原文来自本人在墨天轮发布的文章《国产化浪潮中如何评估一款国产数据库的真实实力》https://www.modb.pro/db/1964577685246586880

1.  前言

数据库作为数字化转型的核心基础设施，近年来在政策推动和技术创新的双轮驱动下，国产数据库产业迎来了爆发式的增长。据中国信通院发布的数据，全国数据库领域相关企业已超19万家，产业规模超过2万亿元，中国国产数据库市场规模更是已超500亿元。国产数据库的发展，明显呈现出百花齐放的强劲态势。据CCSA TC601 大数据技

术标准推进委员会统计分析，截至 2025年6月我国数据库企业共103家，产品164款，数据库市场从 “数量型” 逐渐向 “质量型” 转型，头部效应明显。

作为企业的架构师、开发者、DBA、技术决策者等关键负责人，在数据库国产化适配的过程，面对众多国产数据库产品及形形色色的厂商的宣传话术，如何科学地评估一款国产数据库的真实实力，成为一个关乎企业生存和长远发展的关键挑战。结合本人在国产化数据库适配、调优和迁移过程中的实践经验，本文给出一种可能的评估体系和方法，旨在抛砖引玉，引发大家的思考，不足之处，欢迎指正。

2.  评估体系

关于如何评估一款国产数据库，国家通过安全可靠测评结果已经帮我们做了一次最权威的官方评估，极大地缩小了我们需要考察的范围。

数据库的在线事务处理能力、安全性、高可用性是安全可靠测评的重点，作为信创体系的核心基础设施，简单来说，信创数据库需通过对产品及其研发单位的核心技术、安全保障、持续发展等方面开展评估，评定产品的安全性和可持续性，实现对产品研发设计、生产制造、供应保障、售后维护等全生命周期安全可靠性的综合度量和客观评价，确保符合国产化替代的要求。根据中国信息安全测评中心官网发布的公告，从2023年12月至2025年8月，已经通过31款数据库的安全可靠测评。

但对于企业的具体业务而言，进入名单的数据库产品不一定是最合适的，不进入的数据库产品也不代表没有竞争力，企业需要结合自身情况综合评判。可以从以下几个方面对一款国产数据库进行综合评估。

2.1.  内核架构先进性

数据库的内核架构是作为一款优秀产品的根基，所以评估一款数据库，首要的是考察其核心架构的形态与技术先进性。

● 集中式架构 VS 分布式架构

○ 数据一致性

■ 集中式架构保证数据强一致性：集中式架构基于单一数据源，天然保障数据的ACID特性，事务简单可靠。由于事务处理都在本地完成，可实现极致的访问性能，适用于追求超低延迟、极致性能的核心交易场景。

■ 分布式架构通常保证数据最终一致性：分布式架构天然存在多节点分区的问题，即CAP理论中的P必然存在，分布式数据库在一致性(CP)和可用性(AP)间权衡，更多的情况是保障业务的可用性而选择AP，牺牲强一致性而选择最终一致性。由于分布式事务的性能开销大，访问延迟和性能通常不如集中式架构。

○ 系统扩展性

■ 集中式架构扩展性较差：受限于单机硬件（CPU、内存、磁盘、网络等）的性能上限，扩展性较差。通过scale-up扩容，较为复杂、成本高且有明显的资源上限，存储数据库规模和访问性能有明确的瓶颈。

■ 分布式架构具备高扩展性：可通过增加节点实现水平扩展，scale-out扩容理论上支持横向无限扩容，支持海量数据的存储和高并发性能访问。

○ 系统高可用性

■ 集中式架构单点故障：高可用方案简单直接，通过简单的故障监测与主备切换即可实现高可用，逻辑清晰，运维相对简单。主节点故障后，备节点接管服务需要秒级到分钟级，期间数据库服务会短暂中断，存在明显的可用性抖动，影响服务的RTO。同时在主备切换时若网络发生分区，可能出现双主的潜在脑裂风险。

■ 分布式架构具备高可用性：多副本冗余存储，出现故障时系统自身实现自动故障转移。在单个甚至多个节点故障时，系统能自动、快速地进行流量切换，业务无感知或影响极小，RTO极短。高可用能力很强，能很好地保障数据库服务的连续性、可用性，但技术复杂度高并可能牺牲部分性能。

○ 运维管理投入

■ 集中式架构运维相对简单：架构简单，部署、监控、故障排查复杂度相对低。

■ 分布式架构运维复杂度高：集群部署、数据分片、负载均衡、分布式事务管理等技术挑战相对更大。

数据一致性要求和系统扩展性需求是根本决策点。国产数据库发展趋势是单机分布式一体化，通过新技术互相取长补短，不断优化内核架构。

● 云原生架构支持

在云原生架构下，通过容器化封装和微服务化分解使得底层计算资源粒度更细，调度更高效，资源利用率显著提升。支持云原生架构的数据库产品，能够根据业务负载情况动态、自动地伸缩应用资源，实现极致的资源分配、经济适用性，支持应对流量高峰的同时避免闲时资源浪费。所以数据库是否支持存算分离的设计，是否支持现代云原生架构，对于实现计算与存储资源独立扩展等至关重要。从资源使用的角度评估，采用存算分离架构的数据库比传统架构资源利用率有明显的提升。云原生分布式架构的产品，更符合未来的技术发展趋势。

但云原生并非万能，其本质是用极高的技术复杂度来换取无与伦比的弹性、速度和高可用性。非常适合需要快速创新、业务波动大、追求极致弹性的互联网业务；但对于业务稳定、迭代缓慢的传统应用，使用云原生的数据库产品可能适得其反，需要谨慎评估。

● 多模架构支持

随着数据业务的飞速发展，企业通常包含多种模型的数据，如关系型、文档、图、时序等多种数据模型。除了关系型数据，还能支持JSON等半结构化数据的存储和高效查询，甚至扩展至时空、图、向量等数据类型，以支持AI应用。数据库是否支持行存与列存、向量和非向量、结构化和半/非结构化等多模架构，也是判断一款数据库是否为优秀的国产数据库的重要参考特征。

2.2.  产品功能与性能

● 功能完备性评估

○ 核心功能：全面支持SQL标准、事务支持（ACID）、索引类型、分区表、在线DDL、闪回查询、物化视图、SQL防火墙、全局索引等。

○ 高性能与高吞吐：具备良好的读写性能，能处理高并发请求和大量数据，满足核心业务系统的性能要求。

○ 高可用性：数据库产品不管是通过主从复制、共享存储集群，还是分布式多副本技术，必须确保在软硬件出现故障时，服务能快速自动恢复（RTO尽量小），数据不丢失（RPO=0）。

○ 安全容灾能力

■ 备份恢复：评估备份效率与恢复时间目标（RTO）、恢复点目标（RPO）。

■ 多活能力：评估是否支持多可用区、同城双活、两地三中心等部署模式。

● 性能表现与稳定性评估

○ 标准化基准测试性能

■ 关注TPC-C、TPC-H、TPC-DS、SysBench等标准基准测试下的表现。

○ 实际业务场景性能

■ 不同业务场景对数据库的性能需求不同，通过模拟或真实业务负载流量拷贝的方式对国产数据库进行充分的压力测试，可以评测出对应业务负载模型下的最佳性能数据库产品。

■ 自行开发测试脚本，或使用JMeter、LoadRunner等压力测试工具来模拟应用层请求。

■ 录制生产流量进行回放验证。

○ 性能稳定性及耐力测试：

■ 负载测试：逐步增加并发用户数或数据量，观察性能指标（如TPS、QPS、响应时间）的变化趋势，找到最佳性能点和性能瓶颈。

■ 峰值压力测试：增加负载直至超过数据库的最大承受能力，验证高并发、大数据量下的峰值极限性能，并观察是否崩溃、如何恢复等表现。

■ 稳定性/耐力测试：在较高负载下（如最佳性能点的80%），长时间（如7*24h）运行测试，观察是否有内存泄漏、性能下降或波动等问题。

2.3.  可观测性与运维能力

数据库产品的可观测性和运维能力，直接影响数据库的后期维护成本。选择提供统一管控平台的数据库产品，可极大降低运维复杂度。可以从以下方面重点评估。

● 完善的监控指标和诊断能力

○ 是否提供丰富的性能指标与健康状态监控。

○ 是否支持慢SQL分析、性能瓶颈诊断、实时拓扑展示、负载热力图等。

● 运维工具或平台

○ 是否提供自动化部署、升级、扩缩容工具。

○ 是否与主流监控系统、运维平台等生态集成。

● 智能化管理水平

○ 智能运维能力：考察数据库是否支持自监控、自诊断、自愈等智能化管理能力。评估是否支持性能洞察、慢查询分析、索引建议等智能功能，降低运维难度。

AI与数据库的深度融合已成为重要趋势，运维管理的可观测性和智能化水平是评估数据库运维能力的重要因素。

2.4.  安全可靠能力

安全性是国产数据库要求必备的能力，尤其是对于金融、电信、政务等敏感行业。具备安全能力的国产数据库，应当至少构建"存储、传输、访问"三个层面的安全体系。

● 认证加密：传输加密、存储加密、透明数据加密（TDE）

● 访问控制：角色权限管理、行级安全、列级权限控制等细粒度访问控制。

● 数据脱敏：动态数据脱敏、静态数据脱敏等。

● 审计日志：全量SQL审计、异常操作告警、合规性报告

安全能力的评估，也可同时重点关注数据库产品是否通过国家信息安全等级保护、可信计算等认证。

2.5.  社区与行业生态

● 行业兼容性与迁移成本

○ 主流产品的语法兼容性：评估数据库是否兼容主流数据库语法（如Oracle、MySQL、PostgreSQL等）。

○ 迁移工具与方案完备性：考察是否提供完善的迁移工具和支持不停机迁移方案。选择兼容性高的产品和平滑迁移方案，可大幅降低迁移改造和适配成本。

● 生态成熟度评估：

○ 开放与社区：评估是否拥有活跃的开源社区或开放的生态合作策略，能吸引开发者和合作伙伴，形成正向循环。这是数据库产品长期发展的重要保障。

○ 社区活跃度：社区的问答与文章、GitHub项目stars、贡献者数量、问题解决速度等。

○ 人才储备情况：市场相关人才数量与培训体系。

○ 文档质量情况：文档完整性、准确性与更新频率。

● 供应商可持续发展能力

○ 供应商能力：评估数据库厂商的成立时间、营收状况、研发投入和人才储备。

○ 行业案例与生态适配：评估数据库特定行业的落地案例和软硬件生态适配情况。

● 知识产权

○ 顶级期刊论文、专栏数量等。

数据库选型不仅是技术决策，也是商业决策，需要评估行业生态与供应商实力。优先选择社区活跃、生态健全、有雄厚实力背景的数据库供应商，供应商实力直接影响产品的长期发展。

3.  评估总结

基于以上维度，可以采用以下综合评估框架：

（1）第一阶段：初筛与短名单

● 明确业务需求场景（OLTP、OLAP、HTAP等）、数据规模、性能要求和安全要求。

● 建立业务需求评估矩阵，为每个维度设置权重。并通过调研、行业落地案例、技术交流、产品演示等方式完成前期调研。

● 参考安全可靠测评结果。

初步筛选出3-5款候选产品。

（2）第二阶段：深度测试与验证

● POC验证：设计全面的测试方案，覆盖典型业务场景和极限场景。

● 性能基准测试：按照行业标准进行性能基准测试。

● 迁移验证：选择合适的业务系统，进行试点迁移验证。

得到满足业务需要的深度测评结果报告。

（3）第三阶段：综合评估与决策

● 加权评分：根据业务需求为各维度分配权重，进行综合评分。

● 成本分析：评估总体拥有成本（TCO），考虑不仅包括软件许可成本，还包括、硬件成本、业务迁移改造和迁移成本、后期运维管理成本和人员培训成本等内容。

● 风险评估：结合行业中产品的现有案例情况，了解实际使用中的优势和问题所在。并识别技术、供应商、生态等方面的风险。

完成最终数据库真实实力的评测和选型决策。

4.  结语

国产数据库的真实实力评估是一个多维度验证的复杂过程，需要摆脱单一维度的思维局限，建立系统化的评估体系。通过全面且深入的专业评估为企业选择最适合的数据库产品，为数字化转型奠定坚实的数据基石。

作为数据库行业的从业人员，我们应当以开放而审慎的态度迎接国产化浪潮，既要积极拥抱新技术，更要结合业务场景、技术战略和团队能力做出综合决策，为企业的数字化转型提供坚实的数据底座支撑。

一言以蔽之，数据库产品没有最好的，只有最合适的！