关系型数据库有哪些？2025 年主流选择与企业选型指南

无论是传统企业还是互联网公司，都面临着如何根据自身业务需求选择最适合的数据库系统这一关键决策。随着云计算、大数据和人工智能技术的快速发展，数据库技术也在不断演进，市场上的选择越来越多元化。

本文将全面盘点 2025 年主流关系型数据库选项，并提供实用的企业选型建议，帮助企业在数字化转型过程中做出明智的技术决策。了解主流关系型数据库不仅是技术选型的需要，更是企业数字化战略成功的关键基础。

什么是关系型数据库？简单科普

关系型数据库是基于关系模型的数据库管理系统，它将数据组织为相互关联的二维表格形式。这种数据库使用结构化查询语言(SQL)进行数据操作，并严格遵循 ACID 特性（原子性、一致性、隔离性和持久性），确保数据处理的可靠性和一致性。

• 结构化数据管理：通过表格形式规范化存储数据

• ACID 事务保证：确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性

• SQL 标准支持：提供统一的查询语言，降低学习和使用门槛

关系型数据库特别适用于需要严格事务处理的场景，如金融交易、库存管理等，同时也擅长处理复杂的关联查询和需要高数据一致性的业务。

与非关系型数据库相比，关系型数据库在数据完整性和复杂查询方面具有显著优势。关系型数据库凭借其成熟的技术和广泛的应用场景，仍然是企业核心业务系统的首选数据存储方案。

主流关系型数据库全景图

传统老牌经典：稳定可靠的基础选择

MySQL：MySQL 是全球最受欢迎的开源关系型数据库之一，以其轻量级、高性能和易用性著称。它特别适合 Web 应用和中小型企业使用，同时在互联网企业中也有广泛应用。

PostgreSQL：PostgreSQL 是一个功能强大的开源对象关系型数据库系统，以其可靠性、数据完整性和正确性而闻名。它支持高级数据类型和性能优化，特别是在处理复杂查询和大数据量方面表现出色。

Oracle：Oracle 数据库是市场上最成熟的商业关系型数据库之一，广泛应用于金融、电信、政府等大型企业和关键业务系统。它提供了卓越的性能、高可用性和全面的安全特性，能够处理极高的并发负载和复杂的事务处理。

SQL Server：Microsoft SQL Server 是微软公司开发的关系型数据库管理系统，与 Windows 平台和微软生态系统紧密集成。它提供了强大的数据分析、商业智能和数据仓库功能，特别适合运行在 Windows 环境中的企业应用。

云原生新势力：弹性扩展的未来之选

AWS Aurora：作为 AWS 的云原生数据库服务，Aurora 提供 MySQL 和 PostgreSQL 兼容版本，同时具备 Serverless 架构和自动扩展能力。它通过云原生设计提供高性能、高可用且易于扩展的服务，特别适合云端应用。

阿里云 PolarDB：作为国产云数据库代表，PolarDB 采用存储计算分离架构，提供高性能、高可用和弹性扩展能力。它兼容 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle，便于企业进行数据库迁移和升级。

开源与新趋势代表：创新技术的探索者

MariaDB：作为 MySQL 的一个分支，MariaDB 在保持兼容性的同时，强化了性能、安全性和新功能。它提供更多存储引擎选择和改进的查询优化器，为企业提供更具前瞻性的开源选择。

StarRocks：StarRocks 是一款高性能分析型数据库，专为实时分析和复杂查询场景设计。它采用 MPP 架构和向量化执行引擎，在大规模数据分析方面表现出色。StarRocks 支持实时数据摄入和快速查询，适合构建实时数据仓库和业务智能系统。

TiDB：这是一个开源的分布式OLTP数据库，支持混合事务和分析处理工作负载。作为国产开源数据库的代表，它兼容 MySQL 协议，同时提供水平扩展和高可用性，代表了国产数据库的创新方向。

国产化替代趋势：自主可控的战略选择

镜舟数据库：镜舟数据库是基于开源分析型数据库 StarRocks 开发的企业级数据库产品。镜舟数据库继承了 StarRocks 的高性能分析能力，同时提供了更完善的企业级功能和商业支持。

镜舟数据库在湖仓一体架构方面具有显著优势，支持与 Hive、Iceberg、Delta Lake、Paimon、Hudi 等开放数据湖生态深度连接，用户可以直接查询、写入开放数据湖 3。通过 Data Cache、异步物化视图等技术，镜舟数据库进一步提升了数据湖分析性能，相比业界竞品快 3-6 倍。

OceanBase：蚂蚁集团开发的分布式关系型数据库，具备金融级高可用性和线性扩展能力，同时兼容 MySQL 和 Oracle 语法。它在 TPC-C 基准测试中创下世界纪录，证明了国产数据库在处理超大规模事务方面的实力。

企业如何选择关系型数据库？

选择合适的关系型数据库是一项复杂的决策，需要考虑多方面因素。以下是几个关键的选型指标：

数据规模与并发量

评估数据量大小和系统并发用户数。对于小型应用，MySQL 或 SQLite 可能足够；对于大型企业应用，Oracle 或 SQL Server 可能更适合；而对于需要无限扩展的场景，分布式数据库如 TiDB 或 CockroachDB 值得考虑。

事务一致性要求

分析业务对数据一致性的要求。金融、支付等场景通常需要强一致性保证，传统的 Oracle、SQL Server 或国产的 OceanBase 都是不错的选择；而对于一些可以接受最终一致性的场景，可以考虑更灵活的解决方案。

扩展性需求

考虑业务增长预期。垂直扩展（升级单机硬件）适合中小规模应用，而水平扩展（增加节点数量）则适合大规模分布式系统。

评估总体拥有成本(TCO)，包括许可费用、硬件成本、运维成本等。开源数据库如 MySQL、PostgreSQL 可以节省许可成本，而商业数据库如 Oracle、SQL Server 则可能提供更全面的企业支持。云数据库则提供了按需付费的灵活选项。

生态兼容性

考虑与现有技术栈的兼容性，包括开发语言、框架和云服务商。例如，.NET 应用可能与 SQL Server 更契合，而 Java 应用则可以灵活选择多种数据库。

微结论：企业选择关系型数据库应综合考虑业务需求、技术特性、成本因素和长期战略，没有放之四海而皆准的最佳选择，只有最适合自身情况的最优解决方案。

总结与行动建议

关系型数据库作为企业数据管理的基础，经过几十年的发展已经相当成熟，但仍在不断创新。从传统的单机数据库到云原生数据库，从国外巨头产品到国产自主可控解决方案，市场选择日益多元化。

对于大多数企业而言，可能不是选择单一数据库产品，而是构建多数据库协同的架构，如 OLTP 业务使用关系型数据库，而大数据分析则采用专门的分析型数据库。

选择合适的关系型数据库不仅是技术决策，更是业务战略的重要组成部分，将直接影响企业的数字化转型成效和长期竞争力。