近期，全球領先的 IT 市場研究和咨詢公司 IDC 發布名為《中國金融行業分布式事務型數據庫市場份額，2023：技術驗證結束，迎接高速增長》報告，報告引發了廣泛的關注。其背后的原因：一方面作為數據庫應用高地，金融行業對數據庫的使用有著風向標的意義；另一方面，作為新型架構數據庫產品，分布式數據庫經過多年發展已逐步成熟，大家也很關注在以金融為代表的核心場景使用情況如何。此外，報告中引用的多家頭部數據庫廠商也都紛紛宣傳了自己取得的佳績，也引發了業內對于“第一”的諸多疑問。本文嘗試對報告數據進行解讀，同時對后續分布式數據庫在金融行業發展加以展望。

1. 行業解讀：分布式數據庫高速增長一年

隨著近些年來，分布式數據庫在金融企業的大量應用，這一新型數據庫產品也走過了從早期的技術驗證到中后期的規?；涞氐倪^程。伴隨著整個應用落地過程，數據庫廠商及服務商也都積累了豐富的實踐經驗，為后續更大規模應用做好鋪墊。從報告應用的2023年數據來看，中國金融行業分布式事務型數據庫的市場規模約為 2.0 億美元，同比增長 12.1%。相信在未來數年，這一市場規模將保持高速增長態勢。從現有落地案例來看，仍然是以頭部金融企業為主，隨著技術產品逐步成熟完善，大量中小規模企業將陸續采用這一產品。下面將從多個維度分析報告的數據。

（1）廠商頭部聚集效應明顯

從報告披露的數據來看，整個金融行業分布式數據庫市場仍以頭部廠商為主，且頭部廠商的整體比例進一步拉大，前五家頭部廠商占整體市場份額的 86.9%，中尾部廠商的市場空間被進一步擠壓。從下圖對近兩年來的頭部（TOP 5）的廠商對比，其聚集效應明顯但還未呈現進一步擴大的趨勢。

（2）本地部署方式仍占主流

從部署方式來看，受限于金融行業的特殊性，主要是來自法律法規及監管要求，核心交易系統只能進行本地化部署，以保障數據的安全性和可控性。針對不同金融細分行業其場景有所不同，如銀行的賬務核心、存貸核心、信貸、理財、清算等應用，保險行業的核保、理賠、保全等應用；而面向終端用戶的營銷、零售應用才能選擇公有云部署方式。從報告披露的數據來看，本地部署占據主導，云相對小一些；本地部署規模近 1.6 億美元，公共云近 0.7 億美元。

（3）金融細分行業差異顯著

從金融細分行業來說，銀行與保險/證券差異明顯。作為金融監管最嚴格的行業，銀行業很早就受到監管機構的明確指導，規定了相關建設標準。幾個頭部銀行也做了大量早期實踐，預計未來 2—3 年仍將保持高速增長。對于部署方式而言，銀行主要應對內部交易系統等，更多采用本地化部署方式。公有云部署在銀行主要涉及互聯網支付、營銷應用和手機銀行部分業務模塊等系統。保險及證券，相對銀行而言規模小了很多，且還屬于相對早期，相信未來會是增長較快的市場。對于部署方式來說，更多會選擇云的方式。

2. 企業解讀：頭部聚集，百花齊放

（1）維度分析：部署方式+細分行業

本次報告顯示，部分廠商因深厚的技術積累和創新能力與同行拉開了差距，形成了頭部集團。部分廠商在宣傳報道中，強調了自己取得“第一”的佳績，也引發了大家對誰是金融分布式數據庫第一的猜測。這里其實更多是統計口徑和分析角度的差異所造成的。下面我們看下按部署方式的總體情況。根據廠商性質，可對頭部廠商大致分為兩類，一類是以阿里云、騰訊云、華為云為代表的云廠商；一類是以OceanBase、金纂信科為代表的獨立數據庫廠商。按照部署方式來說，無疑前者在云上更具有優勢，特別是阿里云尤為明顯大部分份額都來自云端。當然，金融行業的特殊性會導致云上可增長空間相對有限，可能會對后續發展造成影響。對于后者而言，則云上發展存在劣勢，特別是金纂信科，幾乎放棄了云；OceanBase 近期在云上持續發力，并取得了部分成果，金融行業相對占比不高，但也有部分來自云上的份額。

再從細分行業來看，銀行與保險/證券，又有著明顯的差異。從上文可見，銀行的體量還是要大于保險/證券，但各家的發展重點還是存在差異。差異比較明顯的是金纂信科和阿里云，前者絕大部分收入均來自銀行，后者則大部分來自保險/證券；OceanBase等其他三家，則發展相對均衡。

我們將上述情況組合一下，就分出了四種情況。結合上面的兩幅圖，也就明白了各家宣傳的“第一名”的含義如何。其中 OceanBase 是在金融行業本地部署和保險/證券細分行業本地部署兩項排名第一；金纂信科的 GoldenDB 則是在銀行細分行業本地部署排名排名第一；騰訊云的 TDSQL 是在總體及銀行細分行業排名第一。

（2）廠商自訴：“攻堅、高速、第一”

部分廠商也針對此次報告，做了部分宣傳，突出過去一年在金融行業所取得成績。

• OceanBase

OceanBase 現已覆蓋 70% 千億資產規模以上銀行、75% 頭部證券機構、65% 頭部保險機構、45% 頭部基金公司，包括中國工商銀行、交通銀行、四川農商聯合銀行、太平洋保險、招商證券等。其中，一半以上將 OceanBase 應用于核心系統。深耕金融 14 載，“根自研”是 OceanBase 負載關鍵業務系統、為金融客戶需求兜底的最大底氣。

• TDSQL

騰訊云 TDSQL 已經幫助30多家金融機構完成核心系統替換。中國銀行、中國建設銀行、中國農業銀行……國內前十大銀行中，有7家都選擇了TDSQL。金融行業的數據庫建設對一致性、可用性、安全性要求嚴苛，堪稱數據庫領域“皇冠上的明珠”。TDSQL 則在上述三個方向，有著獨特的技術優勢。

• GoldenDB

在銀行業，本地化部署主要集中在內部交易系統上，這是本土化系統改造的關鍵領域。能在銀行本地部署份額中坐上頭把交椅，GoldenDB的實力可見一斑。

3. 分布式數據庫落地金融的關鍵之匙

（1）落地關鍵要素總結

過去的一年，分布式數據庫在金融行業遍地開花，那這些產品能在金融行業順利落地，其關鍵要素又有哪些呢？下文結合我的觀察加以分析。這些內容也是企業選擇一款事務型分布式數據庫的重點考察要素。

（2）典型企業分析：OceanBase

結合上面的要素總結，我們抽取一家頭部企業做一分析，看做對了什么讓企業占得先機。這里選擇 OceanBase，作為我們的分析樣本。與傳統幾家云廠商不同，作為一家獨立數據庫企業會面臨更多困難，此次報告顯示 OceanBase 在獨立數據庫廠商市場份額排名第一。作為一款由螞蟻集團自主研發、歷經多年打磨和優化的金融級分布式關系數據庫。作為螞蟻金服內部 100%核心交易系統的支撐平臺，不僅為阿里和螞蟻金服內部的多個關鍵業務提供穩定的服務，還服務于金融、互聯網、政企等企業客戶，同時提供本地化和公有云服務，以滿足不同場景的部署要求。從要素分析來看，其做了幾項突出能力，進而占得先機。

• 單機分布式一體化

單機分布式一體化架構是 OceanBase 的一種創新的數據庫架構方式，旨在兼顧分布式架構的擴展性與集中式架構的性能優勢。這種架構使得 OceanBase 在單機和分布式兩種部署場景下具備相同的事務 ACID 能力。這使得企業可以根據業務及數據規模，靈活選擇數據庫架構，進而應對業務增長所帶來的擴容問題。同時這一能力，也降低了使用分布式的門檻，可根據情況循序漸進來使用。

• HTAP

作為新的增量場景，HTAP 能力對于擴展使用范圍尤為重要。OceanBase 采用行列混合存儲、編譯執行、多級別資源隔離等技術，在高性能 OLTP 的基礎上支持實時分析、跑批等分析性場景，真正通過“一個系統”提供同時處理交易及實時分析，“一份數據”用于不同的工作負載，從根本上保持數據的一致性并最大程度降低數據冗余，幫助企業大幅降低總擁有成本。

• 數據壓縮

使用分布式數據庫的痛點之一，就是資源一次性投入過大。OceanBase 的高級數據壓縮特性，包括行列混合存儲結構和高效的數據編碼技術。這些特性使得存儲空間大幅減少，部分業務甚至實現了存儲空間減半的效果，同時系統性能并未受到影響。這將極大降低用戶的使用成本，提高整體 ROI。

• 多租戶能力

OceanBase 數據庫支持多租戶模式，允許在同一集群中創建多個租戶。每個租戶可以獨立管理自己的數據庫、用戶和數據，確保租戶間的數據隔離和安全性。OceanBase 通過資源池管理確保租戶間的資源隔離，避免資源爭搶，保障業務穩定運行；并支持動態擴容和縮容，租戶可以根據業務需求靈活調整資源。這一能力，可以讓用戶將大量小業務做整合，充分利用分布式數據庫提供能力的同時，又不至于造成很大浪費。

• Oracle 兼容性

OceanBase 是一個高度兼容 MySQL 和 Oracle 的分布式數據庫系統，其兼容性特性顯著降低了用戶從傳統數據庫遷移到 OceanBase 的成本。同時結合其提供的工具OMS、OMA，可實現低成本、平滑的應用系統遷移，降低用戶使用 OceanBase 的使用門檻。

• 多平臺部署

OceanBase 支持本地化部署和云部署，針對后者還提供基于多家云基礎設施的公有云服務，并通過打通不同云廠商網絡，實現同一集群的跨云部署；也支持將私有部署與公有云通過安全網絡設施相互聯通。這一能力通過一站式多云管控平臺能夠對所有部署的實例進行管理，納管多云主機資源，實現運維界面的統一，大幅提升管理效率，降低風險。

寫在最后

金融行業，具有對數據庫最為嚴苛和復雜的要求與調整。分布式事務型數據庫，經過多年發展，也成功驗證其可行性與實用性，可以在金融行業核心場景中穩定運行。在這一過程中，廠商也積累了豐富的實踐經驗，為未來更大規模的使用打下堅實基礎。隨著技術驗證的成熟，相信未來將有更多的企業、更核心場景選擇使用分布式數據庫，加速數據庫本土化轉型。面對即將到來的市場高速增長需求，數據庫廠商應當未雨綢繆，全面提升自身能力，擴充服務團隊以提供更專業的技術支持，優化項目管理以提升實施效率，同時完善方法論體系以指導更廣泛的實踐應用。希望數據庫廠商，能夠抓住這一市場機遇，迎來爆發式增長，最終取得更大的成績。