《数据库发展研究报告（2025年）》正式发布！文末附下载方式

大数据技术标准推进委员会 2025-07-18

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7月16日，2025可信数据库发展大会（以下称“大会”）主论坛在北京成功召开。大会以“自主、创新、引领”为主题，邀请行业内近百位专家学者、企业代表围绕数据库技术、产业和生态热点进行研讨，共同论道人工智能浪潮和数据要素背景下，我国数据库产业高质量发展新路径。会上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏正式发布并解读《数据库发展研究报告（2025年）》。

当前，全球数据库市场竞争激烈，形成多强竞争格局，公有云数据库市场成为主导力量。人工智能技术日新月异，促使数据库架构不断演进，数据库技术迈入AI原生时代。我国产业规模持续扩大，创新能力不断增强，市场格局逐步明晰，非关系型数据库产品成为产业关注热点。我国数据库市场趋于理性，产业迈入高质量发展阶段。

《数据库发展研究报告（2025年）》重磅发布

报告显示，2024年全球数据库市场规模约为1154亿美元，中国数据库市场规模为83.7亿美元（约合596.16亿元人民币），占全球7.3%。预计到2027年，中国数据库市场总规模达到837.42亿元，市场年复合增长率（CAGR）为11.99%。2024年中国公有云数据库市场规模为384.14亿元，较2023年增速20.0%。

此外，报告围绕数据库产业市场规模、竞争格局、产品类型、商业模式、投融资热点、重点行业、学术创新及标准体系等方面的发展态势形成全球数据库产业八大洞察；技术方面，详细阐述了数据库技术与云原生、图计算、机器学习、生成式人工智能等技术相结合的细分领域发展情况；应用方面，报告以金融、电信、能源和交通运输业为代表，讨论当前应用现状及发展前景。

报告核心观点

洞察#1 从市场规模看，我国市场规模近600亿元，云上市场占比进一步扩大

据测算，中国数据库市场规模为83.7亿美元，约合596.16亿元人民币，占全球7.3%。预计到2027年，中国数据库市场规模将达到837.42亿元，市场年复合增长率（CAGR）为11.99%。

图 1 2024-2027 年中国数据库市场规模及增速

公有云和本地部署模式市场规模分别占总市场64.4%和35.6%，较2023年增速20.0%和4.8%；预计2025年公有云市场占比将进一步扩大达到67.1%。

图 2 2023-2025 中国公云和本地部署数据库市场规模

洞察#2 从竞争格局看，全球市场进入高质量发展阶段，我国数据库厂商数量显著收敛

截止2025年6月，全球及我国的数据库企业数量均有所回落，目前共有400家数据库产品提供商，其中美国和中国数据库厂商数量依旧处于全球领先地位，分别为146家和103家。

图 3 全球及我国数据库企业数量变化趋势

洞察#3 从产品类型看，国内外分布各有侧重，向量数据库热度持续攀升

全球数据库产品数量整体分布呈现以非关系型及混合型数据库为主，关系型为辅的局面，键值数据库产品占比长期稳居第一。与全球不同，我国数据库产品数量仍呈现以关系型为主，非关系型数据库为辅的局面，向量数据库产品热度逐年攀升。

图4 我国数据库产品类型分布

洞察#4 从商业模式看，商用数据库占据主导地位，PG生态获得投资青睐

欧美等国商用数据库占比略有上升，我国仍以商用为主。在资本市场，由于易用性高、兼容性好、安全性强等特点，PG生态公司广受青睐，多云管理和“AI+”成为数据库投融资焦点。

图 5 全球数据库产品商用开源对比

洞察#5 从我国市场看，市场规模持续扩大，市场格局逐步明晰

我国数据库市场头部效应明显，产业规模持续扩大，市场格局逐步明晰。国产数据库从高速增长期进入高质量发展期，投资市场回归理性，产业侧从“数量型”向“质量型”转变。2025年我国数据库市场规模持续扩大，但数据库产品数量收敛至164款，市场格局逐步明晰。

图 6 我国数据库产品数量

洞察#6 从重点行业看，头部用户运维人员投入逐年增长

自2022年以来，中国信息通信研究院联合CCSA TC601启动大数据“星河（Galaxy）”案例数据库方向征集工作，为我国数据产业发展和企业数智化转型树立了诸多高质量、示范性、可推广的行业应用创新案例。

图 7 2022-2024年重点行业头部用户研发/运维人员数量和投入资金变化

金融、电信、能源等行业的头部用户广泛应用分布式系统，使得运维工作面临诸多挑战，运维人员投入逐年增长。

洞察#7 从学术创新看，多模融合成为研究重点，我国科研实力稳步增强

图 8 2024 年 VLDB、 ICDE 和 SIGMOD 论文关键词云图

综合VLDB、SIGMOD和ICDE三大数据库领域权威学术会议数据，当前非关系型数据库相关研究论文数量连续多年超过关系型数据库。“多模数据处理”、“云原生数据库”、“AI+数据库”等成为关注热点。

图 9 2022-2024 年中国高校及企业学术会议论文贡献情况

近三年，我国企业及高校对三大会议平均贡献占比分别为40.70%、46.35%和54.09%，呈逐年上升趋势。

洞察#8 从标准体系看，我国标准体系日益完善，引领产业高质量发展

图 10 25 CCSA TC601 数据库领域标准化工作体系

在相关部门指导下，CCSA TC601紧跟国家战略，围绕数据库领域，自2015年起，共制定了40余项标准，覆盖数据库产品、服务和应用等方向，推动我国数据库领域标准体系高质量发展。

技术方面，技术架构持续革新，迈入AI原生时代

图 11 数据库技术演进趋势图

数据库技术架构持续向着一体化、云原生等方向不断革新，推动数据库部署和管理模式向灵活高效的方向发展，融合型数据库成为发展方向。数据库技术迈入AI原生时代，数据库开发、运维模式变得更加精准智能，为数据库创新应用提供了更加丰富的场景和广阔的空间。

图 12 技术架构持续革新-从分而治之到交易分析一体化

从分而治之到交易分析一体化。OLAP数据库擅长数据分析，OLTP数据库专注于事务处理。随着应用场景的变化和多系统带来的运维挑战，HTAP数据库架构应运而生。能够支持交易分析及图分析的图HTAP数据库也受到广泛关注。

图 13技术架构持续革新-从本地部署到云上运行

从本地部署到云上运行。近年来，传统数据库逐渐从私有部署转为云上部署。存算分离架构能够提高资源利用率并降低总体成本，从而得到了广泛应用。公有云服务商通过数据库自身架构优势提供更具有性价比的服务，而本地部署服务商通过主动资源分配等方式来实现云环境中数据库的高效资源管理。今年上半年，中国信通院完成了《云原生数据库能力成熟度模型》标准编制工作，将云原生数据库能力分为初始级、发展级、成熟级及领先级四个能力等级，更好指导企业对云原生数据库的研发及应用。

图 14 数据库技术迈入AI原生时代-人工智能拓宽数据库应用场景（AI for DB）

人工智能拓宽数据库应用场景即AI for DB。一是机器学习优化数据库应用效能。随着机器学习的技术不断发展，在数据库管理系统优化中的应用逐渐增多，涵盖数据库索引、查询优化器等核心组件。二是Text to SQL以及Text to GQL降低数据库使用门槛。通过利用深度学习模型对文本数据进行训练，使得系统能够更准确地理解用户意图。三是检索增强生成（RAG）相关技术通过整合外部知识库有效解决大语言模型在特定领域或知识密集型任务中的幻觉问题，有效提升数据库查询准确性。

图 15 数据库技术迈入AI原生时代-数据库技术支撑人工智能高效建模（DB for AI）

数据库技术支撑人工智能高效建模即DB for AI。一是向量数据库提升大模型检索效率。向量数据库作为一种专为高维向量数据设计的存储与检索系统，为解决向量检索难题、LLMs幻觉问题及知识库更新挑战提供了新路径。二是多模数据库赋能大模型多样化数据。多模数据库能够通过统一的存储引擎、查询接口和事务管理机制，保证性能和一致性的同时，实现对异构数据的原生支持，极大地简化系统架构，提升了开发效率与数据处理能力。

图16 数据库技术迈入AI原生时代-AI原生数据库解锁场景新可能

AI原生数据库解锁场景新可能。为了更好应对人工智能时代对数据库带来的挑战，清华大学的专家学者提出了AI原生数据库的概念。AI原生数据库将AI技术深度融入数据库的设计与功能中，从而实现数据处理的自动化、智能化，显著提升数据管理与分析的效率和价值。依据智能程度，AI原生数据库分为五个阶段，即AI建议型数据库、AI辅助性数据库、AI强化型数据库、AI自组装型数据库以及AI自设计型数据库。中国信通院也联合多家企业研制了《AI原生数据库技术要求》标准，以更好指导业内相关产品的开发、管理与应用。