摘要

在AI与大数据技术深度融合的背景下，电科金仓正式发布“融合数据库”，以多模数据存储、AI驱动优化、全栈信创支持为核心，直击传统数据库在AI场景下的性能瓶颈与生态割裂问题。本文从技术架构、应用场景、生态重构三方面解析其创新价值，并探讨其对国产数据库格局的深远影响。

一、AI时代数据库的挑战与破局点

1.1 传统数据库的“三重困境”

• 数据类型割裂：结构化数据（如交易记录）与非结构化数据（如图像、文本）需通过不同系统处理，导致数据孤岛与查询效率低下。
• AI计算分离：机器学习模型训练需将数据导出至专用AI平台，增加数据传输延迟与安全风险。
• 信创生态碎片化：国产CPU、操作系统与数据库的兼容性不足，限制了关键行业的自主可控能力。

案例：某金融机构的AI风控系统需同时调用Oracle（结构化数据）、MongoDB（日志数据）与Elasticsearch（文本搜索），导致查询响应时间超过3秒，且维护成本高昂。

1.2 “融合数据库”的技术定位

电科金仓“融合数据库”通过统一存储引擎、内置AI算子与全栈信创适配，实现：

• 多模数据原生支持：单库处理关系型、时序、文档、图数据，支持SQL与JSON混合查询。
• AI计算下推：将特征提取、模型推理等操作嵌入数据库内核，减少数据搬运。
• 信创生态无缝集成：兼容飞腾、鲲鹏、龙芯等CPU，以及统信UOS、麒麟等操作系统。

二、技术架构：从“存储计算分离”到“数据智能一体”

2.1 存储层：多模数据统一编码

• 自适应存储格式：根据数据类型动态选择行存、列存或文档存储，例如时序数据采用列存压缩，图像数据使用二进制块存储。
• 分布式索引：构建LSM-Tree与倒排索引的混合索引结构，支持毫秒级跨模态检索。

代码示例：

-- 混合查询结构化数据与文本
SELECT t.transaction_id, d.risk_score 
FROM transactions t 
JOIN (
    SELECT doc_id, AI_MODEL('risk_prediction', content) AS risk_score 
    FROM documents 
    WHERE content LIKE '%欺诈%'
) d ON t.doc_id = d.doc_id;

2.2 计算层：AI算子内嵌化

• 向量化执行引擎：将AI操作（如矩阵乘法、激活函数）转化为数据库算子，利用SIMD指令加速。
• 模型热更新：支持在线替换AI模型而不中断服务，适配金融风控等高可用场景。

性能对比：
| 场景 | 传统方案（数据库+AI平台） | 融合数据库方案 |
|——————————|—————————————|———————————|
| 实时欺诈检测 | 500ms（数据导出+推理） | 80ms（内嵌推理） |
| 推荐系统特征计算 | 200ms（多系统联合查询） | 30ms（单库计算） |

2.3 信创层：全栈兼容性验证

• 硬件适配：通过CPU指令集模拟层，实现同一二进制包在飞腾、鲲鹏等平台的无差别运行。
• 操作系统优化：针对Linux内核调度、内存管理进行定制，提升在统信UOS上的吞吐量15%。

三、应用场景：从关键行业到通用市场

3.1 金融风控：实时决策与合规审计

• 案例：某银行部署融合数据库后，反洗钱系统查询响应时间从3秒降至0.8秒，且满足等保2.0对数据本地化的要求。
• 关键功能：
  • 时序数据与文本日志的联合分析。
  • 内置合规规则引擎，自动生成审计报告。

3.2 智能制造：边缘AI与云端协同

• 场景：工厂设备产生的时序数据（温度、振动）与图像数据（缺陷检测）在边缘端实时处理，异常结果上传至云端模型迭代。
• 技术亮点：
  • 边缘节点轻量化部署（<500MB内存占用）。
  • 云端模型增量更新，边缘节点分钟级同步。

3.3 政务大数据：一网通办与隐私保护

• 需求：市民身份证、社保记录等结构化数据与办事指南、政策文件等非结构化数据需统一查询，同时满足《数据安全法》要求。
• 解决方案：
  • 字段级动态脱敏，例如姓名显示为“张*”。
  • 区块链存证接口，确保数据修改可追溯。

四、生态重构：从“技术替代”到“标准引领”

4.1 开发者生态：低代码AI集成

• 工具链：提供Python/Java SDK，封装模型训练、部署、监控全流程。
  ```python
  from kingbase import AIModel

加载预训练模型

model = AIModel.load(“risk_prediction_v2”)

数据库内执行推理

results = model.predict_in_db(“SELECT * FROM transactions WHERE amount > 10000”)
```

• 社区建设：发起“融合数据库应用创新大赛”，吸引超2000名开发者参与。

4.2 行业标准：推动信创数据库规范化

• 牵头制定：《多模数据库技术要求》《AI增强型数据库评测方法》等3项团体标准。
• 兼容认证：与华为、长城等厂商完成50余款软硬件的互认证。

五、对国产数据库格局的影响

5.1 技术路线分化

• 传统派：以Oracle兼容为导向，聚焦存量市场替换。
• 创新派：以AI融合为突破口，开拓智能数据管理新赛道。

5.2 市场竞争升级

• 价格战转向价值战：从比拼许可证成本，转向综合解决方案的ROI（投资回报率）对比。
• 生态壁垒构建：通过开发者工具、行业模板等提升用户迁移成本。

5.3 国际化潜力

• 技术输出：在“一带一路”沿线国家推广信创解决方案，例如为东南亚银行提供多语言支持。
• 标准输出：将多模数据管理标准转化为ISO国际标准提案。

六、建议与展望

6.1 对开发者的建议

• 技能升级：掌握SQL+Python混合编程，熟悉AI模型与数据库的交互模式。
• 场景挖掘：关注实时决策、边缘计算等融合数据库优势场景。

6.2 对企业的建议

• 试点先行：在AI风控、物联网等非核心系统试点，逐步扩大应用范围。
• 生态合作：优先选择通过信创认证的硬件与中间件，降低兼容性风险。

6.3 行业展望

电科金仓“融合数据库”的发布，标志着国产数据库从“可用”向“好用”跨越的关键一步。未来3年，随着AI与数据库的深度融合，预计将有30%的传统数据库被融合架构替代，而具备全栈信创能力的厂商将占据主导地位。

结语：在AI与自主可控的双重驱动下，电科金仓“融合数据库”不仅是一款技术产品，更是国产数据库生态重构的催化剂。其成功与否，将决定中国能否在全球数据库市场中占据一席之地。