随着企业数据量迅速膨胀，信创数据库与 Excel 在供需与周期节奏上的根本差异在于：Excel 属于初级数据管理模式，逻辑过于简单、可扩展性差，当系统数据量大或用户访问量大时，会面临数据完整性、一致性、安全性等一系列问题；而信创数据库本质是一款数据管理系统，除基础存储外还支持新增、截取、更新、删除等操作，能屏蔽数据访问的复杂性，支持多用户共享、低冗余度、与应用程序彼此独立，因而更匹配企业级数据的增长节奏与访问节奏。
Excel 的局限：为什么撑不住数据膨胀
Excel 是典型的简单文件式数据管理，其逻辑上过于简单，且可扩展性差。当系统数据量大或者用户访问量大时，就会面临一系列问题，比如数据的完整性、一致性以及安全性等等。这意味着数据规模一旦越过某个量级，Excel 的“供需节奏”就会失衡——供给端（表格承载与处理能力）跟不上需求端（数据量与并发访问）的增长。
信创数据库的节奏：从“存放”到“管理”
信创数据库本质是一款数据管理系统。除了提供基础的数据存储功能外，还可以对数据进行新增、截取、更新、删除等操作，同时屏蔽数据访问的复杂性，能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。
这种定位决定了它的周期节奏与 Excel 完全不同：Excel 以“文件”为单位被动承载数据，而数据库以“管理系统”为单位主动匹配企业级数据的持续增长与多用户访问需求。以达梦数据为例，其产品涉及数据库、数据服务平台等多个环节，在 IT 信息化架构中扮演着重要角色。
两类数据库的扩展性差异
按管理的数据结构划分，数据库主要分为关系型数据库和非关系型数据库。二者在扩展性与读写效率上的取向不同：
| 对比维度 | 关系型数据库（SQL） | 非关系型数据库（NoSQL） |
|---|---|---|
| 扩展性 | join 等多表查询机制的限制导致扩展性有限 | 数据之间没有耦合性，非常容易水平扩展 |
| 读写效率 | 存在海量数据的高效率读写问题 | 无需经过 SQL 层解析，读写性能很高 |
| 数据一致性 | 支持强一致性、最终一致性等 | 通常强调数据的最终一致性 |
| 事务 | 对安全性能要求很高的数据访问要求得以实现 | 无事务处理或者弱事务 |
就目前而言，传统的关系型数据库仍然占据主导地位，在国内市场中，关系型数据库占比在 90% 左右，头部厂商的产品也以关系型数据库为主，主要原因还是关系型数据库具有业务价值高、应用场景广的优势。
常见问题
信创数据库和 Excel 最核心的区别是什么？
Excel 属于初级数据管理模式，逻辑过于简单、可扩展性差；信创数据库本质是一款数据管理系统，除存储外还支持新增、截取、更新、删除等操作，并能屏蔽数据访问的复杂性。前者是被动承载数据的文件，后者是主动管理数据的系统。
数据量变大后，Excel 会先出现哪些问题？
当系统数据量大或者用户访问量大时，Excel 会面临数据的完整性、一致性以及安全性等一系列问题。这些问题的根源在于其逻辑过于简单、可扩展性差，难以匹配企业级数据的增长节奏。
为什么关系型数据库仍是国内主流？
在国内市场中，关系型数据库占比在 90% 左右，头部厂商的产品也以关系型数据库为主。主要原因还是关系型数据库具有业务价值高、应用场景广的优势，因而在信创数据库选型中占据主导位置。