用约占GDP的20%，而发达国家如美国仅占10%左右。
我国2001年GDP总量为95933亿元，当年全社会的物流费用支出为19186亿元，如果将这笔物流费用平均每降低1个百分点，全社会就能节约190亿元，而要达到发到国家的10%左右的水平，还有10个百分点的发展空间，粗略的估计也有9000亿元。
由此可见，发展现代化的物流产业，是关系到国计民生的重要举措。
对于我国企业来讲，物流管理不仅在提高运输效率，降低库存水平和对市场变化的快速反应方面卓有成效，更重要的是，物流管理可以帮助企业打破部门本位主义思想，协调各部门的努力，使之方向一致。
因此，物流管理问题对于企业来讲，应该放到战略角度来考虑，发挥企业的整体优势，充分发掘第三利润源。
（二）我国物流业发展现状现代物流在中国已经起步，标志主要有以下三点：（1）工商企业已经不满足于传统储运企业的单一、单项、分散的储运服务，正在向社会、向市场寻求现代物流服务。
（2）传统储运（运输、仓储、货代、邮电等）企业纷纷包装，改换门庭，向现代物流企业发展；工商企业内部的储运机构也有独立化的趋势，向物流企业发展。
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告大数据是指规模巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。
在过去，企业主要在大型机上存储财务、银行等关键应用系统的数据，但是以今天的数据量来看，这些数据是非常有限的。
随着PC的普及和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。
互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。
数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。
时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。
在这种背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。
在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据。
因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂。
信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。
大数据的意义在于，它可以帮助我们更好地理解和解决各种问题。
通过对数据的分析，我们可以发现规律、预测趋势、识别异常。
在商业领域，大数据可以帮助企业更好地了解市场需求和客户行为，制定更有效的营销策略。
在医疗领域，大数据可以帮助医生更准确地诊断疾病和制定治疗方案。
在政府领域，大数据可以帮助政府更好地了解社会状况和民生需求，制定更科学的政策。
在科学研究领域，大数据可以帮助科学家更好地理解自然规律和人类行为，推动科学进步。
总之，大数据是一个非常重要的概念，它正在改变我们的生活和工作方式。
未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，大数据将会发挥越来越重要的作用。
大数据热潮的兴起为中国提供了“弯道超车”的机会，使得中国IT企业有机会从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追。
大数据行业分析报告（2018-2019）目录一、大数据概述 (1)1、大数据简介 (1)2、大数据特征 (1)3、大数据的技术 (2)4、大数据的应用 (2)5、大数据处理方法 (2)二、大数据发展现状与趋势分析 (4)1、国外现状 (4)2、国内现状 (5)3、发展趋势分析 (6)三、重点应用领域及行业企业分析 (8)1、重点应用领域 (9)2、重点企业 (14)3、国内运营商分析 (19)四、存在问题及对策分析 (20)1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (20)2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20)3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20)4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20)5、大数据时代的到来挑战人才资源 (21)五、大数据方面的相关政策和法规 (21)1、数据生产的相关政策和法规 (21)2、数据共享的相关政策与法规 (22)3、隐私保护的相关政策和法规 (22)一、大数据概述1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。
大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。
这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。
2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。
大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。
其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
再次，是数据处理速度（velocity）快，在数据体量庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
目录一、数据库行业的基本情况 (3)1.什么是数据库：负责数据存储、维护、获取的管理软件 (3)2.数据库的分类：数据结构、使用需求与物理存储方式 (3)3.数据库的用途：为各行业的业务处理和商业分析提供支持 (7)4.数据库的性能：六个方面，一套标准 (9)5.国内数据库市场现状：国产化持续推进，关系型数据库为主导 (11)二、以史为鉴：行业与巨头发展史 (14)1.数据库行业发展史：穿孔卡片、关系数据库、非关系数据库到云数据库 (14)2.O RACLE发展历程：市场领导者是怎样诞生的？ (15)三、数据库行业的未来 (19)1.数据库行业的发展方向：云数据库、非关系型数据库、内存数据库与流数据库 (19)2.国内数据库行业的未来：市场需求、国产替代与云化趋势 (22)一、数据库行业的基本情况1.什么是数据库：负责数据存储、维护、获取的管理软件数据库是对数据存储、维护、获取进行统一管理和控制的系统，主要负责保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用以及发生故障后的系统恢复。
数据库和操作系统、中间件一起，是构成计算机设备的三大基础软件。
数据库行业对应的上游是硬件设备供应商，包括存储器、服务器、计算机设备、网络设备等生产商；下游则是广泛运用数据库的各个行业，包括政府、军队、医疗、教育、金融、能源等。
图1:数据库产业链资料来源：智研咨询，民生证券研究院2.数据库的分类：数据结构、使用需求与物理存储方式数据库常见的分类标准为使用需求、数据结构和物理存储方式。
依据数据结构可以分为关系型数据库和非关系数据库，依据使用需求可以分为事务型数据库和分析型数据库，依据物理存储方式可以分为内存型数据库和磁盘型数据库。
图2:数据库类型资料来源：民生证券研究院整理图3:常见数据库品牌资料来源：民生证券研究院整理数据库基于数据存储结构的差异可以分类为关系型数据库（SQL）和非关系数据库（Not only SQL，NoSQL）。
大数据发展现状及未来趋势分析随着互联网的普及和科技的不断进步，大数据已经成为了信息时代的核心关键词之一。
所谓大数据，就是指传统处理方式无法胜任的数据量级和复杂度，需要借助新技术和方法进行处理和分析的数据。
从个人生活到企业运营，从政府治理到社会发展，大数据正逐渐渗透到我们生活的方方面面。
本文将从发展现状和未来趋势两个方面对大数据进行分析。
大数据的发展现状可以从三个角度来观察。
首先，大数据技术的成熟度越来越高。
传统数据库的存储和处理方式已经不能满足规模化和多样化的数据需求。
随着Hadoop、Spark等技术的出现，以及云计算和边缘计算的快速发展，大数据处理的技术手段在不断创新和完善。
其次，大数据应用的领域越来越广泛。
从金融、电商到医疗、教育，大数据正逐渐渗透到各个行业。
企业通过对大数据分析，可以更好地理解市场和用户需求，优化产品和服务，提高运营效率。
政府通过大数据分析，可以改善公共服务，优化资源分配，提高治理效能。
最后，大数据的意识和实践水平不断提升。
越来越多的企业和组织开始重视和利用大数据，相关职业和专业也逐渐兴起。
大数据已经成为培养创新和应用能力的重要一环。
然而，大数据的发展也面临着一些挑战和问题。
首先，数据安全和隐私问题是大数据发展的一大瓶颈。
大数据的分析和应用离不开海量的个人和机构数据，如何保护好这些数据成为了亟待解决的问题。
其次，算法和模型的可靠性和准确性是大数据分析的关键。
精准的分析结果依赖于高质量的数据、有效的算法和合理的模型，但是现实情况却往往复杂和不确定。
最后，人才短缺和技术壁垒也是大数据发展的制约因素。
大数据需要具备数据分析、编程、统计学等多学科的综合能力，人才的培养和储备是一个长期且艰巨的任务。
同时，技术的快速迭代也给人才带来了不小的挑战。
那么，大数据的未来趋势又是怎样的呢？首先，多源异构数据的融合和集成将是大数据发展的趋势之一。
传统的数据分析多是基于结构化数据，但是未来的数据分析则需要包含更多的非结构化数据，如社交媒体的文本、图片和视频等。
目录一、数据库行业的基本情况 (3)1.什么是数据库：负责数据存储、维护、获取的管理软件 (3)2.数据库的分类：数据结构、使用需求与物理存储方式 (3)3.数据库的用途：为各行业的业务处理和商业分析提供支持 (7)4.数据库的性能：六个方面，一套标准 (9)5.国内数据库市场现状：国产化持续推进，关系型数据库为主导 (11)二、以史为鉴：行业与巨头发展史 (14)1.数据库行业发展史：穿孔卡片、关系数据库、非关系数据库到云数据库 (14)2.O RACLE发展历程：市场领导者是怎样诞生的？ (15)三、数据库行业的未来 (19)1.数据库行业的发展方向：云数据库、非关系型数据库、内存数据库与流数据库 (19)2.国内数据库行业的未来：市场需求、国产替代与云化趋势 (22)四、国内数据库基本情况 (25)1.武汉达梦（中国软件） (25)2.人大金仓（太极股份） (27)3.东软集团 (30)4.神舟通用（中国航天科技集团） (31)5.南大通用 (34)6.科蓝软件（SUNJE SOFT） (37)7.华为数据库 (39)8.阿里云数据库 (40)9.柏睿数据库（威讯柏睿） (44)插图目录 (48)表格目录 (49)一、数据库行业的基本情况1.什么是数据库：负责数据存储、维护、获取的管理软件数据库是对数据存储、维护、获取进行统一管理和控制的系统，主要负责保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用以及发生故障后的系统恢复。
数据库和操作系统、中间件一起，是构成计算机设备的三大基础软件。
数据库行业对应的上游是硬件设备供应商，包括存储器、服务器、计算机设备、网络设备等生产商；下游则是广泛运用数据库的各个行业，包括政府、军队、医疗、教育、金融、能源等。
图1:数据库产业链资料来源：智研咨询，民生证券研究院2.数据库的分类：数据结构、使用需求与物理存储方式数据库常见的分类标准为使用需求、数据结构和物理存储方式。
依据数据结构可以分为关系型数据库和非关系数据库，依据使用需求可以分为事务型数据库和分析型数据库，依据物理存储方式可以分为内存型数据库和磁盘型数据库。
图2:数据库类型资料来源：民生证券研究院整理图3:常见数据库品牌资料来源：民生证券研究院整理数据库基于数据存储结构的差异可以分类为关系型数据库（SQL）和非关系数据库（Not only SQL，NoSQL）。
关系型数据库是指采用关系模型来组织数据的数据库，以行和列组成二维表的形式存储数据，由二维表及其各表之间的联系组成数据库。
关系型数据库优点是：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便；丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率；二维表结构易于用户理解。
关系型数据库同样存在问题：面对用户并发性非常高的情况，磁盘读写速度跟不上；在包含海量数据的二维表中查询，效率低下；关系数据库中的二维表只能存储格式化的数据结构。
图4:关系型数据库数据结构资料来源：民生证券研究院整理非关系数据库一般采用分布式架构，数据之间保持独立不存在关系，使得数据库具有易拓展性和高速读写能力。
非关系数据库可以通过增加节点解决关系型数据库扩展不宜、迁移难的问题。
此外，由于分布式结构，允许系统在节点对数据处理，面对海量数据时依旧能保持高速的读写能力。
但是非关系数据库同样存在不足：只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，关系型数据库更为合适。
表1: 关系数据库与非关系数据库对比区别 关系型数据库（SQL ）非关系性数据库（NoSQL ）存储结构结构化存储。
跟据预先定义好的结构存入数据。
数据表的可靠性和稳定性高，但修改困难。
动态存储。
无需预定义数据模式，允许数据类型和结构的变化。
存储扩展纵向扩展，由于多表查询机制的限制，扩展能力受限于计算机性能。
横向扩展，数据之间不存在耦合性，易于扩展。
查询方式使用结构化查询语言（SQL ），使用预定义优化方式(比如列索引定义)帮助加速查询操作。
使用非结构化查询语言(UQL )，采用更简单而精确的数据访问模式。
事务性遵从原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID ) 规则：原子性:事务完全执行或根本不执行。
一致性:事务提交之后，数据必须符合数据库架构。
隔离性:并发事务彼此分开执行。
持久性:能够从意外系统故障或断电情 况中恢复到上一个已知状态。
满足基本可用、软状态、最终一致性（BASE ）规则：基本可用：出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。
软状态：允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。
最终一致性：所有的数据副本，在经过一段时间的同步之后，最终都能够达到一个一致的状态。
读写能力为了维护数据的一致性，在面对高并发读写时效率非常低。
允许数据在同步时不同节点存在差异，提升读写性能。
资料来源：AWS 官网，民生证券研究院非关系型数据库，是区别于关系数据库的其余数据库的统称，其中同样存在差别。
常见的非关系数据库有五种：键值数据库、文件数据库、图形数据库、时间序列数据库、列式数据库。
不同的数据存储模式使得他们相比关系数据库在不同领域具有优势。
键值数据库运用于网络购物、网页访问等方面；文档型数据库广泛用于移动端和网站内容管理系统；图形数据库常用于反诈骗、实时分析、存取管理、网络与IT 运营；时间序列数据库多用于IOT 设备和传感器；列式数据库广泛存在于商业智能和数据仓库领域。
表2: 非关系数据库类型非关系数据库类型 数据模型优点代表文档数据库以json 或xml 形式存储数据，采用分层树状结构数据结构要求不严格，表结构可变，无需预定义结构 MongoDB图形数据库 图结构利用图结构相关算法。
Neo4j 时间序列数据库 按照时间顺序排列数据 适合IOT 设备的数据存储 InfluxDB 资料来源：William Blair ，民生证券研究院图5:常见非关系型数据库结构资料来源：William Blair，民生证券研究院根据使用需求，数据库又可以分为事务型数据库和分析型数据库。
事务型数据库主要用于业务支撑，负责联机事务处理（OLTP），以日常事务以及查询（处理少量数据）为主，响应时间短。
分析型数据库主要用于历史数据分析，负责联机分析处理（OLAP），作为公司的单独数据存储，负责利用历史数据对公司各块业务进行统计分析、处理的数据量大、实时性要求不高。
表3:事务型数据库与分析型数据库对比区别事务型数据库分析型数据库功能日常操作处理分析决策数据内容业务处理的动态情况业务处理的静态情况数据结构当前的，最新的，细节的，二维分立的历史的，聚集的，多维的，集成的，统一的存取读写数十条记录读写上百万记录时间要求实时响应要求高时间要求不严格资料来源：民生证券研究院整理数据物理存储方式的差异，又可以把数据库分为磁盘数据库和内存数据库。
磁盘数据库是指数据存储于磁盘中，是数据库常见的存储方式。
数据库需要频繁地访问磁盘来进行数据的操作，由于对磁盘读写数据的操作一方面要进行磁头的机械移动，另一方面受到系统调用的影响，当数据量很大，操作频繁且复杂时，读写速度无法满足实时性需求。
内存数据库数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多，一般都在10倍以上。
此外，内存数据库存取时间易于预测，可以定制数据存取方式，满足特殊情况下对数据的实时性需求。
表4:内存数据库与磁盘数据库对比区别内存数据库磁盘数据库存取时间纳秒级毫秒级储存方式不需要连续存放连续存放缓冲管理不需要需要并发控制 大粒度锁细粒度锁、死锁检测 查询优化 基于处理器和Cache 代价 基于I/O 的代价 数据量 TB 级GB 级代表Oracle TimesTen ，Mongo DB ，RedisOracle ，Microsoft SQL Server ，MySQL资料来源：民生证券研究院整理3.数据库的用途：为各行业的业务处理和商业分析提供支持数据库在各行各业得到广泛运用。
数据库在信息系统中用于存储、管理数据，为业务处理、数据挖掘、商业分析、提供数据支持。
随着企业数字化与智能化转型需求的上升，越来越多的企业采集与经营、市场相关的数据以便做出精准有效的决策。
由此带来的数据爆发式增长让这些企业正视数据存储、管理与安全。
处于信息技术核心的数据库，在金融、政务、教育、电信、医疗健康、电力、公安、企业等一系列领域得到广泛运用，为各领域的运营和决策提供支持。
表5: 数据库运用领域及方向领域 运用方向政务 电子政务、安全生产监管、社保平台教育 教育云、电子阅卷、电子监考电信 综合网管、资费结算医疗健康 健康云、电子病历、护理管理、药品流通电力 电网调度、电网监控 公安 电子警务、安全审计、智慧监狱企业财务管理、商业智能、质量合规化、库存管理资料来源：民生证券研究院整理图6:2015-2017年国内数据库主要应用领域市场规模（亿元）资料来源：智研咨询，民生证券研究院数据库为数据中台的数据管理和数据分析提供支持。
数据中台主要提供全量数据的实时在线服务，同时提供对海量数据进行采集、计算、存储、加工以及基于全量数据的数据发掘。
随着业务的复杂化以及互联网、移动业务带来的海量数据的增长，数据在治理、挖掘等方面的重要性凸显，因此数据中台就成为了现在金融等大型企业关注的业务重点。
数据库帮助用户在管理全量数据的同时对外提供在线查询与分析能力，构建完整的数据中台，实现数据的全生命周期管理。
比如在金融领域，数据库支持下的数据中台帮助银行客户在柜台、网银、手机银510152025政府采购装备消费品原材料能源金融交通教育医疗其他2015年2016年2017年行上随时随地查询开户以来所有数据记录。
同时，多类型的全生命周期数据，帮助银行更好的针对数据进行价值挖掘和建模，为风控、营销和人工智能等业务提供了数据支持。
图7:银行数据中台结构资料来源：巨杉数据库，民生证券研究院数据库在大数据中心同样发挥作用，涵盖数据采集、数据管理、数据服务、数据应用四个阶段。
数据采集是指实现基础数据、行业数据、产业数据等相关基础数据和业务数据的采集，主要通过数据采集工具按照标准进行转换、抽取；数据管理是指数据库实现数据整合、数据源管理、资源目录管理、数据质量管理、数据资源管理；数据服务是数据库对清洗处理过的数据进行集中服务管理，对外提供报表服务等通用数据服务；数据应用主要是数据库按照业务类别、业务单位的功能需求对数据进行组织、展现和利用，为主要业务应用提供数据支撑。
图8:大数据中心中数据库架构资料来源：达梦数据库，民生证券研究院将使用需求和数据结构结合，可以组成四种数据库类型，满足不同使用场景。
四种数据库拥有各自的优缺点，并根据使用场景和用户需求在不同领域服务。
