融合数据库时代：金仓 “五个一体化” 架构重塑数据管理新范式

xcLeigh2025-11-11 10:13

数字经济时代，数据类型繁杂、迁移困难、运维复杂等问题让企业备受困扰。金仓数据库深耕四十余年，推出 "五个一体化" 融合架构，用一套系统破解多场景数据管理难题。该架构实现多语法兼容，Oracle、MySQL 等主流数据库语法无缝适配，迁移零成本；支持关系、JSON、GIS、向量等多模数据统一存储查询，打破数据孤岛；覆盖交易、分析、AI 推理等全场景，无需拆分系统；集中与分布式架构灵活切换，适配不同业务规模；开发运维工具一体化，大幅降本增效。目前，该架构已在能源、金融、交通等多行业落地，凭借查询快、成本低、稳定性强的优势，成为企业数字化转型的可靠支撑，助力数据价值充分释放。

现在数字经济发展得越来越快，数据早就成了企业最核心的战略资产。互联网、物联网、AI这些技术用得越来越深，数据一下子变得又多又杂，还得实时处理，传统数据库那套"只能适配一种模式、架构零散、运维麻烦"的问题，现在看越来越突出。咱们国产数据库里的领头羊金仓，抓住"融合"这个关键点，搞出了"五个一体化"架构，一套系统就能搞定各种场景的数据管理问题，给企业数字化转型托底。

10多个实际能用的代码案例，还有5个行业里真正落地的场景，像多语法兼容、多模数据处理、分布式部署这些核心需求都覆盖到了，技术同学看了就能快速上手用起来。

一、数据库绕不开的三个难题

数字化转型越往深走，数据库就不只是存数据那么简单了。现在企业管数据，基本上都要面对三个头疼事：

  • 数据类型太散：以前的结构化数据就不说了，现在还有JSON文档这种半结构化的、日志这种无结构的，加上GIS地理数据、时序监控数据、向量特征数据，乱七八糟的都存在不同数据库里，想跨着查点东西特别费劲。
  • 迁移起来太麻烦：企业搞数字化，经常要换不同类型的数据库。传统的迁移方式得改一堆代码、适配数据，又费钱又容易出问题，跟"住着人的房子里重装地暖"一样折腾。
  • 管理运维太复杂：业务越做越大，数据库集群也跟着扩，分散的架构导致资源浪费、不同用户的数据难隔离、跨多个云部署也麻烦，运维成本一直降不下来。

面对这些问题，数据库行业肯定要"合"起来，这是躲不开的趋势。金仓做数据库四十多年了，技术积累够深，推出的"五个一体化"融合架构，就是要解决"一款数据库搞定所有事"这个核心需求。

二、五个一体化：金仓融合数据库的核心架构（带实际代码）

金仓数据库KES产品用的是松耦合、能扩展的五化技术平台架构，从五个方面深度融合，不管什么场景的数据管理都能覆盖到。下面结合实际代码和具体场景，跟大家说清楚每个架构怎么用。

1. 多语法一起兼容：不用额外花钱就能换数据库

迁移数据库最麻烦的就是语法不兼容，不同数据库的SQL语法、存储过程、函数都不一样。金仓数据库特意做了多语法一体化兼容，Oracle、MySQL、SQL Server这些主流的语法都支持，应用代码不用改就能直接迁过来。

实际用例1：Oracle存储过程直接就能跑

有个金融机构，想把Oracle数据库里"更新用户账户余额"的存储过程迁到金仓，结果一行代码没改就跑通了：

plsql 复制代码 
-- Oracle风格存储过程（金仓直接兼容运行）
CREATE OR REPLACE PROCEDURE update_user_balance(
    p_user_id IN NUMBER,
    p_amount  IN NUMBER,
    p_result  OUT VARCHAR2
) AS
    v_current_balance NUMBER;
BEGIN
    -- 查询当前余额（兼容Oracle ROWNUM语法）
    SELECT balance INTO v_current_balance 
    FROM user_account 
    WHERE user_id = p_user_id AND ROWNUM = 1;
    
    -- 更新余额（兼容Oracle MERGE语法）
    MERGE INTO user_account a
    USING (SELECT p_user_id AS user_id, v_current_balance + p_amount AS new_balance FROM DUAL) b
    ON (a.user_id = b.user_id)
    WHEN MATCHED THEN UPDATE SET a.balance = b.new_balance;
    
    p_result := 'SUCCESS';
EXCEPTION
    WHEN NO_DATA_FOUND THEN
        p_result := 'USER_NOT_FOUND';
    WHEN OTHERS THEN
        p_result := 'ERROR: ' || SQLERRM;
END;
/

-- 调用存储过程（兼容Oracle EXEC语法）
DECLARE
    v_res VARCHAR2(100);
BEGIN
    EXEC update_user_balance(1001, 500, v_res);
    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_res); -- 输出：SUCCESS
END;
/

实际用例2：MySQL客户端直接连金仓

一家互联网公司一直用MySQL客户端，想连金仓数据库，结果连接代码和SQL语句都没改，直接就连上了：

python 复制代码 
# MySQL风格Python连接代码（直接连接金仓）
import pymysql

# 连接金仓数据库（使用MySQL协议与端口）
conn = pymysql.connect(
    host='192.168.1.100',
    port=3306,  # 金仓兼容MySQL端口
    user='test',
    password='Test@123',
    db='ecommerce',
    charset='utf8mb4'
)

# 执行MySQL风格SQL（兼容LIMIT、GROUP_CONCAT）
with conn.cursor() as cursor:
    sql = """
        SELECT order_id, GROUP_CONCAT(product_name) AS product_list 
        FROM orders 
        WHERE create_time > '2025-01-01' 
        GROUP BY order_id 
        LIMIT 10;
    """
    cursor.execute(sql)
    result = cursor.fetchall()
    for row in result:
        print(f"订单ID: {row[0]}, 商品列表: {row[1]}")

conn.close()

2. 多模数据一起存：不用跨库就能查各种数据

金仓数据库能把关系、文档、图、时序、GIS、向量这些不同类型的数据放在一起存，还能混合查询，不用再搞复杂的跨库集成，就能把不同类型的数据关联起来分析。

实际用例3：关系数据和JSON文档一起查

某电商平台想查"用户基本信息+最近3条订单详情"，订单详情是用JSON格式存的，直接用一条SQL就查出来了：

sql 复制代码 
-- 1. 创建含JSON字段的表（金仓原生支持JSONB类型）
CREATE TABLE users (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    user_info JSONB, -- 存储用户地址、电话等半结构化数据
    register_time TIMESTAMP
);

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT REFERENCES users(user_id),
    order_detail JSONB, -- 存储订单商品、金额等详情
    create_time TIMESTAMP
);

-- 2. 插入多模数据
INSERT INTO users VALUES (
    1001,
    'zhangsan',
    '{"phone": "13800138000", "address": "北京市海淀区中关村"}',
    '2025-01-10'
);

INSERT INTO orders VALUES (
    20001,
    1001,
    '{"products": [{"name": "笔记本电脑", "price": 5999}, {"name": "鼠标", "price": 99}], "total": 6098}',
    '2025-02-01'
);

-- 3. 混合查询（关系字段+JSON属性过滤+聚合）
SELECT 
    u.user_id,
    u.username,
    u.user_info->>'$.phone' AS phone, -- 提取JSON属性
    COUNT(o.order_id) AS order_count,
    ARRAY_AGG(o.order_detail->>'$.total') AS order_totals -- 聚合JSON属性
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE o.create_time BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-03-01'
GROUP BY u.user_id, u.username, u.user_info->>'$.phone';

实际用例4：时序数据和GIS空间数据一起查

某智慧交通平台要查"2025-10-01 08:00-09:00之间，在上海虹桥机场5公里内行驶的出租车轨迹"，用金仓的时序+GIS融合功能直接就实现了：

sql 复制代码 
-- 1. 创建时序+GIS混合表（金仓原生支持TIMESTAMPTZ、GEOGRAPHY类型）
CREATE TABLE taxi_trajectory (
    taxi_id VARCHAR(20) NOT NULL,
    track_time TIMESTAMPTZ NOT NULL, -- 时序时间字段
    location GEOGRAPHY(POINT) NOT NULL, -- GIS地理坐标（经纬度）
    speed NUMERIC(5,1),
    PRIMARY KEY (taxi_id, track_time) -- 时间+业务维度分区键
) PARTITION BY RANGE (track_time); -- 按时间分区

-- 2. 创建分区（按天分区）
CREATE TABLE taxi_trajectory_20251001 PARTITION OF taxi_trajectory
FOR VALUES FROM ('2025-10-01') TO ('2025-10-02');

-- 3. 插入轨迹数据（经纬度：虹桥机场约121.33°E, 31.19°N）
INSERT INTO taxi_trajectory VALUES (
    'SH-T-12345',
    '2025-10-01 08:15:30+08',
    ST_SetSRID(ST_MakePoint(121.33, 31.19), 4326), -- 构建GIS点
    45.5
);

-- 4. 时空混合查询（时间范围+空间距离过滤）
SELECT 
    taxi_id,
    track_time,
    ST_AsText(location) AS location, -- 转换为可读经纬度
    speed,
    ST_Distance(
        location,
        ST_SetSRID(ST_MakePoint(121.33, 31.19), 4326) -- 虹桥机场坐标
    ) / 1000 AS distance_km -- 计算距离（单位：公里）
FROM taxi_trajectory
WHERE 
    track_time BETWEEN '2025-10-01 08:00:00+08' AND '2025-10-01 09:00:00+08'
    AND ST_Distance(
        location,
        ST_SetSRID(ST_MakePoint(121.33, 31.19), 4326)
    ) <= 5000; -- 筛选5公里内数据

实际用例5：向量数据和文本语义一起查

有个做AI的公司想实现"文本语义搜索"，把文本转成向量存起来，通过向量相似度找相似文本，用金仓的向量存储功能很快就实现了：

sql 复制代码 
-- 1. 创建向量表（金仓支持VECTOR类型，适配AI场景）
CREATE TABLE text_vectors (
    id INT PRIMARY KEY,
    content TEXT NOT NULL, -- 原始文本
    vec VECTOR(768) NOT NULL -- 768维向量（如BERT模型输出）
);

-- 2. 创建向量索引（HNSW算法，优化相似度查询性能）
CREATE INDEX idx_text_vec ON text_vectors USING HNSW (vec vector_cosine_ops);

-- 3. 插入向量数据（模拟BERT生成的向量）
INSERT INTO text_vectors VALUES (
    1,
    '金仓数据库支持多模数据一体化存储',
    '[0.123, 0.456, ..., 0.789]' -- 768维向量省略
);

INSERT INTO text_vectors VALUES (
    2,
    '国产数据库领军者推出融合架构',
    '[0.234, 0.567, ..., 0.890]'
);

-- 4. 向量语义检索（查询与目标文本最相似的3条记录）
-- 目标文本："金仓推出多模融合数据库架构"（模拟其向量）
SELECT 
    id,
    content,
    vector_cosine_distance(vec, '[0.189, 0.512, ..., 0.834]') AS similarity -- 计算余弦相似度
FROM text_vectors
ORDER BY similarity ASC -- 相似度越小越相似
LIMIT 3;

3. 多场景一起处理：不管什么业务需求都能覆盖

金仓数据库能同时处理OLTP（交易）、OLAP（分析）、流处理、AI推理这些场景，不用把系统拆分开，就能实现实时决策。

实际用例6：实时交易和实时分析一起查

某零售企业想实时查"库存不足10件，且近7天销量前50的商品"，用金仓的HTAP混合查询功能，一条SQL就搞定了：

sql 复制代码 
-- 1. 创建商品表（支持交易场景）
CREATE TABLE products (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    stock INT NOT NULL, -- 实时库存（OLTP字段）
    category VARCHAR(50)
);

-- 2. 创建销售流水表（时序数据，支持分析场景）
CREATE TABLE sales_flow (
    flow_id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    product_id INT REFERENCES products(product_id),
    sale_time TIMESTAMP NOT NULL,
    sale_num INT NOT NULL,
    sale_amount NUMERIC(10,2)
);

-- 3. HTAP混合查询（实时库存过滤+近7天销量分析）
SELECT 
    p.product_id,
    p.product_name,
    p.stock,
    SUM(s.sale_num) AS 7d_sale_num -- 近7天销量（OLAP分析）
FROM products p
LEFT JOIN sales_flow s 
    ON p.product_id = s.product_id 
    AND s.sale_time >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '7 days'
WHERE p.stock < 10 -- 实时库存过滤（OLTP交易字段）
GROUP BY p.product_id, p.product_name, p.stock
ORDER BY 7d_sale_num DESC
LIMIT 50;

4. 集中和分布一起用：不管业务大小都能适配

金仓数据库支持主备、读写分离、分布式这些部署模式，业务小的时候用集中式，业务大了就扩成分布式，特别灵活。下面给大家看个分布式部署的实际案例。

实际用例7：按区域分片的分布式分表

有个物流企业要存全国的物流订单数据，按"区域"分片部署分布式集群，数据自动分到不同节点，查询的时候也不用管分片，直接查就行：

sql 复制代码 
-- 1. 创建分布式分表规则（按region字段分片）
CREATE SHARDING TABLESPACE ts_shard1 WITH (LOCATION = 'shard1_host:5432');
CREATE SHARDING TABLESPACE ts_shard2 WITH (LOCATION = 'shard2_host:5432');

-- 2. 创建分布式表（按region哈希分片）
CREATE TABLE logistics_orders (
    order_id BIGINT PRIMARY KEY,
    region VARCHAR(20) NOT NULL, -- 分片键：华北、华东、华南等
    consignee VARCHAR(50) NOT NULL,
    create_time TIMESTAMP NOT NULL
) 
SHARDING BY HASH (region) -- 哈希分片策略
SHARDING TABLESPACES (ts_shard1, ts_shard2); -- 分片存储节点

-- 3. 插入数据（自动路由到对应分片）
INSERT INTO logistics_orders VALUES (
    30001,
    '华北',
    'Li Si',
    '2025-02-10 14:30:00'
); -- 自动路由到ts_shard1

INSERT INTO logistics_orders VALUES (
    30002,
    '华东',
    'Wang Wu',
    '2025-02-10 15:45:00'
); -- 自动路由到ts_shard2

-- 4. 分布式查询（透明跨分片查询）
SELECT region, COUNT(order_id) AS order_count
FROM logistics_orders
WHERE create_time >= '2025-02-01'
GROUP BY region;

5. 开发和运维一起管：又省成本又提效率

金仓数据库有KStudio（开发工具）和KOPS（运维平台），开发和运维能打通，不用各自为政。下面给大家看个自动化运维的脚本案例。

实际用例8：自动备份数据库的脚本

有个企业想每天凌晨3点自动备份数据库，还得自动清理7天前的旧备份，用KOPS的脚本很快就实现了自动化：

shell 复制代码 
#!/bin/bash
# 金仓KOPS自动化备份脚本（兼容Linux环境）

# 配置参数
DB_NAME="production_db"
BACKUP_DIR="/data/kingbase/backup"
DATE=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
BACKUP_FILE="${BACKUP_DIR}/${DB_NAME}_${DATE}.dmp"
RETENTION_DAYS=7

# 1. 创建备份目录
mkdir -p ${BACKUP_DIR}

# 2. 执行全量备份（使用金仓原生备份工具）
ksql -U sysdba -d ${DB_NAME} -c "BACKUP DATABASE ${DB_NAME} TO '${BACKUP_FILE}' WITH COMPRESSION 6;"

# 3. 检查备份是否成功
if [ $? -eq 0 ]; then
    echo "[$DATE] 备份成功：${BACKUP_FILE}" >> ${BACKUP_DIR}/backup_log.txt
else
    echo "[$DATE] 备份失败" >> ${BACKUP_DIR}/backup_log.txt
    exit 1
fi

# 4. 清理过期备份（保留7天内数据）
find ${BACKUP_DIR} -name "${DB_NAME}_*.dmp" -mtime +${RETENTION_DAYS} -delete
echo "[$DATE] 已清理${RETENTION_DAYS}天前的旧备份" >> ${BACKUP_DIR}/backup_log.txt

实际用例9：AI辅助优化SQL

用KStudio开发的时候，遇到写得不好的SQL，不用自己费劲优化，AI能自动改成高效的版本：

sql 复制代码 
-- 原始低效SQL（未走索引，全表扫描）
SELECT * FROM orders 
WHERE create_time BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-01-31'
AND order_status = 'PAID';

-- KStudio AI优化后SQL（自动添加索引提示，优化过滤顺序）
SELECT /*+ INDEX(orders idx_orders_create_time_status) */ -- AI推荐索引
    order_id, user_id, total_amount
FROM orders 
WHERE order_status = 'PAID' -- 先过滤等值条件
AND create_time BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-01-31'; -- 再过滤范围条件

-- AI同时生成索引创建语句
CREATE INDEX idx_orders_create_time_status 
ON orders (order_status, create_time)
INCLUDE (order_id, user_id, total_amount); -- 覆盖索引，避免回表

三、行业里怎么用：五个一体化的实际价值

金仓"五个一体化"架构已经在很多行业用起来了，下面给大家分享5个典型的落地场景，看看实际用着效果怎么样：

1. 能源行业：智能电网调度系统

  • 实际需求：要实时处理全国26个省1000多个节点的电网时序监控数据，每秒都有10万多条数据进来，还得把GIS地理定位、设备台账这些关系数据放在一起分析。
  • 用金仓的方案 ：
    • 多模存储：把电网负荷的时序数据、变电站位置的GIS数据、设备信息的关系数据放在一起存；
    • 分布式架构：按省份分片部署，能扩展到16个计算节点；
    • 实际效果：查数据延迟不到1.5秒，系统已经稳定跑了16年，存储成本省了60%。

2. 金融行业：基金TA系统

  • 实际需求：想换掉Oracle数据库，每天要处理百万级的基金交易订单，还得实时算净值、分析历史交易数据。
  • 用金仓的方案 ：
    • 多语法兼容：Oracle的存储过程不用改就能迁过来，TPCC性能能到220万tpmc；
    • HTAP一体化：交易订单和净值分析在一个库里处理，数据延迟不到100ms；
    • 实际效果：迁移时间少了一半，运维成本降了40%，现在已经支持130多家金融机构的核心业务。

3. 交通行业：出租车轨迹监控系统

  • 实际需求：要存10万辆出租车的实时轨迹数据，每天得有10亿多条，还得支持"按时间和空间查+分析违规情况"。
  • 用金仓的方案 ：
    • 时序+GIS融合：轨迹数据按时间分区，加上R-Tree空间索引，查5公里范围内的数据不到500ms；
    • 分布式分片：按区域存数据，能扩展到32个存储节点；
    • 实际效果：查询速度快了10倍，存储成本省了80%，每天能支撑200多万次轨迹查询。

4. 医疗行业：医院HIS系统

  • 实际需求：要存患者的电子病历（文本）、检查报告（JSON）、影像数据（向量），多个科室要共享数据，还得保护患者隐私。
  • 用金仓的方案 ：
    • 多模存储：把患者基本信息的关系数据、检查报告的JSON数据、影像特征的向量数据放在一起管；
    • 高安全特性：数据加密、动态脱敏，能满足等保四级的要求；
    • 实际效果：已经在301医院这些三甲医院用起来了，查数据效率快了8倍，隐私保护完全符合规定。

5. 政务行业：城市应急管理系统

  • 实际需求：要把公安、交通、消防这些多个部门的数据整合起来，遇到突发事件能实时响应，还能分析历史数据。
  • 用金仓的方案 ：
    • 开发运维一体化：用KStudio快速做报表，用KOPS自动监控系统状态；
    • 跨多云部署：一个集群能跨政务云和私有云部署，数据同步不到30秒；
    • 实际效果：突发事件响应时间缩到5分钟内，多部门数据整合效率提了60%。

四、最后说几句：融合才能让数据更有价值

数字化转型说白了就是要把数据的价值发挥出来，而数据库是管数据的核心，架构好不好，直接影响数据价值能不能快速兑现。金仓的"五个一体化"架构，从语法兼容、多模融合、场景覆盖、架构弹性、运维智能这五个方面整合，把传统数据库的各种限制都打破了。

对技术同学来说，这意味着不用学好几套数据库语法，不用写复杂的跨库代码，也不用操心架构扩展会不会不兼容------一套系统、一套代码，不管什么业务场景都能覆盖到。

以后AI技术和数据库会结合得更紧密，金仓也会继续深化"五个一体化"的能力，研究智能分片、弹性伸缩、多模态融合这些新方向。作为国产数据库的标杆，金仓一直想着"让中国数据跑在中国引擎上"，希望能帮更多企业管好数据、省成本提效率，给数字经济高质量发展添把力。

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