各位大哥，领导安排小弟为现有报表平台的国产化替换做国产数据库的调研，哪家比较靠谱

天之痕2020.07.30回答既然是报表平台应该就是OLAP了，数据量/规模有多大？对性能要求如何？之前刚好作类似的调研，现阶段来说分析型的MPP数据库是比较好的选择，扩展性、性能都比较好。楼主提到的应该是国内最老牌的三家国产数据库厂商都有对应的MPP分析型数据库产品。就我个人来说南大通用GBase似乎更合适一点。-------------------------------分割线-----------------------------------------首先三家的OLAP产品：人大金仓：KADB，MPP分析型数据库，主要在公安、网安、军工等行业应用，缺点是集群规模扩展能力较差，最多支持50个节点，能够支撑的数据规模有限。武汉达梦：DMTDD，实现了计算、日志、存储层分离的share-nothing架构，但管理和计算节点绑定，存在网络瓶颈、集群规模受限。同样不支持超过100个节点的集群。南大通用：GBase8aMPP，实现了类似于hadoop2.0的share-nothing联邦架构，计算、管理节点集群灵活部署，扩展性很强并且更加灵活，并且集群规模最大支持超过300个节点，在金融行业应用案例也很多，包括农行、中行都有在用。-------------------------------分割线-----------------------------------------下面简单介绍下GBase8aMPP南大通用大规模分布式并行数据库集群系统，简称：GBase8aMPPCluster，它是在GBase8a列存储数据库基础上开发的一款ShareNothing架构的分布式并行数据库集群，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算平台，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI系统和决策支持系统。GBase8aMPPCluster具备以下技术特征：1)低硬件成本：完全使用x86架构的PCServer，不需要昂贵的Unix服务器和磁盘阵列；2)集群架构与部署：完全并行的MPP+ShareNothing的分布式架构，采用多活Coordinator节点、对等数据节点的两级部署结构。Coordinator节点支持最多部署32个，数据节点支持最多部署300个，数据量支持15PB。3)海量数据分布压缩存储：可处理PB级别以上的结构化数据，采用hash或random分布策略进行数据分布式存储。同时采用先进的压缩算法，减少存储数据所需的空间，可以将所用空间减少1～20倍，并相应地提高了I/O性能；4)数据加载高效性：基于策略的数据加载模式，集群整体加载速度随节点数增加线性增长；5)高扩展、高可靠：支持集群节点的在线扩容和缩容，效率更高，对业务的影响更小。支持全量、增量的备份/恢复。6)高可用、易维护：数据通过最多2个副本提供冗余保护，自动故障探测和管理，自动同步元数据和业务数据。提供图形化监控工具和企业管理器等管理工具，简化管理员对数据库的管理工作；7)高并发：读写没有互斥，支持简化模式的MVCC，支持数据的边加载边查询，单个节点并发能力大于300用户；8)行列转换存储：提供行列转换存储方案，从而提高了列存数据库特殊查询场景的查询响应耗时；9)标准化：支持SQL92标准，支持ODBC、JDBC、ADO.NET等国际接口规范。<上边那句话怎么了？搜狗不让我发>11)灵活的数据分布：用户可以按照业务场景的需求，自定义数据分布策略，从而在性能、可靠性和灵活性间获得最佳匹配。12)异步消息：Coornator默认采用异步消息模式与数据节点通信，支持高达300节点的集群规模。