目錄
- 數據庫分類維度：關系型/非關系型、交易型/分析型
- NoSQL數據庫的進一步分類
- OLTP市場規模：關系型數據庫仍占營收大頭
- 數據庫市場份額：云服務和新興廠商主導NoSQL
- 開源數據庫 vs. 商業數據庫
- 數據庫三大陣營：傳統廠商和云服務提供商
最近由于時間原因我寫東西少了，在公眾號上也轉載過幾篇搞數據庫朋友的大作。按說我算是外行，沒資格在這個領域品頭論足，而當我看到下面這份報告時立即產生了學習的興趣，同時也想就能看懂的部分寫點心得體會分享給大家。
可能本文比較適合普及性閱讀，讓數據庫領域資深的朋友見笑了：）
來自Willian Blair的《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》，文末我會提供原報告出處。或者關注本公眾號，從后臺留言“database”獲取下載鏈接。
數據庫分類維度：關系型/非關系型、交易型/分析型
首先是分類維度，上圖中的縱軸分類為Relational Database（關系型數據庫，RDBMS）和Nonrelational Database （非關系型數據庫，NoSQL），橫軸的分類為Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。
按照習慣我們先看關系型數據庫，左上角的交易型類別中包括大家熟悉的商業數據庫Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括開源領域流行的MySQL（MariaDB是它的一個分支）、PostgreSQL，還有云上面比較常見的SQL Azure和Amazon Aurora等。
比較有意思的是，SAP HANA正好位于交易型和分析型的中間分界處，不要忘了SAP還收購了Sybase，盡管后者今天不夠風光了，而早年微軟的SQL Server都是來源于Sybase。Sybase的ASE數據庫和分析型Sybase IQ還是存在的。
右上角的分析型產品中包括幾款知名的列式數據倉庫Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），來自互聯網巨頭的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一體機，它上面運行的也是Oracle數據庫，其最初設計用途是OLAP，而在后來發展中也可以良好兼顧OLTP，算是一個跨界產品吧。
再來看非關系型數據庫，左下角的交易型產品中，有幾個我看著熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型產品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（這2家已并購），Bigtable（來自Google，Hadoop中的HBase是它的開源實現）、Elasticsearch等。
顯然非關系型數據庫的分類要更加復雜，產品在應用中的差異化也比傳統關系型數據庫更大。Willian Blair很負責任地對它們給出了進一步的分類。
NoSQL數據庫的進一步分類
上面這個圖表應該說很清晰了。非關系型數據庫可以分為Document-based Store（基于文檔的存儲）、Key-Value Store（鍵值存儲）、Graph-based（圖數據庫）、Time Series（時序數據庫），以及Wide Cloumn-based Store（寬列式存儲）。
我們再來看下每個細分類別中的產品：
文檔存儲：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等
Key-Value存儲：Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等
圖數據庫：Neo4j等
時序數據庫：InfluxDB等
WideCloumn：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等
多模型數據庫：支持上面不只一種類別特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。
OLTP市場規模：關系型數據庫仍占營收大頭
上面這個基于IDC數據的交易型數據庫市場份額共有3個分類，其中深藍色部分的關系型數據庫（RDBMS，在這里不統計數據挖掘/分析型數據庫）占據80%以上的市場。
Dynamic Database（DDMS，動態數據庫管理系統，同樣不統計Hadoop）就是我們前面聊的非關系型數據庫。這部分市場顯得?。ǖl展勢頭看好），我覺得與互聯網等大公司多采用開源+自研，而不買商業產品有關。
而遵循IDC的統計分類，在上圖灰色部分的“非關系型數據庫市場”其實另有定義，參見下面這段文字：
數據庫市場份額：云服務和新興廠商主導NoSQL
請注意，這里的關系型數據庫統計又包含了分析型產品。Oracle營收份額42%仍居第一，隨后排名依次為微軟、IBM、SAP和Teradata。
代表非關系型數據庫的DDMS分類中（這里同樣加入Hadoop等），云服務和新興廠商成為了主導，微軟應該是因為云SQL Server的基礎而小幅領先于AWS，這2家一共占據超過50%的市場，接下來的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起來13%）。
上面是IDC傳統分類中的“非關系型數據庫”，在這里IBM和CA等應該主要是針對大型機的產品，InterSystems有一款在國內醫療HIS系統中應用的Caché數據庫（以前也是運行在Power小機上比較多）。我就知道這些，余下的就不瞎寫了。
開源數據庫 vs. 商業數據庫
按照流行度來看，開源數據庫從2013年到現在一直呈現增長，已經快要追上商業數據庫了。
商業產品在關系型數據庫的占比仍然高達60.5%，而上表中從這列往左的分類都是開源占優：
Wide Cloumn：開源占比81.8%；
時序數據庫：開源占比80.7%；
文檔存儲：開源占比80.0%；
Key-Value存儲：開源占比72.2%；
圖數據庫：開源占比68.4%；
搜索引擎：開源占比65.3%
按照開源License的授權模式，上面這個三角形越往下管的越寬松。比如MySQL屬于GPL，在互聯網行業用戶較多；而PostgreSQL屬于BSD授權，國內有不少數據庫公司的產品就是基于Postgre哦。
數據庫三大陣營：傳統廠商和云服務提供商
前面在討論市場份額時，我提到過交易型數據庫的4個巨頭仍然是Oracle、微軟、IBM和SAP，在這里William Blair將他們歸為第一陣營。
隨著云平臺的不斷興起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）組成了另一個陣營，在國外分析師的眼里還沒有BAT，就像有的朋友所說，國內互聯網巨頭更多是自身業務導向的，在本土發展公有云還有些優勢，短時間內將技術輸出到國外的難度應該還比較大。（當然我并不認為國內缺優秀的DBA和研發人才）
第三個陣容就是規模小一些，但比較專注的數據庫玩家。
接下來我再帶大家簡單過一下這前兩個陣容，看看具體的數據庫產品都有哪些。
甲骨文的產品，我相對熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一體機。
IBM DB2也是一個龐大的家族，除了傳統針對小型機、x86（好像用的人不多）、z/OS大型機和for i的版本之外，如今也有了針對云和數據挖掘的產品。記得抱枕大師對Informix的技術比較推崇，可惜這個產品發展似乎不太理想。
微軟除了看家的SQL Server之外，在Azure云上還能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB開源數據庫。應該說他們是傳統軟件License+PaaS服務兩條腿走路的。
如今人們一提起SAP的數據庫就想起HANA，之前從Sybase收購來的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎沒有之前發展好了。
在云服務提供商數據庫的3巨頭中，微軟有SQL Server的先天優勢，甚至把它移植到了Linux擁抱開源平臺。關系型數據庫的創新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非關系型特性），至于它們具體好在哪里我就不裝內行了：）
非關系型數據庫則是Amazon全面開花，這與其云計算業務發展早并且占據優勢有關。Google當年的三篇經典論文對業界影響深遠，Yahoo基于此開源的Hadoop有一段時間幾乎是大數據的代名詞。HBase和Hive如今已不再是人們討論的熱點，而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服務Google自身業務為主，畢竟GCP的規模比AWS要小多了。
最后這張DB-Engines的排行榜，相信許多朋友都不陌生，今年3月已經不是最新的數據，在這里列出只是給大家一個參考。該排行榜幾乎在每次更新時，都會有國內數據庫專家撰寫點評。
以上是我周末的學習筆記，班門弄斧，希望對大家有幫助。
參考資料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》
https://blocksandfiles.com/wp-content/uploads/2019/03/Database-Software-Market-White-Paper.pdf
