提到 Gartner，大家应该已经比较熟悉了，这是一家全球知名的IT研究与顾问咨询公司，以其在IT研究、发展、评估、应用和市场等领域的权威性而闻名，为全球的客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告。在数据库领域，最早接触 Gartner 就是从它的《数据库魔力象限》年度报告开始的。其实，Gartner 除了魔力象限报告外，还会提供不同视角的多种报告，本文就对近期发布的《Gartner Peer Insights》报告谈起，重点讲讲从用户视角下的全球及国内数据库的发展变化。
1. Gartner Peer Insights 是什么
Gartner Peer Insights，之前在国内关注度不高，在海外很多厂商会将其作为客户对厂商认可度的佐证，因为报告是收集来自大量用户的匿名评价，可以比较直观的反馈产品能力。很多如 Oracle、AWS 等大厂会收集积累数百上千的客户反馈，新兴活跃的厂商也会吸引到不少，Gartner 官方会通过多种形式鼓励客户自发对厂商产品进行评价。从某种意义上讲，这个报告可在一定程度上反映厂商产品在全球的落地情况。同时，这个报告也会作为魔力象限报告的重要参考。这一报告收集的客户评论，可为企业 IT 决策者提供一个全新的、来自客户侧视角，其汇聚的同行观点、详细内容可作为各类魔力象限、市场指南的有益补充，在企业购买过程中发挥重要作用。同时作为厂商，也可以从报告中获得客户侧的一手信息，为改善、优化产品提供直观的依据。
（1）象限说明
Peer Insights 同样采用象限报告方式，根据用户兴趣和采用(x轴)和总体体验(y轴)分为四个象限。
❖ X轴：用户兴趣和采用情况
用户兴趣和采用部分评分包含三个因素，评论量、用户推荐意愿和跨行业、公司规模和地区的评论市场覆盖。每个因素都有相同的权重。
- 评论量，是根据厂商在一段时间内的合格评论总数计算的。为降低评论数量微小变化的敏感性，还引入渐近函数，特别是针对评论数量巨大的厂商。
- 推荐意愿，根据“您向朋友或同事推荐此产品或服务的可能性有多大”这个问题的回答计算出来的。评审者可以从0到10的范围内选择一个回答，0表示“完全不可能”，10表示“极有可能”。评分大于等于8时被认为是“愿意推荐”，评分小于8时被认为是“不愿意推荐”。厂商推荐意愿分数是根据“愿意推荐”回答在该问题的回答总数中的百分比。
- 市场覆盖率，通过计算厂商至少有5个合格审查的不同行业类型、公司规模和地区的数量来计算的。渐近函数应用于该计数，因此低市场覆盖率会导致较低的得分，但高覆盖率会降低回报。其中行业来自通信、教育、能源、金融、政府、医疗、制造业等12个行业；地区则是来自亚太、拉美、北美、其他（欧洲、中东和非洲）；公司规模则是按照5000万、10亿、100亿等划分的四档。
根据上面三个因素计算厂商的得分，其中“市场平均值”被标记为X轴中点。厂商必须满足或超过这个平均值，才会被放置在象限的右侧（如图中厂商DEFJKL）。
❖ Y轴：整体体验
厂商整体体验是一个综合分数，包括总体平均评级和两个次级平均评级。
- 总体评级，是调查中的评级问题，内容是“请对您与该厂商的整体体验进行评级。”这个问题是必需的，调查对象必须给出1到5的评级(没有“N/ a”选项)。
- 能力评级，位于评审调查的“总体总结”部分。对于软件市场，对应问题是“产品能力的总体评级”；对于服务市场，对应问题是“服务能力的总体评级”。这个问题是必需的，如果受访者认为他们不适合回答这个问题，他们可以给出1到5的评级或选择“不”。
- 支持/交付评级，位于评审调查的“总体总结”部分。对于软件市场，对应问题是“服务和支持的总体评级”；对于服务市场，对应问题是“供应商的交付和执行的总体评级”。这个问题是必需的，如果受访者认为他们不适合回答这个问题，他们可以给出1到5的评级或选择“不”。
根据上面三个评级的综合得分，其中“市场平均值”被标记为Y轴的中点。厂商必须满足或超过这个平均值，才会被放置在象限的上侧（如图中厂商ABCDEF）。
（2）象限解读
❖ 右上：Customers’ Choice（客户之选）
这个象限的厂商是在用户兴趣和采用情况、整体体验上均超过平均分的厂商。这说明市场对厂商产品是比较满意的。重视主流、广泛覆盖产品的客户可能会发现象限产品很合适，但考虑专业性、垂直化、定制化或新颖解决方案的客户，还需要考虑其他象限的厂商产品。
❖ 左上：Strong Performer（实力出色）
这个象限的厂商是被评为等于或高于市场平均整体体验，但未达到市场平均用户兴趣和采用分数的。这类厂商的产品及服务是比较好的，但是用户意愿方面不足。其原因有可能是评论数量较少、业务局限于某个区域或行业或规模用户、用户推荐意愿不高。
❖ 右下：Established（确定达成）
这个象限的厂商是那些评分低于市场平均总体体验，但用户兴趣和采用率高于平均水平的。这类厂商在产品及服务上存在不足，但用户很感兴趣并有意愿推荐。可能需要额外的调查，了解用户感兴趣的原因是否跟自身的需求是一致的。
❖ 左下：Aspiring（有抱负的）
这个象限的厂商在总体体验、用户兴趣和采用方面都低于市场平均水平。这类厂商产品已经满足了被纳入的最低标准。如果是一些新成员或有独特性的产品，是可能出现在这个象限中。如果是老厂商也在其中，就需要仔细研究下用户反馈了。
（3）其他说明
❖ 计算依据
报告数据的来源是来自 Gartner Peer Insights 的网站数据的最新18个月的数据，同时用户还需满足年收入在5000万美元及以上。此外，在18个月期间的前6个月的数据将在两个轴的所有计算中占50%的权重。前6个月50%的评价权重使得最近的评价在决定厂商的位置时发挥更大的作用。
❖ 厂商门槛
报告中出现的厂商需要满足基本条件，具体可参考：
https://www.gartner.com/reviews/listing-guidelines，并在18个月的分析期间收到了20个或更多的合格评论，以及15个或更多的“能力”和“支持/交付”次级评级。此外，报告厂商数量限制为25家。如果超过25家厂商符合纳入标准，合格评审数量最多的25家供应商将被纳入。如果有两个或两个以上的厂商，且有相同数量的合格审查并列第25位，并列的所有厂商都将包含在报告中。
2. Gartner Peer Insights 解读与分析
（1）全球视角看报告
近期，Gartner 刚刚发布了2024年 Peer Insights 报告《Voice of the Customer for Cloud Database Management Systems 2024》（如上图）。在这份报告中有几点值得关注，一是来自中国厂商的声音，PingCAP、OceanBase、Tencent Cloud 均出现在象限中，特别是 PingCAP 出现在“Customers' Choice”象限，这也应该是国产独立数据库厂商第一次取得这样的成绩；二是大厂扎堆落入“Established”象限，AWS、Google、Microsoft、Oracle都在于此象限，这一点很有趣，说明用户很推荐，但产品吐槽也不少，当然也可以理解，人红是非多嘛；三是很多明星产品位于“Strong Performer”象限，如 Databricks、Snowflake、Yugabyte 为何产品能力受到认可，但用户推荐反而不足，有些费解。
我们再来结合之前两年的报告看看整体的趋势，给我的第一感觉就是趋势变动很大，特别是“Customers' Choice”象限，几乎没有常驻者；第二国产厂商的进步，从2022年的一家，到2023年的三家，再到今年有进入领先者区间的厂商出现；三是入选厂商变化也很大，如Huawei、Redis 等都不见了踪影。我个人也从 Gartner 官网收集了厂商的明细情况，下图是将 Ratings >50的厂商按全量评论数做了个汇总，其中也可以发现一些端倪。
整个榜单很长，整体看下来有几个感觉，一是大厂优势明显，以MS、AWS、Google等大厂为代表产品受到关注很多；二是中国在全球视角看还刚刚起步，在榜单中只看到了腾讯、PingCAP的影子，而且也处于后部。关于第二点，很大原因是中国企业进入全球化市场比较晚且关注到如 Gartner 这种三方机构的时间也比较短。
（2）中国视角看报告
单独拉取了中国企业在 Gartner Peer Insights 的数据，下面数据来自近期活跃数的统计（口径与上面有所不同）。这里列出了已收录到榜单中的中国企业及产品（人工摘录，可能存在遗漏）。从数据来看，TiDB、OB 两家处于较领先位置，跟随之后的是一众云厂商及产品。
（3）各国产数据库厂商详解
选取了部分有代表性的厂商及产品，做了进一步的分析。
❖ TiDB
整体评价较高，都在4.8、4.9的分数。
从市场表现来看，产品功能性能及生态高于平均分，其他如服务等相对弱些。
用户分布比较均匀，跨越不同规模、行业用户，地域上也以亚太、北美为主。
产品能力方面，扩展性、分布式、事务、多云、开发者方面做的不错，集成、科学计算、资源管理、定制化能力略显不足。
❖ OceanBase
再来看看Oceanbase的情况，整体关注度要少些，相信与海外推广较晚有一定关系。在用户反馈层面，服务支持、集成开发方面有较大的改进空间。
对于功能性能、服务范围要好于平均值，其他较弱。
用户画像来看，规模体量分布均匀，以金融业为突破口，区域还仅限于亚太。
产品能力方面，分布式、性能、事务等做的不错，集成、定制化、科学计算低些。
❖ TencentDB
腾讯方面，关注评论是最多的，整体反馈比较平均。
服务经验和范围高于平均值，但聚焦及RoadMap弱些。
用户规模、行业、区域都分布比较均衡。
产品能力上没有明显短板，易用性受到特别好评。
❖ PolarDB
PolarDB 收到关注较少，这个有点意外；此外还有 3 Star 的情况，值得注意。产品能力方面表现中等。
用户规模、行业、区域，较为平均。
产品能力上，事务、性能、自治受到好评，分析、多云有待改善。
❖ GaussDB
华为整体表现还不错，用户反馈基础分较高。
伙伴能力受到好评，其余表现有待提高。
用户规模偏小，行业较平均，区域仅限于亚太。
产品能力上，表现都较为均衡，性能等受到好评。
3. 如何看待 “Peer Insights” 报告
（1）从一份评论样例看起
选择 TiDB 为例，摘取其中一份评论，我们来一起解读下这个样本。
这是一家医药连锁销售企业（行业），其下属门店达到15000家（规模），TiDB 用户服务器内部的ERP系统（业务系统）。其架构前端是MySQL，利用 Data Migration 同步数据到 TiDB 中。通过使用这一产品，提高业务流转效率（业务价值），并对厂商的服务给予了肯定。后面给出了几项评分。
在优点部分，谈到了兼容性（与MySQL兼容，易开发）、分布式（分片透明，易运维）、生态友好（学习成本低）、可伸缩性+存算分离（满足业务扩展）。在挑战部分，则谈到了执行计划稳定（稳定性）、资源管控（隔离性）、图形化（易操作性）。这部分的内容，对于厂商非常宝贵，这是真实的来自一线的反馈意见，对于厂商产品规划、功能改进、市场运营、商务拓展等都会带来积极意义。
在优点部分，谈到了兼容性（与MySQL兼容，易开发）、分布式（分片透明，易运维）、生态友好（学习成本低）、可伸缩性+存算分离（满足业务扩展）。在挑战部分，则谈到了执行计划稳定（稳定性）、资源管控（隔离性）、图形化（易操作性）。这部分的内容，对于厂商非常宝贵，这是真实的来自一线的反馈意见，对于厂商产品规划、功能改进、市场运营、商务拓展等都会带来积极意义。
这是一些细节，如版本、使用范围、上线时间及周期等。
部署环境、地域、使用时长和频度等。
（2）再看一份金融客户评论样例
我们再选择相对传统的一类用户，下面样例是以金融业-银行为代表的用户的反馈，看看他们是怎么看待的。从反馈可见，针对金融敏态业务，产品的适应场景。
这一用户主要看中产品提供的扩展能力。在用户喜欢的理由中，重点提到了 MySQL 兼容性、弹性和高可用；而在不喜欢理由中，则提供了学习成本和硬件资源问题。
在购买理由中，则谈到了提效创新；关键因素部分则是服务、功能和性能。
（3）Peer Insights 的意义及思考
从上面样例可以看到，评论信息是非常丰富的。正是这一份份详实的来自用户的反馈，汇聚成 Peer Insights 报告。这样的一份报告可以说对多方都具有重大的意义。
❖ To 客户
- 客户有了真正属于自己的发声平台，而不是依靠厂商，这种中立性的定位很关键。
- 客户可以从“使用者”的视角去看待一个产品，而不是靠厂商带来的PPT。
- 同行业、同规模、同地域、同场景的案例，为客户带来“真实”的感受，可以更好地做决策。
❖ To 厂商
- 厂商有了一个可真实触达用户的渠道，方便企业构建“用户画像”。
- 客观的评价，有利于厂商做好产品战略、功能优化、市场运营、商务拓展等。
- 可以更多了解友商竞品的发展，制定有针对性的竞争策略。
❖ To 行业
- 为整个行业搭建了一个“客户+厂商”共享的平台，大家可以互通信息。
- 为公众了解行业的整体发展提供了新的一种视角。
Gartner Peer Insights 报告，也引起了我很多思考。目前在国内是缺乏一种厂商客户互动的平台，一方面是厂商填鸭式地灌输自己的优势亮点，一方面是客户无所适从或者无处吐槽。于是各种纷繁零乱、真假难辨的信息散落在各种论坛、聊天群甚至口口相传之中。这种双向的、透明的、有公信力的平台，是急迫需要的。在此也非常希望国内的有识之士，能够一起构建起我们自己的“Peer Insights”，共同助力国产数据库的繁荣发展。
