近日，甲骨文（Oracle）开始裁撤中国区研发中心（CDC），整个CDC约1600人，首批确认裁员约900余人，其中超500人来自北京研发中心。
甲骨文是仅次于微软的全球第二大软件公司，其核心产品为关系型数据库软件，市占率多年来全球排名第一。1989年，甲骨文正式进入中国市场。今年是甲骨文公司入华三十年，没想到在这样的年份开启了中国区的大裁员。
在全球市场，甲骨文表现也不佳。整个2018财年，甲骨文总营收为398.31亿美元，同比增长仅6%，2018财年净利润为38.25亿美元，同比下降59%，不计入汇率变动的影响为同比下降为62%。
在这样的业绩背后，甲骨文所在的数据库市场，在面临怎样的变局？本周周报我们一起来看一下数据库行业，以及甲骨文所面临的问题。
行业纵览
1）数据库离我们日常生活有点远，是一个藏在产品后端的东西。先简单来看下数据库的概念与作用。
数据库是把一定的数据按一定的逻辑关系存储起来的文件集合，简单来说，数据库就是一张很大的表，根据这张表可以进行各种需要的处理，建好的数据库对数据进行统计、查询、计算等非常方便快速。用户当然也可以通过建立应用文件来保存数据，使用数据库是一个更高效的方式，通过使用数据库，用户可以用各种方式通过接口使用数据库，实现数据共享。
由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。
2）数据库有两类，甲骨文的数据库产品主要是哪一类？
数据库可以分为关系型数据库和非关系型数据库。关系数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，是采用了关系模型来组织数据的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。 简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
关系型数据库的优势在于：
关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解；
使用方便，使用SQL，可用于复杂的查询；
统一使用关系模型来构建，减低了数据冗余和数据不一致的概率，维护起来更容易；
劣势在于：
当用户集中查询时，查询请求高并发，传统关系型数据库压力大；
而且关系型数据库以Web查询接口方式访问时，很难进行横向扩展，不易通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力，形成了I/O瓶颈、性能瓶颈。对数据库系统进行升级和扩展是个难题；
特别是在超大规模和高并发的微博、微信、SNS类型的web2.0纯动态网站方面，传统关系型数据库力不从心。
针对这样的不足，产生了非关系型数据库。非关系型数据库也被称为NoSQL数据库，不需要事先定义数据模式，预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时，并不需要预先定义它们的模式。可以在系统运行的时候，动态增加或者删除结点。不需要停机维护，数据可以自动迁移。非关系型数据库包括图数据库、文档数据库、KV数据库等，多是分布式数据库。
关系型数据库产品
非关系型数据库产品
国际上主流的关系型数据库包括Oracle、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL、DB2、
Microsoft Access、SQLite、Teradata、MariaDB等。Oracle关系型数据库是甲骨文的核心业务。国内也有一些关系型数据库厂商，如达梦、人大金仓、南大通用、神舟通用、星瑞格软件、山东翰高等。
新一代非关系型数据库有以下5个主要类型：
在国内，也有不少新型数据库公司不断获得融资。如星环科技、PingCAP、柏睿数据、巨杉数据库等。这些公司的产品主要是非关系型数据库。
此外，按照应用场景，数据库又可以分为业务型数据库（OLTP）和分析型数据库（OLAP）。
业务型数据库主要用于业务支撑。一个公司往往会使用并维护若干个数据库，这些数据库保存着公司的日常操作数据，比如商品购买、酒店预订、学生成绩录入等；
分析型数据库主要用于历史数据分析。这类数据库作为公司的单独数据存储，负责利用历史数据对公司各主题域进行统计分析；
业务型数据库主要存储90天以内的细节数据，通常反映的是现实世界的当前状态；用户会对业务型数据频繁地进行增、删、改、查，查询的数据量少而频率多，使用者往往是业务环境内的各个角色，如用户，商家，进货商等；
分析型数据库存放的则是数年内的汇总数据，可以综合所有快照对各个历史阶段进行统计分析。分析型查询往往数据量大而频率少。分析型数据库则被少量用户用来做综合性决策。
3）甲骨文的难处源自哪里？
回到甲骨文，虽然在关系型数据库市场上占据非常优势的地位，但在非关系型数据库方面，以及各种新的可扩展/高性能数据库方面，并不足够强。新型的非关系型数据库虽然还没有形成主流地位，但在应对高并发等方面，越来越显示出能力，也正在逐步分流市场份额。
目前非关系型数据库领域的领军企业是已经在纳斯达克上市的MongoDB，2016年、2017年营收分别是1亿美元、1.5亿美元，规模不算大，但增长速度还可以。目前市值已经达到73亿美元。分析师称市场对于其云数据库的需求维持“白热化状态”。知名的市场调研公司Forrester在其《Forrester Wave™：2019大数据NoSQL综述》报告中，授予MongoDB领导者称号。
Forrester表示，NoSQL或非关系型数据库已变得更加成熟，正在从支持简单的无模式应用转变成为财富1000强客户处理关键任务的数据平台。该报告还指出，在全世界，有半数的数据和分析技术决策者都已经或正在实施NoSQL平台。这与MongoDB客户数量的持续增长是一致的，MongoDB已拥有超过13,000家客户，其中很多客户越来越多地将MongoDB用在关键业务负载上。
知名咨询机构Gartner也看好非关系型数据库，尤其是图数据库。Gartner表示，图分析是一种分析技术，能够方便地处理和探索组织、人员和交易等感兴趣的实体之间的关系。 到2022年，图分析处理和图数据库(DBMS)的应用将以每年100％的速度增长。根据Gartner的说法，图数据存储可以跨越数据孤岛、并有效地建模、探索和查询数据。由于需要在复杂数据中提出复杂问题，图分析将在未来几年内高速增长；而使用SQL查询在关系型数据库之上实现相关分析是不切实际、甚至完全不可能的。
4）云计算市场给甲骨文带来压力。
另外，大家也都看到的一个新趋势是，越来越多的客户正在云上使用数据库，数据库在云计算的环境下提供服务，云数据库具有高性能、高可用性、免运维等特点，更能迎合客户的需求。而甲骨文在云计算方面成绩只能是平平，这也给其业务造成压力。
根据Gartner在2018年8月发布的世界云计算市场份额占比的报告，亚马逊AWS、微软Azure以及阿里云分列全球云计算业务前三甲。而甲骨文的云业务直接被归入“其他”。
在中国市场，甲骨文的云服务市场份额直接排在十名之外，份额也可以忽略不计。根据IDC统计2018年1月到6月中国公有云市场的数据，排在第一的阿里云占43%的市场份额，其次为腾讯云占11.2%，排在第九名的华为云市场份额仅占到2.3%。十名之外的甲骨文，份额更低。
摩根大通在2018年6月发布了一份对154位大型公司CIO进行的问卷调查结果，调查显示，只有2%的CIO提到甲骨文是大型公司使用云计算服务时“最不可或缺”的供应商，对比之下，27%的CIO认为微软最不可或缺，12%的人认为亚马逊AWS最不可或缺。
甲骨文在推动云计算方面其实非常努力，甲骨文曾表示，“将来公司的一切工作都将围绕Oracle云基础设施运营展开”，但转型效果很一般，转型速度太慢。
另外让甲骨文感受到压力的方面是，在云计算领域有优势的公司，都盯上了数据库这个市场。
资料显示，领头羊AWS已经形成两大数据库解决方案：RDS和DynamoDB。RDS将主流关系型数据库作为托管数据库平台来提供，比如SQL Server、MySQL、Oracle、PostgreSQL和MariaDB。DynamoDB是基于键值的托管NoSQL数据库解决方案，如Redis、Memcached和非结构化数据库Hadoop。AWS还推出了自研数据库Aurora和Redshift。
在竞争力方面，Gartner发布的《2016年数据库管理系统魔力象限》中，AWS于2015年就已经挤入了数据库领导厂商(Leaders)这个阵营，并连续稳居其中，与甲骨文、微软、IBM和SAP这几个老牌厂商居于同一象限。
其他云计算厂商大多也在做数据库，如阿里云的AliSQL(MySQL)、OceanBase，腾讯云的TCDB for TDSQL，UCloud的UDDB，都是自研数据库。
行业解析
1）虽然在经历一定的困难，但甲骨文基本盘仍在，关系型数据库当下在数据库领域中仍占据着主要地位。毕竟其SQL编程接口语言将计算机科学和易于人类理解认知的数据管理方式衔接在了一起。新型数据库还没有形成绝对性的冲击。
2）大家都看到了，甲骨文在云计算方面转型不顺。为什么会如此？
综合业内人士的观点，在技术趋势上，现在市场上大多采用的开发应用得模式变成了微服务，快速开发，快速迭代的模式，相应的对数据库提出的要求就是云化、高可用、灾备、弹性、灵活等，但这些特征，对于Oracle这种传统型数据库，困难很大，成本高。Oracle对于实时数据、非结构化数据的支撑不足，在数据分析的场景下，Oracle正逐渐被被大数据技术所取代。
另外，Oracle的数据库在云上部署，成本非常高，传统的Oracle数据库无法做扩展，云数据库则具备非常高的弹性。Oracle去做了自己的公有云，但思路比较传统，没有满足现在云化应用的要求。在数据库领域，增量市场基本都在用云上的数据库，而存量市场不断在萎缩。
3）以往数据库的需求更多集中在业务型数据库，去承载业务开展，现在业务需求重点正在向分析型数据库扩展，通过数据分析来支撑业务，这对于数据库企业的产品开发提出了新要求。相对来说，Oracle等传统数据库企业在业务型数据库方面优势大，在分析型数据库这方面优势并不明显。
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