金融领域的性能王者，死于财务丑闻

辉煌时刻：1990年代与Oracle、Sybase并称“关系数据库三巨头”，支撑纳斯达克交易所、沃尔玛核心系统，以高性能OLTP和对象关系扩展能力成为金融业首选。

致命一击：2000年曝出收入造假丑闻，股价崩盘引发信任危机，次年被IBM收购后技术整合进DB2，品牌逐渐边缘化。

华尔街的宠儿，败于微软的“冠名权”陷阱

技术标杆：1987年首创现代Client/Server架构，1992年全球份额达26%，成为高盛、摩根士丹利交易系统核心.

品牌权丧失：1989年授权微软使用源码开发SQL Server，最终失去名称所有权，被迫更名ASE（Adaptive Server Enterprise）,2010年被SAP收购，彻底退出主流竞争.

全民开发者的启蒙，亡于互联网浪潮

桌面时代霸主：1992年被微软收购后推出Visual FoxPro，支持快速桌面应用开发，1998年全球超300万开发者，中国高校计算机课程标配（占全球用户40%）.

时代抛弃：Web应用兴起导致桌面需求萎缩，微软2007年停止更新，资源转向.NET生态.

大数据时代的过客，困于技术缺陷

黄金十年：2010年代作为Hadoop生态核心组件，承载Pinterest等公司超6PB用户消息与广告索引数据.

架构之殇：缺乏分布式事务与实时分析能力，运维成本极高（需6副本保障可用性），最终被Snowflake、ClickHouse等云原生方案取代.

开创性意义：1979年首个桌面级关系数据库，1986年用户超百万，让中小企业首次拥有数据管理能力.

致命短板：文件架构缺乏事务与并发控制，数据易损坏，被Access和FoxPro淘汰.

数仓“黄埔军校”，溃于国产替代与云转型失败

行业奠基者：1979年发明MPP并行架构，1992年为沃尔玛建成全球首个TB级数据仓库，成为中国金融/电信领域“黄埔军校”.

退场时刻：闭源架构无法支撑云原生扩展，2023年退出中国，本土方案如GBase、OceanBase以10倍性价比实现替代

传统数据库三巨头Oracle、Microsoft、IBM仍以企业级市场为根基，但云与AI正重塑其生存逻辑.

云转型滞后，但AI内核加速进化 现状：全球份额第一但中国跌至2%，依赖存量企业客户，云收入增速落后AWS。

自治数据库：内嵌机器学习算法，实现索引自动优化与异常预测； AI向量引擎：支持大模型嵌入，加速LLM与结构化数据联合查询。

Azure+AI双引擎驱动

云捆绑策略：SQL Server与Windows深度集成，Azure SQL占云数据库市场35%。

Azure Synapse：整合数据仓库与机器学习，支持GPT模型直接调用SQL数据；

Fabric平台：OneLake统一数据湖，Copilot实现自然语言生成分析报告。

混合云+Watson的最后一搏

保守防御：Db2坚守银行核心系统，OpenShift混合云方案吸引合规敏感客户。

Db2 pureScale：集成Watson NLP，支持自然语言查询转换SQL；

AI治理工具：自动优化混合负载，降低OLAP延时40%。

传统三巨头的统治正被三重力量瓦解：

云厂商（AWS/Azure/阿里云）：以Serverless架构和弹性成本收割市场；

开源生态（PostgreSQL/TiDB）：兼容性与社区优势挤压商业空间；

国产替代（OceanBase/GaussDB）：政策驱动+性能突破，如OceanBase“三地五中心”容灾与58万笔/秒处理能力。

从Sybase的锁机制之殇到Teradata的云转型迟滞，固守技术范式与生态的封闭，终将被时代淘汰。当Oracle们忙于将AI注入传统架构时，Snowflake等云原生势力已用“数仓+LLM”重构游戏规则。