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第一章 數據庫相關概述
1.1 數據庫系統(tǒng)的定義及特點
1.1.1 數據庫系統(tǒng)定義
1.1.2 數據庫系統(tǒng)構成
1.1.3 數據庫系統(tǒng)特點
1.1.4 常見數據庫系統(tǒng)
1.1.5 數據庫管理系統(tǒng)介紹
1.2 數據庫的概念及產業(yè)鏈分析
1.2.1 數據庫概念界定
1.2.2 數據庫主要分類
1.2.3 數據庫細分產業(yè)
1.2.4 現代數據庫法律保護
1.2.5 數據庫產業(yè)鏈條
1.3 數據庫的設計原則及策略
1.3.1 數據庫設計基本概述
1.3.2 數據庫設計的必要性
1.3.3 數據庫設計的重要性
1.3.4 數據庫的設計原則
1.3.5 數據庫設計中的問題
1.3.6 數據庫的設計策略
1.3.7 數據庫設計的意義
第二章 2022-2024年全球數據庫行業(yè)發(fā)展狀況分析
2.1 全球數據庫行業(yè)發(fā)展綜述
2.1.1 全球數據庫發(fā)展歷程
2.1.2 全球數據庫市場規(guī)模
2.1.3 全球數據庫廠商布局
2.1.4 全球數據庫需求潛力
2.2 全球數據庫行業(yè)細分領域投融資狀況
2.2.1 OLTP領域
2.2.2 OLAP領域
2.2.3 Streaming領域
2.2.4 NoSQL領域
2.2.5 圖數據庫領域
2.2.6 時序數據庫領域
第三章 2022-2024年中國數據庫行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
3.1 經濟環(huán)境
3.1.1 宏觀經濟概況
3.1.2 對外經濟分析
3.1.3 工業(yè)經濟運行
3.1.4 固定資產投資
3.1.5 宏觀經濟展望
3.2 政策環(huán)境
3.2.1 重點政策推動
3.2.2 國家標準體系
3.2.3 行業(yè)標準體系
3.2.4 地方標準體系
3.3 社會環(huán)境
3.3.1 科技研發(fā)投入狀況
3.3.2 數字經濟發(fā)展水平
3.3.3 信創(chuàng)產業(yè)落地情況
3.3.4 電子信息制造業(yè)發(fā)展
3.4 軟件環(huán)境
3.4.1 軟件業(yè)務收入
3.4.2 從業(yè)人員規(guī)模
3.4.3 細分領域發(fā)展
3.4.4 區(qū)域發(fā)展情況
第四章 2022-2024年中國數據庫行業(yè)發(fā)展狀況分析
4.1 數據庫行業(yè)發(fā)展概況
4.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程
4.1.2 行業(yè)發(fā)展熱點
4.1.3 服務工作狀況
4.1.4 研究組織分類
4.1.5 人才培養(yǎng)舉措
4.1.6 人才培訓渠道
4.2 數據庫行業(yè)運行狀況分析
4.2.1 市場規(guī)模分析
4.2.2 廠商布局狀況
4.2.3 市場競爭格局
4.2.4 企業(yè)主體發(fā)展
4.2.5 產品分布類型
4.2.6 行業(yè)研究水平
4.3 數據庫產品主要評判維度分析
4.3.1 品牌基因
4.3.2 商業(yè)模式
4.3.3 內核基礎
4.3.4 技術架構
4.3.5 商業(yè)落地
4.3.6 人才體系
4.4 國產數據庫生態(tài)建設要點分析
4.4.1 數據庫評測基準建設
4.4.2 數據庫開源生態(tài)建設
4.4.3 產學研用深入合作
4.4.4 數據庫生態(tài)建設意義
4.5 典型國產數據庫發(fā)展狀況分析
4.5.1 華為GaussDB
4.5.2 人大金倉Kingbase
4.5.3 武漢達夢DM
4.5.4 海量數據AtlasDB
4.5.5 南大通用GBase
4.5.6 萬里開源GreatDB
4.5.7 科藍軟件SUNJE SOFT Goldilocks
4.6 數據庫云管平臺發(fā)展狀況分析
4.6.1 數據庫云管平臺基本介紹
4.6.2 數據庫云管平臺定位與價值
4.6.3 數據庫云管平臺發(fā)展歷程
4.6.4 數據庫云管平臺競爭格局
4.6.5 數據庫云管平臺應用領域
4.6.6 數據庫云管平臺典型廠商
4.6.7 數據庫云管平臺發(fā)展機遇
4.6.8 數據庫云管平臺趨勢展望
第五章 2022-2024年中國數據庫主要產品類型發(fā)展狀況分析及典型案例
5.1 關系型數據庫
5.1.1 基本概念介紹
5.1.2 市場規(guī)模分析
5.1.3 市場部署模式
5.1.4 市場廠商份額
5.1.5 與非關系型數據庫對比
5.2 分布式數據庫
5.2.1 基本概念介紹
5.2.2 主要實現形式
5.2.3 核心技術分析
5.2.4 架構創(chuàng)新分析
5.2.5 與單機數據庫對比
5.3 云數據庫
5.3.1 基本概念介紹
5.3.2 主要類型分析
5.3.3 上云遷移步驟
5.3.4 與本地數據庫對比
5.4 事務型數據庫
5.4.1 基本概念介紹
5.4.2 典型企業(yè)發(fā)展
5.4.3 與分析型數據庫對比
5.5 內存數據庫
5.5.1 內存數據庫實現形式
5.5.2 數據持久化機制
5.5.3 與磁盤數據庫對比
5.6 開源數據庫
5.6.1 市場占比分析
5.6.2 主流開源協議
5.6.3 與商業(yè)數據庫對比
第六章 2022-2024年中國數據庫行業(yè)典型應用領域分析
6.1 金融行業(yè)
6.1.1 數據庫技術為金融行業(yè)提供支撐
6.1.2 數據庫技術在金融行業(yè)的應用
6.1.3 金融行業(yè)數據庫架構轉型的探索
6.1.4 金融行業(yè)國產數據庫中標情況
6.1.5 金融行業(yè)數據庫技術應用展望
6.1.6 金融行業(yè)數據庫技術應用建議
6.2 電信行業(yè)
6.2.1 電信行業(yè)業(yè)務收入規(guī)模
6.2.2 電信行業(yè)數據庫適配驗證
6.2.3 電信行業(yè)數據庫能力測評
6.2.4 電信行業(yè)數據庫PaaS云平臺
6.2.5 電信行業(yè)數據庫應用趨勢
6.3 政務行業(yè)
6.3.1 政務數據開發(fā)利用的意義
6.3.2 政務數據開發(fā)利用的現狀
6.3.3 政務數據治理總體流程框架
6.3.4 政務數據開發(fā)利用參考框架
6.3.5 政務行業(yè)數據庫建設目標
6.3.6 政務行業(yè)數據庫應用趨勢
6.4 制造業(yè)/工業(yè)
6.4.1 工業(yè)實時數據庫基本介紹
6.4.2 工業(yè)實時數據庫市場規(guī)模
6.4.3 工業(yè)實時數據庫競爭格局
6.4.4 工業(yè)實時數據庫驅動因素
6.4.5 工業(yè)實時數據庫應用狀況
6.4.6 工業(yè)實時數據庫發(fā)展展望
6.4.7 工業(yè)場景中數據庫應用趨勢
6.5 互聯網行業(yè)
6.5.1 互聯網行業(yè)數據庫技術支撐背景
6.5.2 互聯網行業(yè)數據庫市場需求分析
6.5.3 互聯網行業(yè)數據庫應用選型方式
6.5.4 互聯網行業(yè)數據庫應用趨勢
第七章 2022-2024年數據庫行業(yè)相關技術研發(fā)狀況分析
7.1 數據庫技術發(fā)展狀況分析
7.1.1 數據庫關鍵技術分析
7.1.2 數據庫技術發(fā)展歷程
7.1.3 數據庫技術發(fā)展趨勢
7.2 中國數據庫技術專利情況分析
7.2.1 專利申請數量
7.2.2 專利類型分析
7.2.3 專利審查時長
7.2.4 專利法律狀態(tài)
7.2.5 專利申請主體
7.3 中國數據庫管理系統(tǒng)發(fā)展分析
7.3.1 市場發(fā)展階段
7.3.2 市場發(fā)展現狀
7.3.3 市場規(guī)模分析
7.3.4 市場競爭格局
7.3.5 市場優(yōu)劣勢分析
7.4 數據庫主流技術發(fā)展分析
7.4.1 信息集成技術
7.4.2 傳感器數據庫技術
7.4.3 移動數據管理
7.4.4 數據加密技術
7.5 數據庫相關熱點技術發(fā)展分析
7.5.1 新硬件技術
7.5.2 內存數據庫
7.5.3 近似查詢
7.5.4 數據可視化
第八章 2022-2024年國際數據庫行業(yè)重點企業(yè)經營狀分析
8.1 甲骨文公司(Oracle Corp.)
8.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2 2022年企業(yè)經營狀況分析
8.1.3 2023年企業(yè)經營狀況分析
8.1.4 2024年企業(yè)經營狀況分析
8.2 國際商業(yè)機器有限公司(IBM)
8.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2 2022年企業(yè)經營狀況分析
8.2.3 2023年企業(yè)經營狀況分析
8.2.4 2024年企業(yè)經營狀況分析
8.3 微軟(Microsoft Corp.)
8.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2 2022年企業(yè)經營狀況分析
8.3.3 2023年企業(yè)經營狀況分析
8.3.4 2024年企業(yè)經營狀況分析
8.4 SAP
8.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.4.2 2022年企業(yè)經營狀況分析
8.4.3 2023年企業(yè)經營狀況分析
8.4.4 2024年企業(yè)經營狀況分析
8.5 Teradata Corporation
8.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.5.2 2022年企業(yè)經營狀況分析
8.5.3 2023年企業(yè)經營狀況分析
8.5.4 2024年企業(yè)經營狀況分析
第九章 2021-2024年中國數據庫行業(yè)重點企業(yè)經營狀況分析
9.1 北京海量數據技術股份有限公司
9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2 經營效益分析
9.1.3 業(yè)務經營分析
9.1.4 財務狀況分析
9.1.5 核心競爭力分析
9.1.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.1.7 未來前景展望
9.2 北京優(yōu)炫軟件股份有限公司
9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2 經營效益分析
9.2.3 業(yè)務經營分析
9.2.4 財務狀況分析
9.2.5 核心競爭力分析
9.2.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.2.7 未來前景展望
9.3 上海新炬網絡信息技術股份有限公司
9.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.3.2 經營效益分析
9.3.3 業(yè)務經營分析
9.3.4 財務狀況分析
9.3.5 核心競爭力分析
9.3.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.3.7 未來前景展望
9.4 武漢達夢數據庫股份有限公司
9.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.4.2 主要產品介紹
9.4.3 企業(yè)市場地位
9.4.4 企業(yè)發(fā)展能力
9.5 北京人大金倉信息技術股份有限公司
9.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.5.2 企業(yè)業(yè)務布局
9.5.3 企業(yè)經營狀況
9.5.4 企業(yè)融資情況
9.5.5 產品及發(fā)展戰(zhàn)略
9.5.6 企業(yè)發(fā)展前景
9.6 天津南大通用數據技術股份有限公司
9.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.6.2 主要產品介紹
9.6.3 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
9.6.4 企業(yè)發(fā)展能力
9.7 天津神舟通用數據技術有限公司
9.7.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.7.2 主要產品介紹
9.7.3 企業(yè)市場地位
9.7.4 典型項目案例
9.8 北京谷數科技股份有限公司
9.8.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.8.2 企業(yè)布局狀況
9.8.3 企業(yè)經營狀況
9.8.4 項目投資狀況
第十章 中國數據庫行業(yè)投資分析及風險預警
10.1 中國數據庫行業(yè)投融資狀況
10.1.1 資本市場投入規(guī)模
10.1.2 海致科技融資狀況
10.1.3 SphereEx融資動態(tài)
10.1.4 PingCAP融資狀況
10.2 中國數據庫行業(yè)投資機會
10.2.1 數據庫行業(yè)投資潛力分析
10.2.2 國產數據庫備受市場矚目
10.2.3 國內數據處理市場需求旺盛
10.2.4 國內數據處理企業(yè)快速發(fā)展
10.2.5 國內數據庫企業(yè)迎來新機遇
10.3 中國數據庫行業(yè)投資風險
10.3.1 政策風險
10.3.2 技術風險
10.3.3 市場風險
第十一章 2025-2029年中國數據庫行業(yè)發(fā)展前景趨勢預測
11.1 中國數據庫行業(yè)發(fā)展前景
11.1.1 數據庫發(fā)展展望
11.1.2 數據庫發(fā)展思路
11.1.3 數據庫發(fā)展路徑
11.1.4 數據處理新方向
11.2 中國數據庫行業(yè)發(fā)展趨勢
11.2.1 多場景融合趨勢
11.2.2 DBaaS成為大勢所趨
11.2.3 湖倉一體化趨勢
11.2.4 開源化發(fā)展趨勢
11.2.5 智能化發(fā)展趨勢
11.3 中投顧問對2025-2029年中國數據庫行業(yè)預測分析
11.3.1 2025-2029年中國數據庫行業(yè)影響因素分析
11.3.2 2025-2029年全球數據庫市場規(guī)模預測
11.3.3 2025-2029年中國數據庫市場規(guī)模預測
數據庫是支持一個或多個應用領域,按概念結構組織的數據集合,其概念結構描述這些數據的特征及其對應實體間的聯系。數據庫中的數據按一定的數據模型組織、描述和存儲,具有較小冗余度、較高數據獨立性和易擴展性,并可為各種用戶共享。數據庫由于綜合成本低、處理能力高,扮演各類信息系統(tǒng)的核心角色。
首款企業(yè)級數據庫產品誕生于20世紀60年代,六十余年發(fā)展過程中,數據庫共經歷前關系型、關系型和后關系型三大階段。前關系型階段數據庫的數據模型主要基于網狀模型和層次模型,代表產品為IDS和IMS,該類產品在當時較好地解決了數據集中存儲和共享的問題,但在數據抽象程度和獨立性上存在明顯不足。關系型階段以IBM公司研究員E.F.Codd提出關系模型概念,論述范式理論作為開啟標志,期間誕生了一批以DB2、Sybase、Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL等為代表的廣泛應用的關系型數據庫,該階段技術脈絡逐步清晰、市場格局趨于穩(wěn)定。谷歌的三篇論文開啟后關系型數據庫階段,該階段由于數據規(guī)模爆炸增長、數據類型不斷豐富、數據應用不斷深化,技術路線呈現多樣化發(fā)展。隨著各行業(yè)數字化轉型不斷深入,5G、云計算等新興技術快速發(fā)展,傳統(tǒng)數據庫的應用系統(tǒng)紛紛優(yōu)化升級。全球市場格局劇烈變革,我國數據庫產業(yè)進入重大發(fā)展機遇期。
2022年全球數據庫市場規(guī)模為833億美元,中國數據庫市場規(guī)模為59.7億美元(約合403.6億元人民幣),占全球7.2%。預計到2027年,中國數據庫市場總規(guī)模將達到1286.8億元,市場年復合增長率(CAGR)為26.1%。按數據庫部署方式劃分市場規(guī)模,2022年中國公有云數據庫市場規(guī)模為219.15億元,較2021年增速51.6%,本地部署數據庫市場規(guī)模為184.45億元,較2021年增速14.4%。
2021年10月10日,中共中央、國務院印發(fā)了《國家標準化發(fā)展綱要》,提出“開展數據庫等方面標準攻關,提升標準設計水平,制定安全可靠、國際先進的通用技術標準。”、“到2025年,實現標準供給由政府主導向政府與市場并重轉變,標準運用由產業(yè)與貿易為主向經濟社會全域轉變,標準化工作由國內驅動向國內國際相互促進轉變,標準化發(fā)展由數量規(guī)模型向質量效益型轉變。”數據庫標準化攻關的重要性被提升到前所未有的高度。2021年11月30日,工業(yè)和信息化部印發(fā)的《“十四五”軟件和信息技術服務業(yè)發(fā)展規(guī)劃》指出:“加速分布式數據庫、混合事務分析處理數據庫、共享內存數據庫集群等產品研發(fā)和應用推廣。”、“推動高性能數據庫在金融、電信、能源等重點行業(yè)關鍵業(yè)務系統(tǒng)應用。”隨著數據庫頂層設計不斷加碼,未來5年,我國數據庫產品研發(fā)將步入快車道,創(chuàng)新技術不斷突破,競爭實力顯著增強,行業(yè)應用邁入深水區(qū),數據庫產業(yè)將形成新的發(fā)展格局。
中投產業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國未來產業(yè)之數據庫行業(yè)趨勢預測及投資機會研究報告》共十一章。報告首先介紹了數據庫的相關概述及全球數據庫行業(yè)發(fā)展情況,接著報告對國內數據庫行業(yè)發(fā)展環(huán)境及行業(yè)整體情況做了詳細分析。隨后報告對數據庫主要類型、典型應用領域、相關技術研發(fā)狀況以及國內外龍頭企業(yè)經營狀況進行了透徹的研究。最后,報告對中國數據庫行業(yè)的投資狀況做了細致的分析,并對其發(fā)展前景進行了科學的預測。
本研究報告數據主要來自于國家統(tǒng)計局、工信部、中投產業(yè)研究院、中投產業(yè)研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業(yè)的分析預測模型,對行業(yè)核心發(fā)展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對數據庫行業(yè)有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資數據庫相關行業(yè),本報告將是您不可或缺的重要參考工具。