Рейтинг российских СУБД 2026: ТОП-15 on-premise систем для бизнеса

Рынок on-premise СУБД в России продолжает переходить из стадии «поиска замены» в стадию осознанного выбора зрелых продуктов под конкретные корпоративные сценарии. В 2026 году заказчики уже оценивают не только формальное наличие той или иной функции, но и промышленную готовность решения: архитектуру, масштабирование, эксплуатацию, безопасность, экосистему, зрелость внедрений и предсказуемость коммерческой модели.

«Рынок on-premise СУБД в России находится в активной, но еще не завершенной фазе перехода. Значительная часть инфраструктур уже протестировала отечественные решения или находится в процессе миграции, однако заметная доля компаний продолжают работать на Oracle и MS SQL. Это формирует устойчивый отложенный спрос, который будет определять динамику роста рынка в ближайшие годы»

Алексей Викулин, руководитель по развитию бизнеса компании Postgres Professional

«Клиенты перешли из фазы экспериментов к системным проектам миграции на отечественные СУБД. Мы наблюдаем взвешенный подход к запуску таких проектов, тесное взаимодействие с вендорами и этапность работ»

Пресс-служба VK Tech

Содержание

Зачем компании нужна своя СУБД: от транзакций до аналитики
Рейтинг российских вендоров СУБД on-premise
Топ‑10 компаний на рынке российскихon—premiseСУБД
1 место. TData (ИТ-кластер «Ростелекома») — RT.Warehouse, RT.WideStore
2 место.Postgres Professional—Postgres Pro
2 место.VK Tech—Tarantool
4 место. СберТех —Platform V Pangolin
5 место. Квантом — Квант-Гибрид
6 место. Газинформсервис —Jatoba
7 место. Тантор Лабс —Tantor
8 место. РЕД СОФТ — Ред База Данных
9 место. Яндекс —YDB
10 место. Пикодата — Picodata
Критерии оценки и балльная логика
Методология исследования
Выводы

Зачем компании нужна своя СУБД: от транзакций до аналитики

СУБД в корпоративном контуре — это не просто место, где хранятся данные. Это операционный фундамент, на котором работают финансовые системы, ERP, CRM, процессинг платежей, кадровый учёт и десятки других прикладных систем. Каждый раз, когда пользователь оформляет заказ, бухгалтер проводит платёж или система мониторинга фиксирует событие — за этим стоит транзакционный движок СУБД, который обеспечивает целостность, изоляцию и предсказуемость операций. В крупной компании таких транзакций могут быть миллионы в сутки, и цена сбоя на этом уровне измеряется не только деньгами, но и репутационными последствиями.

Параллельно с транзакционной нагрузкой те же или смежные системы всё чаще используются для аналитики: построения отчётов, агрегации данных по нескольким источникам, оценки клиентского поведения и прогнозирования. Именно поэтому для корпоративного заказчика сегодня важна не просто наличие СУБД как таковой, а её способность работать под смешанной нагрузкой — одновременно обслуживать OLTP-сценарии и не деградировать при аналитических запросах.

При совмещении OLTP- и OLAP-нагрузки востребованы:

AML (Anti-Money Laundering): отслеживание подозрительных паттернов движения средств;
Динамическое ценообразование: адаптация цен в real-time для максимизации прибыли;
Система рекомендаций и маркетинговые кампании: персонализированный контент для миллионов пользователей без задержек.

Также актуальны база данных для ERP-систем: централизованное управление ключевыми бизнес-процессами и скоростное хранилище для ИИ-решений.

Важным аспектом при выборе платформы является архитектура отказоустойчивости. Для корпоративных систем недопустимы простои, поэтому встроенные механизмы кластеризации, автоматического переключения и быстрого восстановления должны быть частью самой СУБД, а не набором внешних решений. Не менее важно наличие удобных средств администрирования и мониторинга — от этого напрямую зависит стоимость владения.

В on-premise контуре архитектурные решения принимаются на годы вперёд — и возможности мгновенно добавить внешний ресурс нет. Выбор СУБД здесь это не тактическое, а стратегическое решение.

«Выбор СУБД — это в первую очередь не про выбор модной технологии или архитектуры, а про понимание своих задач. Сначала нужно ответить на базовые вопросы: какие необходимо поддерживать нагрузки, какие требования выдвигаются к отказоустойчивости и безопасности, и уже под это выбирать платформу и инженерную команду, которая стоит за продуктом»

Алексей Викулин, руководитель по развитию бизнеса компании Postgres Professional

«Ключевым фактором, определяющим динамику в 2026 году, останется стимул к замене СУБД в критических зонах бизнеса: АБС в банках, КИИ в госсекторе. Дополнительными ускорителями будут отсутствие оперативной поддержки от западных игроков и устаревание версий без возможности «легального» обновления»

Пресс-служба VK Tech

«Принципиально изменилось отношение к самому импортозамещению. Если раньше это воспринималось как формальное требование регуляторов, то сейчас — как вопрос устойчивости и безопасности бизнеса. В 2026 году рынок перейдёт в следующую стадию — от массовой замены к консолидации и развитию»

Алексей Викулин, руководитель по развитию бизнеса компании Postgres Professional

Среди дополнительных факторов, влияющих на динамику рынка в 2026 году, — дефицит квалифицированных кадров, рост требований к производительности и отказоустойчивости, а также усиление регуляторного давления, особенно в сегменте критической информационной инфраструктуры.

Настоящий обзор охватывает современные отечественные программные продукты в сегменте корпоративных СУБД. Название, назначение и ключевые преимущества каждого решения рассматриваются в контексте реальных сроков внедрения и совокупной стоимости владения. В качестве ориентира для сравнения используются зарубежные средства — Oracle, Microsoft Access, MySQL Workbench. Полного перехода все еще нет — остаются большие инсталляции Oracle, SAP Hana, MS SQL. Разумно говорить о сравнении в отдельных сценариях, так как зарубежные СУБД прошли длительный путь и «обросли» функциональностью, которая может быть избыточной или достаточно узко применимой.

Рейтинг российских вендоров СУБД on-premise

Настоящий рейтинг подготовлен по российским вендорам с российской головной компанией в сегменте on-premise СУБД и предназначен как для предварительного отбора, так и для более предметного сравнения продуктов перед пилотом или миграционным проектом.

Итоговая таблица показывает 15 участников рынка. Каждая компания представлена одной строкой и одним основным продуктом. Баллы присваивались по 30 критериям с диапазоном 10–50 в зависимости от значимости и степени подтверждения возможности. Максимально возможная сумма составляет 1500 баллов.

Открыть таблицу на весь экран

Место

Название компании

TData (входит в ИТ-кластер «Ростелекома»)

Postgres Professional

VK Tech

СберТех

Квантом

Газинформсервис

Тантор Лабс

РЕД СОФТ

Яндекс

Пикодата

Релэкс

АО «НППКТ»

FTData

NitrosData

Кронос-Информ

Название продукта/линейки

RT.Warehouse, RT.WideStore

Postgres Pro

Tarantool

Platform V Pangolin

Квант-Гибрид

Jatoba

Tantor

Ред База Данных

YDB

Picodata

ЛИНТЕР БАСТИОН / ЛИНТЕР СОКОЛ

Лира-Р

FTData

NitrosBase SQL

CronosPRO

Сумма баллов

1405

1395

1355

1325

1215

1195

1145

1135

1115

1090

1030

990

760

480

Архитектура

150

110

150

110

150

110

Шардирование

Встроено и поддерживается

Встроено и поддерживается.

Внешний модуль

Встроено и поддерживается

Частично (внешний слой/модули)

Нет / не поддерживается

Встроено и поддерживается

Нет / не поддерживается

Частично (внешний слой/модули)

Нет / не поддерживается

Распределённая архитектура

Полноценная распределенная (multi-node)

Полноценная распределённая (multi-node)

Кластер без распределённых транзакций/данных

Полноценная распределённая (multi-node)

Кластер без распределённых транзакций/данных

Полноценная распределённая (multi-node)

Одноузловая

Кластер без распределённых транзакций/данных

Одноузловая

Репликация

Зрелая (async+sync/расширенные сценарии)

Зрелая (async + sync, production-ready)

Зрелая (async+sync/расширенные сценарии)

Асинхронная

Зрелая (async+sync/расширенные сценарии)

Базовая/ограниченная

Нет

Производительность

200

180

190

150

140

120

160

120

Масштабирование без остановки

Частично (окна обслуживания), Rolling/online сценарии (в зависимости от продукта)

Частично (окна обслуживания)

Rolling/online сценарии

Полноценная поддержка

Rolling/online сценарии

Частично (окна обслуживания)

Rolling/online сценарии

Требует простоя

Частично (окна обслуживания)

Требует простоя

Работа с большими объёмами данных

100+ ТБ

10–100 ТБ

1–10 ТБ

До 1 ТБ

Производительность под смешанной нагрузкой

Зрелая поддержка mixed workload

Зрелая (расширенные сценарии)

Типовые сценарии

Зрелая поддержка mixed workload

Типовые сценарии

Зрелая поддержка mixed workload

Типовые сценарии

Ограниченно

Не рекомендуется

Поддержка специализированных индексов и in-memory обработки (векторные; глобальные; пространственные; обработка in-memory)

4 из 4

Пространственные (R-tree); Обработка in-memory (HASH, RTREE, BITSET)

3 из 4

4 из 4

2 из 4

0 из 4

2 из 4

1 из 4

2 из 4

0 из 4

1 из 4

0 из 4

Надежность

150

120

130

120

150

Отказоустойчивость к сбоям узлов

Авто-failover/HA

Auto-failover / HA

Авто-failover/HA

Ручное переключение

Нет HA

Поддержка кластерных конфигураций

Несколько сценариев

1–2 сценария

Несколько сценариев

Ограниченно

Несколько сценариев

Ограниченно

RPO/RTO, резервное копирование и PITR

Есть бэкап+PITR/регламенты RPO/RTO

Есть backup/restore, регламенты RPO/RTO + частично PITR

Есть бэкап+PITR/регламенты RPO/RTO,

Есть бэкап+PITR

Есть бэкап+PITR/регламенты RPO/RTO

Есть бэкап/restore

Есть бэкап+PITR/регламенты RPO/RTO

Есть бэкап/restore

Функциональность

280

290

250

290

270

280

220

160

170

210

260

230

210

SQL-совместимость

Высокая/полная

Частичная

Высокая/полная

Частичная

Высокая/полная

Частичная

Ограниченно/нет

Поддержка JSON / semi-structured данных

Полноценно

Базово

Нет

Полноценно

Нет

Хранимые процедуры и функции

Полноценно

Нет

Есть (подтверждено компанией по email)

Полноценно

Нет

Поддержка триггеров

Полноценно

Нет

Полноценно

Нет

Инструменты миграции из сторонних СУБД (миграция Oracle; миграция MS SQL; GUI-утилита миграции)

2 из 3

Миграция Oracle; Миграция MS SQL; GUI-утилита миграции (3 из 3)

Миграция Oracle; Миграция MS SQL

3 из 3

Собственный инструментарий QMim. Поддержка миграций с Oracle, Informix, (в разработке — MS SQL).
Собственный инструмент миграции данных OLoad — многопоточный перенос данных, поддержка перекодировки, пережатия, контроля переноса по контрольным суммам

3 из 3

1 из 3

2 из 3

1 из 3

0 из 3

1 из 3

0 из 3

Модели работы с данными, реализованные в СУБД (HTAP; OLAP; OLTP; временные ряды; геоданные; документная; ключ-значение; поколоночная)

6-7 из 8

7 из 8

OLTP, Документная, Геоданные, Ключ-значение, Временные ряды

7 из 8

HTAP, OLAP, OLTP, геоданные (расширение Postgis), XML, key-value

4–5 из 8

0–1 из 8

6–7 из 8

2-3 из 8

8 из 8

2–3 из 8

6–7 из 8

0–1 из 8

Безопасность

115

135

115

135

120

110

Аудит действий пользователей

Развитый

Базовый

Развитый

Базовый

Развитый

Базовый

Уровень доверия и класс защиты по сертификату ФСТЭК России

4 класс + 4 УД

3–2 класс

Нет/ниже 4 класса

Поддержка ГОСТ / криптографии (при наличии)

Через внешние средства

Собственный модуль QSS (Quantum Secure Storage) — ГОСТ («Кузнечик»). Сертификат ФСБ. Ширование heap, index, TOAST, WAL, статистики.

Через внешние средства

Встроено/сертифицировано

Нет

Через внешние средства

Встроено/сертифицировано

Через внешние средства

Нет

Эксплуатация

160

200

150

190

160

190

140

110

Удобство администрирования

Развитые инструменты/GUI

Стандартный набор + сторонние IDE (типа DBeaver) + собственный модуль управления QMan.

Стандартный набор

Развитые инструменты/GUI

Стандартный набор

Развитые инструменты/GUI

Только CLI/ручные

Стандартный набор

Автоматизация развертывания

Скрипты/инструкции

Скрипты / инструкции + частично Helm

Helm/Operator/IaC +UI install

Скрипты, пакеты, декларативное конфигурирование.

Helm/Operator/IaC

Скрипты/инструкции

Helm/Operator/IaC

Скрипты/инструкции

Нет

Скрипты/инструкции

Нет

Интеграция с системами мониторинга

Готовые интеграции/богатая телеметрия

Собственный модуль сбора и агрегации статистики metricsd. Интеграция с Graphit/Grafana/Prometheus/CVS и другие

Готовые интеграции/богатая телеметрия

Базовые метрики

Готовые интеграции/богатая телеметрия

Нет

Базовые метрики

Нет

Поддержка контейнеризации (Docker/K8s)

Docker

Docker + Kubernetes (Helm)

Kubernetes (Helm/Operator)

Docker, Kubernetes

Kubernetes (Helm/Operator)

Docker

Kubernetes (Helm/Operator)

Нет

Docker

Нет

Экосистема

150

130

120

100

130

100

130

100

Наличие интеграторов и партнёров

Широкая сеть

Есть

Мало/нет

Есть

Широкая сеть

Есть

Мало/нет

Есть

Сообщество и активность разработки

Высокая

Средняя

Сообщество ограниченное (infranet). Активность разработки — высокая, стабильная

Низкая

Средняя

Высокая

Средняя

Низкая

Наличие обучающих материалов

Полный набор

Достаточно

Полный набор

Достаточно

Полный набор

Достаточно

Зрелость

Количество внедрений в enterprise

Много кейсов/крупные внедрения

Нет публичных кейсов

Есть отдельные

Много кейсов/крупные внедрения

Нет публичных кейсов

Много кейсов/крупные внедрения

Есть отдельные

Нет публичных кейсов

Есть отдельные

Нет публичных кейсов

Стоимость

150

120

150

130

120

110

150

100

110

120

Прозрачность лицензирования

Прозрачно

Частично

Прозрачно

Совокупная стоимость владения (TCO)

Низкий

Средний

Низкий

Средний

Низкий

Средний

Высокий

Гибкость коммерческой модели (редакции/варианты поставки)

3.0

Рейтинговая таблица построена на официально подтверждённых данных: документации, сертификатах и ответах на анкеты. Распределение баллов показывает, что лидеры рейтинга выигрывают не за счёт одного-двух параметров, а за счёт отсутствия критических провалов сразу в нескольких блоках — именно это и определяет реальную пригодность СУБД для корпоративного on-premise контура.

Топ‑10 компаний на рынке российских on—premise СУБД

Ниже представлены развёрнутые характеристики десяти продуктов с наибольшим итоговым баллом. Для каждого участника выделены направления с наиболее сильным результатом: архитектурная зрелость, эксплуатационная готовность, инструменты миграции и коммерческая предсказуемость. Описания отражают итоги балльной оценки по методологии исследования.

1 место. TData (ИТ-кластер «Ростелекома») — RT.Warehouse, RT.WideStore

По итогам рейтинга TData заняла первое место, набрав максимальный результат среди всех участников — 1405 баллов из 1500 возможных. Такой результат обусловлен не точечным преимуществом в одном блоке, а отсутствием критических провалов сразу по нескольким ключевым направлениям.

TData входит в ИТ-кластер «Ростелекома» и представляет линейку продуктов RT.Warehouse и RT.WideStore, ориентированных на корпоративный on-premise контур с акцентом на аналитические и смешанные нагрузки.

С точки зрения технологического профиля продукты линейки демонстрируют полноценную распределённую multi-node архитектуру со встроенным шардированием и зрелой репликацией. Ключевые характеристики, подтверждённые в рамках исследования:

Архитектура и масштабирование — встроенное шардирование, полноценная распределённая модель, зрелая async+sync репликация;
Производительность — подтверждённые сценарии работы с объёмами 100+ ТБ, зрелая поддержка mixed workload;
Индексы и in-memory — полный набор из 4 типов: векторные, глобальные, пространственные и in-memory обработка;
Надёжность — авто-failover/HA, несколько кластерных сценариев, поддержка PITR и инструменты резервного копирования с регламентами RPO/RTO.

TData — единственный участник рейтинга, набравший максимальный балл по блокам «Архитектура», «Производительность» и «Надёжность» одновременно. Для заказчиков из сегмента КИИ и крупного корпоративного сектора это означает один из наиболее сбалансированных профилей среди всех рассмотренных продуктов.

Эксплуатационная зрелость линейки подтверждается развитыми инструментами администрирования с GUI, богатой телеметрией и готовыми интеграциями с системами мониторинга. Коммерческая модель отличается прозрачным лицензированием, низким TCO и широким выбором вариантов поставки (4+ редакции) — это делает решение предсказуемым с точки зрения долгосрочного планирования бюджета. По совокупности подтверждённых критериев RT.Warehouse и RT.WideStore формируют наиболее сильный профиль в рейтинге 2026 года и представляют интерес для организаций, которым важна промышленная готовность СУБД, зрелая экосистема и устойчивость on-premise инфраструктуры на горизонте нескольких лет.

Рейтинг российских СУБД 2026 года: ТОП-15 on-premise систем управления базами данных для корпоративного применения — Решения от компании TData (ИТ-кластер «Ростелекома»). Источник: официальный сайт TData.

2 место. Postgres Professional — Postgres Pro

Postgres Pro занимает второе место, набрав суммарный балл 1395. Продукт построен на базе PostgreSQL и развивает его возможности применительно к требованиям корпоративного on-premise контура. Решение показало сильный профиль сразу по нескольким ключевым направлениям:

архитектура и масштабирование — зрелая распределённая модель, готовая к корпоративным нагрузкам;
отказоустойчивость и работа с большими объёмами данных — подтверждённые сценарии на уровне 100+ ТБ;
mixed workload — зрелая поддержка смешанной нагрузки без деградации;
эксплуатация и экосистема — развитые инструменты администрирования, мониторинга и партнёрская сеть;
коммерческая модель — прозрачное лицензирование, несколько редакций, низкий TCO.

Для корпоративного заказчика это означает не точечное преимущество в одном-двух параметрах, а зрелый и сбалансированный on-premise продукт, который может рассматриваться как базовая СУБД для широкого круга прикладных систем. Дополнительную роль играет развитая организационная составляющая: понятная лицензия, обучение и высокая степень промышленной готовности.

2 место. VK Tech — Tarantool

По итогам рейтинга Tarantool занял второе место, набрав 1395 баллов из 1500 возможных — наравне с Postgres Pro. Tarantool — продукт компании VK Tech, один из наиболее известных российских проектов в сегменте высокопроизводительных СУБД с открытым исходным кодом. Решение изначально создавалось для обслуживания высоконагруженных сервисов внутри экосистемы VK и со временем эволюционировало в полноценную корпоративную платформу с поддержкой распределённых сценариев, развитой экосистемой и enterprise-готовностью.

Сильнее всего решение выглядит в тех сценариях, где заказчику важны распределённая архитектура, шардирование, высокая производительность под смешанной нагрузкой, отказоустойчивость и эксплуатационная зрелость. В отличие от классических одноузловых СУБД, профиль Tarantool в исследовании особенно заметен в блоках, связанных с масштабированием и кластерной работой:

Архитектура — полноценная распределённая multi-node модель со встроенным шардированием и зрелой async+sync репликацией, подтверждённой для production-сценариев;
Производительность — rolling/online масштабирование без остановки сервиса, работа с объёмами 100+ ТБ, зрелая поддержка mixed workload;
Модели данных — поддержка OLTP, документной модели, геоданных, ключ-значение и временных рядов;
Надёжность — авто-failover/HA, несколько кластерных сценариев, поддержка резервного копирования и регламентов RPO/RTO;
Эксплуатация — развитые инструменты администрирования с GUI, интеграция с системами мониторинга, поддержка Docker и Kubernetes (Helm), частичная поддержка автоматизации развёртывания через Helm.

Tarantool — один из немногих российских продуктов в рейтинге, получивших максимальный балл одновременно по блокам «Архитектура», «Надёжность» и «Эксплуатация». Для заказчиков, которым критична предсказуемость работы распределённого контура под высокой нагрузкой, это один из наиболее подтверждённых вариантов в исследовании.

Для рынка on-premise Tarantool важен ещё и как показатель зрелости отечественного стека: продукт прошёл путь от внутреннего инструмента высоконагруженного интернет-сервиса до полноценной корпоративной СУБД с широкой партнёрской сетью, полным набором обучающих материалов и подтверждёнными крупными enterprise-внедрениями. Коммерческая модель отличается прозрачным лицензированием, низким TCO и гибкими вариантами поставки (4+ редакции). С точки зрения итогового позиционирования Tarantool — это не нишевая система, а один из наиболее сильных российских продуктов по сумме официально подтверждённых возможностей, заслуженно занимающий место в группе абсолютных лидеров рейтинга 2026 года.

4 место. СберТех — Platform V Pangolin

Platform V Pangolin занял четвертое место в рейтинге за счёт сильного результата по блокам надёжности, производительности, эксплуатации, зрелости и стоимости. Решение набрало максимум по ряду критериев, связанных с отказоустойчивостью, кластерной работой, mixed workload, масштабированием, промышленными внедрениями и прозрачностью лицензирования. Для крупных организаций это означает более предсказуемый выбор: продукт оценивается не только как технология, но и как часть корпоративного стека, где важны сопровождение, документация, обучение и готовность к эксплуатации в крупном ИТ-ландшафте.

В рамках исследования Pangolin показал один из самых ровных и сильных профилей в верхней части рейтинга и закономерно попал в число ведущих российских on-premise СУБД 2026 года.

5 место. Квантом — Квант-Гибрид

Квант-Гибрид занял пятое место и показал очень сильный технологический профиль по архитектуре, производительности, отказоустойчивости и общей промышленной готовности. В рейтинге продукт набрал 1325 баллов из 1500 возможных — высокий результат по ключевым направлениям:

распределённость и репликация — полноценная multi-node архитектура с поддержкой зрелых сценариев репликации;
работа с большими массивами данных — подтверждённые сценарии на уровне 100+ ТБ;
кластерные конфигурации и резервное копирование — несколько сценариев HA, поддержка PITR;
эксплуатация — инструменты развёртывания, мониторинга и управления, пригодные для промышленного использования;
коммерческая модель — прозрачное лицензирование и гибкие варианты поставки.

Это важно для заказчиков, которые выбирают платформу не только по набору функций, но и по способности поддерживать устойчивую on-premise инфраструктуру на протяжении всего жизненного цикла. При этом итоговое место сформировано не рекламными заявлениями, а совокупностью подтверждённых критериев. На практике Квант-Гибрид выглядит как один из наиболее конкурентоспособных российских вариантов в сегменте корпоративных СУБД, особенно там, где заказчик ожидает сочетание производительности, масштабируемости и зрелого эксплуатационного контура.

6 место. Газинформсервис — Jatoba

Jatoba заняла шестое место рейтинга благодаря сильной комбинации надёжности, эксплуатации, безопасности и коммерческой модели. В результатах исследования особенно заметны высокие оценки за отказоустойчивость, кластерные сценарии, резервное копирование, мониторинг, контейнеризацию, прозрачность лицензирования и варианты поставки. Такой профиль характерен для продукта, который ориентирован не только на формальное наличие функций, но и на управляемую эксплуатацию в контуре заказчика. Для корпоративного и государственного сегмента это критически важно, поскольку именно эксплуатационная зрелость и понятность жизненного цикла часто определяют реальную пригодность решения.

По итогам рейтинга Jatoba выглядит как один из наиболее сильных российских on-premise вариантов в сегменте промышленного использования.

7 место. Тантор Лабс — Tantor

Tantor занял седьмое место, набрав 1195 баллов из 1500 возможных, и показал особенно сильный результат там, где заказчики традиционно ждут практической пригодности продукта. В исследовании система получила высокие оценки по ключевым направлениям:

репликация и кластерные конфигурации — зрелые сценарии async+sync, несколько вариантов кластерной работы;
инструменты миграции — поддержка переноса из Oracle и MS SQL, снижение объёма ручной доработки при переходе;
триггеры и функциональная полнота — полноценная поддержка, высокая SQL-совместимость;
эксплуатационные средства — развитые инструменты администрирования, контейнеризация через Kubernetes;
коммерческая модель — прозрачное лицензирование и гибкие варианты поставки.

Такой набор преимуществ делает решение заметным для компаний, которые рассматривают замену зарубежных СУБД и хотят сократить объём ручной доработки при переходе. В итоге Tantor занимает устойчивую позицию в первой половине списка и выглядит как серьёзный участник рынка, способный закрывать не только технологические, но и эксплуатационные ожидания заказчика.

8 место. РЕД СОФТ — Ред База Данных

Ред База Данных заняла восьмое место в рейтинге, набрав 1145 баллов, и вошла в первую десятку благодаря сильному профилю по эксплуатации, зрелости, экосистеме и надёжности. В исследовании решение получило высокие оценки по ключевым направлениям:

репликация и отказоустойчивость — зрелые сценарии async+sync, авто-failover и поддержка HA;
мониторинг и администрирование — развитые инструменты управления, готовые интеграции с системами мониторинга;
экосистема и обучение — полный набор обучающих материалов, высокая активность разработки;
enterprise-зрелость — подтверждённые крупные внедрения, устойчивая позиция на рынке импортозамещения;
коммерческая модель — прозрачное лицензирование и понятный жизненный цикл продукта.

Это показывает, что продукт воспринимается не просто как отдельная технология, а как зрелая экосистема вокруг корпоративной СУБД. Для заказчиков такой профиль означает более понятный сценарий внедрения и сопровождения, особенно если проект связан с импортозамещением и требованиями к долгосрочной поддержке. В рейтинге 2026 года РЕД СОФТ уверенно удерживает позицию в верхней части списка.

9 место. Яндекс — YDB

YDB заняла девятое место за счёт сильного профиля по распределённой архитектуре, масштабируемости, отказоустойчивости, контейнеризации, зрелости и активности развития. По сумме подтверждённых критериев это один из наиболее заметных российских продуктов для тех сценариев, где на первый план выходят кластерная работа, репликация, эксплуатация в распределённой среде и наличие крупных внедрений.

Для рынка on-premise YDB важна ещё и как показатель зрелости отечественного стека распределённых систем: продукт демонстрирует не единичные преимущества, а устойчивый набор сильных характеристик в нескольких ключевых блоках. Итоговая позиция в рейтинге отражает именно этот профиль — не универсальность любой ценой, а сильную применимость в масштабируемых и высоконагруженных корпоративных сценариях.

10 место. Пикодата — Picodata

Picodata заняла десятое место в рейтинге, набрав 1115 баллов из 1500 возможных, и вошла в первую десятку благодаря сильному профилю по архитектуре, производительности и эксплуатационной зрелости. Компания Пикодата — российский разработчик распределённой СУБД, ориентированной на высоконагруженные корпоративные сценарии с акцентом на горизонтальное масштабирование и отказоустойчивость. Picodata демонстрирует один из наиболее сильных архитектурных профилей среди участников рейтинга: полноценная распределённая multi-node модель со встроенным шардированием и зрелой async+sync репликацией — характеристики, которые в данном исследовании подтверждены лишь у небольшой части участников.

В части производительности и эксплуатации решение также показало заметный результат:

масштабирование без остановки — поддержка rolling/online сценариев без простоев;
работа с объёмами данных — подтверждённые сценарии в диапазоне 10–100 ТБ;
зрелая поддержка mixed workload — включая аналитические и транзакционные нагрузки одновременно;
эксплуатационная автоматизация — поддержка Kubernetes (Helm/Operator), богатая телеметрия и готовые интеграции с системами мониторинга;
хранимые процедуры — наличие подтверждено компанией в письменном ответе на анкету.

По блокам «Архитектура» и «Производительность» Picodata набрала максимальные для своей весовой категории баллы — 150 и 160 соответственно, что соответствует уровню признанных лидеров рейтинга в этих направлениях.

Вместе с тем итоговая позиция определилась более скромными результатами в блоках функциональности и зрелости: отсутствие публичных enterprise-кейсов снизило оценку по критерию промышленной готовности, а ограниченная поддержка специализированных индексов (1 из 4 типов) и базовая работа с JSON указывают на сохраняющиеся точки роста. Коммерческая модель отличается прозрачным лицензированием, однако гибкость вариантов поставки пока уступает лидерам рейтинга. Для заказчиков, которым важна архитектурная зрелость распределённого контура и предсказуемая эксплуатация, Picodata представляет интерес как технологически сильное решение — с оговоркой на необходимость тщательной проверки в ходе пилота применительно к конкретному прикладному сценарию.

Критерии оценки и балльная логика

Балльная модель построена по девяти смысловым блокам: архитектура, производительность, надёжность, функциональность, безопасность, эксплуатация, экосистема, зрелость и стоимость. Для качественных критериев использовалась шкала 10/30/50 либо 20/40/50. Для составных критериев — градации по количеству подтверждённых возможностей. Итоговый балл рассчитывался суммированием по всем 30 критериям. Приоритет отдавался официально подтверждённым данным: сайтам вендоров, документации, сертификатам, официальным PDF и ответам из анкет, если они были получены.

Блок критериев	Кол-во критериев	Макс. балл	Что оценивается
Архитектура	3	150	Распределённость, репликация и способы горизонтального развития продукта.
Производительность	4	200	Масштабирование, большие объёмы, mixed workload, индексы и in‑memory возможности.
Надежность	3	150	HA, кластерные сценарии, резервное копирование и восстановление.
Функциональность	6	300	SQL, semi-structured данные, процедуры, миграция и модели работы с данными.
Безопасность	3	150	Аудит, ФСТЭК/класс защиты, ГОСТ/криптография.
Эксплуатация	4	200	Администрирование, автоматизация развертывания, мониторинг, контейнеризация.
Экосистема	3	150	Партнёры, активность разработки, обучение.
Зрелость	1	50	Публичные enterprise-внедрения.
Стоимость	3	150	Прозрачность лицензии, TCO, варианты коммерческой модели.

«Ключевая ошибка, которую до сих пор совершают заказчики, — это попытка оценивать СУБД исключительно по функциональности. Без сильной команды разработчика и опыта промышленной эксплуатации даже самый функциональный продукт не сможет обеспечить стабильную работу»

Алексей Викулин, руководитель по развитию бизнеса компании Postgres Professional

Методология исследования

В выборку включались российские вендоры on-premise СУБД с российской головной компанией. Одна компания учитывалась в рейтинге одной строкой и одним основным продуктом, чтобы не допускать искусственного размывания результатов. Если компания не направляла анкету, данные собирались вручную только по официальным источникам.

Если вендор присылал анкету или письменное уточнение, эти данные использовались в финальной версии рейтинга после сверки со шкалой оценки.

Исследование не является лабораторным нагрузочным тестом; оно сравнивает полноту официально подтверждённых возможностей и зрелость продукта для корпоративного применения.

Выводы

Финальная картина рынка показывает, что российский сегмент on-premise СУБД уже нельзя рассматривать как набор единичных замен зарубежным системам. В верхней части рейтинга сформировалась группа зрелых продуктов с сильной архитектурой, устойчивой эксплуатацией и заметной экосистемой.

«Рынок уже ушёл от модели догоняющего развития. Сейчас формируется собственная технологическая база, и отечественные СУБД становятся основой инфраструктуры»

Алексей Викулин, руководитель по развитию бизнеса компании Postgres Professional

При этом различия между участниками становятся особенно заметны не столько по «наличию SQL», сколько по глубине распределённости, инструментам миграции, эксплуатационной автоматизации, партнёрской сети и доказанной enterprise-практике.

Сохраняются и объективные ограничения. В первую очередь это касается экосистемы — количества инструментов, решений и накопленного опыта вокруг СУБД, где исторически лидируют западные вендоры. Дополнительным сдерживающим фактором остаётся дефицит квалифицированных специалистов и ограниченная зрелость отдельных нишевых сценариев.

«В базовых или стандартных функциях точно есть паритет. Зона роста — удобство работы с СУБД: инструменты развертывания и управления кластером, средства мониторинга и диагностики»

Пресс-служба VK Tech

В качестве программы действий для ИТ-руководителя здесь можно привести конкретный пример: начать с определения приоритетного сценария нагрузки, затем сопоставить его с профилем продукта по данному рейтингу — и только после этого формировать шорт-лист для пилота. Для заказчика это означает простую вещь: выбирать СУБД в 2026 году имеет смысл не по бренду как таковому, а по совпадению профиля продукта с реальным корпоративным сценарием, требованиями к безопасности, зрелости миграции и способности сопровождать решение в on-premise контуре.