国产数据库能不能扛住我们的核心系统这个问题在不少企业的选型会上被反复问到。问的人可能是分管IT的副总裁也可能是刚接手信创改造任务的IT负责人。这个问题不好回答因为扛住的标准因行业而异。银行核心交易系统要求一笔转账涉及多个账户的扣减和入账中间不能有任何数据不一致。运营商计费系统要求千万级用户并发不卡顿。社保系统管理着全省几千万到上亿人口的全生命周期数据每个月养老金发放的瞬间海量并发请求涌向数据库不能出任何差错。不同行业的扛住含义不同答案也不能一概而论。但有一点可以确认国产数据库在关键业务系统上已经走到了真刀真枪验证的阶段不再是实验室里的跑分测试。关键业务系统为什么难扛关键业务系统对数据库的要求可以拆成三条硬标准。第一条强一致性不能打折扣。金融交易场景下一笔转账涉及付款方扣减和收款方入账两个操作必须要么同时成功要么同时失败。分布式数据库在跨节点事务上的延迟和一致性保障是技术上的硬骨头。社保领域也一样每个月的社保征缴涉及几千万参保人的缴费记录每一条记录都关系到个人权益不能错不能丢。第二条高可用不能只靠主备切换。传统数据库的容灾方案通常采用主备模式备库处于只读状态主备切换时间通常在分钟级甚至更长。关键业务系统要求的是 RPO 等于 0零数据丢失一个节点挂了业务不能断切换时间要控制在秒级。这对数据库的多副本实时同步能力提出了极高要求。第三条性能要稳不能忽快忽慢。关键业务系统的特点不是峰值多高长期稳定运行不能抖动才是真正的考验。大数据量下的复杂查询性能衰减是常见问题。有些国产数据库在 benchmark 里跑分很高实际业务场景下性能不稳定高峰期响应时间从 100 毫秒飙升到 1 秒以上这种抖动在关键业务系统里是不可接受的。金融 核心交易系统的终极考验金融行业对数据库的要求是最苛刻的。银行核心交易系统、保险核心业务系统、证券交易清算系统这些系统的共同特点是数据不能错一条业务不能停一分钟容灾切换要以秒计算。交通银行是首家完成核心业务系统全量下移改造的国有大行。他们用国产分布式数据库替换了原有的主机核心系统实现了全栈信创化加云化加分布式部署。改造完成后金融 TPS每秒处理事务数提升 6 倍以上跑批效率提升 7 倍以上合计总成本节约 7 亿元。一家国有大行的核心系统敢做全量替换这个信号本身比任何参数都有说服力。中国太平洋保险集团走了更复杂的一步。2025 年 9 月他们完成了全国首个全险种、全核心系统的国产数据库升级。保险核心系统的复杂度比银行更高涉及承保、理赔、再保、精算等多条业务线表结构关联关系繁多存储过程数量庞大。能把全险种核心系统一次性切换过去说明国产数据库在复杂业务场景的适配能力上已经跨过了门槛。城商行的节奏更快。北京银行用最快速度完成了 40 余套系统的国产数据库升级。相比国有大行城商行的系统规模小一些但对业务连续性的要求一点不低。40 多套系统一口气换过来靠的是成熟的迁移工具链和标准化的实施流程。行业整体面的数据更直观。2026 年 6 月OceanBase CEO 在中国国际金融展上透露已有近七成万亿级资产规模的银行将核心系统搭载于国产数据库。IDC 发布的报告显示国产数据库在中国分布式事务型数据库本地部署市场的份额已经超过 21%金融行业份额排名第一。能在金融核心系统站住脚的国产数据库技术能力已经过了最严格的检验。金融行业对数据库的要求是行业天花板金融能扛住其他行业的信心就有了基础。运营商 B 域核心系统的全量替换运营商的数据体量庞大、并发请求密集对数据库的扩展性和稳定性要求极高。B 域业务支撑系统是运营商最核心的系统之一涵盖计费、结算、CRM 等关键业务。中国移动的集中化网间结算系统是通信行业首个完成 B 域核心系统全量替换的案例。网间结算处理的是运营商之间的资费结算每一通跨网电话、每一条跨网短信都涉及费用分摊。数据不能错一条业务不能停一分钟。这个系统原来跑在 Oracle 上全量切换到国产数据库后稳定运行为整个通信行业的 B 域核心系统替换蹚出了一条路。中国联通的实践从另一个角度验证了国产数据库的承载能力。联通的数据库升级覆盖了 B/O/M 三个域数据压缩比达到 70%存储资源节省了 10 倍迁移速度达到每秒 10 万条。三个域统一切换意味着计费、运维、管理全部上了国产数据库这种规模的替换在几年前是很难想象的。三大运营商的营销资源系统也在规模化落地国产数据库。运营商行业的替换进度紧随金融之后处于第二梯队的前列。人社 守护民生数据的关键系统人社系统的特殊性在于它管理的是老百姓的养老钱、看病钱、救命钱。每一笔养老金的准时发放每一次社保关系的顺畅转移背后都离不开数据库的稳定支撑。社保数据法定需要保存数十年数据库必须具备高效的历史数据归档和查询能力。人社部养老保险全国统筹是近年来最大的人社信息化工程。全国所有省份的职工养老统筹数据通过实时同步链路向人社部全量库无间断汇聚同时在此基础上构建跑批、即席查询、预测预警、主题分析等多个分析场景。原数据库扛不住百 T 级数据量下的双负载压力集中式架构扩展性不足的问题彻底暴露。国产数据库替换后基于同一份数据同一个引擎同时支撑在线交易和实时分析数据压缩比达到 4.1 倍百 T 数据量下性能无损养老金收支、结余及区域流动情况实现了实时动态监测。江西省是全国首个实现部省对接养老统筹数据库升级的省份。作为 8 个先行先试省份之一江西人社的挑战在于原有系统大量使用 PL/SQL 存储过程新的国产数据库必须高度兼容 Oracle 语法才能实现平滑迁移。实际迁移中超过 98% 的存储过程无需修改即可编译通过。10 亿条以上数据迁移速度达到每秒 40 万条。割接过程选在凌晨0 点开始4 点完成切换6 点前完成业务验证8 点正常对外提供服务。数据库和硬件成本节省 70% 以上。重庆人社面对的是千万级参保人群的智慧人社一体化平台。传统省级大集中架构的纵向扩展空间已达上限横向扩展能力严重不足。国产数据库替换后基于分布式架构实现了水平扩展支撑千万级参保人群的全业务经办。北京人社的社保大集中系统要求 7×24 小时不间断服务。海南人社的一卡通系统覆盖百余民生场景。这两个场景的共同特点是业务不能停数据不能丢。国产数据库通过三副本多活部署实现 RPO 等于 0、RTO 小于 8 秒的高可用性在模拟机房断电场景下系统 5 秒内完成故障检测和自动切换业务 8 秒内恢复正常。截至目前国产数据库已承载人社部及全国三分之一省级人社的关键业务。在人社这个对数据安全要求极高的民生领域国产数据库已经过了真实场景的严苛验证。案例拆解的共性发现把金融、运营商、人社三个行业的案例放在一起看能提炼出几条共性规律。架构设计决定上限。能扛住关键业务系统的国产数据库底层架构要么是原生分布式基于 Paxos 协议的多副本强一致要么是集中式共享存储集群。在开源数据库基础上做包装的方案在关键业务系统的深度验证中往往暴露短板。遇到深层问题时完全自研的产品能从代码层面排查和修复这对关键业务系统来说至关重要。赛迪顾问发布的《关键业务系统数据库升级实践指南》也指出原生分布式架构是关键业务系统升级的最优技术路线。兼容性决定迁移成败。关键业务系统的迁移难的不在表结构难在存储过程、触发器、事务语义的深度兼容。江西人社超过 98% 的存储过程无需修改就能编译通过这个数字背后是国产数据库在 Oracle 兼容性上多年积累的功夫。迁移工具链的完善程度直接决定了替代周期和风险。工具链完善的厂商可以把几个月的手工改写压缩到几周。交通银行核心系统全量替换、江西人社养老统筹全量切换这些项目能成功迁移工具链的成熟度是关键因素。生态支撑决定长期可持续性。关键业务系统上线后要运行五年十年数据库厂商的长期存活能力直接关系到后续运维和升级。国产数据库市场正在出清参与排名的产品从 292 款降到 167 款减少了将近一半。选型时厂商的资本稳健性和研发投入值得重点考察。经过大规模生产场景验证的产品比如连续十多年支撑双11 的分布式数据库比如在金融核心系统和省级人社关键业务上稳定运行的产品在稳定性上有真实场景背书不是实验室跑分能替代的。给正在评估的企业几条建议从已验证的行业案例看国产数据库在银行核心交易、保险全险种核心、运营商计费结算、社保养老统筹等关键业务系统上已经过了实战检验。交通银行省了 7 个亿江西人社 98% 存储过程免改中国联通数据压缩 70%这些数字是真实业务跑出来的不是 benchmark 测出来的。能扛住有前提条件。选对产品是第一位的完全自研、原生分布式架构、经过大规模生产场景验证的产品扛住的概率要高得多。做好兼容性验证是第二位的拿实际业务的 SQL 和存储过程跑一轮完整测试比看任何白皮书都管用。工具链到位是第三位的迁移工具链完善的厂商可以把风险和周期都压到最低。从非核心系统试点逐步推进是第四位的先拿边缘业务走一遍完整流程把坑踩完再动核心系统。对于正在评估的企业建议把能不能扛住这个问题拆成可验证的具体指标。RPO 和 RTO 要求多少并发量多大数据量多大存储过程多少个运维团队多大。把这些数字列出来拿实际业务去测。测试环境跑通了信心就有了基础。国产数据库已经到了用事实说话的阶段不需要靠信念撑场子了。