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国测四期揭晓,聊聊国产数据库的未来格局

数据最前线 2026-05-29
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2026 年 5 月 26 号,中国信息安全测评中心发布了最新一期的安全可靠测评结果,涵盖了人工智能训练推理芯片数据库两大类,完整的名单可以参考安全可靠测评结果公告(2026年第2号),这次我们重点聊聊数据库相关的评测结果。

看到清单的第一感觉是,入围的产品比往期有明显的增加。从 2023 年底第一批公告发布,到今年已经是第四期。第一批只有集中式数据库,厂商是以达梦、金仓、南大通用等传统厂商为主,数量也不多。而这次仅分布式数据库就有 15 款,加上 8 款集中式,两大品类总计 23 个产品入围,创下了历史新高。

到底是门槛松动准入难度降低了,还是实力强了,大家都能考高分?两者的因素可能都有!

之前几期国测传递出来的信号是要建立一套标准,将不达标的产品拦在门外。但用行政手段建立起来的规范来指导快速发展的信息技术行业,会在一定程度扼杀掉本有机会做强做大的好产品。所以这次扩容一定程度是门槛松动的结果,有参与意愿的、具备一定实力的,不论是大企业还是小团队,都有机会参与到市场竞争中来。

老朋友的新面孔

仔细看名单,达梦、GoldenDB、OceanBase 这些早已是市场头部玩家,参评的是近期发布的新版本。旧瓶装新酒,单纯是为了刷存在感吗?

不能说完全没有这样的动机,但也没那么简单。

测评结果的有效期是三年。版本更新迭代后,架构、安全特性和性能与老版本可能会有很大的差别,产品能力上会有比较大的提升,原来拿一级的可能新版本能拿到二级,比如达梦 V9 这次就拿了集中式和分布式的“双料 II 级”,一下子拉开了和对手的差距。

另外,这也是头部厂商强化市场地位的手段。版本的持续迭代也是在向客户传递信心 -- 产品能力在不断增强,有能力有意愿将产品做得更好

还有一点,每次参评都是真金白银的消耗,中小厂商根本跟不上这个节奏。长此以往,这本身就会变成一道自然的筛选门槛,头部的存在感越来越强,小玩家慢慢退场。市场向头部集中,这几乎是确定的方向。

国央企跑步进场

中国银联的 UPDRDB 和平安科技的 RASESQL 首次出现在名单中,加上此前已经上榜的中国移动磐维和中国电信 TeleDB,国央企进入榜单的产品已经有四款,成为一股新的势力。

这股势力之所以值得一说,主要是因为他们本身是数据库的用户,他们有自己对场景需求的深刻理解,有着更强的行业背景背书,同时也有充足的资金支持和研发力量。现在这些用户开始躬身入局,将自己用的技术产品化推向了市场,对市场的影响力不容小觑。

银联 UPDRDB 自 2014 年开始研发,最初是为了支撑银联自身的转接清算系统,后来逐步演进到银联所有的核心业务系统的底层都跑在这套数据库上。这次参评的 V2 版本,是在生产环境中经历了海量交易压力之后打磨出来的产品,在金融场景下的可靠性有相当高的实战背书。

平安 RASESQL 逻辑也是类似的,平安集团本身就是国内最大的金融科技投入者之一,内部数据体量庞大,自研数据库是降低成本、提升掌控力的自然选择。

这或许会演变成一种趋势,未来会有越来越多的超巨企业将自己内部技术产品化推向市场。但也会带来一个值得警惕的问题,如果每一家公司都推出自己的数据库,中国数据库市场会不会走向碎片化?银行系统用银联,移动系统用磐维......自成体系,互不通用,这对整个市场的生态未必是好事。

另一个影响是对现有数据库厂商的冲击。达梦、人大金仓这些老牌厂商的核心市场恰恰是央国企,当他们自己的客户也开始做数据库,这些厂商该何去何从呢?当然,自研数据库的维护成本很高,这些企业的持续投入意愿,还需要时间的验证。

细分领域露尖角

最后还有一个工业时序数据库 TimechoDB,虽然在榜单中显得有点孤独,但有必要单独拿出来说一说。

TimechoDB 是天谋科技(Timecho)推出的国产企业级时序数据库,基于 Apache IoTDB 打造,面向工业物联网、能源、智能制造等海量时序数据场景,主要解决的是时序数据管理时所遇到的应用场景复杂、数据体量大、采样频率高、数据乱序多、分析需求多样等多种问题。

当前通用数据库产品市场格局已经基本确立,没有太大的机会。细分领域相对来说市场更小,但关注的厂商也少,竞争压力没那么大,反而更容易出现一些机会。配合前文说的政策导向,相信未来会有更多面向专业场景的数据库产品上榜。

写在最后

头部厂商加速拉开差距,国央企正在跑步入场,而细分赛道开始涌现新的机会,是我看到的国产数据库未来的演变格局。三股势力同时在场,短期内会让市场显得更加热闹,但长期来看,它们合力推动的是一轮加速洗牌。

头部厂商和国央企会让通用市场的竞争更加割裂,深耕细分市场,或许是这轮竞争留给中小玩家的最后窗口。很欣慰的是,政府主导部门也看到了这一点,因此才有了这次榜单的扩容。

国产数据库走到今天,从最初的跟跑仿制,到如今多路并进、百花齐放,这本身已经是一件了不起的事!


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