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万里数据库厂商介绍: 北京万里开源软件有限公司(简称“万里数据库”)成立于2000年,专注于国产自主可控的数据库产品技术研发,打造了功能、性能、稳定性、易用性领先的一站式数据库产品与解决方案,已服务金融、运营商、能源、政府、交通等多行业重点客户,助力超1000个应用场景实现国产化替代与数字化转型。万里数据库拥有发明专利、软件著作权百余项,是国家级专精特新“小巨人”企业,已参与多个国家级的数据库行业标准制定工作。 产品服务介绍: 万里数据库GreatDB是一款国产自主可控的关系型数据库,可根据用户需求采用分布式或集中式部署,具备动态扩展、数据强一致、集群高可用等企业级特性,满足业务高并发、高扩展性、高安全性等严苛的事务处理和轻量分析需求,完全兼容MySQL生态,兼容适配了国产主流操作系统、芯片等基础软硬件,广泛应用于金融、运营商、能源、政府等行业,其衍生的开源分支版本GreatSQL可直接对官方MySQL进行兼容替换。 厂商评估: 万里数据库GreatDB在产品稳定可靠性、MySQL和Oracle技术兼容性、部署灵活性、容备灾能力和服务等方面具备优势,在分布式和集中式部署下的性能表现可以满足金融、运营商、能源等重点行业多样化的场景需求,同时GreatDB能够适配主流国产软硬件,满足企业对信创的要求。 · 在产品能力上,GreatDB稳定可靠且性能表现强劲,具备金融、运营商等多个重点行业核心业务系统的技术支撑能力,能够满足海量数据、高并发场景下对事务容错性和处理效率的要求。如金融行业,万里数据库服务的全国股份制银行统一支付系统,部署超24个节点,峰值支撑超2000TPS,采用同城双活架构实现机房级的高可靠,确保RPO=0;运营商行业,万里数据库服务的四川移动开关机系统,部署约10个节点,峰值支撑超4500TPS,支撑高峰订单每日超2000万,指令下发量10000万,保障全省用户的各类基础业务及增值业务功能的办理开通。 · 在稳定性方面,GreatDB通过事务管理器的轻量化和读写快照的无锁化解耦,配合在通信网络技术上的优化,整体降低了网络波动对事务响应时间的影响;在可靠性方面,GreatDB采用多副本冗余和 Paxos 协议来保证事务数据的强一致性;在容灾备份方面,GreatDB采用备份恢复机制,同城双活或三活加上异地容灾集群的部署达到了RPO=0和RTO<60秒的高可用性。 在性能方面,GreatDB针对事务处理要求严苛的场景优化了SQL并行执行、事务快照维护、副本复制协议等方面来提升整体性能表现;同时,GreatDB在小规模配置场景下性能表现良好,在国产鲲鹏等服务器上,用三台机器性能可以达到100万TPMC。 · 在技术能力上,GreatDB全面兼容MySQL及其生态,同时兼容Oracle语法及功能特性,助力企业顺畅完成数据库国产替代。在与MySQL的兼容性方面,万里数据库作为原MySQL中国研发中心积累了深厚的技术经验。在语法上,GreatDB全面兼容MySQL的语法和功能特性,能够支持MySQL上既有业务的平滑迁移。在生态上,GreatDB兼容了MySQL生态中数据链上下游的各种工具,可提供面向多元化终端用户的数据库工具链,降低了GreatDB用户的工具学习和使用成本。GreatDB还能够兼容Oracle的语法和功能特性,如递归查询、DBLink、窗口函数、序列等,降低了对Oracle存量业务替换的成本。 如万里数据库服务的河北移动统一接触库的Oracle国产化替代项目,基于GreatDB的各类Oracle语法兼容特性,替换过程中业务保留了大量的Oracle特性语法,确保了项目周期和迁移成本可控。 · · 在部署模式上,依据客户不同的业务场景需求,GreatDB能够采用集中式或分布式的灵活部署模式。针对海量数据、并发量高的业务场景,客户可以选择分布式的模式部署GreatDB,利用并行计算加快数据处理能力,同时还能保障数据一致性,未来还能按需持续扩容;针对数据量偏小、对稳定性和事务一致性要求极高的业务场景,客户可以选择使用集中式的部署模式。 · · 在国产生态上,GreatDB适配主流国产软硬件,满足国家信创要求。GreatDB与主流国产芯片(如龙芯、申威、飞腾、鲲鹏、海光、兆芯)、操作系统(如麒麟软件、统信UOS、麒麟信安、TurboLinux等)和第三方应用等软硬件适配,充分满足企业在信创方面的需求。 · · 在开源贡献上,万里数据库主导成立了GreatSQL社区,助力开源数据库生态。GreatSQL社区致力于打造国际主流的开源数据库中国根社区,为金融、运营商、能源等众多行业客户提供自主可控的开源数据库产品。GreatSQL数据库适用于金融级应用,可以完全兼容MySQL或Percona Server。目前,GreatSQL社区已覆盖2000+技术开发者,被Gitee评为“最有价值开源项目”。 · · 在技术服务上,GreatDB拥有完善的服务体系和丰富的应用实践经验,可以保障服务响应的及时性和故障处理能力。GreatDB配套的标准服务包括实施阶段的现场部署、调试,上线之后的故障处置、应急响应等;高配服务提供整体架构解决方案的设计讨论、迁移过程和业务调试的配合等服务。万里数据库服务过银行、电网、运营商等多个行业的大型头部企业客户,曾为某银行客户提供MySQL源码级专家服务。公司在全国设有北京、上海、成都、广州、福州5个技术服务中心,分公司服务范围覆盖全国,充分保障了服务响应的及时性。 · 典型客户: 四川移动、河北移动、中信建投、国家气象局、首都信息集团 代表厂商评估:
亚信科技厂商介绍: 亚信科技控股有限公司(简称“亚信科技”)成立于 1993 年,是领先的企业级软件产品、解决方案和服务提供商,其软件产品包括数据库和大数据产品、人工智能平台、PaaS 平台、云管理平台等,主要为大型企业数字化转型持续提供端到端的全栈数智化支撑,是国内领先的“数智化全栈能力提供商”,客户涉及通信、金融、能源、交通、政务等多个行业。 产品服务介绍: AntDB是亚信科技21世纪初打造的内核全自研的国产数据库,在通信运营商核心业务系统平稳运行15年,服务全国24省市的10亿多用户,峰值每秒处理百万笔通信核心交易。目前,AntDB已发展为通用型企业级分布式关系型数据库,并在通信、交通、金融、政务等多个行业商用落地。近些年,AntDB全面融入信创,支持众多国产芯片和操作系统,安全、可靠、易用,并助力上海移动、云南高速等行业客户率先完成升级改造目标,树立行业信创典范和标杆。 厂商评估: AntDB数据库在产品可靠性、语法和生态工具兼容性、备份容灾、性能、HTAP能力,信创支持方面具备优势,可满足用户海量的数据处理和应用平滑迁移等需求。 · AntDB产品成熟稳定,并拥有完善的服务体系。AntDB在通信运营商的生产环境平稳运行了 15 年,服务10亿多用户,经历了大量实战验证和技术打磨;在服务方面,亚信拥有超过1万人的服务团队,由软件工程师组成的现场团队遍布全国各个省市,保证了服务响应的及时性。 · · AntDB在SQL语法和生态工具上具备与国外开源和商业数据库良好的兼容性,便于企业做数据库国产化替换迁移。在语法方面,AntDB内置多模SQL解析器,兼容标准SQL语法,以及PostgreSQL、MySQL和Oracle等数据库的语法;在生态工具方面,AntDB注重与开源生态的兼容性,目前兼容95%以上PostgreSQL和MySQL开源生态的工具,可直接使用丰富的第三方工具。 · · AntDB通过多副本存储和容备灾部署保障了数据库的高可用。AntDB通过多存储节点实现数据多副本,保障了数据安全和强一致性。同时,AntDB在部署上采用“两地三中心”模式,主中心出现故障后,备中心对业务无损接管达到RPO=0,异地容灾中心对服务的接管达到RTO <10秒。 · · AntDB在性能方面做了大量优化,能够支持通信、金融等行业企业高并发、大吞吐量的交易场景。AntDB分布式版本优化了任务分发、MapReduce计算框架,降低了计算开销;在部分极端场景,AntDB分布式版本还进一步引入内存计算,结合相应算法优化,弥补单节点的硬件性能不足;同时,AntDB分布式版本利用两段式提交和内部事务管理机制保证了事务强一致性;AntDB单机版本在内核层读写分离,并支持自动化调整读写负载,实现了单机版本 TPMC 最高可达 100 万。 · · AntDB支持HTAP混合负载,并具备实时分析能力。AntDB在一套引擎里同时提供了交易处理和分析能力,降低了企业部署和运维成本;同时,分析场景中进一步融合了流处理技术,提供数据主动推送能力,相比传统HTAP的分析方式,业务响应速度得到了提升,能够支撑企业在营销、库存管理中进行实时的数据处理与分析。 · 在某省清分结算系统中AntDB一体化的清分结算业务分析能力,覆盖数据采集、上传下载、数据处理、清分、清分结算、数据校验、路径拟合、数据查询等业务场景,达到清分结算业务高效进行,推进全省收费公路联网收费工作的安全、有序发展,助力高速的精细化运营。 · AntDB核心技术自主可控,并融入信创体系。AntDB核心的存储和计算引擎均来自自研技术,作为信创工委会的成员单位,AntDB通过了国家信创产品测试和国家实验室代码自主率测试,代码自主率超过90%;在国产化适配方面,AntDB和主流国产芯片(如飞腾、龙芯、鲲鹏、海光)、操作系统(如统信 、中标麒麟、银河麒麟、欧拉)等兼容,并适配主流国产第三方工具。 · 典型客户: 中国移动、中国电信、中国联通、中国邮政储蓄银行 4.2分析型数据库市场定义: 分析型数据库是指能够对各种来源的结构化数据,以及半结构化和非结构化数据进行存储和计算分析的数据管理系统。分析型数据库能够执行即席查询和复杂分析,满足业务分析或商业智能的需求。分析型数据库通常采用列式存储,具备自动索引、总I/O较少、利于数据压缩等优势,极大地提升了查询性能。 甲方终端用户: 各行业企业的IT部门、大数据部门、科技创新部门,以及相关业务部门 甲方核心需求: 随着数据量越来越大、数据结构更加复杂,以及应用场景越来越多样化,业务部门需要处理和分析不断增长的数据,从中获取有价值的信息。在传统的分析场景中,业务数据来源较为单一,企业大多只能对结构化数据进行较为简单的查询分析,而且,实时数据需要一天甚至更久才能进入数据库并于与历史数据整合,缺少了做实时业务决策的数据支撑。因此,企业在当下对分析型数据库提出了更高的要求。企业对分析型数据库的核心需求包括: · 高效的查询分析性能。企业一般需要将大量的业务历史数据进行存储,并保证数据的读取效率。在业务分析的场景中,会涉及大量的即席查询和复杂分析,需要随意组合查询条件或者跨多表对数据进行多维度聚合计算。企业需要分析型数据库具备完成这些复杂运算的能力,并且在尽可能短的时间内获得查询结果。 · · 高可用的数据服务。企业需要分析型数据库具备一定的机制来应对服务器故障、操作失误等异常场景,无需人工干预即可自动恢复,减少服务的不可用时间。 · · 支持多种数据源。随着业务数据结构越来越复杂,应用场景更加多样化,企业需要从不同数据来源中获取有价值的信息。因此,企业希望分析型数据库具备支持不同数据源、多种数据结构的读取能力。 · · 数据库周边工具。企业需要分析型数据库周边工具来满足数据库使用中不同的功能需求,例如,企业需要运用ETL/ELT工具将数据同步传输至湖仓中;在分析场景中,数据清洗、数据挖掘等周边工具能够辅助业务人员快速完成分析需求。 · 此外,部分企业对于分析型数据库还有以下期望需求: · 对人工智能应用的支持。近年来,随着人工智能在分析场景中的大量应用,企业也需要分析型数据库更好支持AI 模型训练时大量复杂数据的读取能力,并能够通过一定的AI运算能力增强数据挖掘处理的效率。 · 厂商能力要求: 基于上述核心需求,分析型数据库厂商需具备以下能力: · 厂商提供的产品能够进行高性能的数据存取,并且支持即席查询以及复杂分析。为了满足企业大量历史业务数据的存储需求,厂商产品需要提供高效的列式存储和数据读取能力,在分布式下能够动态扩展支持数据的不断增长。此外,要能够支持查询条件的任意组合,满足业务灵活的查询需求;并且具备跨多表、多维度聚合计算的能力。 · · 厂商产品支持多数据源。厂商产品提供数据源接口,能够对多种数据源,如Oracle、MySQL、HDFS等,进行读取。在更理想的情况下,厂商产品能够支持数据联邦,在不需要对数据进行整合的前提下对多源异构数据的进行统一的查询分析。 · · 厂商提供丰富的周边工具来支持多项数据库使用的功能需求。数据库的配套工具能够更好地支持产品的使用,尤其 ETL/ELT工具能够支持与数据湖仓连接传输需求。或者,厂商产品提供标准化接口,能够对接主流应用工具。 · 针对部分企业的期望需求,数据库厂商需具备以下能力: · 厂商产品能够支持AI的相关应用。数据库需要具备一定的数据处理能力,支持AI模型训练时的数据读取工作,尤其是对向量、矩阵等复杂数据结构的存取。此外,数据库本身需要具备一定的AI运算能力来增强数据挖掘处理的效率。 · 入选标准: 1. 符合分析型数据库的厂商能力要求; 2. 近一年在该市场服务客户数10家以上; 3.近一年该市场相关服务收入规模在1000万元以上。 代表厂商评估:
柏睿数据厂商介绍: 北京柏睿数据技术股份有限公司(简称“柏睿数据”)成立于2014年,是一家以数据库为核心的“Data+AI”数据智能基础软件公司,国内首家因突破数据库核心技术而获得国家级专精特新“小巨人”称号的民营企业。柏睿数据作为国内掌握全内存数据库引擎关键专利的企业,基于完全自主研发的全内存分布式数据库产品体系和人工智能产品体系,打造软硬一体化智能数据处理平台,其产品在算力性能、智能化、安全性、标准化等关键技术指标上均业界领先,已为金融、政务、能源、通信、医疗等众多行业标杆客户提供原创性数字化转型技术产品服务。 产品服务介绍: RapidsDB是柏睿数据自主研发的基于分布式架构的全内存分析型数据库,具有完整的数据库管理系统特征,提供高效完备的数据库管理功能,主要包括高性能、高可用、支持海量数据、应用开发环境、运行环境和管理工具等产品特性和技术功能。RapidsDB提供对各种数据源的统一SQL访问,包括关系型和非关系数型数据。同时兼容MySQL语法,可以用RapidsDB自身提供的程序或者MySQL驱动。目前在金融、通信、政务、医疗、能源、工业互联网等行业实现了业务场景的落地。 厂商评估: RapidsDB分布式全内存数据库具备高效的数据存取和横向扩展能力,能够保证存储数据的准确可靠性,并提供持续可用的数据服务。RapidsDB联邦层接口能够连接多源异构的数据,并在无需进行数据交换整合的情况下即时查询。同时,RapidsDB在内核层具备了AI的运算能力,并借助机器学习实现了查询的动态优化。此外,RapidsDB配备了ELT及其他分析型数据库周边工具,能够支持数据挖掘、数据治理等多项业务需求。 · RapidsDB是基于分布式架构的内存数据库,具备高效的数据存取、横向扩展能力,能够实现在高并发、跨多表的复杂查询等分析场景的即时响应。RapidsDB采用基于内存的行列混合存储技术,内存存储能够避开数据访问磁盘时的I/O限制来达到更快的存取速度,并配合数据压缩和格式优化达到更高的CPU、GPU等硬件资源利用率。分布式架构能够按需动态扩展,支持日增20TB数据量的实时采集与分析。同时,RapidsDB的分布式查询优化器能够均衡分配节点负载,数据结构的无锁化允许高吞吐量的并发读写,整体达到100TB全内存数据量分析500/秒并发,TB级数据毫秒级响。在复杂的跨多表查询场景下,布隆Join通过连接布隆过滤器来排除优化不必要的数据交互,提升了节点之间的数据传输效率。此外,RapidsDB将查询计划编译为机器代码执行并且缓存,不仅提升了代码执行效率,而且使得相同结构的后续查询能够快速进行。 · · RapidsDB具备高可靠性,能够支持金融、政务等行业重要业务系统数据服务的持续可用。RapidsDB提供主副两个可用性组,主副组之间通过数据实时同步来保证一致性。集群节点以成对的配置模式在彼此之间共享数据副本,当某个节点出现故障时能够自动进行故障转移,保证数据服务的持续可用。此外,RapidsDB支持内存数据持久化,提供完备的备份与恢复措施,在内存存储数据之外,服务器会在磁盘中维护数据副本防止数据错误或者丢失。 · · RapidsDB的数据联邦技术支持用户通过统一接口层在无需对数据进行交换整合的前提下实现对多源异构数据的即时分析。RapidsDB内置智能化联邦连接器,能够与多种数据库或数据源相连接,包括Oracle、PostgreSQL、Greenplum连接器、流数据连接器、JDBC连接器、HDFS Hive连接器等,支持不同来源数据对象在不交换整合的情况下在单一SQL中的查询。自适应查询下推机制能够依据数据源特征将部分执行计划下推至底层执行来提升整体效率。同时,RapidsDB优化了自身的联邦查询技术,利用人工智能和动态优化技术实现了分布式架构以及数据加密形态下的的高效路径估算,大大提升了查询效率。 · · RapidsDB配备了ELT等分析型数据库周边工具,能够满足企业数据挖掘、数据治理等多项业务需求。RapidsDB配套了ELT相关工具,支持数据清洗、增量数据抽取、流式处理、批处理等多项功能,能够为企业BI业务提供数据支撑。此外,RapidsDB的工具生态中还有数据挖掘等周边工具,方便对入库/湖数据进行处理和分析。在数据治理方面,数据血缘管理、数据关系知识图谱、虚拟数据路由管理等功能支持用户对企业内部各种数据格式和不同数据源统一透明的访问,提供了自助创建业务视图、安全认证、鉴权等一系列操作。 · · 柏睿数据作为一家“Data+AI”的技术公司,在RapidsDB内核层集成了多项AI优化能力,同时数据库本身也提供AI模型训练所需的特征库功能。RapidsDB的核心引擎具备了AI的运算能力,包括对复杂数据结构及相应算子的支持。基于AI和机器学习算法,柏睿数据自主研发出了动态查询优化技术,动态查询优化能够根据数据分布特征预先捕获不同列或表之间的相关性,并自动插入条件语句来完成优化查询计划,从而得到更精确的查询结果。同时,RapidsDB还提供pandas人工智能的API,在数据库内核层实现智能化数据挖掘、数据清洗以及SQL增强,可以作为机器学习中的特征库来更好支持地模型训练中的前期数据准备工作。 · 典型客户: 中国移动、北方健康 代表厂商评估:
睿帆科技厂商介绍: 广州睿帆科技有限公司(简称“睿帆科技”)成立于2015年,是以大数据及人工智能核心技术为客户提供平台产品及服务的高新技术型企业,公司拥有来自Teradata、华为、阿里、摩托罗拉、Nokia等机构的大数据技术团队,以及自主创新的数据智能全生命周期产品体系,在海量数据治理与计算方面有着深厚的技术沉淀。多年来已经服务过通信、公安、轨道交通、政务、金融、应急等行业。 产品服务介绍: SnowballDB是睿帆科技自主研发的用于联机分析处理OLAP的MPP 列式数据库管理系统,SnowballDB提供PB级别大数据集的在线多维查询和分布式存储,适用于海量结构化数据存储、高并发点查询、高吞吐即席查询和多维实时分析场景。目前主要在运营商行业有广泛应用,SnowballDB服务过北京移动、四川移动等大型客户,并且在轨道交通、公安、金融、政府、应急等行业有落地应用。 厂商评估: SnowballDB具备大规模数据量、高并发场景下的即时查询分析能力,能够保证数据副本的最终一致性,提供高可用的数据服务,尤其在运营商行业拥有丰富的实践经验。此外,SnowballDB提供多种安装部署方式、可视化监控管理平台和数据库周边工具,支持SQL查询和多种函数。SnowballDB可以作为独立的OLAP引擎,或者与Baymax大数据科学平台结合构成大数据仓库解决方案。 · SnowballDB提供PB级分析数据的列式存储,支持数据的实时在线查询分析,尤其在运营商等行业超大数据规模、高并发、低时延要求的场景下具备优势。 · 在超大规模数据的查询分析场景下,SnowballDB通过对列式存储格式和数据压缩技术进行重构,减少了数据存储空间和I/O资源消耗,提升了查询速度,达到每秒上亿行的吞吐能力。同时,SnowballDB采用向量化执行技术,可以跳过不必要的数据,仅加载必要的列数据来最大化CPU的资源利用率,以此获得更高的吞吐能力。 在高并发、即席查询的场景下,SnowballDB支持上千台节点的的线性扩展;MPP集群采用Share-nothing 节点架构,读写操作可以在多个节点并行执行,并且通过自动均衡节点负载来大幅提升集群整体性能;而且SnowballDB支持写入和查询同时进行,允许在数据库运行时创建表、加载数据和执行查询,无需重新配置或重启服务。 此外,SnowballDB核心代码采用C++开发,执行速度快于Java语言编写的数据库;LLVM 动态编译能够根据数据和硬件配置,动态生成优化的机器代码,极大提高代码执行效率。 例如,SnowballDB的某省级运营商客户服务覆盖近亿用户,单日增量数据超过500T。应用SnowballDB提供的PB级联机分析能力,使各业务部门可以自主进行海量数据的在线查询和多维分析。同时,SnowballDB支持多人多地高并发查询的需求,解决了数据更新不及时、查询响应延迟高、分析维度受限等问题,大幅提高了该运营商客户数据服务的效率和水平。 · SnowballDB能够提供可靠的数据副本的最终一致性,容灾机制保证了数据服务的持续可用。SnowballDB具备多副本备份功能,可以在不同的节点上维护相同的数据,副本内数据发生变化时系统会以异步的方式同步至其他副本,达到所有副本数据的最终一致来保证服务的可靠性。如果节点如发生故障,则自动切换由备份副本提供服务,保证数据服务的持续可用。此外,SnowballDB支持数据跨中心备份,数据能够自动同步恢复,适用于重要系统的跨中心灾备体系。 · · SnowballDB在数据库的安装部署、使用等方面具备高易用性,配套工具提供了多样灵活的使用方式,分析人员可以使用SQL语句进行快速查询分析。 · SnowballDB支持多种安装部署和监控管理方式,可以通过Ambari 开源平台的图形化安装配置和RPM安装包等方式进行安装部署;SnowballDB配套了可视化的监控管理平台,能够对集群节点实施监控预警,展示资源使用和运行状态等多项指标,提供包括数据库管理、用户管理、集群管理、副本配置管理在内的数据库使用全生命周期的功能支持。 SnowballDB配套了完备的命令行客户端、数据备份、数据迁移、数据导入导出等工具,并且支持JDBC、ODBC 连接,可以方便对接各类主流可视化平台和BI 工具。 为了帮助分析人员快速上手使用,SnowballDB内置了多种表引擎,可以直接访问HDFS / Kafka / MySQL 等外部数据源,并且提供完善的SQL 支持和多种高级函数,能够进行复杂查询和多维分析。 · SnowballDB可以作为独立的OLAP 分析引擎,或者与Baymax大数据科学平台结合提供数据仓库提供服务,适用于多样的大数据应用场景。SnowballDB通过接口和客户端,可以作为独立的OLAP引擎提供数据服务。或者,SnowballDB可以结合Baymax的全息数据集成和开发应用能力构成大数据仓库的解决方案,Baymax大数据科学平台基于Hadoop框架,适配各类结构化、半结构化、非结构化数据,能够通过数据处理功能构建统一规范的数据池,并利用数据编排工具将分析所需数据推送至SnowballDB,由SnowballDB提供查询分析服务。 · 典型客户: 北京移动、四川移动、广东省公安厅机场公安局、广州市公安局白云区分局 |
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