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在信创政策、技术创新和业务需求等因素共同驱动下，我国数据库市场保持快速发展，据大数据技 术标准推进委员会测算，2022 年中国数据库市场规模为 403.6 亿元，预计 2027 年将达到 1286.8 亿元，年复合增长率为 26.1%。
政策端：信创自主可控推动数据库国产化加速 。信创已经成为国家战略之一，通过发展信创产业实现信息技术领域的自主可控，保障国家信息安全 是国家经济稳定发展的前提。随着大量中央及地方信创相关政策的出台，信创在“2+8+N”行业加速 落地。其中数据库作为承载企业数据存储和管理的基础设施，是信创基础软件的替换重点，国产数 据库市场迎来加速发展的黄金时期。 在信创政策推动下，以金融、电信、政府、制造、交通为代表的行业对国产数据库需求旺盛，未 来，随着信创在更多行业的落地，国产数据库厂商将迎来巨大的市场空间，这也为国产数据库突破 核心技术、储备技术人才、丰富产品形态提供发展契机。
技术端：AI、云计算与数据库融合加深，大数据、IoT 技术催生数据库品类日益丰富。 随着大模型落地加快，大模型与数据库的融合场景愈加成熟，如将生成式 AI 技术与数据库结构设 计、架构设计、数据分析挖掘等场景结合，能有效提升数据库开发、运维和分析效率，正成为数据 库厂商智能工具开发新方向。 上云是企业数字化转型的重要战略。为适应云应用的研发需求，数据库厂商正联合云厂商推出云数 据库产品，为用户提供高效、便捷的数据库服务，如基于云计算的数据库即服务（DBaaS），支持 用户在云端访问和使用数据库系统，可提供灵活的数据库管理解决方案。进一步，云计算中的无服 务架构（Serverless）技术和服务模式逐渐成熟，其极致的可扩展性和资源细粒度自动控制的特 点，使 Serverless 成为云厂商的重点布局。 此外，大数据、IoT 技术的快速发展，使企业数据体量呈爆炸式增长，同时带来异常丰富的数据类 型，如时序、GIS、图像、视频、文本等数据类型日益丰富，推动图数据库、时序数据库、时空数据 库、文档数据库等各种专用数据库涌现并快速发展。
需求端：企业分析需求多元化促进分析型数据库技术更新迭代。 随着数据资产的积累，企业正将数据分析广泛的应用到各个业务中，对分析型数据库的需求也从结 构化数据、T+1 周期分析，变成海量、多源异构、高并发、实时等复合需求，推动数据库从性能、 可扩展性、架构等多方面持续迭代。 在以上背景下，本报告选择分析型数据库和云原生数据库市场作为重点研究对象，围绕两个市场的 典型应用实践展开研究。
随着大模型的广泛落地，企业对数据库 AI 能力的关注将逐渐提升，未来数据库智能化、自动化能力将 成为企业选型的重要指标。企业对数据库 AI 能力的需求体现将在三个方面: 1）数据库支持对关系型、 文档型、图形型、时序型等多元异构数据的存储和查询，提高数据处理的灵活性和效率，以满足愈发 广泛的 AI 应用场景；2）库内 AI 引擎支持端到端数据清洗、特征工程、模型构建和模型训练，使机器 学习训练更高效；3）数据库与 AI 协作使数据库管理更加智能高效。
