2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告

1.研究范圍定義12.廠商全景地圖63.市場分析與廠商評估103.1實時云原生數(shù)研庫103.2分析型關系數(shù)研庫15火山引空173.3社索型數(shù)研庫20拓爾思224.入選廠商列表26關于廠商全景報告31關于愛分析32研究與咨詢服務33法律聲明342|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告研究范圍定義1.研究范圍定義研究范圍在信創(chuàng)政策、技術創(chuàng)新和業(yè)務需求等因素共同驅(qū)動下,我國數(shù)據(jù)庫市場保持快速發(fā)展,據(jù)大數(shù)據(jù)技術標準推進委員會測算,2022年中國數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模元,年復合增長率為26.1%。政策端:信創(chuàng)自主可控推動數(shù)據(jù)庫國產(chǎn)化加速信創(chuàng)已經(jīng)成為國家戰(zhàn)略之—,通過發(fā)展信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)信息技術領域的自主可控,保障國家信息安全落地。其中數(shù)據(jù)庫作為承載企業(yè)數(shù)據(jù)存儲和管理的基礎設施,是信創(chuàng)基礎軟件的替換重點,國產(chǎn)數(shù)在信創(chuàng)政策推動下,以金融、電信、政府、制造、交通為代表的行業(yè)對國產(chǎn)隨著信創(chuàng)在更多行業(yè)的落地,國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商將迎來巨大的市場空間,這也為國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫突破核心技術端:AI、云計算與數(shù)據(jù)庫融合加深,大數(shù)據(jù)、IoT技術催生數(shù)據(jù)庫品類日益豐富隨著大模型落地加快,大模型與數(shù)據(jù)庫的融合場景愈加成熟,如將生成式AI技術與數(shù)據(jù)庫結構設計、架構設計、數(shù)據(jù)分析挖掘等場景結合,能有效提升數(shù)據(jù)庫開發(fā)、運維和分析效率,正成為數(shù)據(jù)庫廠上云是企業(yè)數(shù)字化轉型的重要戰(zhàn)略。為適應云應用的研發(fā)需求,數(shù)據(jù)庫廠商正聯(lián)合云廠商推出云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,以為用戶提供高效、便捷的數(shù)據(jù)庫服務,如基于云計算的數(shù)據(jù)庫即服務(DBaaS),支持用戶在云端訪問和使用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),可提供靈活的數(shù)據(jù)庫管理解決方案。企業(yè)使用DBaaS,無需購買或配置數(shù)據(jù)庫,能顯著降低企業(yè)成本。進—步,云計算中的無服務架構(Serverless)技術和服務模式逐漸成熟,使具備Serverless服務的云原生數(shù)據(jù)庫成為廠商重點布局。Serverless云服務基于計算與存儲分離的理念,具備自動擴縮容、按需付費的特點,能有效解決用戶業(yè)務擴張數(shù)據(jù)庫擴容問題,提升用戶體驗。此外,大數(shù)據(jù)、IoT技術的快速發(fā)展,使企業(yè)數(shù)據(jù)體量呈爆炸式增長,同時帶來異常豐富的數(shù)據(jù)類型,如時序、GIS、圖像、視頻、文本等數(shù)據(jù)類型日益豐富,推動圖數(shù)據(jù)庫、時序數(shù)據(jù)庫、時空數(shù)據(jù)庫、1|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告需求端:企業(yè)場景多元化促進數(shù)據(jù)庫技術更新迭代差異化的業(yè)務場景決定了企業(yè)對數(shù)據(jù)庫類型和能力要求各不相同,也驅(qū)動數(shù)據(jù)庫性能和技術加速突破。如金融行業(yè)業(yè)務具有連續(xù)性,對數(shù)據(jù)—致性要求極高,且分析場景日益復雜,因此會同時部署關系型數(shù)據(jù)庫和分析型數(shù)據(jù)庫,對兩類數(shù)據(jù)庫均要求數(shù)據(jù)庫具備高并發(fā)和實時性,同時能靈活滿足業(yè)務增長的擴容需求。制造業(yè)中機器設備和傳感器采集了大量的時間序列數(shù)據(jù),需要實時提供故障診斷、需求預測、產(chǎn)品優(yōu)化等決策支持,因此對時序數(shù)據(jù)庫、庫內(nèi)機器學習等技術有強烈需求。此外,實時數(shù)據(jù)分析和決策支持場景下同時支持事務和分析的HTAP技術、適應多套業(yè)務系統(tǒng)聯(lián)合本次報告中,愛分析將數(shù)據(jù)庫市場從上至下劃分為數(shù)據(jù)庫服務、數(shù)據(jù)庫運維管理產(chǎn)品、數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品三層。數(shù)據(jù)庫服務包括咨詢規(guī)劃服務、實施部署服務、運維運營服務;數(shù)據(jù)庫運維管理產(chǎn)品包括數(shù)據(jù)庫云管理、數(shù)據(jù)遷移備份、數(shù)據(jù)庫開發(fā)測試、數(shù)據(jù)庫監(jiān)控和性能分析工具等;數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品包括超2|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告廠商入選標準本次入選報告的廠商需同時符合以下條件:l廠商的產(chǎn)品服務滿足各市場分析的廠商能力要求;l近—年廠商具備—定數(shù)量以上的付費客戶(參考第3章各市場分析部分);3|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告l近—年廠商在特定市場的營業(yè)收入達到指標要求(參考第3章各市場分析部分)。4|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告廠商全景地圖5|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告2.廠商全景地圖愛分析基于對甲方企業(yè)和典型廠商的調(diào)研以及桌面研究,遴選出在數(shù)據(jù)庫市場中具備成熟解決方案6|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告7|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告8|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告市場分析與廠商評估9|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告3.市場分析與廠商評估愛分析對本次數(shù)據(jù)庫項目重點研究市場做如下分析。同時,針對參與此次報告的部分代表廠商,愛3.1實時云原生數(shù)據(jù)庫市場定義:實時云原生數(shù)據(jù)庫是—種能夠?qū)Y構化或半結構化數(shù)據(jù)實時存儲和計算的數(shù)據(jù)倉庫。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫不同,實時云原生數(shù)據(jù)庫支持海量數(shù)據(jù)的近實時查詢,適用于需要快速分析或決策的場景,如自甲方終端用戶:甲方核心需求:大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)正在發(fā)生質(zhì)的變化,數(shù)據(jù)體量呈爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)類型也越來越豐富。同時,業(yè)務也在面臨數(shù)字化轉型,大量決策需要實時數(shù)據(jù)作為支撐,在線報表、自助分析等應用逐漸成為企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營的剛需。海量數(shù)據(jù)與業(yè)務實時化的趨勢,對數(shù)據(jù)倉庫的存取性能提出了更高的要求。然而,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫在大數(shù)據(jù)時代遇到了擴展性與響應速度的瓶頸,難以滿足企業(yè)對海量數(shù)據(jù)實時存取的需求。例如,以Teradata為代表的數(shù)據(jù)庫—體機,僅能夠支持有限的數(shù)據(jù)規(guī)模,并且價格昂貴。以Hadoop為代表的大數(shù)據(jù)技術,雖然具備海量數(shù)據(jù)的存儲能力,但是查詢性能表現(xiàn)不足,而且其技術組件通常較為復雜,運維成本高。針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫在實時場景上的能力欠缺,企業(yè)需要:l通過海量數(shù)據(jù)的實時查詢與分析,支持數(shù)據(jù)挖掘與實時決策等場景。隨著企業(yè)在經(jīng)營管理中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長,企業(yè)希望數(shù)據(jù)倉庫具備海量多源異構數(shù)據(jù)的處理能力。而且,隨著業(yè)務對數(shù)據(jù)時效性的要求越來越高,實時決策需要通過分鐘級的近實時數(shù)據(jù)作為依據(jù)。尤其10|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告在交互式分析中,會涉及到即席查詢的能力,用戶需要靈活自主地組合查詢條件,從多個維度l高可用的數(shù)據(jù)服務。數(shù)據(jù)是—切數(shù)字化應用的基礎,穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)服務是企業(yè)的基本訴求。另外,企業(yè)需要系統(tǒng)具備—定的機制來應對服務器故障、操作失誤等異常場景,無需人工干預此外,部分企業(yè)還希望:l數(shù)據(jù)安全獲得保障。金融、央國企等客戶出于法律法規(guī)監(jiān)管,以及對客戶隱私、商業(yè)信息或國家機密的重視,希望獲得數(shù)據(jù)安全保障。因此具備—定安全機制與功能,防止內(nèi)部或外部的信息泄露威脅,成為這些領域客戶的訴求。l得到專業(yè)完善的服務。企業(yè)希望獲得全面的技術支持和咨詢服務,無論是關于運維管理、性能優(yōu)化、安全管控還是其他方面,企業(yè)希望可以獲得專業(yè)指導和建議,以便更好地解決問題和創(chuàng)l配備豐富的數(shù)據(jù)倉庫工具。企業(yè)希望通過數(shù)據(jù)倉庫相關工具,更加高效便捷地使用、管理數(shù)據(jù)庫,尤其在數(shù)據(jù)導入與運維方面。在數(shù)據(jù)導入上,—些復雜的數(shù)據(jù)轉換場景,需要借助ETL/ELT工具實現(xiàn)高效靈活的數(shù)據(jù)導入。在運維管理上,工具在自動化管理、數(shù)據(jù)安全和可視化監(jiān)控等l在云上部署數(shù)據(jù)倉庫。出于對性能、易用性、成本或安全性等因素的綜合考量,部分企業(yè)選擇廠商能力要求:基于上述需求,在實時云原生數(shù)據(jù)庫的選型上,企業(yè)會重點考慮產(chǎn)品性能、周邊工具以及廠商綜合實力。具體而言:l廠商產(chǎn)品支持對多數(shù)據(jù)源實時讀取。廠商產(chǎn)品提供實時數(shù)據(jù)導入,能夠?qū)Χ鄶?shù)據(jù)源,如事務型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)流等,進行實時集成。在更理想的情況下,廠商產(chǎn)品支持數(shù)據(jù)聯(lián)邦,在不需要對數(shù)據(jù)進行移動的前提下,對多源異構的數(shù)據(jù)進行讀取,為上層分析與應用提供實時服11|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告l廠商產(chǎn)品提供高性能的數(shù)據(jù)存取,在復雜的查詢分析場景下能夠快速響應。在大數(shù)據(jù)量下,廠商產(chǎn)品提供適當?shù)拇鎯Ψ绞?支持高性能的數(shù)據(jù)讀取。此外,在自助分析、在線報表等場景下,廠商產(chǎn)品要支持簡單的點查詢、復雜的多維查詢以及即席查詢等多種的查詢分析。尤其在海量數(shù)據(jù)、多表關聯(lián)的復雜計算場景下能夠快速響應,滿足用戶實時分析與決策的需l具備對數(shù)據(jù)進行深入挖掘分析的技術能力。廠商需要具備多種數(shù)據(jù)分析技術,如大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術用于統(tǒng)計分析、商業(yè)智能,知識圖譜技術用于數(shù)據(jù)關聯(lián)關系分析,機器學習、運籌優(yōu)針對部分企業(yè)的需求,廠商需具備以下能力:l廠商提供產(chǎn)品周邊工具。廠商提供的配套工具,支持產(chǎn)品的使用或運維需求。例如,ETL/ELT工具支持高效地與數(shù)據(jù)湖或其他數(shù)據(jù)源進行連接傳輸,運維管理工具提供—定的監(jiān)控與自動化l提供專業(yè)可靠的服務。廠商要能夠依據(jù)客戶需求,提供前期咨詢規(guī)劃、項目實施與運維管理等方面的服務支持。并且配備專業(yè)的技術團隊,在數(shù)據(jù)庫運維管理、性能優(yōu)化等方面提供可靠的l廠商產(chǎn)品具備數(shù)據(jù)安全保障機制與功能。廠商需要滿足金融行業(yè)、央國企對數(shù)據(jù)安全的要求。例如,廠商產(chǎn)品需要具備用戶身份驗證和授權機制,限制敏感信息的訪問權限;或者,使用數(shù)據(jù)加密技術對敏感數(shù)據(jù)進行加密存儲,防止數(shù)據(jù)泄露;另外,安全審計、漏洞管理等能力,也l廠商產(chǎn)品具備云原生特性。針對企業(yè)在云上部署數(shù)據(jù)倉庫的需求,廠商產(chǎn)品具備云原生特性,能夠發(fā)揮彈性、擴展性的優(yōu)勢,并且支持公有云、私有云或混合云部署。入選標準說明:1.符合實時云原生數(shù)據(jù)庫市場分析的廠商能力要求;12|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告去表廠商評估:SelectDB廠商介紹:源技術創(chuàng)新”和“實時數(shù)倉服務”雙輪驅(qū)動的戰(zhàn)略,飛輪科技在大力投入ApacheDoris開源社區(qū)的同時,基于ApacheDoris內(nèi)核打造了聚送于企業(yè)大數(shù)研實時分析需求的企業(yè)級產(chǎn)品SelectDB產(chǎn)品服務介紹:庫產(chǎn)品與服務,滿足企業(yè)場景務對于實時分析的需求。SelectDB產(chǎn)品內(nèi)核基于開源實時數(shù)研倉庫ApacheDoris打造,并融入了—系列面向企業(yè)級需求的特性。截止目前,SelectDB已發(fā)布了SelectDBCloud和SelectDBEnterprise兩款企業(yè)級產(chǎn)品,能夠分別滿足在公有云副和私有化部署的需求:lSelectDBEnterprise定位為私有化部署版本,可在IDC、私有云/專有云VPC等客戶環(huán)境部署,用于服務對數(shù)研安全更加敏感的金融、政務等行業(yè)客戶。lSelectDBCloud定位為云原生版本,目前已副線阿里云、華為云、騰訊云和AWS。廠商評估:SelectDB產(chǎn)品基于ApacheDori維分析、用戶畫像與行為分析、數(shù)研湖聯(lián)邦分析、日志存儲與分析13|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告l從產(chǎn)品能力看,SelectDB具備撰數(shù)研源實時集成、存儲、查詢的能力,而且性能表現(xiàn)優(yōu)秀。在數(shù)研集成層面,SelectDB能夠快速接入來自關系型數(shù)研庫、消息隊列、流/批處理引空等數(shù)力,而無需遷移數(shù)研。加速的技術優(yōu)化下,SelectDB能夠以毫秒級的響應時間返回海量數(shù)研下的查詢結果,在點查詢、從過往的落地案例看,SelectDB分析性能能夠有效提升企業(yè)實時數(shù)研分析的效率,并且簡化技術棧。例如,某制造企業(yè)基于SelectDB構建了統(tǒng)—的實時數(shù)研倉庫,摒棄了之前分別服務于在線實時報表和離線即席查詢的兩套數(shù)研架構,架構撐雜性與運維成本大幅降低,所消耗的計算和存儲資源降低達70%,查詢性能實現(xiàn)了近十倍的提升lSelectDB基于ApacheDoris構建,產(chǎn)品內(nèi)核穩(wěn)定、高可用。ApacheDoris經(jīng)歷了嚴格的lSelectDB具備安全可控、運維與使用便捷等優(yōu)勢,滿足企業(yè)對于數(shù)研倉庫落地撰方面能力訴求。SelectDB安全可控。在安全方面,SelectDB在從產(chǎn)品架構副提供撰種安全保護特性,包客戶可自助查看云資源安全策略、獲取數(shù)倉訪問審計日志、審核平臺方線副操作視頻記錄等;此外,SelectDB也認證了安全合規(guī)標準,確保數(shù)研安全和合規(guī)性,目前已獲得等保三級、SelectDB兼容MySQL協(xié)議并配備周邊工具,以此降低使用與運維門檻。圍繞數(shù)研倉庫的開發(fā)、運維和管理等過程,SelectDB為產(chǎn)品均配備了—系列的可視化運維與開發(fā)工具,賦予用戶全生命周期的運維管理能力,降低企業(yè)人員的使用門檻。此外,SelectDB支持標準容MySQL協(xié)議,用戶可以使用MySQL客戶端、JDBC標準協(xié)議以及各類BI產(chǎn)品來連接14|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告管模式,支持分鐘級別的平滑擴容和升級、分布式集群自管理等,降低集群日常運維壓力。l在服務層面,SelectDB提供來自ApacheDoris核心開發(fā)團隊的技術服務。SelectDB搭建了專業(yè)的技術支持團隊,能夠做到7*24小時為企業(yè)用戶提供服務。在團隊組成上,SelectDB是ApacheDoris項目的主要研發(fā)團隊之—,公司技術團隊成員大多曾就職于大型互聯(lián)網(wǎng)公司或公有云廠商,擁有豐富的數(shù)據(jù)庫運維管理經(jīng)驗,能夠為企業(yè)提供可靠的技術支持。典型客戶:中國某大型汽車公司、某頭部公募基金、某移動融3.2分析型關系數(shù)據(jù)庫市場定義:分析型關系數(shù)據(jù)庫是指能夠?qū)Ω鞣N來源的結構化數(shù)據(jù),以及半結構化和非結構化數(shù)據(jù)進行存儲和計算分析的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。分析型數(shù)據(jù)庫能夠執(zhí)行即席查詢甲方終端用戶:甲方核心需求:企業(yè)數(shù)據(jù)分析的應用場景正變得更廣泛和更復雜?！矫?通過數(shù)據(jù)分析和洞察提升經(jīng)營效率、改善客戶體驗已經(jīng)成為企業(yè)共識,企業(yè)正將數(shù)據(jù)分析應用在經(jīng)營、供應鏈、產(chǎn)品、營銷、服務等多種場景中,如通過數(shù)據(jù)實現(xiàn)精準營銷、提供個性化推薦、提升供應鏈效率等。另—方面,企業(yè)數(shù)據(jù)分析場景也日益復雜,時效性從T+1離線分析轉向?qū)崟r分析,分析難度從簡單聚合到即席分析、機器學習等復雜分析,數(shù)據(jù)體量也從小數(shù)據(jù)體量轉向PB級大數(shù)據(jù)體量。在以上背景下,企業(yè)對分析型數(shù)據(jù)庫提出了更高要求。企業(yè)對分析型數(shù)據(jù)庫的核心需求包括:l提供高效的查詢分析性能?！矫?分析型數(shù)據(jù)庫要能支持企業(yè)內(nèi)部逐漸增長的實時分析場景。15|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告面對激烈的市場競爭和快速變化的客戶需求,如何提高“用數(shù)”效率,以實時或準實時的數(shù)據(jù)處理速度進行決策、開展服務以及優(yōu)化運營,正成為企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的關鍵。目前越來越多行業(yè)和場景開始要求高時效性,除金融業(yè)的實時決策、實時風控外,電商的實時推薦、用戶行為分析、廣告投放,制造業(yè)的生產(chǎn)過程監(jiān)控,以及運輸業(yè)的供應鏈監(jiān)控等均要求秒級或毫秒級分析引擎在面對海量數(shù)據(jù)高并發(fā)、實時查詢場景響應緩慢。企業(yè)需要分析型數(shù)據(jù)庫支持實時數(shù)另—方面,分析型數(shù)據(jù)庫要對離線數(shù)據(jù)有較高的查詢分析性能。在企業(yè)對PB級歷史數(shù)據(jù)進行即席分析、機器學習等復雜分析時,企業(yè)需要分析型數(shù)據(jù)庫具備完成復雜運算的能力,并在盡l具備存算分離架構,資源彈性可擴展,降低資源成本。企業(yè)數(shù)字化轉型日益深入,業(yè)務規(guī)模持續(xù)擴張,以及在移動應用、IoT等技術的推動下,企業(yè)數(shù)據(jù)體量持續(xù)增長數(shù)據(jù)庫多基于MPP架構,存儲與計算耦合,無法隨業(yè)務發(fā)展而靈活擴展,極易導致系統(tǒng)性能下降或服務中斷,需要數(shù)據(jù)庫具備存算分離架構。并且由于OLAP應用的負載通常具有峰谷特性和隨機性,要求分析星數(shù)據(jù)庫具備資源彈性共享和資源隔離的能力,在保證性能和SLA的情況l降低開發(fā)運維成本和難度。傳統(tǒng)企業(yè)常面臨著復雜的數(shù)據(jù)分析鏈路的開發(fā)和運維。首先,企業(yè)數(shù)據(jù)源多樣,除企業(yè)ERP、財務、人力、供應鏈等業(yè)務系統(tǒng)造成的數(shù)據(jù)孤島外,企業(yè)數(shù)據(jù)基礎建設中引入的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、消息隊列等設施也構成部分數(shù)據(jù)源。其次,數(shù)據(jù)集成由批處理線路和流處理構成,開發(fā)運維人員需要在集成過程中保證數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)—致性以及轉化數(shù)據(jù)格式等,技術門檻高。此外,在對數(shù)據(jù)進行分析時,需要針對不同的業(yè)務場景,提供星型、雪花型、寬表等不同的建模方式,開發(fā)運維人員需要監(jiān)控維護不同的數(shù)據(jù)模型,又帶廠商能力要求:基于上述甲方企業(yè)核心需求,分析型數(shù)據(jù)庫廠商應具備以下能力:l廠商提供的分析型數(shù)據(jù)庫應提供高性能支持?！矫驷槍崟r數(shù)據(jù)分析場景,廠商應對高并發(fā)、16|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告自研引擎等,以提高數(shù)據(jù)庫實時場景下的查詢分析效率。另—方面,針對離線分析場景,廠商提供的分析型數(shù)據(jù)庫應提供高效的列式存儲和高性能的數(shù)據(jù)存取,具備跨多表支持即席分析、復雜分析、機器學習等多種l支持云原生架構和資源隔離。廠商分析型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品應支持云原生架構,支持存儲計算分離,并且支持動態(tài)擴縮容,以應對業(yè)務峰谷波動。此外,廠商應提供讀寫分離、計算資源隔離、配額和限額、優(yōu)先級管理等技術,確?！獋€應用的高負載不會影響其他應用。l支持多數(shù)據(jù)源集成和多種建模方式。廠商提供的分析型數(shù)據(jù)庫應支持多種數(shù)據(jù)源接口,對接多種數(shù)據(jù)源,如離線數(shù)據(jù)源Oracle、MySQL、HDFS,以及實時數(shù)據(jù)源Kafka、Flink等,進行讀取和集成,并保證集成過程中的數(shù)據(jù)—致性?；蛘邚S商產(chǎn)品能夠支持數(shù)據(jù)聯(lián)邦,在不需要對數(shù)據(jù)進行整合的前提下對多源異構數(shù)據(jù)的進行統(tǒng)—的查詢分析。此外,廠商產(chǎn)品應提供了星型、雪花、大寬表、預聚合等方多種數(shù)據(jù)建模方式,簡化數(shù)據(jù)管理和維護,優(yōu)化查詢性能。l支持通過Web界面開展開發(fā)和運維。廠商產(chǎn)品應提供Web界面支持開發(fā)和運維中開發(fā)人員可以通過Web界面訪問開發(fā)工具、集成開發(fā)環(huán)境(IDE)或代碼編輯器,進行軟件入選標準:1.符合分析型關系數(shù)據(jù)庫市場分析的廠商能力要求;代表廠商評估:火山引擎17|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告廠商介紹:火山引空是字節(jié)跳動旗下的云服務平臺,將字節(jié)跳動快速發(fā)展過程務積累的增長方法、技術能力和應用工具開放給外部企業(yè),幫助企業(yè)構建體驗創(chuàng)新、數(shù)研驅(qū)動和敏捷迭去等數(shù)字化能力,實現(xiàn)業(yè)務產(chǎn)品服務介紹:析能力,并在架構副遵循新—去云原生理念進行全面重構,實現(xiàn)了容器化、存儲計算分離、撰租戶高并發(fā)、撐雜查詢等撰種實時數(shù)研分析場景進行優(yōu)化,能為用戶提供極速分析體驗。廠商評估:ByteHouse在ClickHouse基礎副進行重構和優(yōu)化,能為實時數(shù)研場景提供極致性能,其云原生架構支持存算分離、彈性的縮容,具備高?活性和可靠性。進—步,ByteHouse在數(shù)研庫的部署、運維方面提供企業(yè)級工具支持,簡單易用?；趦?nèi)外部的廣泛應用,ByteHouse將為用戶提供持lByteHouse具備高性能,支持用戶在實時數(shù)倉、撐雜查詢、寬表查詢、高并發(fā)等數(shù)研分析場景務實現(xiàn)毫秒、秒級延遲。ByteHouse針對割同的數(shù)研分析場景進行了—系列優(yōu)化,來縮短查詢執(zhí)行時間、優(yōu)化資源利用,提供更流暢的數(shù)研分析體驗。如在高吞吐的實時數(shù)倉場景下,針對實時數(shù)研流的接入,ByteHouse自研表引空HaKafkaEngine具備高可用性,保證了At-least-once消費語義,保障數(shù)研消費過程務的可靠性和模整性,以及提供FlinkConnector將Flink數(shù)研加載到ByteHouse,可支持每秒220萬的實時數(shù)級同步到目標端,同步性能可達到25萬record/s以副,并引入了MaterializedMySQL數(shù)研庫引空,實現(xiàn)基于MySQLBinlog機制的業(yè)務數(shù)研庫實時同步功能。針對數(shù)研寫入環(huán)節(jié),ByteHouse自研了unique引空,支持每秒百萬級的實時數(shù)研的upsert場景。針對撐雜查詢場景,為提高查詢效率,減少資源消耗,提升系統(tǒng)性能,ByteHouse進行了RBO(基于規(guī)則的優(yōu)化能力),CBO(基于去價的優(yōu)化能力),分布式計夠優(yōu)化來優(yōu)化查詢執(zhí)行計18|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告夠,以及執(zhí)行層的優(yōu)化。針對寬表查詢場景,ByteHouse通過提供物化視圖,優(yōu)化Zerocopy、Projection,支持全局基礎副,可支持10萬+QPS。lByteHouse遵循新—去云原生理念,實現(xiàn)存儲計算分離、資源隔離、讀寫分離和撰租戶管理等功能,具備極強的的展性,顯著提高資源利用效率,降低企業(yè)成本。ByteHouse基于云原生架構,結合Shared-nothing的計算層以及Shared-everything的存儲層,有效避免了傳儲層的水平的展,面對PB級海量數(shù)研時實現(xiàn)秒級響應。ByteHouse提供撰級資源隔離,保障用戶資源安全,包括撰租戶管理,讀寫分離和計算資源隔離等,確保查詢?nèi)蝿崭钔禄ハ嘤绊?。ByteHouse支持通過計算組概念,對宿主機硬件資源進行?活切割分配,按需的縮容。支持讀寫分離資源管理,杜絕大查詢占用大量資源導致其他任務性能下降。支持撰租戶管理,用戶可按租戶對計算資源、數(shù)研資源、作業(yè)任務和用戶權限進行隔離,—方面保證性能可控,另—方面也能監(jiān)控各租戶的數(shù)研與資源使用情況。lByteHouse在數(shù)研庫的部署、運維、集成等方面具備高易用性。ByteHouse支持Web界面開展軟件開發(fā)和運維任務,降低使用門檻,如開發(fā)和運維人員可通過Web界面寫SQL、調(diào)試腳本,開箱即用,省去撐雜的配置任務。ByteHouse提供全托管云服務,監(jiān)控體系模善。運維人員可通過可視化資源監(jiān)控和管理平臺,此外,ByteHouse支持豐富的生態(tài)兼容,降低企業(yè)異構系統(tǒng)開發(fā)運維成本。如在SQL語義層面兼容ANSI2011的標準,兼容開源社區(qū)ClickHouse標準以及兼容MySQL語義,使得處理,具有極強的通用性,可廣泛適應企業(yè)業(yè)務場景。此外,在連接協(xié)議副補充兼容MySQL,本,保持MySQL業(yè)務的連續(xù)性和穩(wěn)定性。19|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告l基于內(nèi)外部豐富服務經(jīng)驗,為用戶提供持續(xù)服務支持。截至2022年3月,ByteHouse在字節(jié)內(nèi)部部署規(guī)模已超過1萬8000臺,單集群超過2400臺,管理總數(shù)據(jù)量超過700PB,經(jīng)過數(shù)百個應用場景和數(shù)萬用戶錘煉。在外部企業(yè)客戶中,換Elasticsearch,采用多副本機制提高并發(fā)能力,支持仟傳網(wǎng)絡輿情數(shù)萬QPS在線點查服務,典型客戶:3.3搜索型數(shù)據(jù)庫市場定義:搜索型數(shù)據(jù)庫是基于分詞、索引等技術對結構化、半結構化、非結構化等數(shù)據(jù)類型進行全文搜索或信息檢索的數(shù)據(jù)庫,其搜索結果可按算法排序。甲方終端用戶:甲方核心需求:搜索型數(shù)據(jù)庫能對數(shù)據(jù)全文進行搜索,實現(xiàn)對非結構化數(shù)據(jù)的高效處理分析,是企業(yè)復用知識經(jīng)驗、提高經(jīng)營效率的有效方式。企業(yè)對國產(chǎn)搜索型數(shù)據(jù)庫的需求具體如下:l適應企業(yè)—到多個內(nèi)容檢索場景。企業(yè)不同場景下對搜索型數(shù)據(jù)庫的功能需求不同,如員工查詢公司規(guī)定流程或是對專業(yè)知識進行檢索的場景,需要搜索型數(shù)據(jù)庫具備全文檢索功能;電商平臺對銷售額、用戶行為、熱門商品進行分析場景下,需要搜索型數(shù)據(jù)庫具備聚合分析來計算20|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告總銷售額、各類商品銷售額、用戶平均銷售額等,協(xié)助電商平臺優(yōu)化商品推薦策略;社交媒體中或跨國媒體生成場景下,需要搜索型數(shù)據(jù)庫支持多語種的全文檢索和內(nèi)容推薦等。l滿足企業(yè)海量數(shù)據(jù)場景下的實時、高并發(fā)訪問需求,并提供高質(zhì)量的搜索結果。與結構化數(shù)據(jù)不同,企業(yè)非結構化數(shù)據(jù)類型豐富且增長迅速,搜索型數(shù)據(jù)庫需要適應企業(yè)持續(xù)豐富的數(shù)據(jù)類型和持續(xù)增長的數(shù)據(jù)體量。—方面,搜索型數(shù)據(jù)庫需要滿足用戶對快速響應的需求,提高用戶體驗,如股票交易、外匯交易等場景下,需要搜索型數(shù)據(jù)庫的高時效性支持實時交易決策以及監(jiān)控市場波動;如用戶在社交媒體中對新聞的實時檢索、電商平臺中消費者對商品價格、促銷信息和庫存的實時檢索等,都需要搜索型數(shù)據(jù)庫具備高時效性。另—方面,企業(yè)面向C端的內(nèi)容搜索場景需要滿足上千、上萬甚至更多人同時在線使用,需要搜索型數(shù)據(jù)庫具備高并發(fā)性。而在搜索結果上,搜索型數(shù)據(jù)庫的搜索結果應適應業(yè)務場景需求,可靠可用。廠商能力要求:基于上述甲方企業(yè)核心需求,搜索型數(shù)據(jù)庫廠商應具備以下能力:l廠商應具備分詞、數(shù)據(jù)索引、排序等技術,提高數(shù)據(jù)檢索效率。用戶業(yè)務場景不同,對分詞算法要求不同,如中文環(huán)境下,分詞算法應支持對中文文本切分,而在多語種搜索場景下,分詞如針對文本全文搜索提供全文索引,支持用戶進行關鍵詞搜索、短語搜索等,針對地理位置查詢提供地理空間索引。針對排序,廠商應具備單—字段排序、多字段組合排序、相關性排序、地理位置排序等多種排序算法,適應用戶諸如價格排序、銷售額和價格排序、文檔搜索、地理l廠商應同時兼具軟、硬件專業(yè)性,可靈活滿足客戶性能、數(shù)據(jù)體量等需求。如針對OA系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)搜索系統(tǒng)數(shù)據(jù)量級不同的情形,廠商應能提供虛擬機或云服務等不同的資源配置;而針對如政府數(shù)據(jù)庫要求高并發(fā)、金融數(shù)據(jù)庫要求實時響應等不同的性能需求,廠商應能從系統(tǒng)擴展性、索引優(yōu)化、緩存機制、負載均衡等多方面進行優(yōu)化,滿足客戶需求。l支持分布式數(shù)據(jù)架構。廠商應具備分布式存儲技術,支持海量數(shù)據(jù)存儲并隨著企業(yè)業(yè)務增長而彈性擴展,通過多副本機制實現(xiàn)數(shù)據(jù)服務高可用,支持高并發(fā),在大量用戶請求下仍能保持毫21|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告在數(shù)據(jù)安全保護方面,廠商應提供權限管理、加密存儲等機制保障數(shù)據(jù)訪問和數(shù)據(jù)存儲的機密入選標準說明:1.符合搜索型數(shù)據(jù)庫市場分析的廠商能力要求;代表廠商評估:拓爾思廠商介紹:拓爾思信息技術股份有限公司(簡稱“拓爾思”)成立于1993年,是—家專業(yè)的大數(shù)據(jù)、人工智能和數(shù)據(jù)安全產(chǎn)品及服務提供商。拓爾思堅持核心技術自主研發(fā),擁有50+專利、1000+軟件著作權,在搜索型數(shù)據(jù)庫、自然語言處理(NLP)技術的技術創(chuàng)新和應用場景落地等方面保持領先地位。產(chǎn)品服務介紹:TRS海貝搜索數(shù)據(jù)庫(簡稱“海貝”)是—款從內(nèi)核到系統(tǒng)完全國產(chǎn)自研的搜索型數(shù)據(jù)庫,其定位為大數(shù)據(jù)應用支撐軟件,為大數(shù)據(jù)應用提數(shù)據(jù)存儲、信息檢索、統(tǒng)計分析等數(shù)據(jù)管理服務,支持多種類型的數(shù)據(jù),包括文本、數(shù)字、地理空間、圖片等。廠商評估:22|2024愛分析·數(shù)據(jù)庫廠商全景報告海貝在搜索型數(shù)據(jù)庫市場中以其自主研發(fā)和自主可控的特點脫穎而出。海貝不僅在底層技術如搜索引擎、分詞和倒排索引上實現(xiàn)自主研發(fā),還與國產(chǎn)軟硬件深度適配,強化了市場競爭力。在數(shù)據(jù)安全方面,海貝采取了包括HTTPS、加密存儲在內(nèi)的多重防護檢索技術上,海貝融合了全文索引和向量索引,進—步拓展了信息檢索的能力邊界。拓爾思通過全國性的服務網(wǎng)絡,確保了對企業(yè)客戶需求的快速響應。此外,海貝能夠與拓爾思的其他產(chǎn)品線深度集成,提供從數(shù)據(jù)采集到分析的—站式解決方案,滿足企業(yè)的綜合需求,展現(xiàn)了其在企業(yè)級市場中l(wèi)海貝堅持自研道路,滿足企業(yè)自主可控需求。在當前的搜索型數(shù)據(jù)庫市場中,眾多廠商選擇基于開源技術如Elasticsearch進行產(chǎn)品開發(fā),以期快速響應市場需求并降低研發(fā)成本。然而,海貝選擇了—條不同的道路,即完全自主研發(fā)。從底層的搜索引擎、分詞技術到上層的倒排索引機制,海貝的整個系統(tǒng)均由拓爾思獨立開發(fā),滿足了市場對于自主可控解決方案的需求。進—步地,海貝在兼容性方面也展現(xiàn)了其靈活性和前瞻性。通過與國內(nèi)領先的芯片如龍芯、海產(chǎn)品的市場競爭力,也為尋求構建國產(chǎn)化信息技術體系的企業(yè)提供了有力支持,有助于企業(yè)實l海貝采取多重防護措施,保障企業(yè)數(shù)據(jù)安全。搜索型數(shù)據(jù)庫領域,數(shù)據(jù)的安全性是企業(yè)最為關注的核心議題之—。海貝通過實施精細化的權限管理機制,確保數(shù)據(jù)訪問的合