解读《融合型数据库技术研究报告》
近日，中国信通院发布了《融合型数据库技术研究报告》。电科金仓作为本报告的核心牵头单位，其核心数据库产品KingbaseES V9率先完成融合数据库核心技术理念的工程化实现。这份报告绝非一份简单的技术盘点，而更像是对数据库产业从“分库治理”走向“全域协同”的范式革命宣言，也是为企业数字化转型、国产数据库自主可控指明方向的战略级指引。它清晰定义了融合型数据库的本质、拆解了其技术内核、验证了产业落地路径，并为技术选型、产品研发与政策制定提供了权威框架。
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报告核心定位
在这数据爆发、AI普及、企业架构重组的关键节点发布这样的报告，直击了传统数据库的三大死穴：
01数据孤岛：
关系型、文档、图、时序、向量等多模态数据分存于不同系统，数据同步延时、一致性难保障，价值无法打通。
02技术栈冗余：
OLTP与OLAP分离部署、多模型多产品并行，导致开发、运维、硬件成本高，企业架构内耗严重。
03适配AI乏力：
传统数据库难以原生支撑向量检索、实时推理，AI应用需额外搭建数据管道，效率低下。
融合型数据库是破解上述痛点的核心方案，是数据基础设施从“功能堆砌”到“价值原生”的必然跃迁。
02
融合不是“拼凑”，是“原生统一”
报告对融合型数据库给出了精准界定：融合型数据库是基于统一内核架构，在单一数据副本之上，原生融合多种数据模型、多负载处理引擎与多协议兼容能力，实现多模态数据统一存储、全场景业务高效支撑的新型数据可系统。
“融合型”VS传统“多库组合”
维度 | 传统数据库自治 | 融合型数据库 |
架构基础 | 多组件、多内核、多副本拼凑 | 单一内核、单一数据副本 |
数据模型 | 一模型对应一数据库 | 原生支持关系、文档、图、时序、向量等 |
负载能力 | OLTP/OLAP分离、需ETL同步 | 原生HTAP，事务+分析+流+AI推理一体化 |
开发运维 | 多套接口、多套工具、高复杂度 | 统一SQL、统一管控、低门槛 |
核心价值 | 解决单点问题、架构割裂 | 全域协同、消除孤岛、降本增效 |
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“四个一体化”构建融合底座
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多数据协议一体化兼容
•统一接入SQL、NoSQL、图查询、向量检索、时序查询等多种协议。
•开发者无需切换工具、学习多套语法，一套接口适配全场景数据访问。
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多应用场景一体化承载
•从 OLTP 高并发事务、OLAP 复杂分析，到实时流处理、AI 向量推理、IoT 时序数据管理，全场景原生支撑。
•支撑企业数据中台、实时决策、智能应用等核心系统，无需拆分架构。
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多模数据一体化处理
•统一存储层 + 跨模型查询优化器，实现 多模态数据联合查询（如一条 SQL 关联 关系表、JSON 文档与图数据）。
•彻底消除数据冗余与同步成本，数据一致 性与实时性大幅提升。
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AI融合的开发运维一体化管理
•AI4DB：内置机器学习，实现自动调优、异常检测、负载预测、索引推荐，数据库 “自治自愈”。
•DB4AI：原生支持向量数据类型、近似最近邻索引（如 HNSW），内嵌 AI 推理引擎，数据处理与 AI 计算零延迟融合。
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五大支柱支撑融合落地
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多负载融合（HTAP核心）
•核心：通过行列混存引擎、动态资源调度、负载隔离技术，平衡 OLTP 低时延与 OLAP 高吞吐。
• 典型实践：主行存保障事务性能，内存列存加速分析，AI 负载感知动态分配资源，避免 “资源踩踏”。
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多模融合技术
•从语法、优化、执行到存储四层统一，原生支持关系、文档、图、时序、空间、向量等模型。
•关键突破：跨模型查询优化器，自动选择最优执行计划，实现多模数据高效关联。
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AI融合技术
•内核级嵌入向量处理能力，支持高维向量存储与毫秒级检索。
•大模型赋能 NL2SQL（自然语言转 SQL），降低非技术人员使用门槛。
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软硬协同优化
•从 SQL 解析到硬件执行全链路优化，适配国产 CPU、GPU、NPU 等异构硬件。
•硬件加速引擎（如向量计算卡）与数据库内核深度绑定，性能提升数倍。
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分布式事务与一致性保障
•基于分布式共识协议（如 Paxos/Raft），实现多节点、多负载下的强一致性。
•保障混合负载场景下的数据可靠性与业务连续性。
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总 结
2025年《融合型数据库技术研究报告》的发布，标志着数据库产业正式进入融合时代。它不仅是一份技术白皮书，更是一份产业战略蓝图：以“统一内核、全域协同、AI原生”为核心，融合型数据库将彻底重构数据库基础设施，为数字经济、AI应用与企业数字化转型提供坚实底座。
对企业而言，拥抱融合是降本增效、释放数据价值的必然选择；对国产数据库厂商而言，深耕融合是实现自主可控、参与全球竞争的核心路径。
