我国主流数据库种类及具体名称有哪些？

主流包括关系型、分布式，代表有OceanBase、达梦、TiDB、GaussDB、PolarDB。

国内主流数据库主要包括OceanBase、TiDB、PolarDB、GaussDB、TDSQL、达梦数据库（DM）、人大金仓（Kingbase）、Lindorm、StarRocks以及AnalyticDB等，这些数据库产品在技术路线上涵盖了分布式、云原生、传统关系型及分析型数据库，广泛应用于金融、政务、电信、互联网等核心业务场景,构成了中国数字经济底座的重要组成部分。

分布式与云原生数据库的领军者

在当前数字化转型的大潮中，分布式数据库和云原生数据库因其高可用、高扩展及弹性伸缩能力,成为了市场关注的焦点。

OceanBase是由蚂蚁集团完全自研的原生分布式关系数据库，它最大的技术亮点在于“三地五中心”的城市级容灾能力，以及在金融级高并发场景下的极致稳定性，OceanBase不仅兼容MySQL和Oracle协议，能够帮助企业低成本、低风险地完成数据库迁移，还通过基于LSM-Tree的存储架构实现了极高的压缩比，大幅降低了企业的存储成本，OceanBase已在工商银行、中国人寿等大型金融机构的核心系统中得到了深度应用。

TiDB作为PingCAP旗下的开源分布式数据库，是NewSQL领域的典型代表，它采用Key-Value存储引擎，支持水平弹性扩展，能够完美解决传统单机数据库在面对海量数据时的瓶颈问题，TiDB的核心优势在于其HTAP（混合事务/分析处理）能力，即在一套系统中同时支撑事务处理与实时分析，打破了传统数据库将交易与分析分离的架构限制，对于互联网企业和正在经历快速业务扩张的传统企业而言,TiDB提供了灵活且开源的解决方案。

PolarDB是阿里云推出的云原生关系型数据库，其核心架构创新在于采用了存储计算分离的设计，这一设计使得用户可以根据业务需求独立扩展计算或存储资源，实现了资源的极致利用和秒级升级，PolarDB兼容MySQL、PostgreSQL及Oracle等多种数据库生态，且具备毫秒级的延迟能力，非常适合云上部署和混合云架构，是众多电商、SaaS平台的首选数据库。

传统关系型数据库的国产化力量

随着信创产业的深入发展，国产传统关系型数据库在党政、金融等关键领域扮演着不可或缺的角色，主要承担着去“IOE”（IBM、Oracle、EMC）中Oracle替代的重任。

达梦数据库（DM）是国内成立较早、拥有深厚技术积累的数据库厂商，达梦数据库在产品形态上高度兼容Oracle，拥有完善的自主知识产权，其DM8版本在集群架构、读写分离、大规模并发处理等方面表现优异，且具有极高的稳定性，达梦的优势在于其全栈适配能力，能够与国产操作系统、芯片及中间件形成良好的生态兼容，因此在政府、军工及能源等对安全性要求极高的领域占据了主导地位。

人大金仓（Kingbase）依托于电子科技集团（CETC）的背景，在电子政务领域具有极高的市场占有率，人大金仓数据库具备高可靠性、高安全性等特点，其高可用集群架构能够满足关键业务7×24小时不间断运行的需求，对于政务系统而言，人大金仓不仅提供了稳定的数据存储底座，还提供了完善的数据迁移和同步工具,极大降低了存量系统迁移的难度。

多模态与分析型数据库的崛起

随着大数据和人工智能技术的融合，能够处理多模态数据（如文本、图像、时序数据）以及提供极速分析能力的数据库逐渐崭露头角。

GaussDB是华为企业级分布式数据库的代表，它不仅涵盖了传统的关系型数据库能力，还延伸到了AI-Native（人工智能原生）领域，GaussDB利用AI技术进行数据库的自治运维（如自调优、自诊断），大幅降低了DBA的运维成本，在金融、大企业等复杂场景中，GaussDB凭借其强大的性能和华为全栈生态的优势,成为了国产数据库的重要一极。

StarRocks和AnalyticDB则是分析型数据库中的佼佼者，StarRocks凭借其全面向量化引擎和智能物化视图技术，在多维分析、实时报表等场景下展现了惊人的查询速度，被广泛应用于用户画像、实时看板等业务，AnalyticDB则是阿里云上的海量数据实时高并发在线分析数据库，能够毫秒级针对千亿级数据进行即席查询,是数据驱动型企业的核心分析工具。

选型建议与专业解决方案

面对如此丰富的数据库产品，企业在进行技术选型时往往面临困惑，基于多年的行业实践经验，我们认为选型不应盲目追求“最新”或“最热”，而应遵循“场景匹配”原则。

对于金融级核心交易系统，首要考虑的是数据的强一致性和高可用性，OceanBase、GaussDB和TDSQL是经过验证的最佳选择，它们能够满足金融监管对RPO（恢复点目标）和RTO（恢复时间目标）的严苛要求。

对于互联网业务与高并发场景，业务增长快、数据模型变化频繁是常态，TiDB和PolarDB凭借其弹性伸缩能力和云原生特性,能够更好地支撑业务的快速迭代。

对于政务与信创替代项目，生态兼容性和安全性是核心考量，达梦和人大金仓在国产化软硬件环境下的适配度最高,迁移路径最为成熟。

对于大数据实时分析，如果企业需要构建秒级响应的BI报表或进行用户行为分析，StarRocks和AnalyticDB能够显著提升数据分析的效率,助力企业实现数据价值最大化。

企业在进行数据库迁移或重构时，建议采用“双模IT”策略，即在保留原有稳定系统的同时，在边缘业务或新业务中先行试点新的数据库技术，积累运维经验后再逐步替换核心系统，建立完善的数据库监控与容灾演练机制,是确保数据资产安全的最后一道防线。

国内数据库产业正处于百花齐放的高速发展期，技术成熟度已比肩国际一流水平，您所在的企业目前正在进行哪些数据库相关的升级或迁移工作？在实际应用中遇到了哪些性能瓶颈或兼容性挑战？欢迎在评论区分享您的经验与见解。

各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关国内主流数据库有哪些的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！