DB-Engines7月上榜国产数据库基本情况简介——OceanBase与GBase(db engines ranking)

DB-Engines7月上榜国产数据库基本情况简介——OceanBase与GBase(db engines ranking)

在全球权威的“DB-Engines排行榜”最新发布的7月榜单中,OceanBase与GBase分列上榜国产数据库的第二和第三位,代表了国产数据库在国际数据库行业“流行度”排行的前列水平。那我们就来简单了解下这两款数据库的基本情况。

说明:以下数据均来自于市场公开信息,非调研信息。

一、OceanBase和GBase的基本情况:

OceanBase是由蚂蚁集团自主研发的国产原生分布式关系型数据库,定位为企业级商用数据库。其核心架构基于分布式设计,支持弹性水平扩展,并通过Paxos协议实现高可用性与多地多活容灾能力。该数据库兼容MySQL和Oracle语法,支持零代码迁移,便于传统应用平滑过渡。应用领域涵盖金融、政府和运营商等核心领域。作为开源项目,OceanBase社区版提供全功能内核,并通过三级认证体系培养专业人才。

OceanBase连续入选IDC《中国关系型数据库软件市场研究报告》(中国分布式事务数据库本地部署第一)、赛迪顾问《平台软件市场研究报告》(中国分布式数据库前列)、赛迪《中国金融行业数据库市场研究报告》(金融业及银行、保险、证券三个细分领域的分布式第一位)。

GBase是南大通用公司自主研发的系列数据库产品,核心技术及底层代码自主可控。南大通用成立于2004年,是首批创立的国产数据库企业之一。GBase系列数据库具有自己鲜明的特点和优势,包括:针对强一致事务的基于共享存储的数据库集群GBase 8s;针对强分析弱事务场景的分布式逻辑数据仓库GBase 8a;针对强事务弱分析场景的多模多态分布式交易型数据库 GBase 8c等在内的全栈数据产品体系。GBase系列产品已经已在金融、电信、政务、能源、交通、国防军工等百余个行业实现规模部署,建立节点超过10万,管理数据总量超过500PB。GBase数据库销售范围覆盖全国,并远销欧美亚非各洲50余个国家。

GBase数据库已连续入选IDC《中国关系型数据库软件市场研究报告》(本地部署国产数据库前列)、赛迪顾问《平台软件市场研究报告》(保持分析型数据库本土厂商市占率第一,国产数据库前列),《中国金融行业数据库市场研究报告》(用户渗透率第一,且是唯一在金融业及银行、保险、证券三个细分领域的分布式和集中式均进入榜单的数据库)。

二、OceanBase数据库的主要类型特点:

OceanBase 通过原生分布式架构、LSM-Tree 存储引擎及 HTAP 融合能力,在金融、政务等核心场景实现高并发、高可用与低成本平衡,成为企业级分布式数据库的重要选择。

1、原生分布式架构

  • 多副本容错机制

采用 Paxos 协议 实现数据多副本强一致性,支持跨地域部署的“三地五中心”容灾方案,可承受城市级故障。

数据分区(Tablet)按逻辑分片存储,支持在线动态扩缩容,单集群规模可达1500+节点,处理PB级数据。

  • 存储与计算分离演进

基础架构为 Shared-Nothing,2025 年创新性融合 Shared Storage 模式,通过对象存储降低 70% 存储成本。

独创 LSM-Tree 存储引擎,结合增量合并技术提升写入性能,压缩效率比传统 B+ 树引擎高。

2、高性能处理能力

  • 分布式事务优化

支持单机事务优化为1PC(单分区场景),跨节点事务通过 2PC+Paxos 融合协议。

全局时间戳服务(GTS)实现 MVCC 多版本并发控制,避免锁冲突。

  • 混合负载 HTAP

同一套引擎同时处理 OLTP 与 OLAP 负载,通过资源组隔离避免业务干扰。并行数据操作(PDML)技术提升批量处理效率。

3、企业级特性与生态

  • 金融级高可用

RTO(恢复时间目标)趋近于0,RPO(恢复点目标)保障数据零丢失。

支持 多租户架构,租户间数据与资源逻辑隔离,降低运维成本。

  • 兼容性与工具链

提供 MySQL/Oracle 双模式兼容,支持存储过程、触发器等对象迁移。

配套OCP运维平台和ODC开发者中心,实现一键部署与智能调优。

、GBase数据库的主要类型特点:

因为南大通用公司研发了全栈数据库产品线,以不同架构产品应对不同的数据库场景需求,故我们就GBase主要的产品线分别介绍。

1、GBase 8s(事务型数据库)

  • 强事务处理:支持ACID特性与复杂事务,适用于金融核心系统等高并发OLTP场景。
  • 高可用架构:提供多副本容灾、两地三中心部署方案,可用性达99.99%。
  • 计算存储分离,弹性扩展。
  • 国产化适配:全面兼容适配国产主流软硬件环境。

2、GBase 8a(分析型数据库)

  • MPP列式存储:采用大规模并行处理架构,支持TB级数据实时分析。
  • 联邦架构、虚拟集群、超速加载:突破4000台以上超大规模集群,>30TB/小时的数据加载速度,并支持流式的实时加载。
  • 仓湖一体:融合MPP和Hadoop技术,全数据处理。
  • 双活多中心:镜像技术可实现系统实时双活和读写分离,集群支持多中心的数据容灾。

3、GBase 8c(分布式事务型数据库)

  • 多模多态:支持行存、列存、向量等多种存储模式,以及主备式、分布式等多种部署形态,具备高性能、高可用、高智能化、高安全性等特性。
  • 弹性扩展:支持云环境动态扩缩容,满足企业级HTAP混合负载需求。
  • 多模数据支持:兼容结构化与非结构化数据(如JSON/XML)。

4、共性技术优势

  • 安全合规性:支持国密算法、数据加密及等保四级审计,GBase 8a与GBase 8s均通过国家安全可靠测评,满足政务、金融等强监管要求。
  • 高兼容性:高度兼容Oracle、MySQL等常用语法,提供平滑迁移工具。

OceanBase数据库的核心适用场景及代表案例

1、金融核心系统

  • 支撑支付交易、清算结算等高并发场景,峰值事务处理能力达707亿次/分钟,保障工商银行、太平洋保险等金融机构的零数据丢失与秒级故障恢复。
  • 通过Paxos协议实现三地五中心容灾,满足金融级RTO趋近于0、RPO=0的严苛要求。

2、大规模实时分析(HTAP)

  • 同一引擎同步处理交易与分析负载,华润万家通过HTAP优化实现性能提升70%,实时响应库存与销售决策。
  • 列存压缩技术降低存储成本50%-70%,适用于PB级观影行为分析、电商用户画像等场景。

3、多租户资源隔离

  • 为网易游戏等企业提供租户级逻辑隔离,解决多业务干扰问题,降低60%存储开销。
  • 细粒度权限控制适配数字版权管理(如影视资源库),保障制片方与发行方数据安全。

4、高弹性扩展场景

  • 支持在线动态扩缩容,滴滴出行利用分布式架构将DDL操作从数天缩短至小时级,应对票务峰值调度。
  • 单集群支持1500+节点,适配国家电网、中国移动等海量物联网数据处理需求。

行业核心代表案例

1、在金融行业

工商银行支付清算系统,采用OceanBase分布式架构,应对日均亿级交易量,峰值处理能力达707亿次/分钟,联机交易响应时间缩短60%。

2、在零售行业

华润万家采用OceanBase同一引擎处理交易(OLTP)与实时分析(OLAP),复杂查询性能提升70%;列存压缩技术节省50%存储空间,PB级数据查询延迟降至毫秒级。618大促期间系统零故障,动态调仓效率提升3倍。

3、跨境支付

菲律宾GCash借助OceanBase成为东南亚首个实现“三可用区高可用”的金融科技平台,为亿级用户移动支付平台解决高并发交易与数据膨胀问题。

4、车联网

慧视通科技千万级车辆轨迹数据需实时处理与智能分析。向量化搜索AI驱动车辆调度,相似轨迹搜索性能提升40倍;Serverless弹性根据流量自动扩缩容,资源利用率提高65%。

五、GBase数据库的核心适用场景及代表案例

  • lGBase 8a适用于PB级大数据、TB级小数据场景,包括电信、金融、政企、安全等行业的海量数据应用;
  • GBase 8s适用于OLTP、轻OLAP应用场景和对信息安全性有较高要求的信息系统(如党政、金融、交通、能源等行业业务系统)
  • GBase 8c可为关键行业核心系统、互联网业务系统和政企业务系统提供安全、稳定、可靠的数据存储和管理服务。

行业核心代表案例

1、在金融行业

GBase数据库在农业银行总行部署6000个节点集群,超过50P数据量规模,以双活集群技术保障了金融级高可用;是同期国内金融行业最大规模的数据仓库和大数据平台。

2、在政务行业

GBase数据库已为数百家国家部委和地方党政机关、部门、机构用户提供业务支撑,承担的项目包括:国家发改委统一信息交换共享平台、公安部居民身份登记识别系统、民政部金民工程、财政部全国预算汇总系统、人社部金保工程、海关总署金关工程、国税总局金税工程、国家气象局气象大数据云平台,等。

3、在电信行业

GBase数据库支持中国移动集团最早选择国产数据库建设国内电信行业最大规模数据仓库,支持多租户、动态扩展,已部署超千节点集群,20P数据量。

4、在能源行业

GBase承担国家电网公司网上国网电力销售数据分析,和承担调度云平台业务系统,通过上千公里远程异地容灾方案建设,实现本地、异地读写分离双活集群秒级数据同步;在国家管网集团,支持15个应用系统,成功上线1000余套数据库。

5、在交通行业

基于GBase UP的大数据平台有效支撑铁路总公司及各地方路局客票查询及分析系统的几十TB的数据量;GBase数据库已稳定支撑全国近30个大中城市的近百条轨道交通线路运营。

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