数据库产业态势及技术趋势观察 | GBASE技术云享会专家演讲专辑 · 姜春宇

2026GBASE云享会上，中国信息通信研究院人工智能研究所大数据与智能化部主任姜春宇出席并发表《数据库产业态势及技术趋势观察》主题演讲，从产业发展、技术演进、行业应用三大维度，系统梳理了全球及我国数据库市场的现状与趋势，为与会嘉宾带来了前瞻性的行业洞察。

产业态势：规模持续扩大，格局逐步明晰

姜春宇在演讲中指出，全球数据库市场正进入高质量发展阶段。《数据库发展研究报告（2025年）》显示，2024年中国数据库市场规模已达83.7亿美元，约合596亿元人民币，占全球市场的7.3%，预计到2027年将达837.42亿元。

• 从竞争格局来看，全球数据库厂商数量有所回落，目前共有400家产品提供商，其中美国和中国分别以146家和103家处于领先地位。我国数据库产业已从高速增长期转入高质量发展期，市场格局逐步清晰，头部效应明显。在产品类型上，全球以非关系型及混合型数据库为主，键值数据库稳居第一；我国仍以关系型为主，但向量数据库热度正逐年攀升。

• 在商业模式方面，商用数据库在全球范围内占据主导地位，我国商用数据库占比较大，开源数据库发展前景广阔。PostgreSQL生态公司广受资本市场青睐，其易用性与兼容性带来的强大吸引力获得持续认可。多云管理和“AI+”已成为数据库投融资的焦点方向。

• 学术创新层面，多模数据处理已成为数据库领域的研究重点。从三大权威学术会议（SIGMOD、VLDB、ICDE）的论文分布来看，非关系型数据库相关研究已连续多年超过关系型数据库，向量数据库、云原生数据库、图神经网络及“AI+数据库”等方向热度持续攀升。我国在全球数据库学术会议上的影响力稳步增强，三大会议每年贡献论文占比平均超过40%，呈逐年上升趋势，企业与高校对理论创新与应用实践的结合日益重视。

• 从标准体系看，我国数据库标准化工作有序推进。中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）自2015年起已推出40项标准，逐步构建起以数据库产品、服务和应用为目标的标准体系。围绕服务能力推出的《数据库服务能力成熟度模型》，以及面向行业应用的《数据库运维管理能力成熟度模型》等标准，已在多家机构落地贯标，有效引领了产业高质量发展。

技术趋势：AI与数据库走向双向融合

姜春宇深入剖析了数据库技术的演进方向。在架构层面，数据库正从“分而治之”走向一体化——HTAP架构将事务处理与分析处理融合在单一系统中，消除了传统OLAP与OLTP之间的壁垒。与此同时，云原生部署成为主流趋势，通过存算分离实现资源的高效利用与弹性扩展。

当前，数据库技术正全面迈入“AI原生时代”。姜春宇重点阐述了AI与数据库融合的双向路径：

AI for DB
AI正在重塑数据库内核

从查询优化器到索引管理，再到连接排序，传统基于规则的静态优化正被学习型优化器取代。同时，AI也极大地提升了数据库的开发运维效率：Text2SQL让用户无需掌握复杂语法即可完成数据查询；智能监控告警、自动巡检诊断和故障自愈能力，正推动数据库运维从被动响应走向智能自治。

DB for AI
数据库也在赋能AI应用落地

随着AI应用进入深水区，数据需求从单一类型走向结构化、半结构化、非结构化、向量的混合统一处理。向量数据库快速成熟，“向量+标量”混合检索技术取得突破，为大模型提供高效的数据检索支撑。数据库正从“被动存储”向“主动智能协作”转变，Agent-Native数据库成为新趋势。

在RAG技术演进方面，传统RAG受限于简单的向量相似度搜索，难以应对复杂查询和多文档关联分析。而GraphRAG则结合图数据库的关系推理与向量检索的语义匹配能力，大幅提升了大模型的上下文理解水平。此外，通过记忆分层存储，AI应用正从“单次对话”走向“长期记忆”，支持百亿级记忆规模，性能提升超10倍。

行业应用：从“可用”迈向“好用”

姜春宇还分享了数据库在重点行业的应用情况。金融、电信、能源等行业的头部用户已广泛部署分布式系统，运维人员投入逐年增长。为应对分布式运维挑战，中国信通院联合多家企业研制了《数据库运维管理能力成熟度模型》标准。

在应用趋势上，数据库正从集中式走向分布式以满足高并发与多中心需求，从单一模型走向多模融合应对复杂业务场景，从静态存储走向智能推理支撑实时分析与自主决策。在金融、电信、能源、交通等关键行业，国产数据库的应用场景不断丰富，正从“可用”走向“好用”。

从HTAP到云原生，从AI for DB到DB for AI，数据库技术正迈入一个充满机遇的新时代。GBASE南大通用作为国产数据库的重要力量，将继续以技术创新为驱动，携手产业链上下游，共同推动数据库产业高质量发展。