产品的诞生发展和迭代都是有自己定位的，数据库产品也有自己的定位和发展方向，数据库产品本身定位在哪里，发展路线在哪里，下面用四象限的方法来描述。
横坐标为功能的复杂度，纵坐标为功能的专业度（专业功能，如时序性数据库，地理位图数据， 图数据库等）
通过横纵坐标在二维图形中的各个点来表达数据库在某个象限中的特点和定位。
第一象限的数据库，在功能的复杂度和专业性方面都属于趋向于简单类型的，这类数据库主要的特点很明显，以处理简单通用性的问题为主，操作简单。这类数据库主要面对个人用户市场，如 sqllite, access 这样类型的数据库，基本能满足个人客户的一些数据的处理的基本要求和存储的需求，针对的场景也是简单独立的个体化场景为主。
第二象限的产品，功能的复杂度相对于第一象限的产品有着很大的区别，第二象限产品属于市场主流产品，传统关系型数据库大多属于这个区间，功能的复杂度比较高，类似 ORACLE , MYSQL MSSQL等类型的数据库都属于兼容性比较高，各种任务都可以处理，在专业问题的处理能力上都不高。这种类型的数据库本身市场需求量大，产品同质化严重，产品互相替代性比较高。
第三象限的产品的专业性比较高，可以针对特殊的场景的问题进行更好的处理，可以替代专业应用程序在数据处理中的一些专业性的功能，具有良好的性能，如MONGODB ，REDIS， NEO4J， ES 等数据库都是针对特殊的场景特殊的问题进行开发，可以快速解决特殊场景问题，专业性较高，功能的复杂度也跟随专业需要的复杂度提高而提高，这类数据库在脱离的特定的场景后，就失去这类，类型数据库的使用意义。如你不能使用REDIS 去做永久化存储，也不能使用ES 去做多表连接的关系型数据的处理。
第四象限的产品专业度和功能的复杂度较高，这类产品的同类竞品少，产品卖点明确，客户也比较固定，产品的替换度不高，如SAP的HANA数据库基于SAP的专业化场景，提供复杂的计算快速处理，产品的卖点和客户都很明确，并且这个象限的数据库产品本身的竞争一般不来自于数据库竞品，如不使用SAP产品时，一般不使用HANA数据库，数据库随数据库上层的应用场景应用。
从产品的可替换性考虑，第一象限的产品的可替换性不高，此类产品的竞品少，并且客户对于产品的要求也比较低，这类市场上的产品基本上已经占据市场的主导地位，新开发的产品很难撼动原有成熟产品的市场。
第二象限的产品的可替换性高，此类产品的竞品多，产品的同质化严重，主要竞争点在于产品的性能，及一些特殊的卖点，客户对于此类产品的需求多，也可以对产品进行更专业化的打造从第二象限接近第三象限，提高产品的竞争力，而不是进行内卷化的性能竞争。
第三象限产品的可替换程度低，此类产品竞品虽然有，从专业的角度来看，专业度更高的产品被替换的可能性低，如内存式数据库都在用REDIS，很少听说通过其他类型内存产品来批量替换REDIS，此类数据库产品在专业性方面提高的同时，也在向第二象限靠近，提高产品的通用的能力，一些产品已经获取到一定的第二象限产品的市场份额，如第二象限产品普遍具有处理JSON 数据的能力，在大量专业的JSON数据处理领域，MONGODB获取到市场绝对的主导权和传统数据库处理JSON数据的市场份额。
第四象限的产品可替换程度低，此类产品的竞品少，甚至在某些场景下有垄断的程度，本身产品的通用性不高，市场也对比其他象限产品的市场份额少。
第二象限数据库为主流传统型DBMS，MYSQL在专业功能与功能复杂度对比 PG ,MSSQL , ORACLE ，有一定差距的属于第二象限中功能复杂度低的产品，在第二象限中处于下半部， ORACLE 在功能的复杂度方面地位是无法被撼动的，如行转列，列转行函数，物理视图功能，flashback 闪回功能，插拔数据库，数据库租户概念等，一些功能本身在其他数据库中目前很难实现。PG的extension功能，让PG数据库是最贴近专业功能的产品，如基于PG的化学分析数据库 RDKit Cartridge， 时序性数据库timescaledb ,Postgis 地理空间数据库 等等都是基于PG基础的专业性数据库。
即使在一个象限中的数据库也有偏向专业性的产品和功能复杂度高的产品，所以类似mysql 这样的数据库才一直添加一些特有的功能如 skip lock , nowait select 等功能针对特定的一些互联网场景。
一个无限逼近于数据库本身应具有的特性的同时，还能尽可能的接近于自定定位不同的坐标上端，这样的数据库应该算一个好的数据库产品。
