近期数据库领域接连发生两起与NoSQL数据库有关的并购：IBM宣布收购DataStax，MongoDB以2.2亿美元收购AI公司Voyage AI。MongoDB作为文档数据库的标杆企业广为人知，而DataStax的知名度虽稍逊，但其背后的开源项目Apache Cassandra在互联网企业中被广泛使用，也是一款非常优秀的宽表NoSQL数据库。这两起并购折射出NoSQL行业的一个关键问题：在云厂商和传统数据库巨头双重压力之下，作为独立NoSQL的出路在哪里？到底该坚守NoSQL赛道寻求技术突破，还是选择依附巨头续命？

夹缝中求生

NoSQL数据库兴起于2010年前后，是随着Web 2.0和大数据时代到来而流行开来的。NoSQL数据库牺牲了关系数据库的规范性、一致性、事务性等特点，换来了关系型数据库所没有的高扩展性、灵活性和性能，在互联网行业得到广泛应用。

MongoDB和DataStax正是NoSQL数据库中佼佼者，也是商业化比较成功的两家公司，尤其是MongoDB，不仅所有NoSQL公司在学习它，很多关系型数据库厂商也在学习它。同样，Cassandra的流行也给DataStax带来了不错的用户基础，最高估值曾经达到16亿美元。当然，这两家公司面对挑战都不小。

DataStax 2010成立，一直在谋求上市，曾计划在2015年或者2016年上市，但一直没有如愿。MongoDB 尽管2017年完成上市，此后每年保持两位数的高增长，但直到最近才刚刚实现了首个季度赢利。根据MongoDB公司刚刚发布的2025财年第四季度财报，该季度净利润为1580万美元，这是首次实现季度盈利，上个季度还是净亏损980万美元。然而公司对新财报的展望不高，导致盘后股价暴跌16%。‌

这两家公司的状况也是NoSQL行业的一个缩影，在这个细分赛道活得好并不容易。一大挑战就是商业模式。NoSQL公司大多依托开源项目成立，比如，MongoDB背后是开源的MongoDB，DataStax背后是开源的Cassandra。而开源软件的商业化之路原本就不好走，平衡免费的开源版和收费的商业版原本就非常困难，DataStax与Cassandra开源社区之间确实经历过一些矛盾和争议，MongoDB也曾不满云服务商的行为而修改开源协议。

经过这些年的探索，大家终于探索出了一条云数据库托管服务之路，这也被认为是独立数据库公司最为可行的商业化之路。比如，MongoDB推出了Altas，DataStax推出了Astra DB。两家公司的云服务都增长得非常快，MongoDB的Altas营收已经超过总营收的六成。

然而，在这条路上有云巨头挡路。比如，AWS的DocumentDB就对标MongoDB，DynamoDB就对标Cassandra，而微软的Azure Cosmos DB也与MongoDB和Cassandra竞争。云巨头瓜分了这个市场的大部分利润，只给这些NoSQL厂商留下不多的市场空间。

除了云巨头外，NoSQL厂商还面临来自传统数据库厂商的强力竞争。随着NoSQL市场的兴起，关系数据库厂商很快补齐了NoSQL数据库的大部分能力。由于它们有强大的平台优势，在市场竞争NoSQL厂商处于明显的劣势。

以Oracle为例，从2014年，Oracle数据库开始提供企业级SQL/JSON支持，后来又于2020年推出Oracle自治JSON数据库（Autonomous JSON Database）支持原生JSON文档存储。2023年再进一步，推出了多模型统一访问（如JSON Relational Duality）技术。在Oracle Database 23c中，数据可同时以关系型行存储和JSON文档形式存在，开发者无需在两者间进行转换或维护数据一致性，解决了传统关系型与文档型数据库的“对象-关系不匹配”问题。时至今日，Oracle数据库文档数据库已经实现了全面的兼容。

技术融合下的生存法则

压力之下，NoSQL厂商也做出了动作来反击关系数据库对NoSQL的侵蚀。比如，MongoDB就一直在补充关系数据库的很多能力，如事务能力、高一致性等，从而使得MongoDB数据库能力越来越全面，逐渐向关系数据库靠拢。甚至在宣传中，MongoDB也在淡化文档数据库的标签，而着力把自己打造成为一个全功能的数据库厂商。

而DataStax则选择向AI方向发力。2023年，DataStax收购AI初创公司Kaskada，并以Luna ML品牌开源其软件，专注于自动化繁琐的特征工程任务。同时，在Astra DB中推出向量存储功能，增强生成式AI能力，使其成为构建检索增强生成（RAG）管道的关键工具，提升生成式AI应用中大型语言模型（LLM）输出的准确性。

2024年，DataStax收购Langflow，进一步完善RAG解决方案。Langflow开发了一个用于构建RAG管道的开源框架。IBM收购DataStax正是看重这些能力。

应该说，MongoDB和DataStax并没有固守NoSQL赛道是必然。因为NoSQL原本就不是一个独立的市场，最所只能算一个细分赛道，是一个传统关系数据库很容易就覆盖的赛道。Gartner曾预测，到2027年，非关系型数据库的功能中80%会被整合到关系型数据库，高于2022年的60%。Gartner在其最为著名的云数据库魔力象限中，也并没有去细分NoSQL和关系数据库，而是统一进行研究。

实际上，就数据库的发展趋势而言，平台化一定是趋势之一，也就是未来的数据库功能会越来越丰富，以一个统一的数据库来应对各种不同的需求（处理可能是不同的计算引擎）。这种整合的趋势在向量数据库市场体现得非常明显。2022年ChatGPT走红带火了向量数据库，市场上出现很多向量数据库。然而，热度持续不到一年就消退，只因传统数据库迅速补齐了这个短板。今天，几乎所有关系型数据库都已经具有得向量数据的存储和管理能力。

当然，这里不是说细分数据库厂商不能存活，而是说这个赛道过小，容不下太大的个体，正如鲸鱼只能在大海里遨游，而无法内地江河里生存一样。当传统数据库补齐了细分数据库厂商能力之一，在与细分厂商之间的竞争中自然拥有很大优势。因为对用户而言只用一个数据库，既简化了软件栈同时也减少了数据冗余，降低了成本。

生态决定未来

今天，NoSQL与SQL的界限已经不再泾渭分明，当关系型数据库通过多模型架构兼容文档、图、向量等数据类型，当云厂商以托管服务消解技术选型差异，数据库竞争的本质已升维至“生态整合力”的较量。未来的赢家一定是能提供统一的平台级产品（支持多模型、多云部署、AI原生），也就是业界说的平台化，而那些固守单一技术路线的厂商，或许只能等待被收购或消亡——这既是商业规律，也是技术演进的选择。