中国数据管理系统行业市场环境分析及产业链研究分析(2026版)-中金企信发布
报告发布方:中金企信国际咨询
中金企信深耕市场调研领域16年,国家统计局涉外调查许可单位、中国广告协会会员单位、中国认证认可协会会员单位;荣获ISO信息安全管理体系、AAA企业信用机构、重合同守信用单位、重质量服务信誉单位、诚信经营示范单位等荣誉。拥有全职咨询服务人员194人,外聘顾问专家约7000人,其中硕士/博士占比40%,本科占比60%,核心成员均具备6年以上项目经验,形成“全职+外聘顾问”的高效协作模式。累计服务客户超8W+,其中包括30%的全球企业、45%的中国企业、25%政府部门/企事业单位/银行券商/高校科研院所,项目交付成功率达到98.7%,综合好评率约96%。
(1)数据管理系统发展阶段分析:近年来随着互联网、移动互联网、物联网、5G等信息通信技术及产业的不断发展,全球数据量产生爆发式增长。数据资源总体呈现出“4V”的特点,即海量的数据规模、多样的数据类型、价值密度低、快速的数据流转。在大数据、云计算及人工智能等技术的推动下,数据处理需求发生变化,推动了数据库技术的变革。
数据库架构技术发展出现了存算分离、资源池化等新理念,数据管理软件技术呈现出混合事务与分析型数据库需求不断增长,集中式与分布式数据库齐头并进,云原生、多模态、软硬协同、AI与数据库不断融合等特点,关系型数据库、非关系型数据库及混合型数据库等多种类型的产品不断涌现,整体呈现百花齐放、百家争鸣的发展态势。同时,随着数字化转型的深入推进,企业对数据库的需求日益增长。
各行各业都在积极应用数据库技术,以实现数据的存储、管理和分析,数据库产业将拓展到更多领域,为企业数字化转型提供有力支撑,展现出广阔的发展前景。据统计,全球数据库市场规模逐年增长,其中中国市场表现尤为突出,成为全球数据库市场的重要增长极。全球数据库产业及中国数据库行业都进入高速发展阶段。
(2)基本特点:数据库管理系统是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”,是一种用于建立、使用、操纵和管理数据库的大型基础软件,既是业务数据的存储中心,也是统计分析计算的基础,对IT核心系统起着关键性作用,是信息化时代、大数据时代中各行各业不可或缺的重要基础软件。按其管理的数据结构,可分为关系型数据库、非关系型数据库(NoSQL,包括键值型、文档型、图、对象型等);按其设计架构可分为集中式数据库和分布式数据库;按其部署模式可分为本地数据库和云数据库;
按其应用场景可分为OLTP事务型数据库、OLAP分析型数据库、HTAP混合型数据库;按其存储介质可分为磁盘数据库和内存数据库;按其商业模式可分为商业数据库和非商业数据库。在全球数据库软件市场中,不同数据结构、设计架构与商业模式的数据库产品发展具有不同的特点,也对数据库软件行业产生了不同的影响。
1)关系型数据库长期并将继续保持主流数据库地位,非关系型逐步扩大应用:关系型数据库是目前应用最广泛、最成熟的数据库类型,它是建立在关系模型基础上的数据库,相对其他非关系型数据库有易理解、高度通用、生态成熟等优势。由于人类社会经济活动所依赖的重要数据信息,如交易数据、储蓄数据、出行数据、生产数据等,其表现形式和访问方法天然具有模式明确、关联清晰的特征,符合关系型数据库的特点,经过长时间的发展和完善,已天然具有模式明确、关联清晰的特征,符合关系型数据库的特点,经过长时间的发展和完善,已经形成了基于关系型数据库的庞大信息技术生态,长期并将在可预期的未来继续保持主流数据库地位。
随着互联网、移动网络、大数据、人工智能等新技术、新业态的发展,为应对更多样、更敏捷的信息处理需求,以及更大规模、更大容量的数据访问和存储需求,非关系型数据库、分布式数据库、HTAP混合负载、云数据库等逐渐兴起,与现有关系型数据库形成了良好的市场互补关系。相较于主流的关系型数据库,非关系型数据库在表达非严格模式的数据类型方面具有一定优势,尤其适用于互联网领域的大规模数据处理需求。同时,部分非关系型数据库,如图数据库所特有的计算模型,在金融、公共卫生、社交网络等涉及复杂关系溯源、关系链条跟踪等场景下具有显著优势;向量数据库具备对高维向量数据的存储和相似性检索能力,在大语言模型场景中起着重要的作用。
2)集中式与分布式长期保持竞争和互补关系,一体化融合是未来发展趋势:随着技术的进步和用户需求的多样性,分布式数据库与集中式数据库长期保持竞争和互补的关系。集中式架构在低延迟高性能访问方面,采用更高效的查询优化算法、更快的存储访问技术和更智能的缓存机制,有效提高处理速度和降低延迟。分布式架构适用于需要高可用性和高并发处理能力的场景,如社交网络、电商平台等。近年来,随着两种模式的技术日益成熟,逐渐形成集中式与分布式一体化融合架构和统一管理的协同生态,满足了不同场景的多样化需求,同时解决用户选型困难。达梦数据集中分布式一体化架构通过数据库内核底层对集中式、分布式的最大程度融合,提供平滑过渡能力、统一的开发和运维体验,尽可能屏蔽掉架构的差异和复杂性,让客户可以根据业务场景灵活选择合适的部署方式。目前,一体化架构获得了越来越多客户的认可。
3)公有云、私有云、混合云和边缘云等多云环境普及,云服务模式多样化:随着云计算技术的发展,云数据库的性能水平持续提升,使用成本进一步降低。云数据库已经成为具有较高确定性的商业市场。近年来,公有云数据库发展迅猛,凭借其成本低、免维护、扩展性好的优势成为了中小企业上云的最佳选择。但是对于数据安全要求较高的大型企事业单位而言,私有云本地化部署以其对数据安全性和服务质量的最有效控制,以及可以有效避免外部流量峰值冲击等优点而成为市场的主流。在金融、运营商、能源等业务场景较为复杂的关键应用领域,私有云更容易定制其资源以满足特定的IT要求。
在此背景下,随着数据量的不断增加,以及企业用户对单一云平台存在供应风险逐步达成共识,不同云之间、本地与线上之间的混合云数据库,有可能成为新的需求方向。此外,边缘云也是云数据库发展的方向,它是基于云计算技术的核心和边缘计算的能力,构筑在边缘基础设施之上的云计算平台,是由大规模地域分散的边缘云节点相互协同组成的分布式云,边缘云一般与云计算、物联网等技术结合,衍生出相关的边缘云产品,针对一些特定行业提供边缘云解决方案,一般应用在工业互联网、智慧城市、智慧社区等领域。面对未来混合云、边缘云等多云环境的普及,企业对云服务的需求将更加多样化。普及的云原生数据库不应局限于公有云环境,而应支持多种云服务形态,满足企业在不同场景下的需求。企业在未来选择数据库技术时,将更注重数据的可用性、安全性以及合规性。
4)信息安全和供应链安全得到重视,国产化迎来黄金时期:随着互联网的深度发展,信息安全成为国家和全社会的关注热点。《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规的相继颁布,为不断发展和提升我国信息基础设施的安全防护和供应链安全提供了坚实的制度性保障。在此背景趋势下,中国数据库市场正在产生显著的结构性变化,数据库国产化进程加快,数据库国产率逐年提升。
达梦数据经过多年的研发和实践,已经进入到服务市场乃至引领创新的全新阶段,在集群技术、安全技术、分布式技术等领域均取得了显著进展,具备强大的自主可控能力,可有效防止数据泄露和供应链断供等安全风险,达梦数据将不断夯实产品性能,推动国产数据库的发展。
(3)技术门槛:数据库行业属于软件和信息技术服务业,为技术和人才高度密集型产业,人力成本较高。受限于国内数据库行业起步较晚,数据库核心技术仍大多掌握在国外数据库厂商手中,数据库专业人才人储备数量与质量均存在不足。
随着AI、大数据、云计算等新技术的兴起,分布式数据库、云数据库等新兴先进数据库技术得以加速发展,不断掌握相关新技术并形成可靠产品需要多年的研发积累、技术沉淀和市场验证,因此,市场对主要参与者的技术积累和技术实力有很高要求,行业存在较高技术壁垒。除此之外,近年来数据库国产化替代进程不断加速,亟需构建数据库上下游产业链,汇聚上下游产业链资源,在国内快速建立起更加专业的技术支撑体系。因此,需要政府、本土IT产业链上下游企业合力打通上下游壁垒,加速产品间适配研发,加快自身生态打造,形成更加完善的数据库服务工具和解决方案,帮助客户更好地使用国产数据库产品。
第一章 数据管理系统行业发展概述
第一节 数据管理系统行业发展动态研究
第二节 数据管理系统行业经济指标分析
第三节 数据管理系统市场特点分析
第四节 数据管理系统行业发展周期特征分析
第二章 2020-2025年中国数据管理系统行业财务状况
第一节 中国数据管理系统行业经济规模
一、数据管理系统业销售规模
二、数据管理系统业利润规模
三、数据管理系统业资产规模
第二节 中国数据管理系统行业盈利能力指标分析
一、数据管理系统业亏损面
二、数据管理系统业销售毛利率
三、数据管理系统业成本费用利润率
四、数据管理系统业销售利润率
第三节 中国数据管理系统行业营运能力指标分析
一、数据管理系统业应收账款周转率
二、数据管理系统业流动资产周转率
三、数据管理系统业总资产周转率
第四节 中国数据管理系统行业偿债能力指标分析
一、数据管理系统业资产负债率
二、数据管理系统业利息保障倍数
第五节 中国数据管理系统行业财务状况综合评价
一、数据管理系统业财务状况综合评价
二、影响数据管理系统业财务状况的经济因素分析
第三章 我国数据管理系统行业发展分析
第一节 中国数据管理系统行业发展情况分析
一、2020-2025年数据管理系统行业发展状况分析
二、2020-2025年中国数据管理系统行业发展动态
三、2020-2025年我国数据管理系统行业发展热点
第二节 中国数据管理系统市场供需情况分析
一、2020-2025年中国数据管理系统行业供给能力
二、2020-2025年中国数据管理系统市场供给分析
三、2020-2025年中国数据管理系统市场需求分析
四、2020-2025年中国数据管理系统产品价格分析
第三节 我国数据管理系统市场分析
一、2020-2025年数据管理系统市场分析
二、2020-2025年数据管理系统市场的走向分析
第四章 数据管理系统行业生产分析
第一节 生产总量分析
一、数据管理系统行业生产总量及增速
二、数据管理系统行业产能及增速
三、国内外经济形势对数据管理系统行业生产的影响
四、数据管理系统行业生产总量及增速预测分析
第二节 行业供需平衡分析
一、数据管理系统行业供需平衡现状调研
二、国内外经济形势对数据管理系统行业供需平衡的影响
三、数据管理系统行业供需平衡趋势预测分析
第五章 数据管理系统行业竞争分析
第一节 行业集中度分析
第二节 行业竞争格局
第三节 竞争群组
第四节 数据管理系统行业竞争关键因素
一、价格
二、渠道
三、产品/服务质量
四、品牌
第六章 数据管理系统行业主导驱动因素分析
第一节 国家政策导向
第二节 关联行业发展
第三节 行业技术发展
第四节 行业竞争情况分析
第五节 社会需求的变化
第七章 数据管理系统上游行业分析
第一节 数据管理系统上游行业增长状况分析
第二节 数据管理系统上游行业区域分布状况分析
第三节 数据管理系统上游行业发展预测分析
第四节 国内外经济形势对数据管理系统上游行业的影响
第八章 数据管理系统下游行业分析
第一节 数据管理系统下游行业增长状况分析
第二节 数据管理系统下游行业区域分布状况分析
第三节 数据管理系统下游行业发展预测分析
第四节 国内外经济形势对数据管理系统下游行业的影响
第九章 2020-2025年中国数据管理系统产业发展环境分析
第一节 中国经济环境分析
第二节 数据管理系统产业相关政策
一、国家“十五五”产业政策
二、其他相关政策
第三节 中国数据管理系统产业发展社会环境分析
第十章 数据管理系统行业盈利性
第一节 数据管理系统行业毛利率
第二节 数据管理系统行业净利率
第三节 数据管理系统行业资产利润率
第四节 影响数据管理系统行业盈利性的有利、不利因素
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