中国信通院自2015年起依托CCSATC601设立数据库与存储工作组（WG4），持续推动数据库标准化工作，构建了“可信数据库”评测体系。2025上半年新增5个标准，涵盖分析型、事务型、关系型、云数据库、安全、性能、时空、向量、键值、全密态、云原生、AI原生、前沿、时序、图、文档、内存等数据库类型。
《数据库运维智能体技术要求》标准基于大数据技术标准推进委员会数据库与存储工作组和中国信通院数据库应用创新实验室，历时4个月完成编制。标准包含五大能力域、七十四个能力项（38必选项+36可选项），涵盖知识管理、性能优化、容量管理、故障管理、巡检报告等能力。数据库运维领域经历了从传统人工操作到智能自治的跨越式发展，分为自动化运维（2005-2015）、小模型运维（2015-2023）、大模型运维（2023-2033）三个阶段。
《AI原生数据库技术要求》标准历时3个月完成编制，包含九大能力域、六十九个能力项（33必选项+36可选项），涵盖安全能力、AI算法底座、AI数据存储与检索、基本能力、事务处理、负载均衡、兼容能力、安全护栏、数据内循环管理、异构计算架构、模型算法集成、内置AI引擎、自动化模型选择、自动推理检查、模型训练和推理、自定义AI模型、增量训练、多模态数据检索、多模态数据存储、数据压缩、混合存储引擎、向量检索、元数据自动管理、冷热分层存储、数据索引、多模态解析和对齐、混合搜索、智能索引推荐等能力。AI原生数据库通过将AI结合到数据库处理、运维和组装过程中，实现自监控、自配置、自优化、自诊断、自愈、自安全和自组装能力，并为人工智能和数据库服务提供统一调用接口。
《云原生数据库能力成熟度模型》标准包含七大能力域、三十个能力项，涵盖运维管理、部署管理、资源管理、数据管理、高性能与资源优化等能力。云原生数据库融合传统数据库、云计算与新硬件技术优势，通过事件驱动和按需自动扩展，简化数据库管理，推动数据库服务的创新和敏捷开发。标准将云原生数据库能力分为初始级、发展级、成熟级、领先级四大级别。
《向量数据库性能测试方法》标准历时4个月完成编制，包含三大能力域、十七个能力项，涵盖向量数据库集、向量索引类型、评估指标等。标准旨在解决国内向量数据库产品蓬勃发展但缺乏性能测试方法和标准的问题，规范性能指标，指导产品选型，统一测试框架。
《键值数据库性能测试方法》标准历时3个月完成编制，涵盖索引、VALUE、随机访问性能测试、统计学规律访问性能测试、特殊场景性能测试等能力。标准旨在解决键值数据库性能水平受关注但缺乏性能测试标准的问题，规范性能指标，指导产品选型。
