2016年盘点国产数据库

2016，我们已经迈入了互联网+大数据时代，大数据正深刻的影响着我们生活的方方面面。趁着大数据的东风，国产数据库产品如雨后春笋般冒出，下面笔者就为大家盘点一下2016国产数据库厂商有什么新动态?

　　不服来战!南大新品强势登场

　　国内数据库龙头企业南大通用的5款数据库产品GBase 8a、GBase 8g、GBase 8s、GBase 8m、GBase 8d，在国内金融、电信、政务等等各行各业都有不凡的表现。2015年6月30日，南大通用在北京国际会议中心发布了基于Informix国产化的最新交易型数据库产品GBase 8t，这标志着南大通用已经完成了“双子星”的核心产品布局，实现了在OLAP和OLTP数据库应用市场两条腿走路的战略部署。同时这也意味着南大通用弥补了国产数据库产品在高端交易型数据库(OLTP)领域的空白。

　　2015年9月7日，南大通用在京举办挂牌仪式，宣布正式登陆新三板，成为了名副其实的国产数据库第一股。

　　2016年5月13日，南大通用在北京国际会议中心举办了新产品专场发布会。会上，南大通用CTO武新宣布了两款“世界级的产品”的问世，它们分别是企业级大数据平台产品GBase UP及支持高端业务的事务处理数据库一体机InfiniData-T。

　　

　　▲GBase UP技术架构

　　GBase UP中U是Unified，代表融合、统一，统一的接口、语言、元数据、安全、事务、调度、日志是Platform，代表平台、扩展，比如数据交换、全数据、扩展、系统管理、生命周期管理。对于企业而言，GBase UP可以破除数据孤岛，创造数据价值。对于信息集成厂商来说，GBase UP可以提供多种数据模式的一站式解决方案。对于用户来说，统一的接入方式和查询语言降低了维护和开发的成本。

　　InfiniData数据库一体机采用双SDS架构，使用了Intel最新的至强E5核心处理器，网络采用Infiniband双线互联，单端口达到56GB/s，延迟小于1us。据悉，InfiniData适用于几乎所有的数据库应用场景，可以快速搭建基于高密度的OLTP应用的数据中心与数据库云平台等核心业务系统。

　　一键K启，K-DB后起之秀

　　去年，国内服务器厂商龙头浪潮跨界数据库，在2015年11月5日于京举行了"自由? 一键K启"——浪潮K-DB数据库发布会。

　　

　　K-DB的出现同K-UX、K-HA一起组成K1主机的基础软件体系，完善了K1系统级层面的软件产品的全面布局。K-DB在产品性能上与Oracle基本相当，而且接口标准、操作规则与oracle也高度一致，拥有一套完整的工具包，可实现从Oracle到K-DB的自动化迁移，应用门槛低。

　　

　　2016年，K-DB携手K1全面发力，在国产数据库市场掀起浪潮。今年年初，内蒙古交通厅决定采购浪潮天梭K1 910以及K-DB数据库，以K1+K-DB一体化解决方案来承担自治区公路水路安全畅通与应急处置系统的核心数据库。4月，浪潮K1+K-DB一体化方案中标清华大学电子商务交易项目，承载清华大学 “电子商务及电子货币监管与影响分析平台系统”。5月10日，2016浪潮服务器存储全国合作伙伴大会(IPF2016)在广州召开，会上，浪潮发布了针对关键业务计算的全年市场策略——“K+计划”， 彭震表示：K1+K-Unix+K-DB整体的解决方案已经成为浪潮在面向云计算、面向关键业务计算方面的抓手级方案。

　　据悉，今年晚些时候，浪潮数据库K-DB还将发布最新的12c版本，新版本将加入更高级的多租户管理、数据库即插即用功能，让国产关键业务生态能够真正从技术和理念上与国际先进水平齐平。

　　赶超Oracle，达梦一直在努力

　　在互联网+的风口上，各种结构化、半结构化、非结构化的海量数据应运而生，如何快速建立起一套完善而高效的大数据管理与分析平台系统，如何帮助企业用户实现大数据的有效管理和资产开发已成为时下业界的关注热点。

　　

　　达梦公司作为国内数据库厂商和大数据平台咨询与技术服务商一直秉持着原始创新、独立研发的信念前进。2016年，企业对达梦的数据库产品依旧青睐有加。

　　4月12日到14日，达梦大数据平台在 “河北住建厅数据资源管理平台”、“湖北住建数据中心”等住建领域内的重大项目中成功应用。4月15日凌晨，国航第一张在开放国产化环境中成功出票的电子客票的生成，这标志着达梦数据库管理系统助力中国航信国航电子客票系统国产化切换转移圆满成功!

　　现在，达梦数据库及相关产品也已广泛应用于党政军及电网、发电集团、民航、中铁建等大型央企三十多个领域和行业。

　　技术亮剑，柏睿数据新品发布

　　2013年，刘睿民携手联想中国服务总部组建团队一手创立了柏睿数据科技有限公司。柏睿数据是一家实时内存处理大数据公司，从创立之初就以大数据MPP内存数据仓库引擎研究为公司发展方向。2014年12月，RapidsDB内存数据库v1.0版本的推出不仅改善了大数据系统开发效率低的现状，而且弥补了国内本土企业在内存数据库的空缺。

　　在之后的时间里，柏睿数据持续发声，陆续推出Rapids hadoop，Rapids MGrid，Rapids Manager等产品，为客户提供了从大数据存储到分析挖掘的完整解决方案，帮助更多企业以全新的大数据服务体验，迎接“互联网+”时代的到来。

　　2016年1月19日，柏睿数据新产品发布会在京举行。发布会上，柏睿数据发布了一款分布式内存数据库一体机——“Rapids大数据平台”，这也是首款国产内存数据库一体机。此外，柏睿数据另一款流数据库产品Rapids StreamDB也同期亮相，旨在为各行各业无处不在的流动数据提供了一个理想的数据处理引擎。

　　Rapids大数据平台是一个分布式、纯内存化的大数据处理平台，可以帮助用户进行超高速的数据查询、分析及处理：基于MPP(Massively Parallel Processing)分布式架构，可水平扩展;使用传统SQL作为数据访问接口;提供一个SQL处理引擎能够处理复杂查询(如TPC-H， TPC-DS)。

　　面向市场，人大金仓产品新亮点

　　北京人大金仓是中国自主可控数据库、大数据相关产品及解决方案的提供商。自成立以来一直坚持自主研发，目前人大金仓有三款基于不同应用场景的产品：面向交易型应用的交易型数据库KingbaseES系列，面向与大数据有交集的领域的分析型应用的分析型数据库产品KingbaseDBCloud以及面向嵌入型应用的嵌入型数据库KingbaseReal。

　　

　　笔者发现，面对市场需求的变化，人大金仓对旗下的多款数据库产品都做了相应的改变。交易型数据库产品，人大金仓研发了类似OracleRAC的共享存储集群集群组件，提高了产品的并发处理能力和可用性;分析型数据库产品，人大金仓融合了分布式计算和大规模并行处理技术，提高了产品的计算速度和横向扩展能力。

　　据悉，目前人大金仓也在积极寻求将产品和服务云化。一种方式是积极寻求与云服务厂商合作的机会，将产品部署到云上，另一种方式是从自身出发，研发更适合云服务模式和云计算基础架构的云数据库产品。

SequoiaDB巨杉数据库

SequoiaDB巨杉数据库专注新一代分布式数据库软件研发，是国内领先的新一代NewSQL分布式数据库厂商。巨杉数据库为用户提供高并发实时计算、高吞吐量批处理分析、以及在线流处理计算等一系列企业级解决方案，帮助企业进行跨系统的数据融和、提炼和再加工，提升企业数据价值，快速落地大数据创新业务。其核心产品之一SequoiaDB（巨杉数据库）是一款企业级分布式NewSQL数据库，自主研发并拥有完全自主知识产权，没有基于任何其他外部的开源数据库源代码。SequoiaDB支持标准SQL、事务操作、高并发、分布式、可扩展、与双引擎存储等特性，并已经作为商业化的数据库产品开源。

　　新年新气象，星环新动态

　　2016年伊始，星环就好运当头，公司不仅被Gartner列为数据仓库和数据管理魔力象限中全球最具有前瞻性的公司，而且完成了1.55亿元B轮融资，公司估值超10亿元人民币。

　　4月25日，星环宣布推出超融合大数据一体机产品TxData Appliance(TxData应用装置)。TxData是星环在Hadoop发行版TDH(Transwarp Data Hub)取得成功之后的又一次产品创新。星环意在通过软硬件一体化装置，以实现计算、存储、网络、虚拟化和应用融合的紧密集成的大数据平台。

　　

　　TxData具有五大优势：1. 工程优化快捷部署，TxData在SSD闪存方面做了工程优化，使得TxData性能大幅提升。2. 统计分析和数据挖掘的极速性能，TxData允许用户将二维数据表缓存入独立的分布式内存或SSD中，当用户在SSD上进行统计分析和数据挖掘时，比在物理硬盘上要快10倍。3. 优秀的系统扩展性和扩容性，TxData采用了横向扩展的架构，可随着节点的增加而使得CPU、内存、存储、网络等均在一种平衡模式上增加，确保扩展没有瓶颈。4. 超融合架构软件定义Hadoop集群，TxData容器虚拟化版本基于Transwarp Operating System(TOS)，采用Docker和Kubernetes虚拟化技术，在Docker容器之上构建多个Hadoop集群，实现了软件定义Hadoop集群。5. 超值的软硬件一站式服务，TxData可提供内存、SSD、磁盘的三级储存方式，其极高的储存密度可以最大限度的节省机房的空间。

　　2016是国产数据库发展的春天。大数据带来了巨大的机遇，国产数据库厂商应当抓住这次机会，用颠覆性的技术获得核心竞争力，提升中国在世界信息化产业的地位。