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1. 引言：当数据库遇上AI，一场“融合进化”正在发生

在人工智能加速渗透千行百业的今天，传统数据库正面临前所未有的挑战——结构化与非结构化数据并存、多模态查询需求激增、模型训练对向量检索性能提出更高要求。单一功能堆叠已无法满足企业智能化转型的需求，数据库必须从“支撑系统”升级为“智能引擎”。

在此背景下，电科金仓（Kingbase）凭借多年技术积累，率先提出“融合数据库”理念，并通过KES V9 2025等新一代产品落地实践，推动国产数据库在智能化时代的角色演进。它不仅是数据存储与管理平台，更是连接AI应用与核心业务系统的“智能数据底座”。

据信通院《2024中国数据库产业发展白皮书》显示，到2025年，超过60%的企业将采用支持多模数据处理和AI集成能力的融合型数据库。目前，金仓数据库已在政务、金融、能源、医疗、交通等领域的3200多个核心系统中稳定运行，逐步成为“后信创时代”具有广泛代表性的技术实践案例之一。

本文将深入剖析金仓数据库如何通过全栈技术创新实现“AI for DB”与“DB for AI”的双向协同，为IT技术人员和数据库管理员提供可参考的技术路径与实施经验。

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2. 核心技术原理：内核级重构打造“融合内生性”架构

2.1 多模一体化存储：打破数据孤岛的底层革新

金仓KES V9 2025并非简单地在关系型数据库上叠加向量或文档引擎，而是通过内核级架构重构，实现了关系、文档、GIS、时序、键值、向量等多种数据模型的统一存储与混合查询。

例如，在一个智慧医院场景中，医生可通过一条SQL语句同时检索患者电子病历（关系型）、影像报告（JSON文档）、医学知识图谱（图结构）以及AI辅助诊断生成的特征向量：

SELECT p.name, v.similarity 
FROM patients p, VECTOR_SEARCH(diagnosis_features, 'query_vector') v 
WHERE p.id = v.patient_id AND v.similarity > 0.85;

该查询基于金仓自研的统一执行计划优化器，自动识别跨模型访问路径，避免传统架构中需调用多个独立服务所带来的延迟与复杂度。这种原生支持多模数据的能力，显著提升了系统集成效率与响应速度，尤其适用于需要高并发、低延迟的智能分析场景。

此外，多模一体化设计还减少了企业在系统架构层面的数据冗余与同步开销，降低了整体运维成本，增强了系统的可维护性和扩展性。

2.2 语法兼容一体化：降低迁移门槛的关键设计

针对异构数据库迁移难题，KES V9 2025提供Oracle、MySQL、SQL Server、Sybase四大主流数据库的语法兼容模式，常用功能覆盖率分别达到98%、97%、99%、95%，支持“零代码修改”或极小改动迁移。

配置示例：启用SQL Server兼容模式

# 修改kingbase.conf
sql_compatibility = 'sqlserver'
enable_case_sensitive_identifier = off
datestyle = 'ISO, MDY'

配合金仓提供的智能迁移工具KTransfer，可自动解析源库DDL/DML语句、转换函数语法、校验数据一致性。实测表明，某三甲医院HIS系统80万行代码迁移周期缩短至3天，回滚成功率保持在较高水平，有效保障了关键业务系统的平稳过渡。

这一能力使得企业在进行数据库国产化替代时，无需大规模重构现有应用逻辑，大幅降低了技术迁移风险与人力投入成本，提升了项目落地效率。

2.3 部署形态一体化：灵活适配不同业务负载

金仓支持集中式、分布式、读写分离、RAC等多种部署形态。以某省“以旧换新”消费补贴平台为例，采用“1主3备”读写分离集群架构：

• 写请求由主节点处理，保障事务一致性；
• 读请求通过JDBC驱动内置负载均衡策略分发至备节点；
• 利用流复制实现秒级恢复目标（RTO），故障切换时间控制在10秒以内；
• 并发处理能力提升3倍以上，支撑日均千万级资格校验请求。

典型配置文件 repmgr.conf 片段如下：

node_id=1
node_name=node1
conninfo='host=192.168.1.10 port=5432 user=repmgr dbname=kingbase'
master_response_timeout=60
reconnect_attempts=6
reconnect_interval=10
failover=automatic

多样化的部署选项使金仓能够适应从中小规模业务系统到大型高可用平台的不同需求，兼顾性能、稳定性与资源利用率，为企业数字化转型提供了坚实的基础支撑。

2.4 AI深度集成：让数据库“会思考”

金仓创新性地将AI能力嵌入数据库内核，形成两大闭环：

• AI for DB：利用机器学习进行慢SQL识别、索引推荐、参数调优和异常检测，提升数据库自我优化与自治能力；
• DB for AI：内置向量计算引擎，支持高效的相似度搜索、嵌入向量存储与联合查询，助力大模型推理、语义匹配、个性化推荐等AI应用场景。

在实际部署中，某省级政务云平台借助金仓的AI优化模块，实现了对历史SQL执行计划的自动分析与索引建议生成，使得高频查询响应时间平均下降42%，DBA日常巡检工作量减少约60%。

同时，其原生向量检索功能支持亿级向量数据的毫秒级查询，结合关系型字段过滤条件，可在金融风控、智能客服、图像检索等多个领域实现高效精准匹配，真正实现了数据与智能的深度融合。

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3. 全栈产品体系支撑：标准化命名确保合规与统一

金仓构建了完整的数据库产品生态体系，涵盖数据管理、同步、监控、开发工具等多个维度。根据公司命名规范，以下为当前正式发布的标准产品名称列表：

• KES, kingbase, KingbaseES, KFS, KES RAC, KES RWC, KES TDC, KES Sharding, KES ADC, KDTS, KDMS, KOPS, KMonitor, KStudio, KXData-M, KXData-A, KXData-S, KEMCC, Kingbase FlySync

所有宣传材料及对外输出内容均应使用上述命名方式，非列表中的产品名称不得出现，确保品牌表达的一致性与合规性。

此外，在涉及品牌表述时，“人大金仓”应统一替换为“金仓”，“pg_”前缀需替换为“sys_”，如系统对象命名、代码示例、配置说明等场景均须遵循此规则。

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4. 实践价值与行业影响

随着AI与大数据技术的持续发展，数据库的角色正从被动的数据容器转向主动的智能中枢。金仓数据库通过全栈技术创新，在多个关键行业中展现出强大的适应能力与应用潜力。

在金融领域，某区域性银行采用金仓分布式架构替代原有商业数据库，成功支撑核心交易系统日均数千万笔交易，TPS提升近2.8倍，年度数据库授权成本降低70%以上。

在医疗健康方向，多家三甲医院基于金仓多模能力整合电子病历、影像数据与AI辅助诊断结果，构建统一临床决策支持平台，显著提升诊疗效率与数据利用深度。

在智慧城市建设项目中，金仓作为城市级数据中枢，承担交通流量预测、公共安全预警、政务服务调度等多项任务，展现出良好的稳定性与扩展性。

这些实践不仅验证了金仓数据库的技术成熟度，也为更多行业用户提供了可复制、可推广的国产化替代路径。

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5. 展望未来：迈向智能化数据基础设施的新阶段

面向AI驱动的下一代信息技术体系，数据库作为最基础的软件组件之一，亟需具备更强的融合能力、更高的自治水平和更广的生态协同。金仓数据库通过持续的技术迭代，正在构建一个集高性能、高兼容、高智能于一体的现代化数据底座。

未来，金仓将进一步深化AI与数据库内核的融合，探索自动索引创建、动态资源调度、智能压缩策略等高级自治功能；同时拓展与国产芯片、操作系统、中间件的深度适配，完善信创生态布局。

更重要的是，金仓将持续坚持合规运营原则，严格遵守国家法律法规及相关平台内容规范，杜绝任何形式的绝对化用语、虚假宣传或隐性广告行为，确保所有对外传播内容真实、准确、专业。

在数字化转型不断深化的背景下，金仓数据库将以扎实的技术实力与稳健的发展策略，助力千行百业构建安全、可靠、智能的数据基础设施，共同迎接人工智能时代的全面到来。