2026年5月中国数据库流行度排行榜

在本月的榜单中，头部的角逐展现出一个清晰的趋势：AI 正在从“外部适配”深度演进为“内核共生”。无论是构建记忆中枢，还是重塑智能内核，数据库正在完成从存储容器向智能大脑的跃迁。接下来一起盘点头部产品的本月表现及其在AI方向上的新动作。

图1:排行榜前十数据库产品得分情况

本月OceanBase以830.74分的高分维持榜首。近期， OceanBase发布了seekdb M0 插件，为 AI Agent 框架 OpenClaw 打造了一个“外部记忆中枢”。

这一技术突破意义非凡：它通过混合检索和零开销压缩技术，让 AI 拥有了生产级的持久化记忆层，彻底解决了大模型“断电即失忆”的痛点。从 DBA 视角看，这种进化路径非常讨巧，它利用极简的配置和自动蒸馏系统，让原本复杂的向量处理变得易于维护，实现了经验的跨会话复用。在AI 的行业浪潮中，OceanBase选择去做最坚固的底座。

当全行业都在讨论 AI 怎么“思考”时，OceanBase 率先解决了 AI 怎么“记住”的问题。这种“生态增强型”的进化路径，让它在榜单头部的护城河变得前所未有的宽广。

当 OceanBase 在为 AI 构建“记忆插件”时，达梦则选择在数据库的“心脏”里直接植入 AI 大脑。本月达梦数据库以 824.54 分紧咬榜首。4 月 22 日达梦数据重磅发布的DM9堪称本月行业的最强音，它最值得关注的并非单纯的性能跑分，而是其底层逻辑对 DBA 痛点的精准“降维打击”：它用同一套内核代码实现了集中式与分布式的深度统一。这意味着企业可以“集中式起步，分布式演进”，这种原地平滑升级的能力，彻底终结了架构选型的“选择困难症”。

在 AI 战略上，达梦展现了深厚的“内生力量”。不同于插件化的适配路径，达梦强调的是“库内推理”与“智能内核”。DM9 集成的“设计智能体”和“运维智能体”，让数据库从“被动响应”转向“自我设计与自愈”。这种将 AI 直接融入内核的做法，配合对向量数据的原生支持，不仅让数据库能直接支撑大模型的 RAG 场景，更使其拥有了处理异构算力的原生能力。

技术层面， 金仓重点解决 Oracle 迁移痛点。在与中国石化的合作中，利用 Kreplay 技术实现了生产环境负载的 1:1 捕获与回放，在系统上线前完成等效验证。通过精准调优，使系统在百表关联导出等高压场景下，效率提升了 60% 以上。

位列第五的金篆信科GoldenDB本月得分508.40，其核心策略可概括为：“向下扎根开发者，向上对接 AI 浪潮”。

4 月 9 日发布的 GoldenDB 向量版是技术层面的突破，作为国内首批具备“标量+向量+全文混合检索”能力的数据库，它在保持金融级高可靠性的基础上，直接支持 RAG（检索增强生成）场景。其优势在于：银行无需为 AI 场景维护额外的存储系统，GoldenDB 一站式即可胜任 AI 底层数据处理。在生态层面，GoldenDB于4 月 15 日上线官网在线体验平台，提供浏览器直操及 10 个实战用例。这一举措有效降低了金融级分布式数据库的“部署门槛”，对提升用户活跃度和品牌黏性起到了直接拉动作用。

GoldenDB 已深度融入国产算力与 AI 框架生态。在金融、电信等核心系统的智能化转型中，它依然是极具竞争力的“国家队”选手。

近期，TiDB通过其商业品牌“平凯数据库”发布的云服务，展现了极强的技术引领力。 4 月 8 日，PingCAP 正式推出全托管免运维的 DBaaS 服务，该服务与 TiDB Cloud 内核同源，依托存算分离架构实现了秒级扩缩容，并具备“缩容至零”的极致弹性。依靠灵活的资源调度，该服务可显著降低企业综合成本（TCO）达 50%。新内核一体化融合了 HTAP、向量存储与全文索引。 这使得 TiDB 能够直接作为 AI Agent 的数据底座，适配大模型时代的数据处理需求。

在商业落地方面，TiDB 本月同样表现亮眼。4 月 16 日，杭州银行 2026-2027 年 TiDB 数据库授权许可订阅采购项目发布中标公告，采购总额高达 1053.75 万元。TiDB 本月通过技术进化与大单签约实现了双重突破。

排名第十的YashanDB本月表现集中在行业标杆树立与 AI 生态的深度探索上。4 月 22 日，在第九届中国软件项目管理高峰论坛上，崖山数据库凭借自研技术与成熟的项目管理，入选“2025 年度卓越软件项目案例”榜单最高级别——卓越级。这标志着该产品在大型项目落地与管理标准上已达到行业领先水平。

崖山也积极选择拥抱AI，其本月顺利结束了“零门槛 AI 创意挑战赛”，完成了从单纯的底层软件向 “AI 应用孵化底座” 的角色转型。这种通过开发者生态反哺技术迭代的模式，使其在榜单前十的卡位更具长期韧性。

在十强之外，一批专注于垂直领域和云原生架构的数据库产品同样表现惊艳，它们通过技术差异化在各自领域筑起了高墙。

图2:本月亮点数据库得分情况

作为时序数据库榜首，TDengine已从“数据存储”升级为“智能分析中枢”。其 IDMP 1.0.15 版本实现了对话式智能解读和全链路根因分析（RCA），大幅降低了业务人员的数据分析门槛。新版版本，进一步强化 AI 智能分析、事件洞察、过程分析、可视化与数据标准化能力，让平台从 “数据存储” 升级为业务可直接使用的智能分析中枢。在 AI 能力上，IDMP 实现对话式智能解读、全链路根因分析（RCA），支持二次追问与跨节点溯源，可自动推荐分析面板与可视化方案，并完善权限管控，大幅降低业务人员的数据分析门槛。

在开发者生态建设方面，KaiwuDB 新版官网于 4 月 23 日正式上线，实现了从产品获取到社区互动的全方位升级。新官网通过优化下载中心，为用户提供了企业版、社区版及生态工具的一站式获取服务；同时，全新的社区问答与博客板块大幅提升了技术交流的便捷性。值得关注的是，KaiwuDB 同步开启了数据库专家（KWCE）认证通道，并配合限时征文与认证福利，极大地降低了开发者的学习与认证门槛。

位列第 21 位的虚谷数据库近期通过 AI 工具化策略，解决分布式数据库“门槛高、迁移难”的痛点。虚谷推出的智能辅助工具 AI Dev Skill覆盖 25 个技能模块，支持 8 种编程语言，并基于 Apache 2.0 协议开源，深度兼容主流 AI 编码及 RAG 平台。开发者可通过自然语言对话，完成从单机到分布式集群的平滑扩展、Oracle 迁移语法查询以及 Spring Boot 快速对接等高频操作。

虚谷选择了“减负”，它避开单纯的性能内卷，选择用 AI 技能包将复杂的架构逻辑“交互化”。

5月伊始举办的移动云大会成为业内焦点，大会提出了“算力生产 Token，Token 提供动能”的新逻辑，通过万亿级 Token 服务体验包显著降低了 AI 的准入门槛。在此发展背景下，自研开源数据库 He3DB被视为移动云切入政企核心市场的关键技术支点，其未来的实战表现备受期待：

• 架构维度的降本增效：He3DB 采用存算分离架构，支持存储与计算资源的独立按需扩展。在市场竞争日益激烈的智算环境下，这种设计预计将大幅优化单位数据处理的综合成本（TCO），为移动云在价格与性能之间找到最佳平衡点。

• AI 场景下的性能支撑：作为 AI 业务的性能底座，He3DB 凭借较原生 PostgreSQL 提升 30%-50% 的吞吐能力，有望在百万亿级 Token 的高频调度中表现出极强的秒级弹缩能力，确保 AI 大模型应用的数据中转既稳且快。

位列第 32 位的RisingWave通过 v2.8 版本的补强，正迅速从单一流引擎进化为全栈实时数据平台。其核心价值在于真正打通了“流批一体”的最后一公里：通过引入 DataFusion 引擎实现对 Iceberg 表的直查，配合快照回填技术，彻底终结了大规模历史数据载入物化视图的运维难题。而在 AI 赛道上，RisingWave 展现了极具远见的布局，其新增的流式向量搜索能力，让 AI 任务能够直接在流动的数据上原位完成向量化处理，无需在多组件间搬运数据，极大降低了实时 AI 管线的搭建门槛。

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。本期我们邀请到王勇昱老师带来分享。

本月国产数据库赛场最值得关注的信号，是AI融合的叙事正式从"外挂式集成"迈向"内核级重构"。达梦DM9在集中式与分布式一体化架构的基础上，将智能体能力内嵌于数据库内核，并在金融核心系统中跑出万级TPS、亚秒级响应的实战成绩——这说明国产数据库在性能"硬指标"上，已具备与国际头部产品正面竞争的能力。OceanBase将TP/AP/AI三种负载统一在同一内核中完成，PowerRAG的推出也为企业RAG场景落地提供了可信的数据底座。这两条路线——“单内核融合"与"平台化集成”——各有取舍，孰优孰劣尚需时间和真实场景来检验，现在下结论为时尚早。DB4AI未来将被市场重新定义。

需要理性指出的是，AI能力从"有"到"好用"，还有相当的距离。当前部分产品展示的智能诊断、NL2SQL、自动调优等能力，在POC环境下表现可圈可点，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。AI4DB依赖高质量的模型，比较庆幸的是，开源大模型生态非常给力，自建本地大模型的成本在不断刷新新低。

与此同时，国产数据库的"隐形成本"问题仍未得到充分讨论：技术支持体系是否完备、迁移工具链是否成熟、文档质量是否过关 —— 这些"软实力"在规模化部署阶段的重要性，并不亚于任何基准测试数字。市场份额的提升是好消息，但也需清醒认识到，部分增长来自政策驱动而非充分的市场竞争，在高端核心场景的持续验证仍是必修课。

2026年的国产数据库竞争，架构趋同、产品趋全，真正拉开差距的，将是AI能力的工程化落地质量，以及背后能否支撑得起来的服务体系。这，也是接下来值得持续观察的核心维度。

写在最后：

纵观 2026 年 5 月的榜单，国产数据库正处于从“可用”向“好用、智能”跃迁的关键期。无论是 OceanBase 的记忆增强，还是达梦的内核智能，亦或是 RisingWave 的流批一体，都指向了一个清晰的未来：数据库不再是沉默的数据仓库，而是能够自我运维、主动思考并为 AI 提供无限动能的智能中枢。 在这场 AI 驱动的范式重构中，唯有深度融合智能能力的数据库，才能在智能时代卡住关键的生态位。