場景重塑產(chǎn)業(yè)格局：數(shù)據(jù)庫“融合進化”

AI浪潮奔涌而至，數(shù)字產(chǎn)業(yè)格局加速重構(gòu)。

云計算、移動互聯(lián)、萬物互聯(lián)（IoT）、人工智能（AI）等技術(shù)的深度融合與快速落地，正以前所未有的速度重塑著企業(yè)的應(yīng)用形態(tài)。新業(yè)務(wù)場景層出不窮——從高并發(fā)的在線交易、實時精準(zhǔn)的分析決策，到海量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備監(jiān)控、基于圖關(guān)系的風(fēng)控反欺詐，再到AI驅(qū)動的智能推薦與內(nèi)容生成，應(yīng)用場景的多樣性與復(fù)雜性已突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的能力邊界。

這對作為底層數(shù)據(jù)基石的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)提出了更為嚴(yán)苛且復(fù)雜的要求：單一類型的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品已難以覆蓋如此廣泛的新興需求。場景的多元化（TP、AP、HTAP、新型AI場景）必然要求數(shù)據(jù)處理能力的多樣化。這不僅體現(xiàn)在需同時支撐關(guān)系模型、文檔模型、時序模型、圖模型乃至向量模型等多種數(shù)據(jù)模型（多模），也催生了集中式、分布式、云原生、集群等適應(yīng)不同規(guī)模與需求的多樣化架構(gòu)選擇。

然而，企業(yè)為滿足特定場景不得不采取的“多庫并存”策略，在解決眼前問題的同時，卻又陷入新的困境：開發(fā)人員需要在多種數(shù)據(jù)庫技術(shù)棧間切換，學(xué)習(xí)成本和開發(fā)復(fù)雜度陡增；數(shù)據(jù)庫管理員（DBA）疲于應(yīng)對異構(gòu)系統(tǒng)的監(jiān)控、調(diào)優(yōu)、備份與故障處理，運維難度和風(fēng)險指數(shù)級上升；數(shù)據(jù)在不同庫間流轉(zhuǎn)產(chǎn)生的冗余存儲、遷移成本以及潛在的一致性問題，成為企業(yè)沉重的隱性成本。

面對由場景與需求快速變化帶來的深層挑戰(zhàn)，行業(yè)發(fā)展趨勢逐漸清晰：數(shù)據(jù)庫必須具備更強的適應(yīng)性與主動性——能敏捷響應(yīng)市場涌現(xiàn)的新需求，有效支撐層出不窮的新場景，顯著簡化應(yīng)用開發(fā)流程，并深度釋放數(shù)據(jù)的核心價值，才能在技術(shù)迭代浪潮中避免被邊緣化。

在這一背景下，“融合”與“智能”逐漸成為數(shù)據(jù)庫技術(shù)演進的核心關(guān)鍵詞。正如國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫企業(yè)電科金倉在其2025產(chǎn)品發(fā)布會中所強調(diào)的，其目標(biāo)在于“打造融合了AI技術(shù)的新一代‘融合數(shù)據(jù)庫’產(chǎn)品，通過持續(xù)迭代滿足全行業(yè)、全場景對數(shù)據(jù)庫的需求，從而構(gòu)建以數(shù)據(jù)庫為核心支撐的數(shù)字化應(yīng)用生態(tài)體系”，這正代表了行業(yè)的一種重要探索方向。

應(yīng)對場景多樣性帶來的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)庫的“融合”能力正從多維度發(fā)力，旨在化繁為簡、提升效率、降低開發(fā)運維成本，并最終支撐數(shù)據(jù)的深度價值挖掘。

多模數(shù)據(jù)融合：打破數(shù)據(jù)藩籬，激發(fā)內(nèi)在價值

數(shù)據(jù)類型爆炸式增長是當(dāng)前顯著特征。傳統(tǒng)的“一數(shù)一庫”模式迫使開發(fā)者為處理不同數(shù)據(jù)模型而學(xué)習(xí)和使用多款產(chǎn)品，不僅開發(fā)邏輯復(fù)雜，更易因跨庫操作引發(fā)性能瓶頸；DBA則深陷異構(gòu)系統(tǒng)管理的泥潭。因此，數(shù)據(jù)庫需具備支持多種數(shù)據(jù)模型（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）的能力。據(jù)悉，電科金倉此次發(fā)布的KES V9 2025新增支持文檔模型、向量模型、鍵值數(shù)據(jù)模型，僅需一條SQL即可完成復(fù)雜檢索。

電科金倉表示，早期多模數(shù)據(jù)庫的能力研發(fā)主要聚焦于實現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一訪問。如今，金倉數(shù)據(jù)庫正致力于推動多種模型的融合計算分析。在AI應(yīng)用場景中，其價值在于將異構(gòu)數(shù)據(jù)聚合到一起，使其產(chǎn)生“化學(xué)反應(yīng)”，而非分別調(diào)用不同模型的接口存取數(shù)據(jù)，再通過應(yīng)用層代碼進行二次計算整合。

多架構(gòu)隨需應(yīng)變：業(yè)務(wù)驅(qū)動的靈活底座

業(yè)務(wù)規(guī)模與場景的差異，催生了集中式、分布式、集群等多種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，各有其適用場景。企業(yè)選型常陷入兩難：初期如何精準(zhǔn)匹配需求？未來爆發(fā)式增長是否需要顛覆性的架構(gòu)遷移？看似難以兼得的“兼容性、擴展性與高性能”，以及必須考量的業(yè)務(wù)負(fù)載壓力、應(yīng)用改造成本和總體擁有成本（TCO），都增加了決策的復(fù)雜性。

金倉數(shù)據(jù)庫的研發(fā)實踐提供了新思路：提供從單機、主備、讀寫分離、多租戶集群到分布式的全套架構(gòu)。這種設(shè)計允許企業(yè)根據(jù)業(yè)務(wù)實際增長動態(tài)調(diào)整架構(gòu)，無需在初期就為不確定的未來過度投入或受限，能有效平衡性能需求、成本控制與系統(tǒng)復(fù)雜度。

展望未來，電科金倉致力于在資源池化的基礎(chǔ)上構(gòu)建“自適應(yīng)”架構(gòu)，將技術(shù)細(xì)節(jié)封裝于產(chǎn)品內(nèi)部，客戶無需為架構(gòu)選擇困擾，系統(tǒng)能夠基于業(yè)務(wù)的真實運行狀況進行智能適配與動態(tài)調(diào)節(jié)，實現(xiàn)“自感知”“自演化”。隨著AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，這一愿景的實現(xiàn)路徑將愈加清晰。

電科金倉強調(diào)，實現(xiàn)多模與多架構(gòu)支撐的關(guān)鍵，在于將多種能力深度集成于一款產(chǎn)品中，而非推出一系列產(chǎn)品讓用戶從頭學(xué)起。

多語法兼容：平滑遷移的“無痛”實踐

在核心技術(shù)自主可控的大背景下，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫替代國外主流產(chǎn)品已成趨勢。然而，遷移過程的核心痛點在于語法、接口、存儲過程等差異導(dǎo)致應(yīng)用改造代價高昂，學(xué)習(xí)成本大。如何實現(xiàn)平滑、高效、低成本的替代，是產(chǎn)業(yè)亟待解決的難題。

金倉數(shù)據(jù)庫持續(xù)在兼容性上打磨，從最初的Oracle、MySQL兼容，逐步擴展至SQL Server、Sybase等。其最新發(fā)布的KES V9 2025提供MySQL、SQL Server、MongoDB等異構(gòu)數(shù)據(jù)源的原生客戶端接口協(xié)議支持，應(yīng)用可使用原驅(qū)動程序及連接串直連。

企業(yè)在遷移時，原有基于這些數(shù)據(jù)庫開發(fā)的應(yīng)用代碼（尤其是存儲過程、觸發(fā)器等）所需修改量大幅減少，開發(fā)者積累的知識和經(jīng)驗得以延續(xù)，顯著降低了遷移的技術(shù)門檻、成本與風(fēng)險，讓數(shù)據(jù)庫國產(chǎn)化之路走得更穩(wěn)、更快。

智能注入：運維自治與效能躍升的未來

融合解決了架構(gòu)的復(fù)雜性問題，而智能化則是提升數(shù)據(jù)庫自治能力、釋放人效的關(guān)鍵。隨著數(shù)據(jù)庫規(guī)模擴大和架構(gòu)復(fù)雜度提升，傳統(tǒng)依賴人力的運維模式面臨巨大壓力：批量部署效率低下且易出錯，多庫分散管理困難重重，性能瓶頸定位耗時費力，變更時停機窗口短，系統(tǒng)缺陷排查依賴經(jīng)驗且修復(fù)周期漫長。DBA常陷入被動“救火”與繁雜事務(wù)的“漩渦”。對此，電科金倉正構(gòu)建全閉環(huán)、自進化的運維智能體。

云技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵特征是資源池化。而要充分發(fā)揮池化資源的效能，關(guān)鍵在于實現(xiàn)軟硬件深度協(xié)同?；诖?，電科金倉早在兩年前便著手布局?jǐn)?shù)據(jù)庫一體機——其目的不僅在于軟硬件整合，更在于實現(xiàn)資源的池化管理，從而更高效地進行資源調(diào)度、管控、監(jiān)控與干預(yù)。通過將硬件納入統(tǒng)一管理體系，能夠?qū)Ψ?wù)器、存儲等基礎(chǔ)設(shè)施的運行狀態(tài)實施深度監(jiān)控與預(yù)測性維護，為“數(shù)據(jù)庫高可用”構(gòu)筑更堅實的物理基礎(chǔ)，有效減少乃至避免計劃外宕機。

然而，任何系統(tǒng)隨著數(shù)據(jù)量激增與功能復(fù)雜化，性能衰減在所難免。電科金倉通過深度融合AI技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的“無感”自治管理：運維智能體持續(xù)分析數(shù)據(jù)庫運行指標(biāo)、SQL執(zhí)行模式、資源利用率等，主動識別潛在的性能瓶頸、數(shù)據(jù)分布不均或熱點問題，并能自動或輔助DBA進行優(yōu)化調(diào)整（如索引建議、查詢重寫、資源重分配），驅(qū)動系統(tǒng)“越用越快”。

本次推出的金倉數(shù)據(jù)庫一體機（云數(shù)據(jù)庫AI版）搭載的“的盧運維智能體”，引入AI交互式運維模式，用戶通過自然語言即可驅(qū)動數(shù)據(jù)庫執(zhí)行自治運維操作。通過AI驅(qū)動SQL優(yōu)化以實現(xiàn)性能躍遷，并能通過AI實現(xiàn)告警自動處置閉環(huán)，故障預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)98%以上，顯著提升了運維效率與易用性。

此外，智能體能力也正向應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域延伸，旨在輔助開發(fā)者提升編碼效率與質(zhì)量，優(yōu)化團隊協(xié)作流程。這種“智能化”的終極目標(biāo)是將DBA和開發(fā)者從大量重復(fù)、低效的操作中解放出來，使其能聚焦于更高價值的架構(gòu)設(shè)計與業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

融合·智能：數(shù)據(jù)庫演進新范式

AI技術(shù)的迅猛發(fā)展，正以前所未有的力量加速驅(qū)動著數(shù)字產(chǎn)業(yè)的變革。數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)價值釋放的核心引擎，其演進方向已清晰指向融合與智能。這不再僅僅是國產(chǎn)化替代的“跟隨”，更是一場關(guān)于技術(shù)范式與產(chǎn)業(yè)邏輯的全面革新。

本次發(fā)布會上，電科金倉以“融合數(shù)據(jù)庫+AI”為核心支點，嘗試跳出單純兼容的舊路，轉(zhuǎn)而重新定義價值——通過“多語法體系一體化兼容、多模數(shù)據(jù)庫一體化存儲、多集群一體化架構(gòu)、多應(yīng)用場景一體化處理、開發(fā)運維一體化管理”，致力于打造新一代簡化、高效、智能的數(shù)據(jù)存算底座。本次大會發(fā)布的四款產(chǎn)品均融合了前沿AI技術(shù)，既體現(xiàn)出其對市場智能化需求及場景挑戰(zhàn)的響應(yīng)，也不難看出其在AI融合領(lǐng)域的長遠(yuǎn)布局與“野心”。

這場由場景變化驅(qū)動、由融合與智能引領(lǐng)的數(shù)據(jù)庫革新，將深刻影響未來的產(chǎn)業(yè)格局。對企業(yè)而言，選擇具備融合能力與智能基因的數(shù)據(jù)庫平臺，意味著能更敏捷地響應(yīng)業(yè)務(wù)變化，更高效地釋放數(shù)據(jù)價值，在數(shù)字化的洪流中贏得先機。對數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)而言，中國廠商能否抓住融合與智能的機遇，實現(xiàn)從“可用”到“好用”再到“智能化”的跨越，并在全球競爭中占據(jù)更重要的位置，將是決定未來格局的關(guān)鍵命題。

AI風(fēng)起云涌，數(shù)據(jù)庫的融合進程，已然加速。