融合型数据库技术研究报告

版权声明 本报告版权属于CCSATC601大数据技术标准推进委员会，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：CCSATC601大数据技术标准推进委员会”。违反上述声明者，本推委会将追究其相关法律责任。 编写委员会 本报告的撰写得到了数据库领域多家企业与专家的支持和帮助，主要参编单位与人员如下。 ❖主要编写单位（排名不分先后）： 中电科金仓（北京）科技股份有限公司、中国信息通信研究院、中国人民大学、北京航空航天大学、清华大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学、中国科学院软件研究所、中国移动通信集团、北京智网数科技术有限公司、中国石油勘探开发研究院、深圳九有数据库有限公司、北京酷克数据科技有限公司、中国核动力研究设计院、北京神州绿盟科技有限公司、中国移动通信集团江苏有限公司、中国移动紫金（江苏）创新研究院有限公司、北京计算机技术及应用研究所、中国移动通信集团辽宁有限公司、中国移动通信集团山西有限公司、晋商银行股份有限公司 ❖编写组主要成员（排名不分先后）： 张昊、刘蔚、张超、吴云乘、张心怡、张峰、刘俊、刘思源、卢卫、宋瑞、冷建全、姜春宇、童咏昕、王宇翔、宋韶旭、张志威、王宏志、许利杰、王小玉、付慧军、安俊朋、和冬梅、宋梦馨、苗旭成、石前伟、聂锦波、唐昕、张倬、曾未、刘佳、邹千甲、王新洋、孙新、孟浩、方志、王韵、冯玉、董文、胡一鸣、齐丹阳、杨佳星、马鹏玮、康宸、郭捷夫、鲁瑞、王成、黄文辰 前言 当前，全球数据规模呈指数级增长，企业数据形态日益多元，AI技术的迅猛发展正深刻重塑数据管理的技术逻辑与价值边界。数字经济深度演进背景下，数据已成为驱动产业升级的核心生产要素，多模态数据爆发、实时交易与深度分析并存、跨场景协同需求激增等趋势，使传统“分库自治”的数据库架构面临数据孤岛、技术栈冗余、运维成本高企等严峻挑战。融合型数据库作为打破技术割裂、实现“全域协同”的数据基础设施核心，通过统一架构整合多数据模型、全场景处理引擎与多语法兼容能力，成为企业数字化转型的关键支撑。 本报告系统梳理融合型数据库的技术演进脉络与核心内涵，解析多负载融合、多模融合、AI融合、软硬协同等核心技术栈，介绍医疗、制造、电信、电力、政务和油气等关键行业的落地实践，分析全球市场规模变化与竞争格局，阐述技术架构、应用场景、生态建设等未来演进方向，并构建融合型数据库能力标准框架。报告旨在为企业技术选型、厂商产品研发、政策及标准制定提供参考，助力推动我国融合型数据库技术创新与产业落地，筑牢数据基础设施自主可控根基，赋能各行业加速数字化转型，释放数据要素价值。同时，期望本报告能为行业提供前瞻性指引，助力构建更高效、更智能、更自主的下一代数据底座。 目录 1序章：融合型数据库—从“分库自治”到“全域协同”的范式革命.......11.1从“分库自治”到“融合萌芽”：数据库技术阶段演进............11.2需求破局：多模态、数字化转型催生融合型数据库................31.3融合新范式：融合型数据库定义与“四个一体化”能力体系........42核心技术栈：解构融合型数据库的五大技术支柱.......................92.1多负载融合的技术栈..........................................92.2多模融合的技术栈...........................................152.3AI融合的技术栈............................................222.4软硬协同的技术栈...........................................302.5基础保障的技术栈...........................................363行业落地：融合型数据库赋能关键行业的实践图鉴....................423.1医疗行业：多模态数据驱动的智慧诊疗与合规管理实践...........433.2制造行业：汽车集团数字化转型中的多模数据协同管理...........463.3电信行业：核心系统国产化中的多架构融合与高效运维...........493.4电力行业：多模态数据的实时监控与全生命周期管理.............533.5政务行业：统一数据平台助力政府治理和公共服务...............563.6油气行业：多源异构油气数据统一管理及实践...................604市场洞察：融合型数据库的规模增长与全球竞争格局..................654.1规模与趋势：全球及中国融合型数据库市场的增长动力...........654.2技术路径对比：国内外厂商的融合策略与差异化竞争.............674.3竞争焦点：从“融合能力”到“融合深度”的行业竞争维度.......685融向未来：从“架构原生”到“价值原生”的演进路径................705.1技术融合深化：从“模块叠加”到“架构原生”的纵深突破.......705.2场景边界拓展：从“核心业务”到“AI原生场景”的深度赋能....745.3生态体系共建：从“单点兼容”到“全栈适配”的生态协同.......765.4趋势核心凝练：从“功能融合”到“价值原生”的全域跃迁.......776能力标准：融合型数据库的能力模型与评估框架......................787结语：融合型数据库—开启数据基础设施“全域协同”新时代..........80 图目录 图1融合趋势萌芽阶段时间线........................................3图2AI协同下的“四个一体化”能力体系..............................6图3数据库多负载融合技术架构.....................................10图4数据库多模融合技术架构.......................................16图5数据库AI融合技术架构........................................23图6数据库软硬协同技术架构.......................................31图7智慧医院建设核心数据平台架构.................................45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....47图9电力行业数据应用的场景特性...................................54图10电力行业对融合型数据库的应用需求............................55图11油气行业数据应用的场景特性..................................62图12油气行业数据管理平台........................................64 表目录 表1融合型数据库与传统数据库的对比................................8表2业界典型产品多负载融合技术对比...............................15表3业界典型产品多模融合技术对比.................................22表4业界典型产品AI融合技术对比..................................30表5业界典型产品软硬协同技术对比.................................36表6业界典型产品事务管理技术对比.................................37表7融合型数据库高可用技术实现...................................38表8业界典型产品高可用技术对比...................................39表9融合型数据库安全与隐私保护技术实现...........................40表10业界典型产品安全与隐私保护技术对比..........................41表11《融合型数据库技术要求》标准框架............................79 1序章：融合型数据库—从“分库自治”到“全域协同”的范式革命 在数字经济深度发展与数据要素价值凸显的时代背景下，数据库作为数据基础设施的核心，其技术演进始终与业务需求同频共振。从早期关系型数据库的事务一致性保障，到NoSQL数据库的分布式扩展能力，传统数据库在特定场景下各展所长，却也因“专用割裂”的架构模式，难以应对数字化转型中多模态数据爆发、实时交易与深度分析并存、跨场景协同需求激增的复杂挑战。数据孤岛、技术栈冗余、运维成本高、数据价值挖掘受限等问题日益突出，推动数据库技术从“分库自治”的分散模式，迈向“全域协同”的融合新范式。融合型数据库的出现，并非简单的功能叠加，而是通过统一架构整合多数据模型、全场景处理引擎与多语法兼容能力，从底层破解传统数据库的能力边界，成为支撑企业一体化数据管理、释放数据要素价值的核心引擎。本章将系统梳理数据库技术的演进脉络，剖析融合型数据库的诞生逻辑与核心内涵，为后续深入探讨技术栈、行业落地与发展趋势奠定基础。 1.1从“分库自治”到“融合萌芽”：数据库技术阶段演进 1.1.1传统数据库阶段 关系型数据库（RDBMS）诞生于20世纪70年代，以IBMSystemR和加州大学伯克利分校Ingres为标志，首次将Codd提出的关系模型落地为商品化软件。经过80—90年代的DB2、Oracle、Sybase、 SQLServer、PostgreSQL、MySQL等产品迭代，SQL语言成为标准，事务ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）与B+树索引、代价优化器、多粒度封锁等技术成熟，使RDBMS在金融、电信、制造等领域的核心业务系统中获得广泛应用，提供强一致性、高性能、高可用性、高安全性等能力，支撑银行转账、证券交易、库存计费等关键场景。 进入21世纪，Web2.0与移动互联网爆发，海量用户、高并发访问、半结构化数据（如JSON、XML、HTML等）激增，传统RDBMS在水平扩展、灵活模式、高吞吐读写方面遭遇瓶颈。为此，NoSQL数据库（2006—2010年快速兴起）以键值（Redis）、列式（HBase）、文档（MongoDB）、图（Neo4j）等数据模型，通过放弃复杂关联与全局事务，换取横向扩展、灵活模式、毫秒级响应，在社交平台、电商秒杀、实时推荐等互联网场景中广泛应用。 1.1.2融合趋势萌芽阶段 随着企业数字化进程推进，业务场景逐渐复杂，单一数据库无法同时满足实时交易处理与深度数据分析的双重需求，这一矛盾促使数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Memcached（非关系型内存数据库）部署在同一条业务读写链路中：其中关系表承载数据持久化存储与事务一致性保障，内存键值数据库则专注支撑高并发读写请求，以此实现“稳定存储”与“高效响应”的初 步结合。需要明确的是，这种混搭模式并非融合型数据库本身，而是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，具体表现为：一是数据流转依赖手工ETL操作，需要人工维护MySQL与Memcached间的数据同步链路，不仅效率低下，还容易因人为操作失误导致数据不一致；二是跨组件一致性脆弱，两者间缺乏原生的数据同步机制，数据更新延迟可能引发业务层数据偏差；三是开发与运维割裂，技术团