在全球权威的“DB-Engines排行榜”最新发布的7月榜单中，GBase与PolarDB分列上榜国产数据库的第三和第五位，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、PolarDB和GBase的基本情况：
PolarDB是阿里云自主研发的新一代关系型云原生数据库，既拥有分布式设计的低成本优势，又具有集中式的易用性。
TDSQL曾入选“Forrester数据库魔力象限”和“Gartner云数据库管理系统魔力象限”；连续入选IDC《中国关系型数据库软件市场研究报告》（本地部署前列）、赛迪顾问《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前列）。
GBase是首批创立的国产数据库企业之一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。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数据库曾入选“Gartner全球数据管理领域魔力象限”和“全球数据仓库能力评估（第七名）”；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《年度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，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）。
二、PolarDB数据库的主要类型特点：
1、计算与存储分离架构
- 一写多读模式：单个主节点（RW）处理所有写入操作，多个只读节点（RO）共享同一份存储数据。新增RO节点时无需数据同步，直接挂载存储即可提供服务，显著提升横向扩展能力。
- 存储层数据同步：通过Redo日志在存储层实现多副本复制，大幅降低代码路径复杂度，提供低延迟的数据同步能力。
2、共享存储优化
- 存储层并行处理：采用多并发分散写入机制，将大字段Redo日志并行写入云存储的多条带，提升系统写入吞吐能力。
- 云存储特性适配：利用云存储的高聚合带宽特性，设计二级索引预读逻辑，优化I/O效率；同时通过单对象Put/Get类资源访问降低锁竞争。
- 高性能缓存管理：采用多LRU分区独立缓存机制，避免全局锁冲突，各分区独立执行刷盘和读取操作，提升多核扩展性。
3、分布式与高可用设计
- 分布式事务优化：引入提交时间戳（CTS）替代传统快照隔离机制，消除多核可扩展瓶颈。事务提交时记录XID的提交时间至CTS，加速MVCC可见性判断。
- 高可用容灾：存储层原生支持多副本冗余，结合计算节点无状态特性，实现分钟级故障切换与跨可用区部署能力。
4、HTAP能力增强混合
负载支持，通过统一存储层化解TP与AP系统分离架构的痛点，避免数据同步延迟与存储成本倍增，支持AP查询负载的弹性扩展。该架构通过深度整合云存储特性，在保持数据库兼容性的同时，实现了弹性扩展、低延迟同步与高可用性的统一。
三、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。
四、PolarDB数据库的核心适用场景及代表案例
1、高并发在线事务处理（OLTP）
- 大规模业务系统 支持千万级QPS的在线交易场景，如电商秒杀、金融支付系统，通过计算节点弹性扩展应对流量峰值，存储层自动扩容保障数据持久性。
- 游戏行业实时交互 为玩家账户管理、道具交易等高频操作提供亚毫秒级延迟，满足游戏行业对数据一致性和低延迟的严苛要求。
2、混合负载（HTAP）分析
- 实时业务分析，通过行列混合索引技术（IMCI）与向量化执行引擎，在单库内同时运行交易查询与复杂分析，消除传统ETL延迟。例如零售中台可实时统计销售趋势并更新库存策略。
- 大表复杂查询优化，针对数十TB级单表场景，通过并行计算、SIMD指令集加速多维度分析，避免分库分表带来的架构改造成本。
3、云原生与成本敏感场景
- Serverless弹性架构，支持计算资源秒级扩缩容与按量计费，适合间歇性访问的应用（如企业后台系统），大幅降低闲置资源成本。
- 跨地域多活部署，依托存储层多副本冗余与计算节点无状态化，实现分钟级跨可用区故障切换，保障全球化业务的连续性。
4、AI驱动型应用数据库内机器学习，通过PolarDB for AI功能直接运行模型推理，例如用户行为预测、实时风控，减少数据迁移开销，加速决策闭环。
行业核心代表案例：
1、金融行业：
交通银行手机银行用户流失预警AI驱动精准干预，通过用户行为数据（登录频率、交易特征、资产变动）构建流失预测模型，对高风险客户主动推送专属理财方案，挽留率提升18%。长尾客户深度经营，针对海量低活跃用户，基于生命周期标签定制阶梯式权益（如小额信贷优先通道），MAU（月活跃用户）季度环比增长12%。
2、制造业：
厦门银华机械AI工厂安全生产智能监控，利用视觉识别技术实时检测车间人员合规操作（如防护装备穿戴），违规行为秒级告警，事故率下降35%。生产数据实时决策，聚合设备传感器数据与订单信息，自动优化排产计划，设备闲置率减少28%，订单交付周期缩短22%。
3、互联网行业：
抖音短视频内容生态个性化推荐提升粘性，基于用户兴趣标签（如“三农”“才艺展示”）匹配垂直领域创作者内容，“张同学”东北农村生活短视频单月获千万级粉丝。青年群体社交裂变，针对大学生群体设计校园挑战赛话题，用户创作内容分享率提升40%，带动平台新用户增长。
4、零售行业：
电商用户分层运营“千人千面”商品推荐，依据用户画像（如“准妈妈”“职场新人”）动态展示母婴用品或办公设备，转化率较通用推荐高32%。沉默用户召回策略，对30天未活跃用户自动发放高价值优惠券，结合历史“价格敏感”标签精准触达，召回成功率提升25%。
五、GBase数据库的核心适用场景及代表案例
- GBase 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。GBase数据库至今已在国内三大运营商总部及70余省分公司部署运行。
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。
六、写在最后
本期我们对7月最新上榜“DB-Engines排行榜”的前五名国产数据库——TiDB、OceanBase、GBase、TDSQL、PolarDB，一一做了简单介绍，他们也是当前国内主流的开源分布式、云原生分布式，和本地部署商用数据库的主要代表。我们期待有越来越多的国产数据库登上榜单，在国际舞台上开拓市场、展示风采。
