国内信创数据库市场中，关系型数据库占比约90%，非关系型数据库约占10%，产品结构高度集中。这种格局的风险主要体现在三方面：关系型数据库受多表查询机制限制、扩展性有限，难以充分覆盖电商、社交等超大规模高并发场景；一旦下游需求向非结构化、高并发方向迁移，以关系型为主的产品供给可能面临结构性错配；单一技术路线依赖还会带来供应链与人才集中的隐患。
两种技术路线的能力边界
关系型数据库又称 SQL 数据库，把复杂数据结构归结为行与列组成的二元关系，遵循 ACID 规则，对安全性能要求很高的数据访问要求得以实现，并支持 SQL 语言用于复杂查询。但其扩展性受 join 这类多表查询机制的限制，在海量数据的高效率读写上存在短板。
非关系型数据库（NoSQL）遵循 BASE 规则，采用 key-value、文档、图片等存储格式，数据之间没有耦合性，因而非常容易水平扩展，读写性能很高；代价是无事务处理或弱事务，通常强调数据的最终一致性。
| 对比维度 | 关系型数据库（SQL） | 非关系型数据库（NoSQL） |
|---|---|---|
| 遵循规则 | ACID | BASE |
| 扩展性 | 多表查询机制限制，扩展性有限 | 数据无耦合，易于水平扩展 |
| 事务 | 可满足高安全数据访问要求 | 无事务或弱事务 |
| 数据一致性 | 支持强一致性、最终一致性等 | 通常强调最终一致性 |
| 读写效率 | 面临海量数据高效读写问题 | 无需 SQL 层解析，读写性能很高 |
需求迁移带来的结构性压力
随着互联网 web2.0 网站兴起，传统关系数据库在处理电商、社交等超大规模、高并发的 SNS 类型动态网站方面，表现出功能上的欠缺，非关系型数据库则凭借自身特点得到非常迅速的发展。这意味着，若下游业务重心持续向此类场景倾斜，当前以关系型产品为主的供给格局就可能承压——并非关系型数据库失去价值，而是单一结构难以同时匹配差异化的场景需求。
单一路线依赖的供应链与人才风险
关系型数据库之所以占据主导，在于其业务价值高、应用场景广，头部厂商产品也大多以关系型数据库为主。但技术路线集中的另一面是：随着中美科技脱钩加快，开源产品的安全性也将受到威胁，能够实现高代码自主率、具备海外制裁下的极限生存能力，被视为国产数据库的核心竞争力。达梦数据产品核心源代码为100%全自主研发、不依赖开源数据库，华为 openGauss 关键内核代码全部自主研发、整体代码自主率高达80%，属于国内少数具备极限生存能力的代表性数据库。这从侧面说明，路线集中度越高，对自主可控深度的要求也越高。
常见问题
关系型数据库占比高，是否意味着它会被 NoSQL 取代？
并非取代关系。关系型数据库具有业务价值高、应用场景广的优势，在安全性能要求高的数据访问场景中仍不可替代；NoSQL 的优势集中在扩展性与高并发读写。两者更可能长期并存，风险在于供给结构能否跟上需求结构的变化。
为什么说扩展性限制是关系型数据库的主要短板？
其扩展性受 join 等多表查询机制的限制，面对海量数据的高效率读写会出现瓶颈。而 NoSQL 因数据之间没有耦合性，非常容易水平扩展，这正是电商、社交类超大规模高并发场景更倾向后者的原因。
技术路线集中会带来哪些具体隐患？
一是供应链层面，开源产品的安全性可能受科技脱钩影响，代码自主率不足将削弱极限生存能力；二是人才与生态层面，资源长期集中于单一技术路线，可能延缓对新兴场景的适配。达梦数据与 openGauss 的高自主率路径，正是对这一隐患的针对性回应。