超越甲骨文！華為云數據庫本地部署模式登頂中國市場份額榜首

在計算機技術發展的長河中，數據庫作為信息系統的基石，長期被少數幾家西方巨頭壟斷。

而現在，這看似堅不可摧的護城河卻正在逐漸被打破。今年6月，IDC發布的《2024年下半年中國關系型數據庫軟件市場跟蹤報告》顯示：華為云數據庫以13.9%的市場份額，在本地部署模式市場首次超越甲骨文（Oracle），并登頂中國市場份額榜首。

8月13日，《金融電子化》通過對國有六大行的調研顯示，目前僅有少量業務系統應用甲骨文（Oracle）數據庫，同時選定GaussDB、TDSQL、OceanBase、GoldenDB、TiDB等五款數據庫產品中的1-2個作為主要應用產品，其中，使用GaussDB數據庫的業務系統數量占比最高。

這些里程碑式的事件，其實也折射出全球數據庫市場正在經歷的一場革命：在從傳統商業授權向云原生服務轉型的時間節點，中國力量正從技術追隨者蛻變為創新引領者。那么，華為云GaussDB數據庫的崛起，是否代表著全球數據庫產業即將迎來“中國時間”？

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數據庫的行業格局

發生了哪些變化？

數據庫，作為三大基礎軟件技術之一，是企業IT系統必不可少的核心技術。

數據庫在金融、電信、政務等行業應用廣泛，承載著海量數據存儲和業務支撐。我國長期依賴甲骨文（Oracle）等商業數據庫，一旦遭遇服務停擺，將直接威脅關鍵行業的業務連續性。為此，國家相繼出臺政策，明確要求關鍵信息基礎設施實現技術自主可控。在政策指引下，華為等企業不斷攻堅，逐步實現國產數據庫在核心系統的替代。

但縱覽整個數據庫技術的主要創新史，卻一直距離我們頗為“遙遠”。無論是20世紀后期，由甲骨文（Oracle）、IBM和微軟構建的商業數據庫“帝國”，還是2000年后，以MySQL、PostgreSQL為代表的開源數據庫崛起，中國的數據庫技術都沒有能夠站在行業“主賽道”。

就數據庫來說，甲骨文（Oracle）在80年代入局中國市場后迅速崛起并發展壯大，廣泛應用于金融、醫療、零售等關鍵行業。相比同行，其產品能在海量數據下實現高效地存儲和快速檢索，因此獨霸中國數據市場三十多年，可以說是扼住了中國數據發展的“咽喉”。

然而，甲骨文（Oracle）為鞏固市場地位推行的“去中國化”政策，卻成為其敗走的關鍵轉折。埃里森曾公開宣稱“不用培養中國工程師”，不僅關閉研發中心、縮減人才培養，更通過降薪裁員減少對中國技術力量的依賴。這種戰略短視，直接導致其在中國市場的好感度驟降。

在外國企業日漸式微的同時，國產化數據庫也在日漸崛起。由于中國數據庫產業起步較晚，在相當長的時間里都處于技術跟隨的狀態。早期的國產數據庫大多基于開源系統進行二次開發，在性能、穩定性和功能完整性上與商業數據庫存在明顯差距。

但IDC這份報告卻讓我們看到了行業格局正在發生的變化。

首先，以華為云GaussDB數據庫為代表的中國云原生數據庫展現出了強大的技術實力。經過多年研發積累，華為云GaussDB數據庫在技術層面不斷突破，已經達到了全球頂級數據庫水平。其能夠在高并發、大數據量的復雜場景下，依然保持高效穩定的運行，為企業提供可靠的數據處理支持。

特別是華為云GaussDB數據庫的金融級高可用、分布式事務處理等技術能力，已經受住了國有大行核心系統的嚴苛考驗，并成為業內首個且唯一通過安全可靠測評Ⅱ級認證的數據庫產品。

其次，云原生數據庫對傳統商業數據庫的替代正在加速。從技術角度，云原生數據庫明顯要比傳統數據庫更適應數字化時代的業務發展要求，云原生數據庫可以根據業務需要對計算、存儲進行快速的擴縮容，讓企業更有效地使用資源，而越是規模化的應用，為企業帶來的價值就越大。

與此同時，甲骨文（Oracle）等傳統巨頭因歷史包袱轉型遲緩，而輕裝上陣的中國云數據庫則快速搶占技術制高點。如華為云GaussDB數據庫憑借分布式架構、彈性擴展和智能化等優勢，正在各個行業加速替代傳統方案。

最后，AI革命的爆發催生了對數據庫能力的需求變革，大模型、實時分析、高并發事務等新興場景對數據庫提出了全新要求。華為云GaussDB數據庫的三層池化透明多寫架構等創新技術，恰恰是針對這些新需求而設計。

02

華為云GaussDB數據庫脫穎而出

背后有哪些創新支撐？

華為云GaussDB數據庫之所以能夠在競爭激烈的數據庫市場中脫穎而出，贏得眾多關鍵行業的信賴，絕非偶然。

金融行業向來被視為數據庫技術的“試金石”，其對數據一致性、系統穩定性和事務處理能力的要求近乎苛刻。GaussDB數據庫能夠在這一領域取得突破，是其技術實力的最好證明。

在郵儲銀行的新一代分布式核心系統中，GaussDB數據庫成功替代甲骨文（Oracle），支撐起6.5億客戶、日均20億筆交易的業務量，系統峰值處理能力達到6.7萬筆/秒，性能遠超原有系統；工商銀行的實踐則更具代表性：原先采用甲骨文（Oracle）雙集群方案時，故障恢復需要15-30分鐘；而通過GaussDB數據庫的雙集群強一致方案，實現了RPO=0（零數據丟失）和RTO縮短至2分鐘的突破，效率提升達10倍。這些成功案例證明，GaussDB數據庫已經具備承載最關鍵業務系統的能力。

當然，所有的成功實踐都源于GaussDB數據庫的技術創新力，這是衡量其是否在順應時代潮流的方向進行創新，也是其能否扛起中國云原生數據庫“旗幟”的關鍵。

首先，在架構方面，華為云GaussDB數據庫的三層池化透明多寫架構代表了新一代云原生數據庫的技術巔峰。該架構通過計算、存儲、緩存資源的徹底解耦，實現了三大突破性創新：首先，通過分布式內存緩沖池和熱溫冷數據分層技術，實現節點故障秒級恢復（RTO<6s）；其次，采用基于Bucket的細粒度一致性哈希算法，實現內存節點在線彈性擴展，資源利用率較傳統方案大幅提升；最后，通過本地NVMe高速緩存與智能刷臟算法的協同優化，成功攻克分布式環境下的大容量性能穩定性難題。

值得一提的是，在鯤鵬芯片與歐拉操作系統的全棧協同下，這套架構使華為云GaussDB數據庫在相同硬件配置下的算力能達到甲骨文（Oracle）RAC的2倍！

其次，數據勒索是銀行等金融機構面臨的重大痛點，迫切需要軟硬結合構筑系統級防勒索能力。國產化替代后，數據的安全至關重要。未來將面臨的安全攻擊一個來自應用，另外一個是來自數據。數據勒索已經成為數據安全重災區，面向核心業務的數據庫勒索防護是重中之重；而華為云數算存協同數據安全保護方案，是業界獨有的軟硬協同數據安全保護，防仿冒、防攻擊、防篡改。以數據為中心，構筑起3+1安全體系，向基于AI的主動、智能安全防護方向發展。

第三，面向AI時代，華為云GaussDB數據庫的創新布局更具前瞻性。面向AI驅動業務創新，AI融合語義數據庫助力企業智能化轉型，智能助手幫助用戶高效管數。目前市場上講的AI系統和企業的核心生產系統沒有關系，沒有進入到核心生產系統里。數據庫面對的是企業的核心生產系統，要解決的是從企業的核心生產系統到AI系統的問題。GaussDB Doer智能助手則打造了全棧、全流程智能開發和運維體驗。其中，智能運維的診斷能力，基于TOP10故障場景預置編排流程，知識增強引導大模型自編排全部故障場景；AI智能數據庫運維，可實現故障場景分鐘級診斷，準確度達90%，健康體檢效率提升100%。

這些創新不僅解決了傳統數據庫在AI場景下的適應性瓶頸，更重新定義了數據庫作為AI基礎設施的核心價值。

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登頂之后

中國技術能否定義全球標準？

IDC的數據顯示，2024年下半年中國關系型數據庫市場規模達到22.8億美元，同比增長11.1%。其中，本地部署模式占比36.5%，公有云模式占比63.5%，呈現出鮮明的云化趨勢。

同時，當前復雜的國際形勢，這讓很多大型行業有更多可靠性的需求，我們也需要自主創新的“國產心臟”。正是在這樣的背景下，華為云GaussDB數據庫的超越更具有深遠意義。因為在金融等高壁壘行業，傳統商業數據庫一旦失守核心系統陣地，長期建立的生態優勢將快速消解。這種替代趨勢在國有六大行的技術路線選擇中已現端倪：目前僅有少量邊緣業務系統仍在使用甲骨文（Oracle），而華為云GaussDB數據庫、TDSQL等國產數據庫已成為核心業務的主要承載平臺，其中GaussDB數據庫在業務系統采用率上領跑國產陣營。

當然，GaussDB數據庫的勝利本質上，也是體系化創新的勝利。與單一數據庫產品不同，華為憑借“鯤鵬芯片+歐拉OS+GaussDB+昇騰AI”的全棧能力實現了縱深突破。這使得，采用華為云全棧方案的企業在IT運維效率等方面會更有優勢，這種整體價值是傳統數據庫廠商難以企及的。

最后從全球視野看，GaussDB數據庫伴隨華為云已開始在東南亞、中東等海外市場取得突破，這將有助于在海外市場輸出更具備創新性、領先的“中國標準”。

可以預見，隨著AI技術與數據庫的深度融合，全球數據庫產業還將迎來更劇烈的變革，華為云GaussDB數據庫的登頂或許只是中國創新故事的開始，在全球科技舞臺上還會迎來更多的“中國時間”。