2022年Gartner“用于操作用例的云数据库管理系统的关键功能”报告

阿里云（PolarDB）

阿里云是中国和亚洲最大的 CSP，按收入计算全球第四大 CSP。阿里云的 DBMS 产品包括用于操作用例的 PolarDB（与 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 兼容）和 PolarDB-X，以及用于分析用例的 AnalyticDB 和 MaxCompute。它还为非关系和实时用例提供 Lindorm、图形数据库 (GDB)和 Tair。PolarDB 在本研究中针对操作用例进行了评估。

PolarDB 在所有四个用例中的得分都在 3.0 以上（符合要求）。然而，其在这些用例中的下半部分评级反映出与一些正在向前迈进的全球同行相比需要改进。它的最低分数是流事件处理。

PolarDB 在事务一致性和资源使用等功能方面获得了高分。其评分最低的功能是多云/跨云/混合，反映了其在数据和分析生态系统中改善与其他 CSP 和 ISV 的兼容性和合作伙伴关系的空间。

亚马逊网络服务（亚马逊极光）

Amazon Web Services (AWS) 提供多种数据管理服务，包括用于事务性工作负载的 Amazon Aurora、用于轻量级事务的 Amazon DynamoDB 以及其他专业服务。Amazon Aurora 用于此关键能力评估。

Amazon Aurora 在所有四个用例中的得分均为3.69或更高。Amazon Aurora 的整体排名和分数表明它是各种运营工作负载的不错选择。

AWS 的分数受到关键能力报告仅允许评估单个产品的要求的负面影响。因此，Amazon Aurora 针对轻量级事务用例进行了评估，尽管 AWS 用户可能会为此工作负载选择 Amazon DynamoDB。

此外，Amazon Aurora 与其他云或本地 DBMS 协作的能力有限，导致其在多云/跨云/混合能力方面得分最低。

Cloudera（Cloudera 数据平台）

Cloudera数据平台（CDP）由多个集成的云数据服务组成，包括CDP Data Hub、CDP Data Warehouse、CDP Machine Learning、CDP Data Engineering、CDP DataFlow和CDP Operational Database。CDP Replication Manager 用于在混合云和多云场景中迁移工作负载。CDP共享数据体验 (SDX) 提供混合云间和多云统一安全、治理和元数据管理。

CDP运营数据库满足所有运营用例的要求。它基于三个主要组件：Apache HBase，提供 NoSQL 存储引擎；Apache Phoenix，提供关系层并支持标准 SQL 和 JDBC API；和 Apache Omid，它提供完整的 ACID 事务功能。

由于长期支持 Cloudera DataFlow 中的 Apache Kafka、NiFi 和 Flink，CDP 在流事件处理的供应商产品中排名前半。这种灵活性允许 CDP 为不同的事件场景提供正确的配置文件，所有这些都在 SDX 提供的相同管理和政策保护下。对于增强交易，CDP 强大的数据科学能力为开发人员提供了许多有用的功能，包括预建模型。CDP 在增强交易方面的得分将其置于组中。

CDP 的最低用例配置是 OLTP 事务和轻量级事务。Apache HBase 作为这些功能的基础，在历史上并未针对高速、大容量、多用户事务场景进行优化。它的设计旨在低延迟地使用十亿行、百万列的数据文件来简单地写入 HDFS，而不是复杂的更新应用程序用途。Apache Phoenix 添加了 ACID 支持和 SQL 接口，但仍然存在一些差距，例如绕过 Phoenix 和使用 HBase 本机 API 的能力，这可能会产生错误。

Cockroach Labs (CockroachDB)

Cockroach Labs 提供CockroachDB ，这是一种分布式事务 DBMS，与部署在公共云和私有云中的 PostgreSQL 兼容。它的 DBaaS 解决方案——CockroachDB 专用——在此处进行了评估，并可在 AWS 和谷歌云平台 (GCP) 上使用。Cockroach Labs 在金融、制造、零售、社交媒体和游戏等多个行业拥有客户群。

CockroachDB dedicated 在所有四个操作用例中的得分均高于 3.0（符合要求）。它在 OLTP 事务方面获得了最高分，这得益于其开创性的分布式事务处理能力。

尽管高于 3.0，但 CockroachDB 在增强事务和流事件处理方面的得分在所有评估的供应商产品中排名倒数三分之一。这主要是由于其在编程增强交易、自动性能调整、应用程序开发支持和流优化方面的能力不够成熟。所有这些功能的评分都低于 3.0，反映出有改进的空间。

由于公司在这些核心功能上的不断创新，它在分布式事务和事务一致性方面获得了高分。

Couchbase (Couchbase Capella)

Couchbase 提供 Couchbase Capella 作为其基于云的产品，用于操作和分析用例。Couchbase Capella已经从具有内存中功能的文档数据库发展成为云中更广泛的产品。Couchbase Capella 还具有强大的边缘和断开连接用例功能，本研究未对这些用例进行评估。

Couchbase Capella 满足所有四个用例的要求。它在流事件处理用例中得分最高，部分原因是它的内存能力。Couchbase Capella 的最高关键能力得分是流优化，这提高了它在增强事务和流事件处理用例中的评级。

内存中功能还允许 Couchbase Capella 进行分析和操作处理，这有助于在编程增强事务功能方面取得良好的成绩。它在自动性能调整方面的得分是唯一低于 3 分的得分。

谷歌 (Google Cloud Spanner)

谷歌云平台 (GCP) 支持许多数据库平台即服务 (dbPaaS) 产品。其中包括来自第三方供应商的完全托管版本的产品和谷歌自己的 dbPaaS 产品——AlloyDB、BigLake、Cloud SQL（PostgreSQL、MySQL 和 SQL Server）、Cloud Spanner、Cloud Bigtable、BigQuery、Dataproc、Cloud Firestore 和 Firebase 实时数据库，以 Dataplex 作为数据结构。

Google Cloud Spanner 是这里评估的 dbPaaS 产品。它是一个完全托管的全球分布式关系数据库。它支持谷歌SQL以及 PostgreSQL 方言；它还支持 REST 和 gRPC API。Cloud Spanner 是一项零操作服务，无计划停机，也无需因架构更改而停机，提供高达 99.999% 的正常运行时间 SLA，在业界处于领先地位。引入了精细实例大小调整和免费试用实例，降低了进入 Cloud Spanner 的成本。该产品自动跨区域和地区分片和复制数据，使工作负载能够在没有人工监督的情况下大规模运行。Cloud Spanner 提供等同于单机数据库一致性的外部一致性，并为其全球用户群提供读你写的保证，但为客户提供了使用过时读取的选项。

Google Cloud Spanner 满足所有四个用例的要求。它在传统和轻量级事务方面得分很高，这应该是意料之中的，因为它旨在用于大容量事务处理。

对于增强事务，Cloud Spanner 的分数反映出它尚不支持机器学习或分析处理的执行——而是专注于其大规模事务处理的主要任务。

Cloud Spanner 提供了一项特别值得注意的功能，该功能受到客户的重视——支持具有完整 ACID 属性的大容量、全球分散的事务工作负载。ACID 属性由软件技术和 Google Cloud Infrastructure 中的特殊支持相结合来保证。

IBM（云上的 IBM Db2）

IBM 提供 IBM Cloud Pak for Data as a Service (CPDaaS) 平台。它是一个集成的数据和人工智能平台，提供各种 dbPaaS 服务。其中包括 IBM Db2 on Cloud、Db2 Warehouse on Cloud 和 IBM Netezza 等 IBM 企业数据库，以及 Postgres 和 MySQL 等开源关系数据库、MongoDB 和 IBM Cloudant 等文档 DBMS，以及键值存储 Redis。这些 dbPaaS 服务旨在提供广泛的功能和用例，旨在满足应用程序开发人员、DBA、数据科学家、数据管理员和业务分析师角色的需求。

此处评估的产品是 IBM Db2 on Cloud，它提供了广泛的交易和分析功能。它与本地、私有云和虚拟环境中的其他 Db2 部署兼容。Db2 on Cloud 是一项完全托管的服务，具有高可用性、灵活扩展并支持异地复制灾难恢复、数据联合和数据保护。

IBM Db2 on Cloud 在所有四个用例中得分很高，在除流事件处理之外的所有用例中都排在前三位，它在流事件处理中排名第五。它在传统交易中名列前三，对于具有数十年改进历史的世界领先的交易数据库系统之一来说，这是理所当然的。鉴于其对内置机器学习的高度支持和对混合工作负载的支持，它在增强事务方面也名列前三。虽然事件流处理得分较低，但该产品支持数据摄取的高并发性。（还应该记住，IBM 还有其他流式传输产品，例如 Db2 Event Stream。）

InterSystems（InterSystems IRIS）

InterSystems 提供 InterSystems IRIS，这是一种成熟的多模型混合 DBMS，建立在面向对象的基础上。InterSystems 的业务遍及全球，主要是在医疗保健领域，但在金融服务和供应链等其他行业的业务也越来越多。InterSystems IRIS 在 AWS、GCP、Microsoft Azure 和腾讯上作为一种公共的、完全托管的 dbPaaS 云服务提供。还提供私有的、完全托管的 dbPaaS 版本。

InterSystems IRIS 满足所有四个操作用例的要求，并且在今年的得分上有所提高，在每个用例中都达到了前半名。由于对嵌入式Python的出色支持和丰富的算法库，它在轻量级事务和增强事务中得分很高。它在定价方面的创新推动了财务治理的最高分，这也有助于在多个用例中获得高排名。

在流事件处理用例中，流优化的权重相当高，有效资源使用也是如此，这是处理可变数量和速度所必需的。InterSystems IRIS 凭借其在这些功能方面的出色表现，在此处获得了高分。

MarkLogic（MarkLogic 数据中心）

MarkLogic 提供 MarkLogic 数据中心产品。该产品的重点过去几年一直是数据集成，但其作为具有事务处理能力的文档数据库的背景使其成为该研究的参与者。

MarkLogic Data Hub 在所有四个用例中得分为 3.58 或更高。它的最高分是在轻量级事务和增强事务用例中，基于其稳健地处理 JSON 和 XML 文档的能力，在应用程序开发支持方面获得了高分。

MarkLogic Data Hub 的最高能力来自财务治理。在 11 项功能中的 10 项中得分为 3.5 或更高有助于其在所有用例中的排名。

微软（Azure SQL 数据库）

Microsoft 是一家领先的 CSP，其客户遍布全球范围广泛的行业和部署规模。它提供范围广泛的云 DBMS 产品，包括 Azure Synapse Analytics、Azure SQL 数据库、Azure SQL 托管实例、Azure SQL Edge、Azure Cosmos DB、Azure HDInsight、Azure Database for PostgreSQL、Azure Database for MySQL、Azure Database for MariaDB、和数据宇宙。此处评估 Azure SQL 数据库。

尽管随着越来越多的供应商完成云功能的推出，竞争正在升温，但 Azure SQL 数据库在所有四个操作用例中都获得了高度评价。Azure SQL 数据库的领先功能包括应用程序开发支持和事务一致性——对于后者，Microsoft 为不同的用例提供了一组丰富的选择。这些使其成为具有复杂需求的交易系统的一个很好的选择。

长期以来，Microsoft 一直引领着扩展数据生态系统并与合作伙伴集成以提供扩展功能的举措。现在有了 Purview，它已经开始在整个生态系统中进行更广泛的治理，尽管它的 Dataverse 产品还没有得到完全支持。这反映在其管理和行政分数上，在本研究中名列前茅。

Azure SQL 的高可用性功能支持数十个副本，以实现运营智能工作负载的大规模读取扩展，并提供 30 秒的业务连续性恢复时间目标 (RTO)，这使其非常适合任务关键型用例。

Azure SQL 在财务治理方面也得分很高，尽管 Gartner 查询和 Peer Insights 中的用户评论提出了一些对支持的担忧。

MongoDB（MongoDB 地图集）

MongoDB 在 AWS、 Microsoft Azure 和 GCP上提供基于文档的非关系型 MongoDB Atlas、本地 MongoDB 企业服务器，以及可用且免费使用的开源社区服务器的受支持源。它还提供 MongoDB Charts、Atlas Data Federation、Atlas Search、Atlas Application Services 和 Realm，一个用于远程和边缘使用的移动对象数据库。

MongoDB Atlas 满足所有四个操作用例的要求。然而，基于文档的 DBMS 并不是天生就适合 OLTP 事务和轻量级事务，它们有利于分布式事务的高性能和事务一致性。这个因素对 MongoDB 在这些用例中的分数有一些影响。MongoDB 已宣布计划提供列存储索引并提高连接性能，这应该有助于即将发布的版本。

MongoDB Atlas的经营管理和财务治理成果在本次研究中名列前茅。它在multicloud/intercloud/hybrid方面的得分也非常高，这些结果共同说明了公司早期迁移到云的原因为何如此有效。

MongoDB Atlas 由于相对缺乏对机器学习的支持而在增强事务中排名最低，而编程增强事务能力在很大程度上依赖于机器学习。

MongoDB 没有回应补充信息的请求。因此，Gartner 的分析基于其他可靠来源。

Neo4j (AuraDB)

Neo4j 为集成 AI/ML 提供 Neo4j 图形数据库和 Neo4j 图形数据科学库。AWS 和 GCP 上提供的托管服务 AuraDB 的专业层于 2021 年 1 月推出，并在此处进行评估。

AuraDB满足增强事务和轻量级事务的要求。图 DBMS更广泛地用于分析用例，但 AuraDB 在事务一致性和应用程序开发支持方面做得很好。这使其成为越来越多熟悉图形 DBMS在这两个用例中的优势的客户的选择。

AuraDB 的专业层对于云来说相对较新，与其他供应商的云产品一样，这反映在它的一些产品功能上。它在资源使用、自动性能调整以及管理和管理等功能方面得分相当低，所有这些都对基于云的产品产生重大影响。这些领域可能会在未来的版本中得到改进。

Peer Insights 中用户的评论和查询指出了集成 Kafka 等流技术的挑战。这导致 Neo4j 的一项功能得分较低，并影响了该产品在事件流处理用例中的排名。Neo4j 现在支持 Apache Arrow 将流数据直接推送到内存中以获得更高的性能。

从积极的方面来看，用户对 AuraDB 的易用性发表了评论，对于 DBMS 用户而言，这是一个不熟悉且相对较新的模型的惊人结果。Neo4j 的机器学习和算法库也获得了强烈的好评，帮助其在增强交易中得分。

Oracle（自主事务处理）

Oracle 的云产品自治数据库可用于针对不同用例的不同服务。本研究评估了自主事务处理 (ATP) 产品，该研究专门针对事务用例。Oracle 还提供APEX 应用程序开发（APEX 服务），它提供了一个用于创建操作系统的低代码环境，以及用于经济高效的文档管理开发和部署的自治 JSON 数据库 (AJD)。

几十年来，甲骨文一直是运营用例领域的领导者，今年的成绩也不例外。Oracle ATP 在所有四个用例中均得分第一。在OLTP交易用例中，ATP不仅得分第一，而且它与第二名产品的得分差距大于第二名产品与第十二名产品的差距。

Oracle ATP 的唯一低能力是在多云/云间/混合类别中，基于它在 CSP 中的覆盖率不够理想。尽管 Oracle 拥有强大的私有云产品，但 ATP 服务仅在 Oracle 云上运行，与 Microsoft Azure 无缝且高效地连接。

甲骨文在所有其他能力上得分为 4 分或更高。

Redis（Redis 企业云）

Redis 提供 Redis 企业云，这是基于 AWS、GCP 和 Azure 云以及本地流行的开源缓存数据库 Redis 的商业 DBMS。这种多模型数据平台广泛用于实时用例，但也能够用于 OLTP事务和增强事务处理。

Redis Enterprise Cloud 在所有四个操作用例的评估产品中得分都在前半部分。其用例得分最高的是流事件处理，其次是 OLTP 事务。这些结果反映了 Redis企业云在实时数据处理和传统事务用例方面的强大性能。它们由多种功能驱动，流优化是一个特别的亮点，以及性能特征、事务一致性和分布式事务。Peer Insights 的用户高度评价了该产品在支持客户快速数据处理需求方面的这些功能。

Redis 企业云在财务治理和多云/跨云/混合方面也获得了高分，这在一定程度上受到了其积极的云生态系统投资的推动。不利的一面是，Gartner 查询服务和 Peer Insights 的用户指出，其管理工具有限，配置复杂，无法全面优化成本和性能。

SAP（SAP HANA 云）

SAP 是一家主要的数据管理和应用程序供应商。其产品包括 SAP HANA Cloud、SAP Data Warehouse Cloud、SAP Adaptive Server Enterprise、SAP IQ 和 SAP SQL Anywhere。产品解决了操作和分析 DBMS 用例。SAP 在全球范围内的不同地点开展业务。拥有各行各业各种规模的企业客户。SAP HANA Cloud 是一种托管数据库服务，可在一个解决方案中同时支持事务和分析工作负载以及多模型支持。对于分析用例，供应商提供 SAP Data Warehouse Cloud，用于基于 SQL 的 SAP 和非 SAP 数据数据仓库开发，以及 SAP BW/4HANA，这是一个打包的数据仓库应用程序，可以部署在本地和云。

SAP HANA Cloud 是此处评估的产品。它可用于部署在 AWS、Microsoft Azure、GCP 和阿里巴巴上。

SAP HANA Cloud 在OLTP、轻量级和增强事务用例的所有评估产品中排名第二，在流事件处理方面排名第六。这是因为它具有支持任务关键型交易流程和支持大量用户的高频交易处理的成熟能力。增强事务处理的高分认可了它混合事务处理和分析处理的能力，以及利用广泛的分析和业务功能的能力。SAP HANA Cloud 中的 SAP HANA 数据库在其预测分析库中内置了 100 多种算法，在其业务功能库中还内置了更复杂的业务功能，例如多币种转换算法。

腾讯云（TDSQL）

腾讯云是中国领先的 CSP，提供 TDSQL，这是一种可在腾讯云和私有云上使用的操作型 DBMS。其分析型 DBMS 产品是腾讯大数据套件 (TBDS)。其 DBMS 产品系列还包括非关系产品，如用于 KV 存储的 KeeWiDB、用于时间序列的 CTSDB 和用于图形的 KonisGraph。TDSQL 在本研究中针对操作用例进行了评估。

TDSQL 在三个操作用例中得分高于 3.0（满足要求）：OLTP事务、轻量级事务和增强事务。它在 OLTP 事务方面获得了最高分，这体现在它在中国的广泛采用，以取代核心业务应用程序中的 Oracle 和 IBM。

由于 TDSQL 在流优化方面的能力有限，它在流事件处理方面的用例得分最低。

TDSQL 的多项功能得分为 4.0 或更高：资源使用、性能特征、事务一致性和分布式事务。然而，它在编程增强交易、流优化和多云/跨云/混合方面获得了 2.0 ，反映了实时能力和云生态系统建立方面的改进空间。

TigerGraph（虎图云）

TigerGraph 的 DBaaS 解决方案是 TigerGraph Cloud，这是一种可在 AWS、Microsoft Azure 和 GCP 上使用的大规模并行处理 (MPP ) 原生 DBMS。它涵盖了运营和分析工作负载。本研究评估了其操作用例和功能。

TigerGraph Cloud 在两个用例中得分高于 3.0（符合要求）：轻量级事务和增强事务。它正在增强其性能，为高并发、嵌入分析的图形用例提供有吸引力的解决方案。在 Gartner Peer Insights 中，用户对产品的性能和计算能力给予了积极的评价。TigerGraph 在 OLTP 交易方面的得分低于 3.0，反映出其与主流 DBMS 供应商相比的小众用例覆盖率。

鉴于其在分布式功能方面的长期创新，TigerGraph Cloud 在分布式事务方面获得了 4.0 分——它在所有运营能力中的最高分。但是，它的很多运营能力都低于 3.0，比如资源使用、流媒体优化和自动性能调优。客户咨询和Peer Insights中的用户评论表明，GSQL和数据库维护的工具和文档还有改进的空间。

财务治理

通过节流、工作负载或用户优先级排序或其他方式来预测、预算使用以及监控和控制成本的能力。它可以包括管理所用资源的类型和数量，以及推荐和实施成本较低的存储策略。

成本建模工具和混合定价模型有助于实现此功能。

资源使用

能够同时自动处理不同类型和大小的工作负载，同时执行或动态扩展基于策略的资源限制；在优化响应时间的同时处理变化和冲突的工作负载；并确定工作负载的优先级以满足策略定义的服务水平。

此功能还包括动态弹性扩展资源的能力。

性能特点

此功能包括优化、统计信息收集、使用静态和动态计划的能力、分区和分区消除以及用于性能和物化视图的存储分层，以及其他功能。

应用开发支持

支持多种应用程序语言及其 API、存储过程和用户定义函数的能力，以及实施约束的能力，以及其他功能。

管理与行政

管理实例和资源、监控操作、跟踪和实施安全性、高可用性和灾难恢复以及在企业范围内执行这些任务和其他任务的能力。

交易一致性

DBMS 保证的“原子性、一致性、隔离性和持久性”(ACID) 属性，以确保可靠、可恢复的数据库事务，以及可能跨越地理距离的分布式事务支持。可以包括针对特定用例的宽松、最终或可调一致性的形式。

编程增强交易

支持嵌入式分析和机器学习作为事务处理的一部分，和/或在 DBMS 控制下完成事务时调用不同的增强分析应用程序的能力。

流媒体优化

优化流数据捕获、摄取和分析的能力。

多云/跨云/混合

跨多个云环境和本地部署和运行分析和运营活动的能力。Multicloud 意味着能够在多个云平台上运行，intercloud 意味着能够将跨多个云的数据用作单个逻辑实体，而 Hybrid 意味着能够在本地和云中运行。

分布式事务

访问 DBMS 内部存储之外的数据并通过各种方法（例如下推、扩展元数据、统计信息收集和分布式目录）优化分布式访问的能力。

自动性能调整

优化查询、事务和工作负载性能以满足性能 SLA 的能力。这可以包括性能增强功能的可用性。

联机事务处理

一个集中的事务焦点，具有固定、稳定的模式。高速、大容量、并发、数据插入/更新、ACID 属性和安全性很重要。

轻量级交易

支持具有高并发性的大量简单事务，可能具有宽松的一致性。

增强交易

通过某种程度的分析（如 OLAP、ML 评估或查询）为大量用户提供服务的能力。

这些查询将比常规事务查询更复杂，但比针对大量数据的复杂查询更简单。

流事件处理

处理事件和观察通常是“在边缘”捕获的，包括处理结果并将结果传输到其他业务流程阶段。

添加

• 添加了 MongoDB，因为它达到了 Gartner 市场动量阈值。

• 添加了 Neo4j，因为它达到了 Gartner 市场势头阈值。

• 添加了 TigerGraph，因为它达到了 Gartner市场动量阈值。

掉落

• 华为云因为没有达到Gartner的市场动量门槛而被淘汰。

• MariaDB 被淘汰是因为它没有达到 Gartner 的市场动量门槛。