艾瑞咨询中国数据库行业研究报告正式发布，湖仓一体架构获业界认可

艾瑞咨询发布《2021年中国数据库行业研究报告》，可同时实现海量大数据联机交易和联机分析的「湖仓一体」创新架构成为数据库未来发展新趋势。

上周，艾瑞咨询首次发布中国数据库行业研究报告。《2021年中国数据库行业研究报告》梳理了各种类型数据库的技术架构和适用场景，从供需双方视角分析了中国数据库市场的存量增量、市场格局、选型指标以及行业典型应用实例，并基于上述研究讨论了数据库市场的挑战与未来趋势。报告全文请点击「链接」下载。

《2021年中国数据库行业研究报告》中指出，“政策和数字化持续释放需求，中国数据库市场进入百花齐放的快速发展期。2020年，国内数据库市场总规模达247.1亿元，较2019年增长16.2%，CAGR（2020-2025e）达15.6%，未来三年预计将保持高增长。国产数据库在分布式改造、国产化、数据迁移、跨库管理、软硬结合等多方面仍面临挑战，湖仓一体、DBaaS等五大趋势将成为中国数据库市场未来发展的必然趋势。”

SequoiaDB 巨杉数据库的湖仓一体融合数据平台入选该报告的典型厂商案例。基于「湖仓一体」架构，巨杉数据库打通了不同业务类型、不同数据类型之间的技术壁垒，实现交易分析一体化、流批一体化、多模数据一体化，最终降低数据流动带来的开发成本及计算存储开销，提升企业运作的“人效”和“能效”。

Cloudera退市，湖仓一体或引领大数据的下半场

同样是在上周，据 TechCrunch 报道，KKR 和 CD&R 将以 53 亿美元收购 Cloudera，Cloudera 将私有化。2008年，Hadoop 顺利通过孵化器成为 Apache 的顶级项目，包含众多子项目。同年，第一家 Hadoop 商业化公司 Cloudera 成立，创始人来自 Google、FaceBook 和 Yahoo!。随着不断发展和融资，Cloudera 在 2014 年的市值达到近50亿美元的顶峰，是Hadoop生态系统中规模最大、知名度最高的公司。在 Hadoop 最鼎盛的阶段，几乎所有公司的大数据平台都使用了Cloudera、Hortonworks 和 MapR 的 Hadoop 发行版。但随着Hadoop逐渐受到公有云和数据湖等技术的冲击，Cloudera 的股价也随之不断缩水。2018年 Cloudera 宣布与 Hortonworks 合并，但这并未挽救颓势。2021年4月 Apache 宣布关闭13个与大数据有关的 Apache 项目，其中10个项目属于 Hadoop 生态系统，如今 Cloudera 也即将私有化，这也许代表着 Hadoop 已辉煌不再，那么谁将引领大数据的下半场？

同时，艾瑞咨询《2021年中国数据库行业研究报告》指出，“1980s以来，数据仓库技术不断发展，尤其MPP架构使得DBMS能够处理大量数据，满足企业通过数据分析来支持商业决策的需求。但随着互联网的发展，许多企业需要同时处理非结构化数据，半结构化数据以及海量结构化数据。数据湖随之诞生，它可以直接存储各种格式的原始数据，根据用户需求进行计算，具有灵活弹性的优点。但是，数据湖虽然适用于存储多元化数据，却缺少一些企业级功能，在实际执行时也存在许多挑战：数据缺少加工，难以实现实时分析，数据查询性能差；不支持ACID事务等。而湖仓一体实现架构创新，作为中国数据库行业市场新趋势之一，能够同时实现海量大数据的联机交易和联机分析。”

面对海量大数据场景下的联机交易、非结构化数据治理等需求，以及数据仓库和数据湖存在的不足，以Snowflake、Databricks及巨杉数据库为代表，聚焦于新一代“湖仓一体”架构的数据库厂商，开始在面向全新海量联机业务的场景中快速崛起。“湖仓一体”由数据湖和数据仓库概念延伸而来，融合了两者的架构特性。在传统独立构建数据湖及数据仓库模式的基础上，“湖仓一体”演进出对不同数据类型（结构化、半结构化与非结构化）的存储和联机处理能力，为企业提供裸数据存储、数据加工、数据分析展现等能力的统一平台。

在巨杉数据库的典型应用架构中，企业通常基于其产品「湖仓一体」的架构特性，构建数据基础设施平台型，以整合以往分散管理的结构化、半结构化和非结构化数据。巨杉数据库充分兼容包括：MySQL、MariaDB、PostgreSQL、MongoDB、Apache Spark、S3、NAS、SDB API在内的8种接口，其特有的跨引擎事务一致性能力，可以有效简化多团队开发流程中对不同引擎及结构的ACID管理，提升业务开发、数据处理、运维管理多方面提升企业的综合数据管理效率，避免了传统数据湖、数据仓库独立建设带来的ETL延迟及数据冗余存储，降低了技术栈的复杂性。另外，该平台提供丰富的生态对接，支持包括Tableau、Power BI、帆软、SmartBI等国内外分析工具，提供数据分析报表、商业智能决策等。

相比数据湖，巨杉数据库湖仓一体架构能够支撑联机交易和联机分析的场景，弥补了通过Hadoop技术在数据库实时处理能力方面的重大不足。随着企业数字化转型的深化，尤其是在数据中台、智能化应用进行微服务改造的过程中，企业内部出现了大量需要同时访问多个不同业务系统（几个到几百个）数据的联机交易场景，底层数据库具备大规模实时联机处理能力显得尤其重要。

相比数据仓库，巨杉数据库湖仓一体架构作为支持联机处理的统一数据底座，多类型的可以实时打通，避免不同平台间的数据移动，大大降低了数据处理的时间成本。企业可以对不同岗位的研发及业务人员开放自由查询能力，无需通过IT部门人员进行复杂建模，大大提升了应用开发的敏捷性，让业务从T+1走向T+0。

基于湖仓一体架构，巨杉数据库提供对机器学习和AI算法的支持，实现数据湖+数据仓库的闭环，极大地提升业务的效率，有效帮助企业增强数据复用能力，全方位提升管理及开发效率。

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