百帆竞渡，破浪之时。新一期中国数据库流行度排行榜正式发布。

纵观前十，OceanBase 破 900 分断层领跑，TiDB迈进前五。面对智能时代的浪潮，头部产品竞争焦点正全面转向“向 AI 进军”，AI 融合已然成为衡量未来核心竞争力的硬指标。聚焦中腰部产品，磐维位列第15位，跻身榜单前10%；TDengine等优秀产品，它们在工业时序、政务数字治理等垂直纵深处长效扎根，用累累硕果诠释着国产软件的底蕴与韧性。无论是“AI Ready”的产品进化，还是垂直领域的差异化突围，各大厂商已然从早期的概念宣战，全面跨入了真实生产环境的“高压实战交付期”。

一、OB一马当先破900，百帆并进向智能

纵观榜单前十，市场已然表现出“格局趋稳、段位清晰、产品向 AI 与实战深化”的特征。OceanBase 以 906.77 的高分独占鳌头，足足领先第二名达 160 多分，紧随其后的是达梦与金仓等老牌厂商。本月前十名中唯一的变化是 TiDB 表现亮眼，成功上升 1 位。接下来，我们就来看看本期榜单前十数据库厂商在 AI 方向，以及市场、生态上的具体表现。

OceanBase 以 906.77 断崖式的高分稳居榜首，持续领跑国产数据库赛道。6 月 29 日，随着 OceanBase Hours 线上发布会的举行，整个国产数据库领域的“AI 技术演进”被推向了新的技术高潮。

面对行业关于“什么样的数据库才配称为 AI 数据库”的根本性探讨，OceanBase 依托其核心的“湖库一体”架构，给出了一个极具工程落地价值的解法。纵观 OceanBase 的 AI 演进历程，可以清晰地划分为三个极具战略意义的节点：

• 从“全员信”到全栈 AI 化定位：OceanBase 通过发布《全面拥抱 AI，打造 AI 时代的数据底座》全员信，率先吹响了向智能化转型的号角；
• 基础设施与专用工具的“双管齐下”：推出 OceanBase 4.4 一体化融合版并正式发布并开源了首款 AI 原生混合搜索数据库 seekdb；
• 以“湖库一体”重塑 AI 时代数据基础设施：本次发布会伴随着 OceanBase Lakebase、DataStudio、DataPilot 等全新 AI 产品家族的集中亮相，OB面向湖库一体的 AI 数据库产品正式合围，OceanBase 也将其定义为“面向 Agent 和多模态数据设计的现代数据基础设施”。

从“全面拥抱”的战略宣战，到 4.4 融合版与 seekdb 的工程铺垫，再到如今 Lakebase 家族以“湖库一体”重塑范式，OceanBase 也在用一条清晰的路线图证明：真正的 AI 数据库，要成为大模型向下一代智能化 Agent 演进时，最稳固、最高效的通用数据底座。

达梦数据库稳居榜单第二名，得分 737.94，其近期在运营商、电力、交通等国家关键信息基础设施的核心场景中接连斩获重量级集采：

在运营商场景，达梦数据获集中式 23%、分布式 27% 的高份额；交通场景中，达梦以 DAMENG PAI 系列数据库一体机，成功承载了云南建投集团高速公路综合指挥调度平台。在电力行业，国家电网 2026 年数字化项目第一批设备招标结果显示，达梦数据三个标包全部中标，实现 100% 的满额包揽。

达梦本月在学术与开发者生态的长期布局上也迈出了关键一步。中国计算机学会（CCF）与达梦数据联合设立的 “CCF-达梦数据科研基金”正式发布，该基金首批设立了七项研究课题，精准聚焦于“AI 与数据库的双向赋能”这一行业未来最核心的长跑赛道。期待此次达梦与 CCF 联合设立的科研基金，能够成为国产数据库智能化转型的核心“加速器”。

金仓数据库以 613.45 的得分位列第三名。金仓本月在产品侧发布的KES V9R3C18（MySQL兼容版），并非流于表面的语法映射，而是通过“SQL层 + 底层接口层”的双重重构，实现了全场景语法与 MySQL C API 接口的深度对齐。在商业维度，金仓数据库本月成功入围/中标国药数科 2026 年国产集中式数据库框架采购项目。在关系型数据库存量替换的下半场，厂商的竞争早已超越了单纯的指标比拼。对于金仓而言，未来的关键看点在于其能否在稳守央企与大型基建防线的同时，构建起更具弹性的生态护城河，在真实的高并发与复杂生产环境中，交出兼顾迁移效率与底层稳定性的务实答卷。

本月，PolarDB位列榜单第四位。引人注目的是，根据权威调研机构 IDC 最新发布的《2025年下半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》，阿里云凭借双位数的高速增长，在整体市场份额中稳居榜首，成功实现“七连冠”，与腾讯、华为三家厂商共同斩获了超 50% 的市场份额。

针对未来趋势，IDC 明确指出 AI 融合已成为关系型数据库最重要的核心竞争力。阿里云以“AI Ready（AI 就绪）”为战略。通过将 AI 能力深度融入数据库内核，瑶池打造了一站式智能数据开发平台「AI 原生数据库服务」，实现了从数据准备、向量引擎、混合检索到 Agent 开发的端到端贯通，全面支撑 RAG 与智能体应用。此外，在学术与底层核心技术攻坚方向，阿里云也有 10 篇学术论文成功入选数据库国际顶级会议 SIGMOD 2026，实现了“AI for DB”在学术与工业界深度的双向赋能。

期待阿里云 PolarDB ，持续深化“AI Ready”的多模态硬核底座，在千行百业的政企核心和 AI 原生应用实战中加速释放数据要素价值，全面领跑智能跃迁的下半场。

本月，金篆信科 GoldenDB 拿下 515.97 分，其在金融、运营商与关键信息基础设施行业实现了技术演进与生态跨界的双向突破。

作为金融领域的标杆级分布式数据库，GoldenDB 亮相 2026 中国国际金融展，推出“一体化融合架构”与“向量化 AI 能力”，将向量模块融入底层架构，以标量+向量+全文混合检索，原生满足金融大模型 RAG 场景需求。商业落地维度，GoldenDB 助力安徽移动申报的云原生核心账务系统分布式改造项目获评工信部网安中心“年度信创典型解决方案”，连续六年斩获部级荣誉；同时其联手神玥软件进军住房公积金信创市场，已在北京、上海、天津等地落地验证，加速其金融级硬核工程能力向非金融关键行业的横向复制。期待 GoldenDB 在向运营商、公积金等行业进行业务加速延伸的过程中，将金融级的严苛高可用标准，成功转化为具备高普适性、更低交付门槛的标准化行业解决方案。

YashanDB位列榜单第十位，其本月在开源技术出海、行业应用生态与云原生运维维度实现了全面突破。

在开源与国际基础生态层面，崖山数据库（YashanDB）的 Debezium Source Connector 正式合入国际顶级开源 CDC 社区 Debezium 官方组织，成为首家以独立连接器仓库入驻该社区的国产关系型数据库。

在行业落地与产品兼容认证层面，YashanDB 也展现出强劲的生态嵌合力：

• 联手金仕达打通“国产数据底座 + 金融业务应用”的全栈链路，YashanDB核心产品能力已与金仕达风控、审计模块的 V8pro 开发框架完成兼容互认，旨在解决金融风控推演与 AI 建模迭代中传统架构迁移成本高、数据异构割裂等痛点。
• YashanDB V23 与谐云科技的 OpenSaola（云原生数据库中间件管理平台 V4.12）正式完成产品兼容性互认证，实现全面兼容且运行稳定高效，支持用户在 Kubernetes 平台上轻松实现自动化部署与运维，显著降低系统管理复杂度。

二、内核演进辟新径，产品突围展韧性

我们继续聚焦榜单前五十的代表产品，它们在当前阶段呈现出非常明确的“深耕垂直领域、加速 AI 与生态融合、政企实战双向驱动”的演进规律。

TDengine 本月表现瞩目，排名上升 1 位，位居榜单第 12 位。 本月其在高校生态与 AI 原生产品组合落地上面向工业智能化双向发力：

• 在生态建设上，本月涛思数据的“数智千校”项目计划落地华北电力大学核科学与工程学院、华中科技大学机械科学与工程学院，并向两所高校捐赠了 TDengine TSDB Enterprise、TDengine IDMP 及配套资源。
• 在产品落地与案例实践方面，TDengine 凭借时序数据库（TSDB）与 AI 原生工业数据管理平台（IDMP）的组合，打通了海量数据“高效存查”到“语境化建模”的全链路。以制糖等重工业为例，TSDB 实时感知上万测点的海量时序数据，IDMP 则结合内置 AI 引擎自动识别工艺场景，一旦设备出现细微背离便自发将异常固化为事件并精准推送到责任人手机。这种从“人盯数据”向“系统叫人”的重构，让工业运维全面转向轻量高效的“实时管控”。

期待 TDengine 依托“数智千校”计划在科研端扎下更深的生态根基；同时，随着 TSDB + IDMP 组合在更多垂直工业场景的铺开，在真实高压实战中持续验证其 AI 原生平台和智能化工具链的长效稳定性。

磐维数据库位列第15位，跻身榜单前10%。在市场表现与业务落地方面，磐维近期在省级核心业务系统领域再传捷报，交出了“三战三捷”的硬核答卷。今年4月至6月，磐维成功支撑了甘肃移动开通中心、短厅系统及统一开通系统（集中式3+3双中心架构）三大核心系统的平稳割接上线。面对千万级用户的通信保障需求，磐维团队通过高可用架构与完善的平滑迁移工具链，实现了用户全程无感知的平滑切换。在技术创新与产品上演进上，磐维精准切入智能化浪潮，正式发布了中国移动磐维向量数据库V3.0。

作为 openGauss 社区的重要成员，始终践行“源自开源、回馈开源”的理念，其通过持续的内核级优化与产业链上下游的协同推进，在全栈国产化方面完成了与鲲鹏、飞腾、海光等主流芯片及麒麟、统信等国产操作系统的深度兼容性验证。

本月，由移动云自主研发的海山数据库HaishanDB带着全新品牌名焕新出发，位居榜单第 23 位。其本月在政务数字化核心赛道上迎来重磅突破：

其近期成功中标江苏省数据集团数字科技有限公司数据库管理项目，成为其数字治理的核心组件。实际落地中，海山数据库凭借“安全可控、数据融合、高可用与容灾”三大核心优势，不仅能提供等保三级与密评合规的政务级安全防护，还能针对多模异构数据进行统一管理，打破部门壁垒以赋能“一网通办”等跨部门协同，并依托多级容灾方案保障业务不中断。截至目前，海山数据库已在全国 31 个省份落地，累计支撑超 4000 套核心业务系统稳定运行。

期待海山数据库在全新品牌的引领下，依托移动云的生态优势，进一步在真实业务实战中验证其长周期运行的稳定性和实际性能表现。

由瀚高主导研发并开源、主打 Oracle 兼容的 PostgreSQL 衍生数据库 —— IvorySQL 排名持续攀升至榜单第 27 位。其本月围绕内核、出海与生态全面发力，亮点如下：

• 内核深度进化：基于 PostgreSQL 18.4 内核构建的 IvorySQL 5.4 正式发布。研发团队前瞻性地落地了 20 余项新功能，通过全新的 IvorySQL Skills 赋予 AI 助手数据库专家级能力，并显著增强了云原生快捷部署及 pgvector 等向量扩展的生态支持。
• 践行出海“三多战略”，加速全球开源破局：社区通过“多贡献”完善多语言文档、“多发声”亮相国际技术大会、“多落地”将国内海量复杂场景沉淀为可复制的全球技术方案，并持续推进“PG 校园行”等基础生态建设。
• 重磅首发 PGNexus：瀚高在 HOW2026 峰会上发布全球 PG 技术协作平台 PGNexus（pgnexus.ai）。

优炫数据库（UXDB）跃居榜单第40位，其上月在地方政务信创框架采购中表现亮眼：成功入围《河北省2026年度数据库框架协议采购1包》以及《内蒙古自治区2026年度数据库框架协议》“集中式数据库管理系统”分包，其中标的V2.1 产品在此前的国家级权威安全可靠测评（国测）中，已顺利通过了 Ⅰ 级测评。在刚刚公布的 2026 上半年“可信数据库”测试结果中优炫数据库管理系统UXDB V10.0成功荣获“基于共享存储架构的数据库基础能力”官方认证。

随着各地政务系统向高并发与复杂多模应用演进，期待优炫数据库进一步在真实业务实战中验证其长周期运行的稳定性和实际性能表现。

三、专家解读

为了帮助大家更好地理解榜单背后的行业动态，【中国数据库流行度排行榜】解读每月特邀国产数据库领域的资深专家进行深度解读。他们将结合榜单数据，分析行业发展趋势，剖析技术演进方向，为从业者和关注者提供专业、前瞻的参考视角。本期我们特别邀请到墨天轮MVP 徐小强带来深度解读。

月度排行分，数海看流行。综观本期榜单，整体格局已从“百花齐放”的圈地赛跑，正式进入“深耕存量、拟定格局”的下半场。OceanBase 以 906.77 分的断崖式高分稳居榜首，超出第二名达 160 多分，这个分差本身就已经说明了很多问题。头部厂商的“护城河”已经筑牢，而在护城河之外，所有厂商都在奔向同一条赛道——AI。

作为一名从业多年的 DBA，我对这两年行业的变化感受颇深。过去我们讨论的是“哪个数据库更稳定”、“迁移成本更低”，但今年以来，身边的朋友和同事问我最多的问题已经变成了“哪个数据库能支撑 AI”、“向量数据库怎么玩”。这不是偶然，而是整个数据库行业正在经历的第四次跃迁——从商业数据库时代，到开源数据库时代，再到云数据库时代，如今正式进入AI 数据库时代。

【从榜单数据看 AI 落地的三条路线】

本期榜单最让我关注的，不是某一家厂商的得分高低，而是头部厂商在 AI 方向上呈现出的三条清晰路线。

第一条是 OceanBase 走的“湖库一体”路线。Lakebase、DataStudio、DataPilot 三件套的发布，从底层存储、数据治理到业务智能入口，试图构建 AI 数据的全生命周期闭环。作为一名常年和 Oracle、MySQL 打交道的 DBA，我对这种“从内核层面重构多模态存储与检索引擎”的做法既期待又审慎。期待的是，如果真能把 AI向量能力从“外挂插件”下沉到数据库内核，确实能解决企业长期面临的多系统数据碎片化问题；审慎的是，这种架构级别的变革，在真实的高并发生产环境中能否扛住考验，还需要时间验证。

第二条是达梦走的“学术赋能”路线。与 CCF 联合设立科研基金，聚焦“AI 与数据库的双向赋能”，首批七项研究课题精准瞄准行业未来的核心赛道。这种做法很“达梦”——不追求短期的产品噱头，而是从基础研究层面为智能化转型积蓄后劲。在运营商、电力、交通等关键信息基础设施领域接连斩获重量级集采的背后，是达梦多年技术积累的厚积薄发。

第三条是PolarDB 走的“AI Ready”路线。阿里云提出“AI 就绪”战略，打造一站式智能数据开发平台，实现从数据准备、向量引擎、混合检索到 Agent 开发的端到端贯通。这种务实的做法很符合阿里云一贯的风格——不喊颠覆性的口号，而是在现有产品基础上逐步叠加 AI 能力，让用户能够平滑过渡。IDC 报告中阿里云市场份额“七连冠”的数据，也证明了这种路线的市场认可度。

【AI 能力：从“有”到“好用”还有多远？】

本期榜单中，几乎大多数头部厂商都在向 AI 全面发力：OceanBase “湖库一体”重塑底层范式，达梦联合 CCF 设立科研基金聚焦“AI 与数据库双向赋能”，阿里云 PolarDB 打造“AI Ready”多模态底座，GoldenDB 将向量模块融入底层架构，原生满足金融大模型 RAG 场景需求，TDengine 的 TSDB + IDMP 组合打通了从海量数据“高效存查”到“语境化建模”的全链路，IvorySQL 通过 IvorySQL Skills 赋予 AI 助手数据库专家级能力。这种集体发力的势头说明，AI 融合已经不是“加分项”，而是必答题。

但我也想从一线 DBA 的角度提醒几点：

第一，当前部分厂商展示的智能诊断、NL2SQL、自动调优等能力，在 POC 环境下表现不错，但到了网络隔离、规则复杂、数据质量参差不齐的真实生产环境，效果往往难以复现。厂商在对外宣传时，应对用户保持诚实，避免制造不切实际的预期。

第二，AI 能力的落地，不仅仅是技术问题了。我在做 Oracle 时深有体会：客户最关心的不是你的向量检索有多快，而是“出了问题谁来负责”、“迁移过程中业务不能停”、“运维团队能不能快速上手”。这些“软实力”在 AI 时代同样重要，甚至更重要。

第三，国产数据库的“可观测性”能力依然需要加强。很多国产数据库在 AI 功能上做了很多创新，但在日志、监控、诊断等基础运维能力上还是黑盒管理。如果没有可观测性就是“瞎子”，这也是我们 DBA 的价值所在。

【DBA 转型：守正出奇，拥抱变化】

最后，想和同行们聊聊 DBA 的转型。面对 AI 浪潮，很多 DBA 感到迷茫。我的观点是：时代变了，但数据的重要性、系统的复杂性以及对可靠性的追求从未改变。我们多年沉淀的老经验——对业务的深度理解、性能优化的系统思维、高可用运维的肌肉记忆——这些依然是我们的立身之本。

但守成不等于原地不动。我建议大家优先补齐四项新技能：一是引入并实践 AI 工具，将重复运维操作自动化；二是拥抱云服务，转变管控思维，理解其架构原理与计费模型；三是掌握“可观测性”体系，而不仅仅是传统监控；四是深入掌握一种分布式数据库的架构原理。

特别是在国产化浪潮下，DBA 的价值不仅没有削弱，反而更加凸显。因为在XC替代的关键期，企业对“稳定迁移”和“可靠运维”的需求比任何时候都迫切。我们这些一线 DBA，比任何人都更清楚，数据的真实到底是个什么样子。

技术永远没有完美产品。“湖库一体”架构同样存在内核复杂、运维学习成本高等困难，国产数据库在资料、文档完善度上也还有提升空间。但它指明了下一代企业级 AI 数据底座的演进方向，值得所有数据库从业者持续跟进、落地验证。特别是我们这些一线 DBA，更要主动拥抱变化，因为我们比任何人都更清楚，数据的真实到底是个什么样子。

转自：墨天轮

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