融合型数据库技术研究报告 2025

I 6 47 37 38 39 11序章：融合型数据库—从“分库自治”到“全域协同”的范式革命早期关系型数据库的事务一致性保障，到NoSQ1.1从“分库自治”到“融合萌芽”：数据库技术阶段演进型落地为商品化软件。经过80—90年代的DB2、Oracle、Sybase、2在水平扩展、灵活模式、高吞吐读写方面遭遇瓶颈。为此，NoSQL据库融合相关的技术探索开始萌芽。早期“关系+非关系”混搭最典型且应用最广泛的实践方案，是将MySQL（关系型数据库）与3融合型数据库发展初期的核心实践探索，也是其产品化方向的早期“萌芽”。该混搭模式的局限性也十分突出，转依赖手工ETL操作，需要人工维护MySQL与Memc落地，更直接催生了对“存储引擎深度融合、统一型事务一致性”的技术需求。图1融合趋势萌芽阶段时间线1.2需求破局：多模态、数字化转型催生融合型数据库4查询语言（如SQL扩展），有效支撑企业构建数据中台、实时分析1.3融合新范式：融合型数据库定义与“四个一体化”能力体系5融合型数据库（ConvergedDatabase）是一种基于统一内核架构的新型数据库系统。不同于传统的多组件/多产品拼接方案，它在单6图2AI协同下的“四个一体化”能力体系7突破事务处理（TP）与分析处理（AP）的传统界限。融合型数据库具备同时应对事务处理（TP）与分析处理（AP）的能力，并进8表1融合型数据库与传统数据库的对比特性维度关系型数据库非关系型数据库融合型数据库数据模型关系模型单一模型（文档/图等）多模型统一支持查询语言标准SQL各不相同的API/语言统一SQL或扩展语言事务支持强一致性事务弱一致性或无事务支持事务，可调节一致性负载类型OLTP为主特定场景（如高并发）OLTP+OLAP+AI系统架构集中式或主从多为分布式一体化架构数据冗余与一致性一致性高一致性弱数据统一存储，一致性可控运维复杂度高（多系统并存）低（统一平台）92核心技术栈：解构融合型数据库的五大技术支柱2.1多负载融合的技术栈多负载融合方面，主要体现在混合事务与分析处理（HybridTransactionalAnalyticalProces除了从关系型事务数据库到数据仓库的数据抽取、转换和加载过程，图3数据库多负载融合技术架构图2两种负载之间会存在数据的共享同步与CPU资源的竞争，因此，如第二种调度方式通过监控当前混合负载的执行情况来动态调度的并发度，初始化负载执行的并发线程为系统的CPU核数，随着负启动线程为阻塞队列执行任务，达到充分利用CPU资源的效果。对；（系统高性能运行，缺点是OLAP分析的数据新鲜度完成。此外，多版本索引技术基于分区B-Tree实现，分区根据指定于同一数据的不同版本信息已经被索引到分区B-Tree中，因此其支者选择列存的系统。针对OLAP部分，还可以部署一些CPU核用于然后将ID加入删除表中，用于后续分析存储同步数据。对于更新操融合型数据库中的数据组织需要针对混合工作负载选择优化的第二类方法根据给定的工作负载和设计的成本函数自适应地组表2业界典型产品多负载融合技术对比3存储架构代表性系统OLAP新鲜度性能扩展性性能扩展性主行存与内存型金仓KingbaseES，Oracle,SQLServer,DB2BLU高中高中低高分布式行存与列存副本F1Lightning中高中高高低单机磁盘型行存与分布式列存MySQLHeatwave中中高高高中主列存与增量型行存SAPHANA中低高中低高2.2多模融合的技术栈/1000-9825/6713.htm图4数据库多模融合技术架构类型和一系列查询函数，将半结构化数据的查询融入SQL框架中。SQL/PGQ6标准和GQL7语言旨在为属性图查询提供原生的图模式匹他数据模型为核心的查询语言扩展，如XPath/XQuery8和JSONiq9以力从树形结构的XML/JSON推广到一般的图数据结构上，实现跨模用外部SQL函数进行关系型聚合、利用全文检索索引进行关键词过滤或使用专属函数处理地理空间对象。Cypher则在图查询中通过特定的桥接技术嵌入SQL子查询片段。总而言之，这类技术路径的优和微软Kusto的KQL均提供了一种与模单一查询语句中无缝地混合多种模型的操作。例如，AQL使用的操作协同工作。KQL采用独特的数据流管道模型，以一致的方式多模融合的查询优化需要评估和比较不同模型操作的执行代价，引结构以加速查询：常见的有B+树索引、倒排索引、哈希索引、位型运算在关系引擎（如SparkSQL、PostgreSQL）执行，将图遍历在），游算子，以避免不必要的磁盘I/O。流水线融合也可以跨模型进行，如在执行SQL中的JSON查询时，解析文档操作可以直接生成满足个完全独立的、原生的存储引擎。典型的代表是关系型数据库（如的路径索引（如XMLIndex），从而在单一数据库内部实现了关系与XML存储的协同。第二种策略是扩展原有存储策略，它避免了新建本身仍是文档，但包含from和to属性）来兼容图数据的存储；的树形结构，从而复用其XQuery处理器和原生表3业界典型产品多模融合技术对比16产品名称数据类型支持存储策略查询语言索引支持数据库金仓KingbaseES关系、空间、图、全文关系表，文本或二进制格式用API兼容位图，B+树，基于函数的索引，全文索引，倒排索引等关系型PostgreSQL关系、键值、JSON、XML关系表，文本或二进制格式扩展SQL倒排索引关系型SQLServer关系、XML、JSON文本，关系表扩展SQLB树，全文本关系型IBMDB2关系、XML原生XML扩展SQL/XMLXMLPaths，B+树，全文本关系型Oracle26ai关系、XML、JSON、RDF、关系SQL/XML，JSON扩展SQL位图，B+树，基于函数的索引，XML索引关系型MySQL关系、键值关系SQL,memcachedAPIB树关系型MongoDBBSON格式+MQLB树，哈希，地理空间文档型2.3AI融合的技术栈的双向融合成为推动数据基础设施演进的核心动力。AI融合不仅是（后续简称为AI4DB）实现“以智提效ComputingSurvey52(3):55:1-自演化能力；另一方面，通过DBforAI（后续简称为DB4AI）实现为智能应用提供高性能、可解释、可信赖的数据支撑。在AI4DB方向，数据库内核通过引入AI模型进行查询优化、参数调优、异常诊治性与运维智能化水平；在DB4AI方向，数据库逐步演化为AI原AI融合技术栈体现为数据库体系结构与智能算法的双螺旋演进，其层、优化层、执行层、存储层等四个方面系统介绍AI融合的技术体图5数据库AI融合技术架构统数据库仅支持结构化查询语言（SQL）不同，AI驱动的数据库在的查询意图，并自动生成可执行的SQL语句，从而显著降低了数据成从数据查询到模型推理的全过程。在这一层面，AI融合主要体现为两个方向：一是面向交互体验的Text-的SQL语义扩展，在传统查询语言中嵌入预测分析、模型推理和生Text-to-SQL17技术是AI融合语法层最具代表性的方向，其目标结构化任务空间2）模式感知与匹配（SchemaLinking通过模表、列进行对应3）SQL生成与验证（SQLGenerationand）：Language,DQL）扩展为具备智能计算与模型调用能力的“数据智能测调用（PredictionInvocation）语法，以支持用户直接在数据库内定SELECTage,income,usage,cSELECTcustomer_id,PREDICT(churn_model,age,income,usage)ASchurn_riskFROMcustomer_daBigQueryML允许用户直接使用SQL完成模型训练（CREATE生成与动态演化。优化器通过统计信息与启发式规则生成查询计划，（PlanGeneration）。基数估计负责预测各中间结果的行数，是代价基数估计是优化器中最关键，也是最容易出错的环节。其任务是依赖直方图、采样和独立性假设（IndependenceAssumption）等简化统计模型，在面对多表JOIN、高度相关属性或非均匀分布时，常产AI驱动的学习型基数估计18则通过深度神经网络建模列间统计相关计精度与泛化能力。当前研究主要分为两类思路1）查询驱动（Query-driven）方法。该类方法以历史查询及其执行结果为训练样进行冷启动。（2）数据驱动（Data-driven）方法。数据驱动方法直关性与联合概率。例如NeuroCard与Naru利用自回归神经网络在列在查询优化过程中，计划生成（PlanGeneration）是决定系统性（ReinforcementLearning,RL）为这一问题提供了新的智能化解决思AI融合的执行层关注不同算子的高效执行与协同调度，是连接连接、聚合等）的执行引擎不同，AI融合环境中，执行层需同时调调用，使模型推理任务能够与SQL查询无缝集成。例如，针对包含PREDICT或INFER语义的查询，执行层可以在计划树中插入推理算系统实现方式有所差异：一种通过UDF（用户自定义函数）形式调），），态索引结构与人工调参，如B+树、哈希索引或固定分区策略，缺乏对数据分布变化与访问热点的自感知能力。AI技术的引入使存储层首先，在智能索引选择与自适应数据分片方面，AI模型可以根索引的收益，并动态创建或回收索引20；在分区层面，模型可识别跨表4业界典型产品AI融合技术对比产品名称数据库内机器学自然语言接口支持（Text2SQL）金仓KingbaseES自动化机器学习支持自适应游标数据分区openGauss引入AI算子不支持基于人工智能的查询优化自动索引推荐Oracle26ai自动化机器学习支持自适应游标数据分区SQLServer基于存储过程的python脚本执行不支持自动计划更正自动索引管理2.4软硬协同的技术栈），件层面的逻辑系统”演进为“软硬紧密融合），图6数据库软硬协同技术架构图可合并算子与可向量化模式，并以“压缩域表达式”进行标注或重写。此外，语法层的增删改查操作也从传统的逻辑表级分析扩展为对压缩结构的透明维护。这种语言层的结构化设计，使得“压缩域计算”成为编译管线的原生能力，而非后期的附加优化，标志着融合型器主要依赖统计信息与代价模型，关注算子重排与I/O最小化，但在面计算或向量化扩张等方案在此被统一视为不同的数据表征与执行集宽度自动扩展；GPU等加速设备则通过片上内存与共享缓存实现保压缩态数据在写入、更新与恢复过程中的表5业界典型产品软硬协同技术对比产品名称硬件支持压缩支持压缩直接计算支持典型场景金仓KingbaseESCPUSIMD向量化执行，支持GPU加速，RDMA字符串压缩、量化压缩等谓词下推、计算下推、部分解压、压缩数据直接更新等交易场景、分析场景、时序场景、向量检DuckDBCPUSIMD向量化执行列式轻量级压RLE等谓词下推、部分解压本地分析、嵌入式OLAPCompressIoTDBCPU多线程与pipeline并行列级编码+压缩存储，如LZ4，RLE等谓词下推、块/页级跳过、压缩数据直接计算支持工业物联网、时序向量化分析、AI推理，边云协同CompressGraphCPU+GPU协处理基于规则的结构化压缩压缩图结构上直接执行图算法大规模图分析FaissCPU+GPU协处理量化压缩量化码上压缩态距离计算向量检索、相似度搜索2.5基础保障的技术栈在本地事务实现中，日志技术保障了事务的持久性与原子性。Redo日志记录数据修改后的物理状态，通常采用循环写入方式，刷提交/回滚操作，同时实时监控事务状态，当检测到业务失败或资源表6业界典型产品事务管理技术对比数据库产品事务类型支持并发控制机制隔离级别支持分布式事务方案核心特性金仓KingbaseES本地事务、分布式事务MVCC+多粒度锁读已提交）适配国产硬件的日志策略器两阶段提交兼容Oracle、MySQL、PostgreSQL等事务语法MySQL本地事务MVCC+行锁/表锁/意读未提交至认RR）-依赖InnoDB引擎，分库分表事务需中间件协调PostgreSQL本地事务MVCC+predicate锁RC，Serializable优化）历史版本存储-Serializable级别无性能陡降Oracle本地事务、分布式事务行级锁+闩锁读已提交）原生两阶段提交支持跨数据库链路的分布式事务九有数据库本地事务、分布式事务混合锁机制终一致性业务日志+补偿日志2PC+本地消息表混合方案支持弹性节点的事务动态调度原则，在数据（多副本）、节点（主备/集群）、架构（集中式与分表7融合型数据库高可用技术实现实现环节核心技术原理说明优缺点分析数据冗余同步复制、异步复制、半同步复制同步复制：主节点写入后需所有副本确认，保障RPO=0；异步复制：主节点写入后无需等待副本，提升写入性能；半同步复制：主节点等待部分副本确认，平衡一致性与性能。同步复制：一致性强但写入延迟高；异步复制：性能优但有数据丢失风险；半同步复制：兼顾两者但需控制副本数量。故障检测心跳检测、日志同步状态监控节点间定期发送心跳包（如每100ms），同时监控主从日志同步进度；若心跳超时或日志同步异常，判定节点故障。检测及时（延迟<1s），但需避免网络抖动误判，需配置超时阈值。共识算法请求重定向故障后通过Raft/Paxos选举新主节点，更新客户端路由规则，同时基于同步日志恢复故障节点数据，确保集群一致性。转移自动化（RTO<10s），但需保障算法容错性（如多数派跨架构协同统一集群管理模块集中式与分布式节点通过统一模块协调角色与数据同步；分布式集群故障时，集中式节点临时提供只读/交易服务，恢复后完成数据同步与角色切换。适配架构融合场景，但需解决跨架构数据同步延迟问题。国外厂商如GoogleCloudSpanner依托全球分布式架构与TrueTime同步机制，实现强一致性高可用；AWSAurora通过存算分离与共享存储实现快速故障恢复；OracleRAC则基于共享存储集群提供亚秒时延及关键行业本地化落地方面更具优势。表8业界典型产品高可用技术对比产品名称（类型）高可用方案核心技术RTO/RPO跨架构支持（集中/分布式）金仓KingbaseES主备集群+物理强同步、共享存储集群同步复制、并行传输/回放、集群文件系统、多数派共识算法、实时监控RTO<10s、RPO=0支持（集中—分布式协同）GoogleCloudSpanner全球分布式集群步复制RTO<10s、RPO=0支持（分布式为主）AWSAurora存算分离+多副本集群共享存储+日志RTO<30s、RPO=0支持（云原生分布式）OracleRAC共享存储集群集群文件系统、同步复制有限（集中式集群）安全与隐私保护技术通过“分级分类－访问管控－数据防护－安全检测－合规审计”的全流程机制实现，各环节核心技术与逻辑如下表9融合型数据库安全与隐私保护技术实现实现环节核心技术原理说明关键作用分级分类等技术。按数据敏感度（公开/内部/机密/绝密）与业务属性（如用户隐私/交易数据）分类，为不同级别数据分配防护策略（如机密数据强制加密，公开数据仅需基础访问控制）。明确防护优源浪费访问管控RBAC（基于角色）、ABAC（基法RBAC按角色分配多模型数据访问权限（如“分析师”角色仅可读关系表与时序数据ABAC结合环境属性（如IP、时间）动态授权；通过SM3/SM4国密算法验证用户身份，防止身份伪造。阻断未授权数据防护印TDE对存储层多模型数据加密（如关系表用SM4加密，文档数据用AES-256加密动态脱敏在查询时隐藏敏感字段；数据水印嵌入隐蔽标识，追溯泄露源头。保障数据存用全流程隐私安全检测入侵检测系统分析IDS监控跨模型数据访问行为（如频繁下载不同模型敏感数据）；AI模型基于历史数据识别异常模式（如非工作时间的分布式节点数据访问），实时告警潜在威胁。及时发现恶意攻击与违规操作合规审计全链路日志记录、自动化审计报告记录所有数据操作（含跨架构、跨模型操作包含操作人、时间、内容；自动生成合规报告（如满足《中华人民共和国个人信息保护法》的访问审计要求支持追溯溯满足监管审安全责任表10业界典型产品安全与隐私保护技术对比产品名称（类型）核心安全技术合规认证隐私保护能力跨架构安全支持（集中/分布式）金仓KingbaseESSM2/SM3/SM4三权分立、多层访问控制、全链路加密、动态脱敏、安全审计EAL4+、等保三安全产品认证等支持多模型数据脱数据水印溯源点权限与分布式节点同步OracleDatabase透明数据加密（TDE）、数据库防火墙、数据遮罩ISO27001、GDPR、SOC2敏感数据发现、隐主AWSRDS存储加密、IAM权限控制、VPC安全组GDPR、HIPAA、SOC2动态脱敏、数据访问审计日志架构安全隔离3行业落地：融合型数据库赋能关键行业的实践图鉴+时序流数据）、业务实时性要求高（交易处理3.1医疗行业：多模态数据驱动的智慧诊疗与合规管理实践非结构化数据及心电监护等时序数据，这些数据分散存储于HIS、四大方向：一是异构数据统一管理需求，需打破实现跨系统数据关联查询（如“患者基本信息+电子病历+影像报告”式导致硬件资源利用率不足30%，需通过多租户架构实现资源池化，某三甲医院在智慧医院建设中采用融合型数据库作为核心数据图7智慧医院建设核心数据平台架构合规方面，金仓数据库提供透明加密、动态数据脱敏和细粒度3.2制造行业：汽车集团数字化转型中的多模数据协同管理TSP车联网、V2X安全认证、大数据分析等多元业务场景。其数据形态呈现显著的多模态融合特征：生产制造环节产生海量时序数据据（如订单、库存）。容Oracle/MySQL/SQLServer语法，支持存量应用低代码改造，实现维监控的一体化平台，实现700+应用系统的分批迁移与统一治理。某大型汽车集团作为央企数字化转型标杆，联合金仓数据库以图8KingbaseES融合型数据库赋能汽车制造多负载/多模数据协同增效调研阶段，团队对KingbaseES开展多维度测试：集群性能满足读写分离使主节点压力降低40%，应用改造量平均＜5%，固化标准分批迁移700+应用系统，同步完成X86、ARM服务器部署及麒麟依托KingbaseES内置的融合引擎，TSP产运营系统通过KingbaseES的AP分析能力，实时抓取生产数据，部署“KDMS+KDTS+KEMCC（金仓企业管理中心）”一体化实时展示；KEMCC监控CPU使用率、SQL执行效率等指标，异常3.3电信行业：核心系统国产化中的多架构融合与高效运维关联性为核心特征，通过对O域等原始数据进行深度加工与聚合，据湖作为企业级数据底座，融合B/O/M三域数据，打破数据孤岛；电信行业在数字化转型过程中，其核心的B域、O域和M域数建设时往往分散在CRM、计费、客服等多个独立系统中，每个其复杂繁琐的ETL数据同步，影响数据的实时性和一致性。要将O域的信令位置数据转化为有价值的人口流动洞察，就必须将其与B域的用户画像、外部GIS地图数据进行关联。传统方法需要在数据仓库、GIS服务器等多个系统间进行数据导出、转换和加载，该案例中，原有的信令数据共享平台采用“C++实时处理框架之间通过复杂的ETL流程进行流转，导致数据冗余存储且一致性难3.4电力行业：多模态数据的实时监控与全生命周期管理图9电力行业数据应用的场景特性同一数据库中支持高并发实时数据写入与复杂分析查询，避免ETL图10电力行业对融合型数据库的应用需求录（文档）及仿真参数，形成统一数据基础3.5政务行业：统一数据平台助力政府治理和公共服务的HTAP能力使得系统可以在同一套数据上同时进行事务处理和复杂分析，无需在OLTP和OLAP数据库之间进行耗时且易错的ETL政务数据的多模态特性要求数据库能够原生支持或无缝集成关时，其高可用和容灾机制能确保7×24小时不间断服务，先进的融合型数据库开始将AI算法引擎内置动态数据脱敏等，为政务数据的安全合规利用3.6油气行业：多源异构油气数据统一管理及实践序数据（压力、流量、温度）、三维地质模型数据、钻井工程文档/置运行等场景需7×24小时不间断服务，数据库故障可能导致生产中断、油气泄漏等安全事故，需保障RTO<5分钟、RPO=0，支持跨区周期加密，所有操作需留痕审计，防范数据图11油气行业数据应用的场景特性针对油气勘探开发数据的多源异构特征，融合型数据库首要满统ETL链路，确保数据在接入、存储、查询全路径强一致与毫秒级面对数据强关联性与复杂性带来的挑战，融合型数据库需要具基于油气行业对数据可靠性和安全性的高要求，融合型数据库某油气行业科研机构面临着跨区域、跨部门的数据分散管理，分布式架构数据统一管理：采用基于分布式架构的融合型数据多源异构数据一体化存储：通过融合型数据库，利用其兼容关图12油气行业数据管理平台4市场洞察：融合型数据库的规模增长与全球竞争格局随着多模态数据爆发、行业数字化转型提速及AI技术与数据管理需求的深度绑定，融合型数据库凭借“打破数据管理边界、一站式适配复杂场景”的核心优势，成为数据库市场增长的核心驱动力。本4.1规模与趋势：全球及中国融合型数据库市场的增长动力全球数据库市场正处于稳步扩张阶段。据CCSATC601测算全球数据库市场规模将在2025年突破1300亿美元，年复合增长率21全球市场规模测算数据来源于《数据库发展研特别是在云计算和AI驱动下，企业对实时分析、统一数据平台Cloud）和数据库巨头（如Oracle、IBM）纷纷推出融合型产品，进我国数据库市场近年来保持高速增长。据CCSATC601测算，2024年，中国数据库市场规模已接近600亿元人民币，其中融合型22融合型数据库市场规模年复合增长率估算结果参考《数据库发展研究4.2技术路径对比：国内外厂商的融合策略与差异化竞争型数据库普遍采用“SingleEngine,Mu无服务器和弹性计费为主，内置AI/ML算子可在数据侧直接完成实时推理与模型训练；系统通过开放格式（Parquet、Iceberg等）与数MicrosoftAzureCosmosDB，支持关系4.3竞争焦点：从“融合能力”到“融合深度”的行业竞争当前主流厂商技术路线趋于一致，竞争焦点从“是