Użycie wektorowych baz danych na platformie Databricks wzrosło o 377% w ciągu jednego roku w bazie 10 000 klientów (Databricks, State of Data + AI 2024). Analitycy szacują rynek w 2025 roku na 2,58-3,02 mld USD i spodziewają się wzrostu o 23,6-27,5% rocznie, a prognoza Gartnera dla baz danych wskazuje wektorowe bazy danych jako najszybciej rosnący segment, z CAGR na poziomie 75,3%. Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) to dziś główne zastosowanie w przedsiębiorstwach: Menlo Ventures odnotowało je w 51% wdrożeń generatywnej AI, wobec 31% rok wcześniej (szerszy obraz wydatków znajdziesz w naszych statystykach generatywnej AI). Zebraliśmy dane z Gartnera, MarketsandMarkets, Fortune Business Insights, Menlo Ventures, Retool, Databricks, DB-Engines, Stack Overflow i AWS, a także z ogłoszeń firm Pinecone, Qdrant i Zilliz.
TL;DR
- Globalny rynek wektorowych baz danych ma wzrosnąć z 2,65 mld USD w 2025 roku do 8,95 mld USD w 2030 roku, przy CAGR 27,5% (MarketsandMarkets 2025)
- Gartner spodziewa się, że cały rynek DBMS wzrośnie w 2026 roku o 18,4% do 161 mld USD, przy czym wektorowe bazy danych będą rosły najszybciej, z CAGR 75,3% (Gartner DBMS Forecast 2025 Update)
- Azja i Pacyfik to najszybciej rosnący region, z CAGR 30,2% do 2,46 mld USD do 2030 roku (MarketsandMarkets 2025)
- 63,6% ankietowanych praktyków AI korzystało w 2024 roku z wektorowej bazy danych, wobec 20% w 2023 roku (Retool State of AI H1 2024)
- RAG pojawił się w 51% wdrożeń generatywnej AI w przedsiębiorstwach w 2024 roku, wobec 31% (Menlo Ventures 2024)
- Użycie wektorowych baz danych wzrosło o 377% rok do roku wśród klientów Databricks (Databricks State of Data + AI 2024)
- Elasticsearch ma wynik 95,50 w rankingu DB-Engines dla wektorowych systemów DBMS, ponad 10 razy więcej niż Pinecone, najwyżej notowana baza stworzona specjalnie do wektorów (9,07) (DB-Engines, wrzesień 2026)
- 17,9% programistów budujących agentów AI używa pgvector, wobec 11,2% dla Pinecone (Stack Overflow Developer Survey 2025)
- Przy 1,4 mld wektorów Pinecone podaje 5 700 zapytań na sekundę z medianą opóźnienia 26 ms (Pinecone, Dedicated Read Nodes 2025)
- Amazon S3 Vectors przechowywał 40 mld wektorów w pierwszych czterech miesiącach i deklaruje koszt nawet o 90% niższy niż w wyspecjalizowanych wektorowych bazach danych (AWS 2025)
- Qdrant pozyskał 50 mln USD w rundzie Series B w marcu 2026 roku, co daje łącznie 87,8 mln USD finansowania (Qdrant 2026)
- 63% organizacji nie ma właściwych praktyk zarządzania danymi dla AI lub nie jest pewnych, że je ma (Gartner 2025)
1. Wielkość rynku i prognozy wzrostu
Analitycy nie zgadzają się co do dzisiejszej wielkości rynku, ale są zgodni co do tempa jego wzrostu. Ich szacunki na 2025 rok różnią się o około 440 mln USD (2,58 mld USD wobec 3,02 mld USD), głównie dlatego, że inaczej definiują kategorię, a mimo to każda prognoza mieści się w przedziale 23,6-27,5% rocznie. MarketsandMarkets prognozuje, że rynek wzrośnie ponad trzykrotnie, do 8,95 mld USD, do 2030 roku.
Kategoria jest wciąż niewielka w porównaniu z całym rynkiem baz danych. Najwyższe szacunki na 2026 rok, 3,73 mld USD od The Business Research Company, stanowią około 2,3% prognozy Gartnera wynoszącej 161 mld USD dla rynku DBMS w tym samym roku (3,73 / 161 = 0,023), przy czym oba szacunki obejmują różny zakres. CAGR segmentu na poziomie 75,3% w rynku rosnącym o 18,4% sugeruje, że wyszukiwanie wektorowe staje się standardową funkcją baz danych, a nie niszowym produktem. Dane pochodzą z raportu MarketsandMarkets o rynku wektorowych baz danych, analizy wektorowych baz danych Fortune Business Insights oraz globalnego raportu rynkowego Business Research Company.
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Globalny rynek wektorowych baz danych, od 2024 do 2025 | od 2 006,2 mln USD do 2 652,1 mln USD | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Rynek globalny, 2026 (najwyższe szacunki) | 3,73 mld USD | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| Prognoza rynku globalnego, 2030 | 8 945,7 mln USD (CAGR 27,5%, 2025-2030) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Globalny rynek wektorowych baz danych, 2025 (szacunek alternatywny) | 2,58 mld USD | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Prognoza rynku globalnego, 2034 | 17,91 mld USD, z 3,2 mld USD w 2026 (CAGR 24%) | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Rynek globalny, od 2025 do 2030 (trzeci szacunek) | od 3,02 mld USD do 8,71 mld USD (CAGR 23,6%, 2026-2030) | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| Cały rynek DBMS, 2026 | 161 mld USD (+18,4%) | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
| CAGR wektorowych baz danych w prognozie DBMS | 75,3% | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
Uwaga kontekstowa: The Business Research Company jest najbardziej optymistyczna z trzech firm w krótkim terminie, a MarketsandMarkets ma najbardziej stromą krzywą wzrostu. Pełna prognoza Gartnera dla DBMS znajduje się za paywallem, dlatego oba wiersze dotyczące Gartnera pochodzą z podsumowania prognozy Gartnera dla DBMS.
2. Podział regionalny i branżowy
Ameryka Północna to największy rynek, ale nie ten rosnący najszybciej. Azja i Pacyfik mają rosnąć o 30,2% rocznie, co do 2030 roku zrównałoby je z Europą na poziomie około 2,4 mld USD. Do tego czasu rynek będzie rozłożony bardziej równomiernie między regiony, co ma znaczenie dla dostawców decydujących, gdzie uruchamiać nowe regiony chmurowe.
Według branż, bankowość i handel detaliczny razem odpowiadają za prawie połowę wydatków. Handel detaliczny i e-commerce to także najszybciej rosnąca branża, ponieważ wyszukiwanie produktów i rekomendacje były jednymi z pierwszych produkcyjnych zastosowań embeddingów. Dane regionalne pochodzą z podziału regionalnego MarketsandMarkets. Udziały branż i technologii pochodzą z Fortune Business Insights.
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Udział Ameryki Północnej w przychodach, 2025 | 36,6% (MarketsandMarkets) wobec 41% (Fortune Business Insights) | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| Rynek USA, od 2025 do 2030 | od 874,0 mln USD do 2 662,2 mln USD (CAGR 25,0%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Rynek Azji i Pacyfiku, od 2025 do 2030 | od 658,2 mln USD do 2 460,1 mln USD (CAGR 30,2%, najszybszy) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Rynek Europy, od 2025 do 2030 | od 676,8 mln USD do 2 397,4 mln USD (CAGR 28,8%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Udział według komponentu | rozwiązania 68%, usługi 32% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Udział wydatków według branży | BFSI 23%, handel detaliczny i e-commerce 22%, IT i ITeS 18%, opieka zdrowotna 14% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Tempo wzrostu handlu detalicznego i e-commerce | CAGR 33,8% (najszybsza branża) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Udział według technologii | przetwarzanie języka naturalnego 46%, widzenie komputerowe 31%, systemy rekomendacji 23% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
Uwaga o wartościach odstających: ten sam raport szacuje Wielką Brytanię (od 160,4 mln USD do 559,8 mln USD, CAGR 28,4%), Bliski Wschód i Afrykę (od 228,0 mln USD do 787,2 mln USD, CAGR 28,1%) oraz Amerykę Łacińską (od 117,2 mln USD do 313,1 mln USD, CAGR 21,7%, najwolniejszy region). W jego prognozie Bliski Wschód i Afryka rosną szybciej niż Ameryka Północna.
3. Wdrożenia w przedsiębiorstwach i użycie RAG
W ciągu jednego cyklu badań wektorowe bazy danych przeszły od czegoś, czego większość zespołów AI nie próbowała, do czegoś, z czego korzysta większość z nich. W badaniu Retool obejmującym około 730 praktyków użycie wzrosło z 20% do 63,6% w ciągu roku. Telemetria Databricks pokazuje ten sam wzorzec w produkcji: użycie kategorii wzrosło o 377% rok do roku i o 186% w około trzy miesiące po tym, jak własne wyszukiwanie wektorowe tej firmy weszło w publiczną wersję zapoznawczą (Databricks State of Data + AI).
RAG jest głównym powodem tego wzrostu. W raporcie Menlo Ventures o przedsiębiorstwach z 2024 roku RAG pojawił się w 51% wdrożeń, a dostrajanie tylko w 9%. Większość przedsiębiorstw woli pobierać własne dane w momencie zapytania, zamiast trenować na nich modele od nowa, a pobieranie działa na indeksie wektorowym. Nasze statystyki wdrożeń AI w przedsiębiorstwach i statystyki RAG przedstawiają szerszy obraz wdrożeń.
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Praktycy korzystający z wektorowej bazy danych | 63,6% w 2024 (wobec 20% w 2023) | Retool State of AI H1 2024 |
| Firmy zatrudniające ponad 5 000 osób, które używają wektorowych baz danych lub RAG do dostosowywania modeli | około 33% (23,2% wśród wszystkich respondentów) | Retool State of AI H1 2024 |
| Wdrożenia generatywnej AI w przedsiębiorstwach wykorzystujące RAG | 51% w 2024 (wobec 31% w 2023) | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| Modele produkcyjne wykorzystujące dostrajanie | 9% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| Wzrost użycia wektorowych baz danych rok do roku | 377% | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Wzrost kategorii po wersji zapoznawczej wyszukiwania wektorowego Databricks | 186% w nieco ponad trzy miesiące | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Przewidywane użycie wektorowych baz danych w przedsiębiorstwach do 2026 roku | 30% | Prognoza Gartnera, cytowana w wydaniu Zilliz Milvus, grudzień 2025 |
| Wydatki przedsiębiorstw na generatywną AI, 2025 | 37 mld USD (3,2 raza więcej niż w 2024) | Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise |
Uwaga o aktualności: dane Retool, Menlo 2024 i Databricks to najnowsze dostępne dane z badań i telemetrii dotyczące wdrożeń właśnie wektorowych baz danych: Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024. Raport Menlo z 2025 roku (495 respondentów, listopad 2025) plasuje RAG na drugim miejscu po projektowaniu promptów, ale nie publikuje nowego odsetka dla RAG.
4. Rankingi popularności i użycie wśród programistów
Najpopularniejsza wektorowa baza danych to silnik wyszukiwania, który dodał wektory później. Elasticsearch ma wynik 95,50 w rankingu DB-Engines dla wektorowych systemów DBMS, ponad 10 razy więcej niż Pinecone (9,07), najwyżej notowana baza stworzona specjalnie do wektorów. Couchbase (9,43) także plasuje się wyżej niż Pinecone, na trzecim miejscu. Wiele przedsiębiorstw włącza wyszukiwanie wektorowe w systemie, który już uruchamia, zanim kupi dedykowany produkt. Ranking DB-Engines dla wektorowych systemów DBMS śledzi 26 systemów.
Badania wśród programistów pokazują to samo. W Stack Overflow Developer Survey 2025 Redis jest najczęściej używaną warstwą przechowywania danych wśród programistów budujących agentów AI (42,9%), a pgvector (17,9%) wyprzedza Pinecone (11,2%). Wśród przedsiębiorstw Menlo Ventures stwierdziło, że bazy stworzone specjalnie do wektorów i bazy ogólnego przeznaczenia są prawie na równi. O stronie agentowej tych liczb piszemy w naszych statystykach agentów AI.
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Śledzone wektorowe systemy DBMS | 26 systemów | DB-Engines Vector DBMS Ranking, wrzesień 2026 |
| Wynik popularności Elasticsearch | 95,50 (nr 1) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, wrzesień 2026 |
| Wynik popularności OpenSearch | 22,11 (nr 2) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, wrzesień 2026 |
| Wynik popularności Pinecone | 9,07 (nr 4, najwyżej wśród baz stworzonych do wektorów) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, wrzesień 2026 |
| Wyniki Milvus / Qdrant / Weaviate | 6,85 / 6,82 / 4,74 | DB-Engines Vector DBMS Ranking, wrzesień 2026 |
| Programiści agentów AI używający Redis do przechowywania danych | 42,9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Programiści agentów AI używający ChromaDB / pgvector / Pinecone | 19,7% / 17,9% / 11,2% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Udział wektorowych baz danych w przedsiębiorstwach: Pinecone / Postgres / MongoDB | 18% / 15% / 14% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
Uwaga metodologiczna: DB-Engines mierzy popularność (zainteresowanie w wyszukiwarkach, oferty pracy, aktywność w pytaniach i odpowiedziach oraz wzmianki w mediach społecznościowych), a nie instalacje czy przychody. Pytanie w Stack Overflow zadano tylko 3 398 respondentom korzystającym z agentów AI. W tej samej grupie Qdrant uzyskał 8,2%, Milvus 5,2%, Weaviate 4,5%, a LanceDB 4,4%.
5. Testy wydajności i skali
Wyszukiwanie w miliardach wektorów rutynowo zwraca wyniki w mniej niż 100 ms. Ważniejsze dla kupujących jest pytanie, ile kosztuje osiągnięcie takiej szybkości. Pinecone podaje, że produkcyjne obciążenie e-commerce na około 1,4 mld wektorów obsługuje 5 700 zapytań na sekundę z medianą opóźnienia 26 ms i opóźnieniem P99 wynoszącym 60 ms (ogłoszenie Pinecone o Dedicated Read Nodes). Większe indeksy nadal mogą być wolniejsze: obciążenie 480 mln wektorów w tym samym wydaniu miało P99 równe 170 ms.
W kosztach konkurenci atakują wyspecjalizowanych dostawców. Timescale podało, że samodzielnie hostowany Postgres z pgvectorscale pokonał warstwę Pinecone zoptymalizowaną pod przechowywanie na 50 mln embeddingów przy kosztach miesięcznych niższych mniej więcej czterokrotnie (komunikat Timescale o benchmarku). Każda poniższa liczba pochodzi z testów samych dostawców, więc traktuj ją jako twierdzenie wygłoszone przeciwko konkurentowi.
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Obciążenie wyszukiwania multimediów na 135 mln wektorów | 600 QPS, P50 45 ms, P99 96 ms (test obciążeniowy: 2 200 QPS, P99 99 ms) | Pinecone, Dedicated Read Nodes, grudzień 2025 |
| Obciążenie na 480 mln wektorów | 380 QPS, P50 80 ms, P99 170 ms | Pinecone, Dedicated Read Nodes, grudzień 2025 |
| Rekomendacje e-commerce na 1,4 mld wektorów | 5 700 QPS, P50 26 ms, P99 60 ms | Pinecone, Dedicated Read Nodes, grudzień 2025 |
| pgvectorscale kontra Pinecone s1, 50 mln embeddingów Cohere (768 wymiarów) | 28 razy niższe opóźnienie p95, 16 razy wyższa przepustowość przy recall 99% | Benchmark Timescale, czerwiec 2024 |
| Koszt miesięczny w tym samym teście | około 835 USD przy samodzielnym hostingu wobec 3 241 USD (Pinecone s1) i 3 889 USD (Pinecone p2) | Benchmark Timescale, czerwiec 2024 |
| Opóźnienie zapytań Amazon S3 Vectors | około 100 ms (częste), poniżej 1 sekundy (rzadkie) | AWS, ogólna dostępność S3 Vectors, grudzień 2025 |
| Pojemność Amazon S3 Vectors | 2 mld wektorów na indeks, 20 bln na bucket (40 razy więcej niż w wersji zapoznawczej) | AWS, ogólna dostępność S3 Vectors, grudzień 2025 |
| Redukcja pamięci dzięki kwantyzacji 1-bitowej RaBitQ | 72% | Zilliz, wydanie Milvus, grudzień 2025 |
Uwaga kontekstowa: otwartoźródłowy projekt VectorDBBench obsługuje już ponad 25 klientów baz danych i zbiory danych do 100 mln wektorów. Projekt utrzymuje Zilliz, a Zilliz sprzedaje Milvus.
6. Finansowanie, dostawcy i wejście hiperskalerów
Finansowanie wyhamowało. Wyspecjalizowani dostawcy zebrali środki w 2023 roku i rosną teraz dzięki temu kapitałowi, a hiperskalerzy wbudowują przechowywanie wektorów w swoje istniejące usługi. Klienci AWS utworzyli ponad 250 000 indeksów wektorowych i załadowali 40 mld wektorów do Amazon S3 Vectors w nieco ponad cztery miesiące (wpis AWS o ogólnej dostępności S3 Vectors). To rodzaj wdrożeń, do których wyspecjalizowani dostawcy dochodzą latami.
Pinecone, Qdrant i Weaviate ujawniły łącznie około 293,5 mln USD finansowania (138 + 87,8 + 67,7). To około 11% najbardziej ostrożnego szacunku rynku na 2025 rok (293,5 / 2 580 = 0,114), co sugeruje, że te firmy działają na szczupłym kapitale. We wrześniu 2025 roku Pinecone przesunął swojego założyciela na stanowisko głównego naukowca i powołał nowego prezesa, powołując się na ponad 5 000 klientów (ogłoszenie Pinecone o zmianach we władzach). Ogłoszenie rundy Series B przez Qdrant to największa nowa runda w tej kategorii w tym roku.
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Runda Series B Pinecone | 100 mln USD przy wycenie 750 mln USD (kwiecień 2023) | Komunikat prasowy Pinecone, 2023 |
| Łączne finansowanie Pinecone i liczba klientów | pozyskano 138 mln USD; ponad 5 000 klientów | Komunikat prasowy Pinecone, wrzesień 2025 |
| Runda Series B Qdrant | 50 mln USD (marzec 2026); łącznie pozyskano 87,8 mln USD | Ogłoszenie rundy Series B przez Qdrant, 2026 |
| Popularność open source Qdrant | 250 mln pobrań; 29 000 gwiazdek na GitHubie | Ogłoszenie rundy Series B przez Qdrant, 2026 |
| Runda Series B Weaviate | 50 mln USD (kwiecień 2023); łącznie pozyskano 67,7 mln USD | Tech.eu, relacja z ogłoszenia Weaviate, 2023 |
| Runda Series A LanceDB | 30 mln USD (czerwiec 2025) | Ogłoszenie rundy Series A przez LanceDB, 2025 |
| Wdrożenia Milvus | ponad 40 000 gwiazdek na GitHubie; ponad 10 000 zespołów firmowych w produkcji | Komunikat prasowy Zilliz o Milvus, grudzień 2025 |
| Wczesne użycie Amazon S3 Vectors | ponad 250 000 indeksów, 40 mld wektorów, ponad 1 mld zapytań; koszt nawet o 90% niższy niż w wyspecjalizowanych wektorowych bazach danych | AWS, ogólna dostępność S3 Vectors, grudzień 2025 |
Uwaga o aktualności: najnowsze ujawnione rundy z wyceną Pinecone i Weaviate pochodzą z kwietnia 2023 roku. Źródła: komunikat Pinecone o rundzie Series B i artykuł Tech.eu o Weaviate. Runda LanceDB pochodzi z wpisu LanceDB o rundzie Series A, a dane o Milvus z komunikatu Zilliz o Milvus.
7. Wyzwania i bariery we wdrażaniu
Rzadko to sama baza danych hamuje przedsiębiorstwa. Gartner przewiduje, że w ciągu 2026 roku organizacje porzucą 60% projektów AI, które nie mają oparcia w danych gotowych dla AI (Gartner, Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk). W tym komunikacie Gartner zaleca dodanie magazynów wektorów, dzielenia na fragmenty, embeddingów i integracji RAG do istniejących praktyk zarządzania danymi, zamiast budowania osobnego stosu.
Największą mierzalną różnicę robi zarządzanie. Databricks ustaliło, że firmy korzystające z narzędzi do nadzoru nad AI wdrażają do produkcji 12 razy więcej projektów AI. Zespoły wybierające wektorową bazę danych najbardziej zwracają uwagę na testy wydajności, ale prawie tyle samo polega na opiniach społeczności albo na własnych proof of concept.
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Organizacje bez praktyk zarządzania danymi gotowymi dla AI lub niepewne, że je mają | 63% | Badanie Gartnera, III kwartał 2024 (opublikowane w lutym 2025) |
| Projekty AI bez danych gotowych dla AI, które mają zostać porzucone w ciągu 2026 roku | 60% | Gartner, luty 2025 |
| Organizacje szacujące, że ich dane nie są gotowe dla AI | 57% | Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025 |
| Projekty generatywnej AI, które mają zostać porzucone po proof of concept do końca 2025 roku | 30% | Gartner, lipiec 2024 |
| Główne metody wyboru wektorowej bazy danych | testy wydajności 40%, opinie użytkowników 39,3%, proof of concept 38% | Retool State of AI H1 2024 |
| Projekty AI osiągające produkcję z narzędziami do nadzoru | 12 razy więcej | Databricks State of AI Agents 2026 |
| Systemy AI osiągające produkcję z narzędziami do oceny | 6 razy więcej | Databricks State of AI Agents 2026 |
| Respondenci, którzy uważają, że ich program nadzoru nad AI jest niewystarczający | 40% | Badanie Economist Impact 2024, cytowane w Databricks State of AI Agents 2026 |
Uwaga kontekstowa: w Hype Cycle 2025 Gartner umieszcza dane gotowe dla AI i agentów AI na szczycie oczekiwań na wyrost (Gartner Hype Cycle for AI 2025). Raport Databricks State of AI Agents analizuje ponad 20 000 organizacji.
Podsumowanie: wdrożenia wektorowych baz danych w firmach w liczbach
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Rynek globalny, 2025 | od 2,58 mld USD do 3,02 mld USD (trzy szacunki) | Fortune Business Insights 2026; MarketsandMarkets 2025; The Business Research Company 2026 |
| Prognoza rynku globalnego, 2030 | 8,95 mld USD (CAGR 27,5%) | MarketsandMarkets 2025 |
| Prognoza rynku globalnego, 2034 | 17,91 mld USD (CAGR 24%) | Fortune Business Insights 2026 |
| CAGR wektorowych baz danych w rynku DBMS | 75,3% | Gartner DBMS Forecast, aktualizacja 2025 |
| Cały rynek DBMS, 2026 | 161 mld USD (+18,4%) | Gartner DBMS Forecast, aktualizacja 2025 |
| Najszybciej rosnący region | Azja i Pacyfik, CAGR 30,2% | MarketsandMarkets 2025 |
| Udział Ameryki Północnej w przychodach, 2025 | od 36,6% do 41% | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| Największa branża | BFSI, 23% | Fortune Business Insights 2026 |
| Praktycy używający wektorowych baz danych | 63,6% (z 20%) | Retool State of AI H1 2024 |
| Wdrożenia generatywnej AI w przedsiębiorstwach wykorzystujące RAG | 51% (z 31%) | Menlo Ventures 2024 |
| Wzrost użycia wektorowych baz danych | 377% rok do roku | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Najwyżej notowany wektorowy system DBMS w DB-Engines | Elasticsearch, 95,50 | DB-Engines, wrzesień 2026 |
| Najwyżej notowana baza stworzona specjalnie do wektorów w DB-Engines | Pinecone, 9,07 | DB-Engines, wrzesień 2026 |
| Programiści agentów AI używający pgvector | 17,9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Przepustowość produkcyjna w skali miliarda | 5 700 QPS przy P50 26 ms (1,4 mld wektorów) | Pinecone 2025 |
| Wczesny wolumen wczytywania w Amazon S3 Vectors | 40 mld wektorów w około cztery miesiące | AWS 2025 |
| Łączne finansowanie Qdrant | 87,8 mln USD | Qdrant 2026 |
| Wdrożenia Milvus w produkcji | ponad 10 000 zespołów firmowych | Zilliz 2025 |
| Organizacje bez praktyk danych gotowych dla AI | 63% | Gartner 2025 |
| Projekty AI, które mają zostać porzucone bez danych gotowych dla AI | 60% w ciągu 2026 roku | Gartner 2025 |
Metodologia i źródła
Zebraliśmy około 75 surowych punktów danych w ukierunkowanych wyszukiwaniach i zachowaliśmy liczby, które mogliśmy prześledzić do raportu, dokumentu rejestrowego, badania, telemetrii platformy lub komunikatu firmy. Pominęliśmy liczby, które pojawiają się wyłącznie na blogach agregujących.
- MarketsandMarkets, Vector Database Market Report 2025-2030 (opublikowany w grudniu 2025)
- Fortune Business Insights, Vector Database Market 2026-2034 (zaktualizowany we wrześniu 2026)
- The Business Research Company, Vector Database Global Market Report 2026
- Gartner, Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update
- Gartner, Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk (luty 2025)
- Gartner, Hype Cycle Identifies Top AI Innovations in 2025 (sierpień 2025)
- Gartner, 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept (lipiec 2024)
- Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise (600 decydentów IT z USA)
- Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise (495 respondentów)
- Retool, State of AI H1 2024 (około 730 respondentów)
- Databricks, State of Data + AI 2024 (10 000 klientów)
- Databricks, State of AI Agents 2026 (ponad 20 000 organizacji)
- DB-Engines, Vector DBMS Ranking (wrzesień 2026)
- Stack Overflow, Developer Survey 2025: AI
- Pinecone, Dedicated Read Nodes (grudzień 2025)
- Pinecone, komunikat prasowy o rundzie Series B (kwiecień 2023) i ogłoszenie o zmianach we władzach (wrzesień 2025)
- Timescale, komunikat o benchmarku pgvectorscale (czerwiec 2024)
- AWS, ogólna dostępność Amazon S3 Vectors (grudzień 2025)
- Qdrant, ogłoszenie rundy Series B (marzec 2026)
- Tech.eu, runda Series B Weaviate (kwiecień 2023)
- LanceDB, ogłoszenie rundy Series A (czerwiec 2025)
- Zilliz, komunikat o 40 000 gwiazdek Milvus na GitHubie (grudzień 2025)
- Zilliz, repozytorium VectorDBBench
- Uwaga o danych: trzy szacunki wielkości rynku na 2025 rok są ze sobą sprzeczne (2,58 mld USD Fortune Business Insights, 2,65 mld USD MarketsandMarkets, 3,02 mld USD The Business Research Company), ponieważ każda firma inaczej definiuje kategorię, a różnią się także ich udziały Ameryki Północnej (36,6% wobec 41%). Menlo Ventures zrewidowało własne dane o wydatkach przedsiębiorstw na generatywną AI w 2024 roku z 13,8 mld USD w raporcie z 2024 do 11,5 mld USD w raporcie z 2025. Prognozę Gartnera o 30% użycia cytujemy tak, jak podało ją Zilliz. Oryginalne badanie Gartnera jest za paywallem, a źródła wtórne formułują je różnie (30% przedsiębiorstw wobec 30% aplikacji przedsiębiorstw). CAGR 75,3% pochodzi z publicznego podsumowania prognozy DBMS Gartnera, a nie z pełnego raportu. Każdy test wydajności przedstawiony tutaj został przeprowadzony lub opublikowany przez dostawcę z interesem komercyjnym i żaden nie został niezależnie powtórzony. Wyniki DB-Engines mierzą popularność, a nie wdrożenia. Badania wdrożeń (Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024) to najnowsze dostępne dane dotyczące wyłącznie wektorów. Nowsze dane są spodziewane w kolejnym raporcie Menlo Ventures o przedsiębiorstwach, a ranking DB-Engines jest aktualizowany co miesiąc.
Ostatnia aktualizacja: 3 października 2026 roku. Aktualizujemy to zestawienie kwartalnie, a kolejnej odświeżonej wersji spodziewamy się, gdy Menlo Ventures opublikuje swój raport State of Generative AI in the Enterprise za 2026 rok.