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作者:顾兴宇，Gartner高级研究总监
中国独特的商业环境和技术能自主控制旺盛的需求带来了中国数据库管理系统(以下简称“数据库”)市场的繁荣和多样化。
虽然国内的数据库制造商在云生态系统的构建、云财务管理等很多方面落后于亚马逊云服务、谷歌、微软、微软。甲骨文作为海外厂商的代表，在中国独特的商业环境下，国内厂商的产品进化非常快，产生了差异化优势，因此在一些应用场景中很有竞争力。
中国本地数据库具有以下主要技术特点:。
分布式事务数据库的采用率正在上升。
分布式事务数据库已成为企业支持核心业务系统的现实选择，其在中国的使用率比世界其他地区增长更快。
加德纳，右分布式事务处理TDB被定义为可以在任何分布式数据库实例节点上执行事务的数据库。 该技术的特点是能够接受来自地理位置分散的节点的写入，同时保持数据的完整性和一致性，具有良好的性能。
用中文移动互联网实现业务敏捷性的主要障碍是数据工作负载的规模速度和成本。 随着对工作负载的需求增加，业务性能会下降，而且如果企业决定扩展资源，硬件成本也会增加。 使用DTDB，不仅可以使用APP，还可以使用？ 什么事？ 合计？ 数据吞吐量也能在国外降低吗？ 由业者提供吗？ 对飞机硬件的依赖——这也与国民有关”？ 主要可控”的战略措施？ 标记一致。
目前，随着分布式一致性算法、并发控制技术等诸多技术创新的出现，DTDB可以在不太牺牲可扩展性和性能的情况下保证数据的高一致性。 同时，DTDB与公共云的兼容性也在提高。 因此，在资源使用量不断变化、不可预测的环境中，云部署是理想的选择。
数据密集型APP场景需要超高性能数据库。
过去三年，新冠肺炎疫情进一步加快了网络购物、在线旅游、在线教育等数字化APP的普及。 数据库作为所有APP应用的核心数据基础设施，必须提供更强的性能以支持所有数据密集型APP场景。
典型的超高性能APP应用方案包括:
？ 像全国人口普查这样的国家活动必须能够支持每秒100万次到200万次的查询，能够处理每秒10万次到50万次的交易。
？ 大型赛事的转播，例如奥运会和春晚，通常需要能够支持1000万到2000万当地观众同时在线观看。
？ 国内许多超大型企业的总数据存储容量从10PB达到100PB，数据量增长超过10TB。
？ 网购活动如“双十一”、“618”购物活动会产生非常高的交易量。
中国互联网用户的庞大规模使网上预约、网上租车、在线教育等常规在线活动的工作量增加了一倍，高峰交易处理的工作量尤为繁重。 高峰时期，交易工作量可能是非高峰时期的100倍。
中国的数据库制造商正在发展各种技术以支持数据密集型APP场景。 这些技术包括大规模并行处理( MPP )、分布式事务处理、存储器数据处理和矩阵混合处理。 近年来，许多初创企业开始迅速引起关注。 这些厂商以超高性能作为核心竞争的差异化优势，丰富了企事业单位的选择，但使市场形势更加复杂。
各种专用数据库被集成到集成了各种功能的统一数据库服务中。
在过去的15年里，中国企业采用了各种专门的数据库来运行和分析各种类型的数据库。 例如:
？ 不仅仅是oSQL=SQL它可以用来存储和处理图形和文档数据，以支持机器学习和图形分析，包括图形数据库和文档数据库。
？ 时间序列数据库和内存数据库它可用于支持时间敏感的APP场景，如流量分析和决策智能。
由于每个APP应用场景都提供了大量的数据库产品，因此构建了大量的数据管道来连接这些数据库，大大增加了组织企业数据和分析体系结构的复杂性。 这种复杂性也会降低运营效率，延长获得洞察力的时间。 为了解决这一问题，中国乃至世界的数据库制造商不断扩大其产品的应用场景覆盖面，形成了数据库功能一体化的局面。 这种融合趋势反映在多模型数据库中。 该数据库支持通过多个APP位置编程接口( API )存储和持久化多个数据的方法。
如图1所示，Gartner从数据类型和时间敏感性方面观察和研究了这一趋势。
图1 :数据库产品集成
关于加德纳
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