NoSQL 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026-2031년)

NoSQL 시장 규모 및 점유율 분석: 성장 동향 및 전망 (2026-2031)

시장 개요

NoSQL 시장은 2025년 150.4억 달러에서 2026년 193.9억 달러로 성장했으며, 2031년에는 690.9억 달러에 도달하여 2026년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 28.95%를 기록할 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 기업의 유연한 데이터 모델에 대한 의존도 증가, 클라우드 네이티브 마이크로서비스의 부상, 그리고 생성형 AI 워크로드의 확산에 힘입은 바가 큽니다. 현재 기업 정보 자산의 93%를 차지하는 비정형 데이터의 급증은 스키마 없는 데이터베이스에 대한 수요를 증폭시키고 있습니다. 키-값 저장소는 서브-밀리초 응답 시간 덕분에 NoSQL 시장의 핵심적인 역할을 계속하고 있으며, 벡터 검색 통합은 경쟁 차별화를 재정의하고 있습니다. IBM의 DataStax 인수 합의(2025년)와 같은 시장 통합은 벤더들이 운영, 분석 및 AI 기능을 단일 환경 내에서 통합하려는 전략적 관심이 높아지고 있음을 시사합니다. 동시에 데이터 주권 규제와 클라우드 비용 통제는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 인프라를 아우르는 하이브리드 배포에 대한 관심을 촉진하고 있습니다.

주요 시장 지표 (2020-2031 연구 기간)

* 2026년 시장 규모: 193.9억 달러
* 2031년 시장 규모: 690.9억 달러
* 성장률 (2026-2031): 28.95% CAGR
* 가장 빠르게 성장하는 시장: 아시아 태평양
* 가장 큰 시장: 북미
* 시장 집중도: 중간
* 주요 플레이어: Amazon Web Services, Inc., Microsoft Corporation, Google LLC, MongoDB, Inc., Couchbase, Inc. (순서 무관)

주요 보고서 요약

* 데이터베이스 유형별: 키-값 저장소가 2025년 NoSQL 시장 점유율의 37.85%를 차지하며 선두를 유지했으며, 그래프 데이터베이스는 2031년까지 29.05%의 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
* 배포 모드별: 클라우드 구현이 2025년 매출의 65.25%를 차지했으며, 하이브리드 구성은 2026-2031년 동안 26.74%의 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 전망됩니다.
* 애플리케이션별: 데이터 저장 및 캐싱이 2025년 NoSQL 시장 규모의 33.40%를 차지했으며, AI 및 ML 워크로드는 2031년까지 29.12%의 가장 가파른 CAGR로 발전하고 있습니다.
* 최종 사용자 산업별: 소매 및 전자상거래가 2025년 매출의 26.60%를 기여했으며, 헬스케어 및 생명 과학은 25.58%의 CAGR로 확장될 예정입니다.
* 기업 규모별: 대기업이 2025년 NoSQL 시장 규모의 61.20%를 차지했지만, 중소기업(SME)은 24.33%의 CAGR 전망을 보이며 빠르게 성장하고 있습니다.
* 지역별: 북미가 2025년 44.40%의 점유율을 유지했으며, 아시아 태평양은 2031년까지 26.88%의 CAGR로 가장 빠르게 성장하는 지역입니다.

글로벌 NoSQL 시장 동향 및 통찰력

성장 동인:

1. 빅데이터 분석의 빠른 채택: 기업들은 비용이 많이 드는 ETL(추출, 변환, 로드) 주기를 피하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 활용하여 다양한 유형의 데이터를 단일 저장소에 수집하고 분석합니다. 소매업체와 은행은 유연한 문서 모델을 통해 고객 행동을 추적하고 세분화된 타겟팅 및 동적 가격 책정을 가능하게 합니다. MongoDB의 Voyage AI 인수는 임베딩 기반 분석의 중요성을 강조하며 멀티모델 생태계의 매력을 높이고 있습니다.
2. 실시간 데이터 처리 수요: 사기 탐지, 광고 입찰, 재고 업데이트 등에서 서브-초 단위의 의사 결정이 중요해지면서 기업들은 웹 스케일에서 처리량을 유지할 수 있는 키-값 및 인메모리 엔진으로 전환하고 있습니다. Redis 8.0의 벡터 검색 기능은 운영 및 분석 워크로드 간의 격차를 줄이며, 기업들은 인프라 확산 및 라이선스 비용 절감을 위해 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 및 OLAP(온라인 분석 처리) 기능을 통합하고 있습니다.
3. 클라우드 네이티브 마이크로서비스 아키텍처로의 전환: 분리된 애플리케이션 스택은 전역적인 다운타임 없이 수평적으로 확장되는 데이터베이스를 선호합니다. IT 리더의 48%가 하이브리드 클라우드 도입을 우선시하며, 대기 시간에 민감한 데이터는 로컬에 유지하고 계절적 수요에 따라 퍼블릭 클라우드를 활용합니다. ArangoDB와 같은 멀티모델 플랫폼은 문서, 그래프, 벡터를 단일 엔진에서 처리하여 DevOps 복잡성을 줄이고 기능 출시 주기를 단축합니다.
4. IoT 장치 데이터의 확산: 산업 시설은 매일 테라바이트 규모의 시계열 데이터를 생성하며, 이는 기존 RDBMS의 수집 한계를 넘어섭니다. Apache Cassandra와 같은 와이드-컬럼 저장소는 고속 쓰기를 지원하고 장기적인 추세 분석을 위한 롤업을 가능하게 합니다. 엣지 게이트웨이는 경량 NoSQL 노드를 내장하여 데이터 상주 법규를 준수하고 WAN 트래픽을 줄이기 위해 센서 스트림을 로컬에서 처리합니다.
5. 벡터 검색 및 생성형 AI 임베딩 통합: NoSQL 데이터베이스는 벡터 검색 및 생성형 AI 임베딩 통합을 통해 새로운 가치를 창출하고 있으며, 특히 북미 지역에서 빠르게 확산되고 있습니다.
6. 데이터 주권 기반 분산 NoSQL: 유럽, 중국, 인도, 중동 등지에서는 데이터 주권 규제로 인해 분산 NoSQL 솔루션에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

성장 제약 요인:

1. 구현 및 마이그레이션 복잡성: 관계형 스키마에 익숙한 기업들은 NoSQL로 전환할 때 상당한 리팩토링에 직면합니다. 데이터 모델 재설계 외에도 통합 재구축, 인덱싱 전략 최적화, 직원 재교육이 필요합니다. Flexera의 2025년 설문조사에 따르면, 기업의 21%는 클라우드 재작업 비용이 너무 많이 들어 특정 워크로드를 온프레미스로 되돌렸습니다.
2. 숙련된 NoSQL 전문가 부족: Cassandra 압축 튜닝 또는 그래프 탐색 최적화와 같은 전문 지식은 여전히 부족하여 채용 비용을 증가시키고 배포를 지연시킵니다. 대학 커리큘럼은 산업 수요를 따라가지 못하며, 특히 신흥 경제국에서 더욱 심각합니다. DataStax Langflow와 같은 로우코드 레이어는 벡터 저장소를 드래그 앤 드롭 인터페이스 뒤에 추상화하여 소규모 팀이 심층적인 내부 지식 없이도 AI 기능을 출시할 수 있도록 돕지만, 인력 격차는 중기적으로 지속될 것입니다.
3. 클라우드 비용 최적화로 인한 온프레미스 회귀: 북미와 유럽에서는 클라우드 비용 최적화 노력으로 인해 일부 워크로드를 온프레미스로 다시 전환하는 경향이 나타나고 있습니다.
4. 오픈 소스 라이선스 모델 불확실성: 오픈 소스 라이선스 모델의 불확실성은 기업 배포에 영향을 미칠 수 있는 제약 요인으로 작용합니다.

세그먼트 분석

* 데이터베이스 유형별: 그래프 데이터베이스는 고객, 장치, 공급망에 걸친 복잡한 네트워크에서 숨겨진 패턴을 찾아내려는 조직의 수요에 힘입어 29.05%의 가장 빠른 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 키-값 저장소는 세션 캐싱 및 쇼핑 카트 운영에서 예측 가능하고 낮은 대기 시간의 읽기 작업에 대한 지속적인 수요를 보여주며 2025년 NoSQL 시장 점유율의 37.85%를 차지했습니다. 사이버 보안 팀이 비정상적인 접근 경로를 파악하기 위해 경로 탐색 쿼리를 채택함에 따라 그래프 배포를 위한 NoSQL 시장 규모는 급격히 확대될 것으로 전망됩니다. 문서 데이터베이스는 그래프 연산자를 내장하고, 와이드-컬럼 저장소는 시계열 롤업을 추가하며, ArangoDB와 같은 멀티모델 플랫폼은 그래프, 문서, 벡터를 단일 쿼리 레이어 아래에서 혼합하는 등 기능 융합이 벤더 로드맵의 핵심입니다.
* 배포 모드별: 클라우드 배포는 2025년 매출의 65.25%를 차지하며, 완전 관리형 탄력성에 대한 기업의 욕구를 강조합니다. 이 환경 내에서 멀티리전 서버리스 옵션의 NoSQL 시장 규모는 수요 피크에 맞춰 오버헤드를 조정하는 소비 기반 가격 책정에 힘입어 가장 빠르게 성장하고 있습니다. DynamoDB의 글로벌 테이블은 대륙 간 일관성이 필요한 대기 시간에 민감한 앱을 강화하여 디지털 네이티브 기업의 채택을 촉진합니다. 온프레미스 설치는 엄격한 주권 규정 또는 확정적 대기 시간 목표를 가진 부문에서 여전히 중요합니다. 로컬 노드와 클라우드 복제본을 결합하는 하이브리드 구성은 26.74%의 CAGR 모멘텀을 반영하며 인기를 얻고 있습니다.
* 애플리케이션별: 데이터 저장 및 캐싱은 2025년 33.40%의 기여도를 기록하며, 트래픽이 많은 웹사이트의 운영 백본으로서 NoSQL 데이터베이스의 역사적 역할을 재확인했습니다. 캐시된 객체와 영구성을 결합하면 엔지니어링 수고를 줄이고 오래된 데이터 사고를 감소시켰습니다. 동시에 AI 및 ML 워크로드는 29.12%의 가장 가파른 CAGR을 기록하고 있으며, 벡터 친화적인 인덱스는 임베딩과 메타데이터를 단일 저장소 내에서 병합하는 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 가능하게 합니다. 실시간 분석은 특히 온라인 게임 및 핀테크 분야에서 예산 할당을 계속 유치하고 있으며, 서브-초 단위 쿼리는 필수적입니다.
* 최종 사용자 산업별: 소매 및 전자상거래는 26.60%의 점유율을 유지하며, 휴일 성수기 동안 시간 단위로 변화하는 제품 카탈로그 및 고객 프로필을 위해 문서 모델을 활용합니다. BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험)의 사기 탐지는 관계형 조인보다 빠르게 비정상적인 결제 체인을 밝혀내는 그래프 탐색에 의존합니다. 헬스케어 및 생명 과학 분야의 NoSQL 시장 규모는 유전체 데이터 세트 및 이미징 아카이브가 HIPAA(건강 보험 이동성 및 책임에 관한 법률) 통제와 함께 수평적으로 확장 가능한 객체 저장소를 요구함에 따라 25.58%의 CAGR로 급증할 것으로 예상됩니다.
* 기업 규모별: 대기업은 2025년 61.20%의 매출 점유율을 차지했으며, 종종 레거시 RDBMS와 여러 NoSQL 엔진을 엮는 폴리글랏 아키텍처를 배포합니다. 이들의 투자 역량은 그래프, 문서, 벡터 양식 전반에 걸친 실험을 가속화합니다. 그러나 중소기업(SME)은 클러스터 운영 부담을 없애고 사용량 기반 요금제를 제공하는 서버리스 제품에 힘입어 24.33%의 가장 빠른 CAGR을 보이는 코호트입니다. 문서 또는 그래프 저장소를 통합하는 노코드 개발 스위트는 기존 스택에 비해 개발 시간을 최대 60% 단축하여 SME가 고객 대면 기능을 신속하게 반복할 수 있도록 합니다.

지역 분석

* 북미: 2025년 매출의 44.40%를 차지했으며, 여러 NoSQL 서비스를 번들로 제공하는 미국 클라우드 하이퍼스케일러가 주도했습니다. 캐나다는 헬스케어 및 핀테크 파일럿을 통해 뒤를 잇고 있으며, 멕시코는 소매 현대화를 가속화하고 있습니다. 성숙한 벤처 생태계와 공격적인 생성형 AI 실험이 최고 매출 지출을 유지하여 이 지역이 NoSQL 시장의 핵심적인 역할을 계속할 것입니다.
* 아시아 태평양: 2031년까지 26.88%의 CAGR로 가장 빠르게 확장되는 지역입니다. 중국과 인도의 국내 클라우드는 현지 규정 코드에 맞춰 관리형 서비스를 확대하고 있습니다. 동남아시아 전자상거래 대기업은 문서 저장소 위에 초개인화 엔진을 구축하고 있으며, 일본 자동차 제조업체는 와이드-컬럼 클러스터에 엣지 센서 데이터를 캡처합니다. 데이터 지역성 법규는 샤드를 국경에 묶을 수 있는 글로벌 분산 클러스터에 대한 관심을 촉진합니다.
* 유럽: 영국, 독일, 프랑스가 주도하며 상당한 지분을 차지하고 있습니다. GDPR(일반 데이터 보호 규정) 준수는 세분화된 암호화 및 감사 기능 채택을 주도합니다. 북유럽 통신사는 사기 신호에 그래프 분석을 배포하고, 남유럽은 관광 플랫폼에 문서 저장소를 적용합니다.
* 중동 (GCC 국가): 스마트 시티 명령 센터를 지원하기 위해 분산 키-값 그리드를 배포합니다.
* 라틴 아메리카: 브라질은 결제 사기 방지를 위해 그래프 및 벡터 검색을 결합하여 수요를 견인하고 있으며, 아르헨티나의 모바일 앱 스타트업은 지역 데이터 센터를 구축하지 않고도 국제적으로 확장하기 위해 서버리스 문서 저장소에 의존합니다.

경쟁 환경

NoSQL 시장은 중간 정도의 집중도를 보이며, 상위 5개 공급업체가 매출의 약 60%를 차지하고 있어 수직 전문업체와 오픈 소스 신규 진입자에게 기회가 남아 있습니다. IBM의 DataStax 인수 제안은 통합 벡터 검색 및 글로벌 분산이 경영진의 우선순위 목록에 오르면서 NoSQL 기능이 광범위한 AI 플랫폼에 얼마나 필수적인 요소가 되었는지를 강조합니다. MongoDB는 Voyage AI를 통해 기능 속도를 가속화하고, Couchbase는 Capella에 네이티브 벡터 인덱스를 주입하여 경쟁력을 유지합니다.

Fauna는 강력한 일관성을 가진 서버리스 글로벌 분산 아키텍처를 통해 SaaS 개발자를 위한 운영 부담을 덜어주며 틈새 시장을 개척하고 있습니다. PingCAP의 TiDB는 트랜잭션 및 분석 경계를 넘나들며 단일 스택 아키텍처를 추구하는 핀테크 기업의 관심을 끌고 있습니다. RavenDB와 QBS Software의 유럽 시장 확장을 위한 협력과 같은 전략적 제휴는 지역별 시장 진출 전략을 보여줍니다.

기술 차별화는 이제 AI 통합, 멀티모델 폭, 하이브리드 환경 전반에 걸친 배포 옵션을 중심으로 이루어집니다. 온프레미스 클러스터와 여러 퍼블릭 클라우드를 관리하는 통합 제어 플레인을 제공하는 벤더는 위험 회피적인 다국적 기업 사이에서 조달 선호도를 얻습니다. 구독 매출이 손익 계산서를 지배하며, Couchbase의 2025 회계연도 2억 950만 달러의 매출은 다년 계약 하에 클라우드 기반 DBaaS(Database-as-a-Service) 번들로의 전환을 반영합니다.

주요 NoSQL 산업 리더:

* Amazon Web Services, Inc.
* Microsoft Corporation
* Google LLC
* MongoDB, Inc.
* Couchbase, Inc.

최근 산업 동향:

* 2025년 4월: Google Cloud는 Next 2025에서 네이티브 벡터 검색 및 AI 최적화를 통해 데이터베이스 라인업을 강화했습니다.
* 2025년 3월: RavenDB와 QBS Software는 영국 및 유럽 전역에서 NoSQL 솔루션을 확장하기 위한 파트너십을 체결했습니다.
* 2025년 2월: IBM은 DataStax 인수에 합의하여 Astra DB를 watsonx와 통합하여 통합 AI 지원 데이터 액세스를 제공할 예정입니다.
* 2025년 2월: Microsoft는 PostgreSQL에 NoSQL 스타일 확장을 도입하여 관계형 강점과 문서 및 키-값 패턴을 혼합했습니다.

본 보고서는 NoSQL 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. NoSQL 시장은 유연한 스키마와 수평적 확장 아키텍처를 사용하여 구조화, 반구조화 또는 비구조화 데이터를 저장, 검색 및 관리하는 비관계형 데이터베이스의 신규 소프트웨어 라이선스, 클라우드 기반 구독 및 관리형 서비스에서 발생하는 수익으로 정의됩니다. 독립형 전문 서비스, 레거시 관계형 유지보수, NoSQL 인스턴스를 호스팅하는 하드웨어 어플라이언스, 상업적 지원 계약이 없는 임시 오픈소스 배포는 본 연구 범위에서 제외됩니다.

시장 동향 및 성장 동력
NoSQL 시장은 빅데이터 분석의 빠른 채택, 실시간 데이터 처리 수요 증가, 클라우드 네이티브 마이크로서비스 아키텍처로의 전환, IoT 장치 데이터의 확산, 벡터 검색 및 GenAI 임베딩 통합, 그리고 데이터 주권에 따른 전역 분산 NoSQL에 대한 관심 증가 등 여러 핵심 동인에 의해 빠르게 성장하고 있습니다. 특히, AI 및 ML 워크로드의 중요성이 부각되며, 벡터 검색 및 임베딩 지원을 통해 NoSQL 플랫폼이 검색 증강 생성(RAG) 및 기타 AI 파이프라인을 지원하면서 해당 부문이 29.12%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다. 데이터베이스 유형 중에서는 그래프 데이터베이스가 29.05%의 CAGR로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 전망됩니다.

시장 제약 요인
성장과 함께 몇 가지 제약 요인도 존재합니다. 구현 및 마이그레이션의 복잡성, 숙련된 NoSQL 전문가 부족, 클라우드 비용 최적화로 인한 데이터베이스 회귀(DB repatriation) 현상, 그리고 오픈소스 라이선스 모델의 불확실성이 시장 성장을 저해하는 요인으로 작용하고 있습니다. 특히, IT 리더의 69%가 이그레스 및 인스턴스 비용 절감을 위해 워크로드 회귀 또는 하이브리드 모델을 평가하고 있어, 클라우드 및 온프레미스 환경에서 원활하게 작동하는 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

시장 규모 및 예측
NoSQL 시장은 2026년 193억 9천만 달러에서 2031년까지 690억 9천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 지역별로는 아시아 태평양 지역이 빠른 디지털화, 클라우드 인프라 확장, 데이터 주권 규제 강화에 힘입어 26.88%의 CAGR로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예측됩니다.

주요 시장 세분화
보고서는 데이터베이스 유형(문서 저장소, 키-값 저장소, 와이드-컬럼 저장소, 그래프 데이터베이스, 멀티-모델 데이터베이스, 인메모리 NoSQL 데이터베이스), 배포 모드(클라우드, 온프레미스), 애플리케이션(데이터 저장 및 캐싱, 실시간 분석, 모바일 및 웹 앱, IoT 및 센서 데이터 관리, AI 및 ML 워크로드, 콘텐츠 관리), 최종 사용자 산업(소매 및 전자상거래, 게임 및 엔터테인먼트, IT 및 통신, BFSI, 헬스케어 및 생명 과학, 제조 및 공급망, 정부 및 공공 부문 등), 기업 규모(대기업, 중소기업), 그리고 지역(북미, 남미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카)별로 시장을 세분화하여 분석합니다.

경쟁 환경
경쟁 환경은 시장 집중도, 전략적 움직임, 시장 점유율 분석 및 Amazon Web Services, Microsoft Corporation, Google LLC, MongoDB, Oracle Corporation, IBM Corporation 등 주요 기업들의 프로필을 포함합니다. 선도적인 공급업체들은 벡터 검색, 멀티-모델 지원, 하이브리드 배포 제어 기능을 제품에 통합하여 차별화를 꾀하고 있으며, IBM의 DataStax 인수와 같은 인수 활동은 통합된 AI 지원 데이터 스택을 중심으로 역량을 강화하고 있습니다.

연구 방법론
본 보고서의 연구 방법론은 1차 및 2차 조사를 결합합니다. 1차 조사는 북미, 유럽, 아시아 태평양 지역의 데이터베이스 아키텍트, DevOps 리더, 조달 책임자와의 인터뷰 및 클라우드 리셀러 설문조사를 통해 이루어졌습니다. 2차 조사는 미국 인구조사 ICT 지출표, 유로스타트 디지털 경제 대시보드, 일본 총무성 클라우드 설문조사 등 1차 공공 자료와 Cloud Native Computing Foundation, Asia Cloud Association과 같은 무역 단체의 통계를 활용했습니다. 시장 규모 및 예측은 전체 기업 IT 지출과 비관계형 데이터 플랫폼으로 유입되는 비중을 연결하는 하향식 모델과 평균 판매 가격에 활성 클러스터를 곱하는 상향식 모델을 통해 산출되었으며, 클라우드 인프라 지출, 실시간 분석 워크로드 볼륨, 애플리케이션당 마이크로서비스, 오픈소스 다운로드 모멘텀, 파일럿-생산 전환율 등의 주요 변수를 고려하여 2030년까지 다변량 회귀 분석을 통해 예측되었습니다. 데이터는 독립적인 지표와 3단계 분석가 검토를 거쳐 검증되며, 매년 모델을 업데이트하고 중요한 이벤트 발생 시 중간 업데이트를 발행하여 최신 정보를 제공합니다.

시장 기회 및 미래 전망
보고서는 또한 시장의 미개척 영역(white-space)과 충족되지 않은 요구(unmet-need)에 대한 평가를 통해 미래 시장 기회를 제시합니다.

1. 서론

• 1.1 연구 가정 및 시장 정의
• 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 주요 요약

4. 시장 환경

• 4.1 시장 개요
• 4.2 시장 동인
  • 4.2.1 빅데이터 분석의 빠른 도입
  • 4.2.2 실시간 데이터 처리 수요
  • 4.2.3 클라우드 네이티브 마이크로 서비스 아키텍처로의 전환
  • 4.2.4 IoT 기기 데이터의 확산
  • 4.2.5 벡터 검색 및 GenAI 임베딩 통합
  • 4.2.6 데이터 주권에 따른 전역 분산 NoSQL에 대한 관심
• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 구현 및 마이그레이션 복잡성
  • 4.3.2 숙련된 NoSQL 전문가 부족
  • 4.3.3 클라우드 비용 최적화로 인한 DB 회귀
  • 4.3.4 오픈소스 라이선스 모델 불확실성
• 4.4 주요 규제 프레임워크 평가
• 4.5 기술 전망
• 4.6 포터의 5가지 경쟁 요인
  • 4.6.1 공급업체의 교섭력
  • 4.6.2 구매자의 교섭력
  • 4.6.3 신규 진입자의 위협
  • 4.6.4 대체재의 위협
  • 4.6.5 경쟁 강도
• 4.7 주요 이해관계자 영향 평가
• 4.8 주요 사용 사례 및 사례 연구
• 4.9 시장의 거시 경제 요인에 미치는 영향

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)

• 5.1 데이터베이스 유형별
  • 5.1.1 문서 저장소
  • 5.1.2 키-값 저장소
  • 5.1.3 와이드 컬럼 저장소
  • 5.1.4 그래프 데이터베이스
  • 5.1.5 다중 모델 데이터베이스
  • 5.1.6 인메모리 NoSQL 데이터베이스
• 5.2 배포 모드별
  • 5.2.1 클라우드
  • 5.2.2 온프레미스
• 5.3 애플리케이션별
  • 5.3.1 데이터 저장 및 캐싱
  • 5.3.2 실시간 분석
  • 5.3.3 모바일 및 웹 앱
  • 5.3.4 IoT 및 센서 데이터 관리
  • 5.3.5 AI 및 ML 워크로드
  • 5.3.6 콘텐츠 관리
• 5.4 최종 사용자 산업별
  • 5.4.1 소매 및 전자상거래
  • 5.4.2 게임 및 엔터테인먼트
  • 5.4.3 IT 및 통신
  • 5.4.4 BFSI
  • 5.4.5 의료 및 생명 과학
  • 5.4.6 제조 및 공급망
  • 5.4.7 정부 및 공공 부문
  • 5.4.8 기타 산업
• 5.5 기업 규모별
  • 5.5.1 대기업
  • 5.5.2 중소기업
• 5.6 지역별
  • 5.6.1 북미
  • 5.6.1.1 미국
  • 5.6.1.2 캐나다
  • 5.6.1.3 멕시코
  • 5.6.2 남미
  • 5.6.2.1 브라질
  • 5.6.2.2 아르헨티나
  • 5.6.2.3 남미 기타 지역
  • 5.6.3 유럽
  • 5.6.3.1 영국
  • 5.6.3.2 독일
  • 5.6.3.3 프랑스
  • 5.6.3.4 이탈리아
  • 5.6.3.5 스페인
  • 5.6.3.6 북유럽
  • 5.6.3.7 유럽 기타 지역
  • 5.6.4 아시아 태평양
  • 5.6.4.1 중국
  • 5.6.4.2 인도
  • 5.6.4.3 일본
  • 5.6.4.4 대한민국
  • 5.6.4.5 아세안
  • 5.6.4.6 호주
  • 5.6.4.7 뉴질랜드
  • 5.6.4.8 아시아 태평양 기타 지역
  • 5.6.5 중동 및 아프리카
  • 5.6.5.1 중동
  • 5.6.5.1.1 사우디아라비아
  • 5.6.5.1.2 아랍에미리트
  • 5.6.5.1.3 튀르키예
  • 5.6.5.1.4 중동 기타 지역
  • 5.6.5.2 아프리카
  • 5.6.5.2.1 남아프리카 공화국
  • 5.6.5.2.2 이집트
  • 5.6.5.2.3 나이지리아
  • 5.6.5.2.4 아프리카 기타 지역

6. 경쟁 환경

• 6.1 시장 집중도
• 6.2 전략적 움직임
• 6.3 시장 점유율 분석
• 6.4 기업 프로필 (글로벌 수준 개요, 시장 수준 개요, 핵심 부문, 사용 가능한 재무 정보, 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
  • 6.4.1 Amazon Web Services, Inc.
  • 6.4.2 Microsoft Corporation
  • 6.4.3 Google LLC
  • 6.4.4 MongoDB, Inc.
  • 6.4.5 Couchbase, Inc.
  • 6.4.6 DataStax, Inc.
  • 6.4.7 Oracle Corporation
  • 6.4.8 IBM Corporation
  • 6.4.9 Redis Ltd.
  • 6.4.10 ScyllaDB, Inc.
  • 6.4.11 Neo4j, Inc.
  • 6.4.12 Aerospike, Inc.
  • 6.4.13 ArangoDB GmbH
  • 6.4.14 TigerGraph, Inc.
  • 6.4.15 Alibaba Cloud
  • 6.4.16 PingCAP (TiDB)
  • 6.4.17 Fauna, Inc.
  • 6.4.18 MarkLogic Corporation
  • 6.4.19 Cockroach Labs, Inc.
  • 6.4.20 Fauna, Inc.

7. 시장 기회 및 미래 전망