过去两年，我们在金融、政务、能源等行业参与了几十个国产化替代项目的选型测试。一个普遍现象是：同样跑TPC-C 1000仓，不同国产数据库的tpmC值能差出40%以上，而部分产品在长时间压测后还会出现明显的性能衰减。

差异从何而来？

拉开差距的核心不在SQL解析层，而在存储引擎与并发控制机制。以瀚高数据库为例，其MVCC实现在高并发写入场景下能有效减少锁竞争，这在多核NUMA架构上尤为关键。相比之下，部分基于早期开源版本二次开发的国产数据库，优化器对复杂关联查询的代价估算仍不够准确，执行计划容易退化。

关键指标对比

我们选取了三类典型场景进行横向测评，数据来自内部实验室（基于鲲鹏920平台，麒麟V10 SP2）：

• OLTP短事务：瀚高数据库在500并发下QPS稳定在8.2万，某同类产品约6.5万，主要差距在WAL写入路径的批量刷盘策略
• 复杂分析查询：10表关联聚合，瀚高数据库借助向量化执行引擎将耗时压缩到1.8秒，对比产品平均3.5秒
• 混合负载：HTAP场景下，瀚高数据库的读写分离调度延迟低于5ms，保障了实时业务不抖动

这些差异对合作伙伴的集成方案影响很大。比如在省级医保平台中，每提升1万QPS，就意味着能少部署两台物理服务器，整体TCO下降约12%。

选型建议

没有“万能”的国产数据库。若业务以高并发写入为主，优先考察存储引擎的锁粒度与刷盘效率；若偏重报表分析，则重点看优化器对子查询展开和并行扫描的支持程度。作为基础软件厂商，瀚高软件建议在POC阶段至少跑满72小时稳定性测试，并模拟真实业务SQL回放——这比只看基准测试分数可靠得多。