2016年度十大数据库排名盘点:特性、缺点与云服务比拼及未来展望
本文列出了2016年排名中的十大数据库,详细介绍了每个数据库的特征和缺点,并与主要制造商的云数据库服务竞争,并最终期待今年的数据库开发。
数据库排名年度库存
说到库存,我们必须首先查看DB-的全局数据库排名。下表显示了2017年1月的前20个数据库引擎的最新排名。
DB-2017-01数据库前20名列表DB-2017-01数据库TOP 20列表
DB-该排名在该行业中被引用了很多,并且具有很高的权威性。一般来说,这是相对客观的。它不像许多使用数据库制造商发布的市场研究或数据的咨询机构一样。相反,它全面评估了每个数据库产品的得分,并通过以下6个统计数据给出了全面的排名:
与数据库相关的网站的数量(当前通过Bing,搜索引擎统计信息)
公众注意(通过计算)
技术讨论活动(通过堆栈,DBA堆栈问答和用户统计数据)
工作(通过,雇用统计)
专业档案(通过,统计)
社交网络信息(通过统计数据)
DB-我认为这种方法更科学,我个人更喜欢使用这种方法来快速分析事物的活动状况和趋势。当然,该排名仅反映了全球的流行水平,不能反映产品收入,并且不能代表国内受欢迎程度的排名。以下图中每个数据库产品的竞争关系和客户流程图:
每个数据库产品的竞争关系和客户流量的示意图。每个数据库产品的竞争关系和客户流量的示意图。
从排名的角度来看,MySQL和SQL的三个主要数据库产品肯定是遥远的,显示了三足的状态。 ,较稳定的前五名位于前五名,而得分是可比的。两家公司一直在争夺第四名的位置。 DB2曾经是数据库的领导者,但近年来其发展一直很弱,并且一直在不断下降。尤其是在互联网行业和中小型企业中,互联网行业和中小型企业基本上没有DB2,而且在金融和其他领域的领域也受到了极大的挑战。据估计,明年第六兄弟的立场也将是危险的。 ,雷迪斯(Redis),neo4j在自己的领域中获得了领导地位。
总体而言,去年,MySQL,Redis,都是市场上的巨大赢家,并且在自己的领土上发展得很好。但是,DB2和几家公司相对悲伤,其活动不断下降。
自2013年以来,几个主要主流数据库的几个主要主流数据库变化的总体趋势:自2013年以来,几个主要主流数据库的总体趋势的总体趋势:
上图显示了自2013年以来几个主要主流数据库排名的总体趋势。
自2013年以来的开源数据库和商业数据库的开发趋势分析
上图显示了自2013年以来开源数据库和商业数据库的开发趋势分析。总的来说,每个人都可以清楚地感觉到开源数据库正在显示出良好的开发势头,并且商业数据库的市场逐渐逐渐吞没。但是,从过去一年的发展趋势来看,开源数据库并未完全击败商业数据库的势头,并且将来将在很长一段时间内一直处于激烈的竞争。目前,商业数据库主要依靠和支持它们。
各种数据库类型市场百分比各种数据库类型市场百分比
NOSQL的发展非常快。几年前,有人会说NOSQL将取代关系数据库,但最近每个人都开始冷静下来。从上图,我们可以看到,尽管NOSQL发展良好,但RDBM仍然占据了80%的活动,并且处于主导地位。
2016年的十大数据库评论
1。(Boss,最有利可图的数据库)
它一直是数据库中市场份额最高的产品,但在2016年非常不舒服,受到第二代MySQL的威胁。尽管这是公司的产品,但MySQL带来的收入可以忽略不计,这间接影响了市场。那为什么不切断mySQL或减慢mysql更新节奏呢?这个分支很可能也正在迅速发展。如果MySQL官方更新很慢,许多公司可能会选择。所以没有办法。不可能将MySQL迁移到,也无法避免进行MySQL,因此我只能努力开发MySQL并努力保持用户控制。当然,我也完全致力于开发云服务。如果开发了云计算字段,MySQL可能会带来良好的收入。
这是一个非常重要的版本。与11G相比,设计概念发生了新的变化。它完全包含云计算,而多租户是12C的最大功能。从以前产品的发行版来看,主要版本的第一个版本更多地是关于讲道的,而第二版对于质量生产和使用具有更大的价值。版本12.2于2016年发布,可以说12C可以进入生产和使用阶段。 .2在云计算多租户方面取得了重大改进。我简要列出了一些重要的观点,如下所示。这些观点对于使用数据库的普通人来说可能不好,但对于云计算多租户来说是非常重要的功能:
PDB的I/O率(可以通过IOPS或MBP隔离PDB)
对于具有集合,时区文件和CDB中的时区的PDB
代理PDB(PDB代理服务,可以使用链接指向远程PDB)
- TCP的级别ACL(每个PDB都可以指定ACL安全策略)
PDB文件(.pdb文件)(您可以将PDB导出为离线文件,然后迁移到其他CDB进行容器迁移)
PDB,克隆PDB和(可用于灾难恢复,同步和单个PDB的镜像实例分析)
CDB可以包括4000个PDB(以前最大的数字为252)
.2添加了本机支持,这与以前的RAC不同。数据可以放置在完全不同的主机中,属于共享体系结构。可以说,此功能是为OLTP系统专门准备的,那里的业务非常大,这等同于自动数据库和表管理功能的内置实现。
此外,还添加了数据生命周期管理功能。每个人都知道数据库被分为冷热。最近经常使用数据。几年前的数据偶尔会使用。通常,良好的做法是将行存储用于常用数据以及压缩的存储或列存储,以进行不经常使用的数据。这样,总成本会更好。当然,它需要大量的设计和操作和维护成本来实现这种效果,并且也可能影响业务体验,因此没有多少人可以做得很好。在.2中,您可以指定数据的生命周期,并让数据库自动为您管理,就像以下两个说明一样:
2。MySQL(最受欢迎的开源数据库)
MySQL是2016年最大的赢家,其市场份额继续上升。主要原因的很大一部分是互联网行业的快速发展。由于开源,免费且易于使用,MySQL已成为互联网公司最受欢迎的数据库。 MySQL的最新稳定版本是5.7.17 ga。
.7
.7声称其表现的三倍,而.6的表现为.5的两倍。你相信吗?这个问题仍然需要辩证。首先,表演肯定有所改善,但是为什么大多数人在升级后没有感觉呢?这从测试方法开始。大多数制造商都会说,性能得到了很多改进,因为这是可以吸引客户最吸引客户的数据。从官方测试数据来看,第一件事是具有32个具有32多个并发性的简单查询,并且只有在有超过100,000 QP的情况下,它才会有所不同。如果您的系统未达到此并发水平,则绝对不会体验到它。另一个是纯记忆和CPU计算。如果您的系统瓶颈在磁盘或网络IO上,则不会有明显的效率提高。当然,我认为.6 ICP的功能实际上对业务更有意义,也许您的慢速SQL可以解决。
2016年,7还发布了组功能,该功能用于需要强大且高可用性的方案。此功能使MySQL能够与现代新的分布式数据库竞争基础。它只是刚刚启动,据估计它之间仍然存在差距,并且仍然有可能产生和使用它。
.7优化了许多代码,尤其是高并发锁的争论,因此高并发性简单SQL的性能将得到很大的改进。此外,值得升级的是带来许多新功能,例如本机对JSON的支持,全文支持等。
MySQL 8.0 DMR
2016.0(原始计划为.8)刚刚发布了DMR版本(开发人员版本),可以说这得到了很大改进。这是发布的一些主要功能:
支持角色
数据字典存储从引擎更改为
支持,这有助于DBA索引调整
添加,等效于直方图
不断加强,增加了大量错误信息收集并显示
支持设定参数的持续存储
2016年的引擎也很受欢迎。它可以直接用作KV引擎,也可以用作直接用于MySQL的存储引擎,也可以用于它,这非常灵活。它是基于上述开发的,使用LSM树的数据结构来管理数据,钥匙值操作是高性能,并且具有很高的数据压缩比,并且正在跟进。该公司的受欢迎程度具有一定的竞争和互补性,但对此非常不舒服,因为它基本上涵盖了应用程序方案,并得到了主要主流公司的支持。
3。(在最佳数据库中)
SQL从未受到许多人的重视,认为数据库是MySQL的世界,但实际上有很多用户,并且正在迅速发展。微软还招募了大量顶级数据库人才。今年,微软正式发布了SQL 2016和SP1。可以说,有许多引人注目的功能,您还可以看到自己有自己独特的数据库开发计划。一些重要特征:
- 支持查询分布式数据集。因此,您可以使用SQL语句查询或SQL Azure Blob存储。现在,您可以使用写入临时查询来在SQL Azure博客存储中实现SQL关系数据和半结构数据之间的关联查询。此外,您还可以使用SQL的动态列存储索引来优化半结构数据的查询。如果组织通过多个分布式位置传递数据,它将成为使用SQL技术在这些位置访问半结构化数据的便捷解决方案。
完整加密 - 支持SQL中的数据加密,并且只有调用SQL的应用程序才能访问加密数据。使用此功能,您可以避免数据库或操作系统管理员触摸客户应用程序敏感数据(包括静态和动态数据)。现在,此功能支持基于云的管理数据库中的敏感数据存储,并永远被加密。甚至云提供商也看不到数据。
data - This can well in a table (such as the time of the table is not very , but like phone does not want to be . data can solve this . It can from phone , such as phone may be as 138-****-****)
- 功能提供了一种将本地数据库扩展到Azure SQL数据库的方法。使用该函数,具有最多访问频率的数据将存储在内部数据库中,而访问更少的数据将在Azure SQL数据库中脱机存储。最重要的是,在配置规则后,数据库可以自动完成此操作,并且对应用程序没有影响。可以说是混合云的专业数据解决方案。
支持JSON
支持R语言进行数据分析
对于Linux
除了发布SQL 2016外,今年另一个最大的事情是微软宣布了对Linux的支持并发布了其首次预览。可以说这是微软的艰难决定。 Linux现在越来越好,现在不可能进行Linux。更重要的是,微软也大力参与云计算服务,支持Linux也是遵循趋势的问题。
4。(最强大的开源数据库)
可以说是一个具有悠久历史的开源数据库。自从提出的关系数据库理论以来,它一直非常活跃并且具有非常强大的功能,并且许多功能可以与其中的功能相提并论。该代码非常可读,开源和功能强大,因此这是一个学术界喜欢学习的数据库。当然,由于行业使用不多,因此有时被理解为学术数据库。但是,它在国外的活动远高于中国,并且也有许多非常成功的工业案例。中国许多人对此并不了解。人才是一个很大的缺点。在中国缺乏非常有影响力的成功案例,没有强大的商业领导者,这导致了中国MySQL的迅速发展。
版本9.6于2016年发布,并进行了以下重大更新:
扫描,加入和 - SQL支持并行访问,这可以说是一个非常具有挑战性的功能。此功能曾经是商业数据库和开源数据库之间的主要区别,因为DB2支持单SQL并行计算,但是开源数据库基本上不支持它。 .6是第一个要支持的开源数据库。
避免页面
现在
全文现在可以(单词)
现在,加入,各种各样的fdw在.6中得到了增强。此功能有点相似,或者链接服务器的概念。它也是一个非常实用的组件,可以轻松访问远程数据库并访问远程非数据库。这对于某些数据迁移和异质关联计算非常有价值。
,在多cpu-的区域
5。(最好的文档类型数据库)
它是基于文档的数据库,是NOSQL领域的领导者之一,当前也可以说是最成功的NOSQL数据库。能够在许多NOSQL中脱颖而出意味着必须有许多出色的功能。我一直很乐观,因为外观已经弥补了关系数据库中的许多问题,例如支持免费。在关系数据库不支持JSON之前,这是一个典型的问题。许多发展同学曾经问我如何设计具有动态属性的表格,例如产品属性,游戏设备属性等?老实说,当时,除了保留的字段,划船模式和大型文本外,关系数据库没有很好的解决方案。可以说,它在这方面非常好,因为它的数据交互和存储与JSON格式相似,JSON格式非常灵活,并且可以创建JSON数据的非常灵活的索引,例如可以支持索引索引的子概述和数组。尽管新的关系数据库也支持JSON格式,但仍然存在很大的差距。
+
因为它是JSON,所以它自然支持JS的语法交互,因此它吸引了许多服务器端学生。有些人甚至促进了 +组合而不是PHP + MySQL的组合。当然,对于从事JS的学生来说,这更是一种解决方案。
我很早就有自己的查询语言,它与SQL一样强大,但语法为JS格式。下图是查询语言和SQL之间的简单比较:
Mongo查询和SQL
它与SQL非常相似吗?这也是一个非凡的功能。在第一天,它知道客户需求不仅仅是高性能。为了捕捉程序员的心,有必要提供强大而有效的访问接口语言。由于它是基于文档的数据库,因此SQL主要是为关系数据库设计的,但是SQL确实非常棒,因此提供类似于SQL的基于文档的面向数据库的语言非常有价值。
它也是一个自然支持分布式数据的数据库,并支持自动数据碎片,还支持内置的分布式文件系统。它也可以连接到各种存储引擎,这些存储引擎都是非常有吸引力的功能。
.4
版本3.4于2016年发布,还有一些重大更新。主要的新功能是:
支持视图
添加了新的支持,最多支持34个小数位。
添加了新的支持,即字符串验证集。验证集将影响字符的比较和分类。在3.4之前,通过字节严格比较字符串。设置后,您可以指定验证方法,例如忽略大写和大写等。以及用拼音分类的汉字(官方文档特别引用了 的示例,这表明中国用户的中等大小中有很大的部分),等等。
集群管理和日志复制也得到了进一步增强
Mongo还推出了自己的数据库云服务Atlas,该服务支持AWS部署。我认为这也是更好的云计算服务模型。
6。Redis(最佳的缓存数据库)
Redis
当Redis是一种缓存服务时,有些人可能会感到不高兴,因为Redis也可以坚持数据库,但是在大多数情况下,Redis的竞争力是提供缓存服务。在缓存服务方面,您将不可避免地考虑一下,因为它是几年前最受欢迎的缓存服务,但是随着Redis的发展,Redis比许多方面都更好。例如,REDIS支持更多的数据类型,包括哈希,集合,列表等。REDIS还支持数据持久性,2015年发布的Redis 3.0开始支持群集服务。 REDIS还支持/命令,可用于简单消息发送和订阅。总体而言,有95%的案件。如果是缓存服务,我们都可以选择Redis。
Redis于2016年发布了3.2版,最重要的是支持地理地理信息存储支持。 Redis的原始版本为3.4,后来计划重新命令REDIS 4.0。 RC1已于今年推出。有许多重大变化。最重要的是模块化功能。官方希望REDIS是一个基础基础架构,开发人员可以在其中构建更有趣的事物,例如神经网络,机器学习数据计算扩展以及图形数据,次要索引,时间序列数据,全文索引等(请注意:他是Redis的最核心开发成员,以及代码的90%以上是他贡献的90%)。
7。(最佳搜索服务)
这是一项搜索服务,但是由于它是如此强大且易于使用,因此某些企业将其用作数据存储和搜索服务。搜索非常接近数据库。很久以前,数据搜索将使用内置的模糊查询或全文搜索来实现它们。但是,随着互联网搜索业务的快速发展,搜索选项也更加要求。此外,早期搜索不一定要求数据库具有完全实时的要求,因此数据库对全文搜索的支持始终不太理想,这也生产了许多专业的搜索引擎产品,这是最受欢迎的开源搜索引擎框架。近年来,随着大数据的快速发展,搜索引擎需要更强的分布支持。此外,由于业务竞争,需要大量的日志数据收集和分析,并且实时要求更高。在这方面,它基于开发而脱颖而出,不仅是一个框架(需要二级开发),而且是可以直接使用的服务。文档模型也得到了进一步的增强,并且具有文档类型数据库的感觉。有些人甚至认为它是分布式数据存储服务(主流大数据存储确实没有很好的准时间查询功能)。
2016年,它从去年的13日迅速增长。 5.0版已于今年发布,此版本号的跳跃相对较大,主要是因为该公司认为其自己的产品的版本编号是统一的,并解决了用户构建麋鹿或日志分析体系结构以选择组件版本的问题。
8。Neo4J(最好的图形数据库)
图数据库一直是NOSQL领域中非常重要的分支。可以说NEO4J是图形数据库的绝对领导者。尽管此名称非常质朴(很容易与一般的Java组件(例如Log4j和dom4j)相关联)
neo4j
尽管图数据库的普及现在还不太高,但主要原因是大多数问题可以通过关系数据库或大数据解决方案来解决。图数据库更好地描述了基于关系的场景应用程序,可用于求解某些特殊的方案,例如人员关系,交易关系等,例如社交关系计算,物流路径计算等。但是,由于图数据库的整个理论并不像相关数据库的整个理论那样稳固,因此没有人概括过太多的实用经验和范围,并且不太出色,并且不太出色。
就我个人而言,我认为图形数据库非常有前途,因为当前的关系数据库擅长傻瓜计算,但是它们在人工智能方面非常无能为力。图数据库的结构更像人脑信息存储模型,并且不擅长大数据运行,但是很容易找到两个相距100,000英里的对象关系。关系数据库擅长将某种类型的物体存储在一种图案中,例如汽车,衣服,家具,食物,照片,朋友等。RDBMS可以根据每个类别的设计将其存储在桌子中,可以轻松回答以下类型的问题:
您总共节省了多少个衣服
红色的汽车是什么
但是回答以下两个问题将相对较难:
找出一切矩形白色
查找附近有宝马汽车的朋友或(朋友)的照片
如果您想回答上述问题,RDBMS需要添加各种属性和项目之间的关系。但是,将有许多相关问题的组合,因此通过RDBMS并不容易。图形数据库的存储格式更适合解决此类问题,因为它在关联搜索计算方面更好。图数据库更像人脑计算。如果将来广泛使用机器学习,则可能是图形数据库普及的时候。
Neo4J提供了类似于SQL的图形查询语言。语言描述能力非常强大,甚至已成为图形查询语言的常见标准。一个简单的图形数据库查询语言如下:
下图是Neo4J官方网站上列出的典型客户:
neo4j典型客户neo4j典型客户
9。(最好的柱状数据库)
现在,将归类为列数据库是完全不合适的。柱状数据库的最初概念确实是,但实际上,根本没有柱状对象。可以说这是一个标准分布式数据库。除了具有表,字段和次要索引的概念外,它还支持触发器和实质性观点。您敢相信它,但它确实支持它。接口语言是CQL。 CQL使用CQL查询数据。它支持,还使用表来创建表和索引来创建索引。语法基本上与SQL基本相同,但是在功能方面存在一些局限性,例如不支持多桌关联,并且在何处条件等方面存在许多严格的限制。此外,它增加了对诸如列表,集合,地图,借助等的高级数据类型的支持,这可以说是SQL的扩展。
它与HBase的启动和实现原则非常相似,但是应用程序方案却大不相同。它在国外非常受欢迎,但在中国基本上没有用户,HBase在该国非常受欢迎。为什么这是?我的个人理解是:当它推出时,主要的国内互联网公司也正在如火如荼地进行,但是由于产品不太成熟,最初的制造商不久后就放弃了该产品,此外,除了BAT以外的国内制造商并没有太大的分布式数据库压力,因此它并不迅速受欢迎。当时,它无法解决BAT的分布式数据库需求。同时,阿里巴巴这样的公司促进了将MySQL使用到IOE的经验,并采用了类似于Cobar和TDDL的中间件体系结构。许多公司开始朝这个方向发展,因为系统转换的成本相对较小,因此人们不在乎以后的发展。 HBASE是基于系统生成的数据存储产品。 MySQL在这一领域没有优势,而国内大数据也在非常热烈的发展。此外,蝙蝠和小米还促进了HBase的成功案例,因此HBase很快就流行了。
10。(最受欢迎的嵌入式数据库)
嵌入式数据库有许多类型。过去,不可能说哪一个市场份额最高。但是,随着移动移动开发的普及,嵌入式数据库已经出现并占据了移动电话中嵌入式数据库的领先位置。在其上搜索iOS数据库或数据库开发,并立即在全屏中介绍。它是一个完整的关系数据库,该数据库支持标准SQL,支持功能索引,外键,视图,触发器,酸和扩展以支持自定义功能,JSON,全文索引,GIS,GIS和其他高级功能。可以说,功能非常完整,但是包装的大小小于500kb,并且可以在数百kb的内存上运行。它是当前手机或手掌嵌入式设备来存储结构化数据的最佳选择。
它是开源的免费软件,它还具有付费功能,主要支持高级功能,例如加密和压缩。这些功能对于具有相对较高数据安全要求的企业非常有意义。
它已经不断更新,但是最近没有很多主要功能。最新版本是3.15.2。也许它太领先了,找不到竞争对手。此外,开源协议是一种基本无限制的开源协议。与MySQL和其他开源数据库相比,没有使用的风险,尚不清楚是否保证了商业收入。
(最有希望的分布关系数据库)
云数据库
这是由阿里巴巴/蚂蚁金融独立开发的高性能,分布式的关系数据库,该数据库支持完全的酸性特征。它与MySQL协议和语法高度兼容,允许用户以最低的迁移成本使用高性能,可扩展且连续可用的分布式数据库服务,同时为用户数据提供财务级别的可靠性保证。
主要功能是分布式和高度可用的功能。它目前支持关系数据库的最重要功能,并且与MySQL语法高度兼容。您可以使用MySQL命令客户端或MySQL JDBC直接访问它。此功能对于应用程序修改非常低。
在国内数据库中的功能方面,它的研发历史已有6年以上,并不是最强大的,但发展速度很快。 1.0于2015年底正式发布。此外,还在开发存储程序的更复杂的功能。它已经是支付宝和蚂蚁商业银行的核心数据库,它提供了所有十一次交易服务。 It is born with Group's , in the and such as and Ant Bank. is also the core that very much, so the point is very high and has been to the world Cloud. I hope to the world's top in the . The is the of Group CEO at the in 2016:
Group CEO to the
At , are not to the , but they can be used Cloud. If you are a with very high for high , high and , then Cloud is a good . Using cloud can also the cost of and .
Cloud
have been the core of cloud . From the cloud , AWS, Azure, and Cloud are among the top and each has its own . The table is a of by major :
3A (AWS, Azure, Cloud)
AWS
AWS can be said to have a very , a very large base, and a very high .
AWS
In 2016, the data was , which can help users of data to the cloud. The is the by AWS. It can use to data of of , which is 50 times than .
azure
Azure is by and is 's own core . It is also very in data and tools. It was in 2016 and can be said to have the in terms of . In , Azure also table , Redis cache, data , and MySQL third-party , users with rich .
azure
Cloud
Cloud has made rapid in the past two years. Two years ago, only MySQL and two have to more than a dozen of them now, such as Redis, DRDS, ADS ( ), etc. The rich are also one of Cloud's core . in the , Cloud also has the most cost-.
Cloud
In to a rich , Cloud also two in 2016, data and data .
数据传输
Data data , , and . You can not only data to the cloud, but also build a data in off-site rooms. data or , you can also data to or data in real time.
数据管理
Data is very in Cloud users. It is a free . It can help you data in data , MySQL, Redis, etc. You no need to use or other tools. Data is also on the , which is safer and more . The data also more than a dozen such as data chart , data , and . What's more is that as long as the can be , even if your is local, you are not a user of Cloud, you can use the data for free.
There are two -level in the cloud that are hard to in it.
一个是
It can be said that it late in cloud and had a low share, but its line is the most in the , all IaaS, PaaS, DaaS, and SaaS. It also has its own , OS, CPU, , and the most SaaS . It sells cloud , MySQL and big data . Cloud like AWS have a great on basic IT , in terms of IaaS and DaaS. Now, IBM is , and each is with its own . Cloud puts more on - such as HP, DELL, and EMC.
The other one is
It was the first to the of cloud , but it very the cloud is from the . The one was to GAE, the PaaS , but it was not done. In the past two years, it has into IaaS+PaaS, which is very to AWS. The new is GCP (Cloud), but the cloud has been much ahead of AWS. In terms of , we have in and such a . , a that is just an and is from the by the , most in the do not need such . Cloud not only need to have a , but also need to have . In , cloud is like the , and users their just they want to go , just like users must their just they want to go .
cloud : , the are the main cloud :
Other cloud have also , Cloud, Baidu Cloud, and Cloud, but the line and still need to be , so I won't go into here.
2017
have been a very in the IT and are also a very core of today's . From / to , to - , , , and then NoSQL (KV type, type, -type , graph ) and big data, it can be said that the world has never . Top in the world great to in the field, (), (+MySQL), IBM (DB2), SAP (+HANA), (), (), (), (), and so on. I that the for will be more in the . Here is a for in 2017:
MySQL the most
RDBMS, NoSQL, and big data to learn from each other, and RDBMS's
The graph to exert force
机器学习应用于数据库领域
数据库云服务竞争激烈,混合云解决方案会是重要战场
国产分布式数据库加入市场竞争