开源新势力：openGauss 在数字时代企业级开源库选型核心的竞争力

前言

在 AI 与大数据深度融合的数字化浪潮中，数据形态正从单一结构化向 "结构化 + 非结构化" 混合形态演进。而数据库作为企业数据资产的核心载体，其选型直接关系到业务连续性、数据安全性与技术前瞻性。随着开源技术成为企业级应用的主流选择，市场对数据库的需求已从单纯的 "存储与查询"，升级为对 "高性能、高安全、高可用、智能化" 综合能力的诉求。

openGauss 作为源于华为技术沉淀的企业级开源关系型数据库，凭借架构创新、技术突破与生态共建，已成为越来越多关键行业的选型之一。下面，我们就来探究 openGauss 在数据库选型中究竟具备哪些竞争力！

一、openGauss 向量数据库简介

openGauss是一款全面友好开放，携手伙伴共同打造的企业级开源关系型数据库。openGauss提供面向多核架构的极致性能、全链路的业务、数据安全、基于AI的调优和高效运维的能力。其核心架构采用 "内核 + 引擎" 的模块化设计，内核层面保留关系型数据库的 ACID 事务特性，引擎层面则集成 DataVec 向量数据库能力，形成 "结构化 + 非结构化" 一体化处理能力。

在开源属性上，openGauss 采用木兰宽松许可证 V2，允许用户免费下载、使用、修改源代码，且无需开源衍生作品，极大降低企业技术接入成本，同时鼓励社区开发者参与代码贡献与功能迭代。

二、openGauss 的技术特性

2.1 向量数据库能力

openGauss 依托内核原生特性 DataVec 向量引擎构建向量数据库能力，支持向量数据类型的存储与检索，针对大规模高维向量数据可提供快速精准的检索结果，涵盖精确与近似最近邻搜索两种模式，支持 L2 距离、余弦距离、内积等多种相似度计算方式，同时具备向量索引、丰富的向量操作函数与操作符，且兼容熟悉的 SQL 语法简化使用流程，无需额外复杂部署，能广泛适配智能知识检索、检索增强生成（RAG）等各类复杂智能应用场景，为相关场景落地提供高效可靠的技术支撑。

2.2 AI 与数据库的深度融合

作为"AI与数据库双向融合"领域较早落地的开源数据库，openGauss通过其AI特性子模块DBMind，明确划分出AI4DB（AI优化数据库）与DB4AI（数据库驱动AI）两大核心方向，构建起"自优化、自诊断、自运维、自安全"的智能化闭环。这并非简单的功能叠加，而是从内核层面实现AI与数据库的深度协同，精准破解传统数据库"运维难、调优难、AI接入复杂"的核心痛点。

其中AI4DB主要用于对数据库进行自治运维和管理，从而帮助数据库运维人员减少运维工作量。在实现上，DBMind的AI4DB框架具有监控和服务化的性质，同时也提供即时AI工具包，提供开箱即用的AI运维功能（如索引推荐）。AI4DB的监控平台以开源的Prometheus为主，DBMind提供监控数据生产者exporter, 可与Prometheus平台完成对接。

2.3 RAG 场景技术适配

检索增强生成（RAG）是大模型落地的核心场景，其核心需求是"快速检索高质量上下文并输入大模型，提升回答准确性"（避免大模型"一本正经地胡说八道"）。openGauss 针对 RAG 场景的三大痛点（向量检索效率低、数据更新不及时、多源数据难整合）进行深度适配，成为 RAG 系统的理想数据底座。

三、实测体验

3.1 安装openGauss

由于国内镜像源访问原因，直接拉取下载的话特别容易出现拉取失败等提示，所以我们选择通过 wget 命令下载 openGauss 的 Docker 镜像包，并加载到docker启动。

下载镜像包（我们本次用的是Centos 7.6版本的所以在下载的时候要注意一点要选择CentOS7-x86_64架构下的安装包）

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wget https://openGauss.obs.cn-south-1.myhuaweicloud.com/7.0.0-RC2/openEuler22.03/x86/openGauss-Docker-7.0.0-RC2-x86_64.tar

加载镜像

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docker load -i openGauss-Docker-7.0.0-RC2-x86_64.tar

验证镜像状态

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docker images

启动容器，从上面可以看到我们的仓库名是 openGauss，标签是 7.0.0-RC2。然后直接用本地镜像启动就OK了

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[root@hcss-ecs-d81a gugu]# # 
[root@hcss-ecs-d81a gugu]# docker run --name openGauss --privileged=true -d -e GS_PASSWORD=Gugu@123 -p 5432:5432 openGauss:7.0.0-RC2

参看容器状态

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docker ps | grep openGauss

3.2 gsql 连接数据库

数据可以启动之后，我们就可以直接试用官方提供的 gsql 连接数据库。gsql是openGauss提供在命令行下运行的数据库连接工具，可以通过此工具连接服务器并对其进行操作和维护，除了具备操作数据库的基本功能，gsql还提供了若干高级特性，便于用户使用。

进入容器

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docker exec -it openGauss bash

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gsql -d postgres -U omm -p 5432 -r

3.3 SQL兼容性测试

以上openGauss就已经安装连接好了，那么接下来我们就来测试一下SQL语句的兼容性。验证一下增删改查这些操作。

首先我们先创建一个测试数据库在使用 \l 命令查看一下数据库列表。

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-- 创建新数据库 test_db
CREATE DATABASE test_db;

-- 查看所有数据库（验证创建结果）
\l

切换到 test_db 数据库，创建一个雇员表

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-- 切换到 test_db 数据库
\c test_db

-- 创建雇员表（包含常用字段）
CREATE TABLE employees (
    emp_id SERIAL PRIMARY KEY,  -- 自增主键（雇员ID）
    first_name VARCHAR(50) NOT NULL,  -- 名
    last_name VARCHAR(50) NOT NULL,   -- 姓
    gender CHAR(1) CHECK (gender IN ('M', 'F', 'O')),  -- 性别（M男/F女/O其他）
    birth_date DATE NOT NULL,  -- 出生日期
    hire_date DATE NOT NULL,   -- 入职日期
    department VARCHAR(50) NOT NULL,  -- 部门（如技术部、市场部）
    position VARCHAR(50) NOT NULL,    -- 职位（如开发工程师、经理）
    salary NUMERIC(10, 2) NOT NULL,   -- 薪资（精确到分）
    email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,  -- 邮箱（唯一）
    phone VARCHAR(20),  -- 电话
    address TEXT,       -- 地址
    is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE  -- 是否在职（默认在职）
);

下面我们来测试 openGauss 对 PL/pgSQL 语法的兼容性及执行效率。通过运行 PL/pgSQL 代码批量插入 10 万条测试数据，直观验证其语法支持情况与数据插入性能。

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-- 批量插入 1000 条雇员数据（使用 PL/pgSQL 循环）
DO $$
DECLARE
    i INT := 1;
    depts TEXT[] := ARRAY['技术部', '市场部', '财务部', '人力资源部', '销售部'];
    positions TEXT[] := ARRAY['开发工程师', '产品经理', '测试工程师', '财务专员', '销售代表', 'HR专员', '部门经理'];
    genders CHAR[] := ARRAY['M', 'F', 'O'];
BEGIN
    WHILE i <= 100000 LOOP
        INSERT INTO employees (
            first_name, last_name, gender, birth_date, hire_date,
            department, position, salary, email, phone, address, is_active
        ) VALUES (
            '员工' || i,  -- 名（如 员工1、员工2...）
            '测试',       -- 姓
            genders[floor(random() * array_length(genders, 1)) + 1],  -- 随机性别
            CURRENT_DATE - (30 + floor(random() * 30)::INT) * 365,  -- 30-60岁随机生日
            CURRENT_DATE - (1 + floor(random() * 10)::INT) * 365,   -- 1-10年随机入职时间
            depts[floor(random() * array_length(depts, 1)) + 1],    -- 随机部门
            positions[floor(random() * array_length(positions, 1)) + 1],  -- 随机职位
            5000 + floor(random() * 25000)::NUMERIC(10,2),  -- 5000-30000随机薪资
            'emp' || i || '@test.com',  -- 邮箱（唯一）
            '138' || lpad(floor(random() * 100000000)::TEXT, 8, '0'),  -- 随机手机号
            '测试地址' || i,  -- 地址
            CASE WHEN random() > 0.1 THEN TRUE ELSE FALSE END  -- 90%概率在职
        );
        i := i + 1;
    END LOOP;
END $$;

从测试结果可知，100000 条雇员数据已成功写入 employees 表，操作完全符合预期。数据在插入过程响应极快。接下来，我们将进一步验证 openGauss 对 SQL 语句其他功能的支持表现。

基础数据类型与表操作（DDL）

基础数据类型与表操作我们测试主要围绕以下内容展开：创建包含多种数据类型的表以验证数据类型兼容性，查看表结构以验证元数据查询兼容性，以及修改表结构以验证 ALTER 语法兼容性。

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CREATE TABLE test_data_types (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    birth_date DATE,
    salary NUMERIC(10,2),
    is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,
    create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    bio TEXT,
    tags VARCHAR(20)[]  
    );

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-- 查询 information_schema 系统表（标准 SQL 兼容方式）
SELECT 
    column_name, 
    data_type, 
    is_nullable, 
    column_default 
FROM information_schema.columns 
WHERE table_name = 'test_data_types';

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-- 修改表结构（验证ALTER语法兼容性）
ALTER TABLE test_data_types 
    ADD COLUMN dept_id INT,
    ALTER COLUMN salary SET DEFAULT 0.00;

3.4 测试总结

从上述测试可看出，openGauss 作为高性能、高可靠性的开源关系型数据库，既继承了 PostgreSQL 的强大功能，又在语法与协议层面进行了针对性优化增强，尤其提升了对 MySQL 语法的兼容性。这种良好的兼容性，让我们能从 MySQL 到 openGauss 的迁移过程更加便捷顺畅。

四、开放与繁荣的技术生态

4.1 生态建设方面

在生态建设这方面，openGauss深知，现代数据库的竞争不仅是技术的竞争，进入 "生态决胜" 的新阶段。因此，它从生态顶层设计出发，始终以 "全面开放、协同共生" 为核心，构建覆盖伙伴、开发者与用户的技术生态体系。

早在 2019 年宣布开源之初，openGauss 就同步启动开源社区运营，通过文档共建、技术研讨、贡献者激励等机制吸引全球参与者。经过多年沉淀，其生态规模持续壮大：目前已汇聚 820 家企业成员、7500 名活跃开发者，全球累计下载量突破 350 万次，无论是企业级伙伴的深度参与，还是个人开发者的代码贡献，都呈现出清晰的增长趋势，生态活力肉眼可见。

4.2 伙伴与产品

伙伴体系方面，openGauss 不依赖单一厂商，而是联合上下游伙伴打造"硬件+软件+服务"全栈生态，解决企业"适配难、落地难"问题。以硬件适配为例，其与鲲鹏服务器的协同不仅停留在基础兼容性层面，更深入技术内核做联合优化 ------ 通过集成 RDMA 高速网络技术，直接加速数据库 WAL（预写日志）的跨节点传输效率，我们在进行鲲鹏服务器进行测试也明显的感受到，数据同步速度确实比普通服务器快。

4.3 迁移与丰富的工具生态

企业更换数据库时，最担心"数据迁移难、代码适配繁、工具不兼容"，而openGauss 则给我们提供完善的迁移工具链与兼容方案，解决迁移痛点。

自动化迁移工具：推出 DataKit 迁移工具，支持从 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等数据库向 openGauss 迁移，实现"三步完成迁移"

丰富的工具链 ：提供了openGauss-OM ：提供了一键式部署、升级、监控和管理的运维工具。Data Studio：图形化的数据库管理开发工具。pg_chameleon：MySQL到openGauss数据迁移工具等等。

总结

从以上分析实测我们不难看出，openGauss 凭借高可用、高性能、高安全、易运维（基于AI的智能参数调优和索引推荐，提供AI自动参数推荐）等已经成为成为企业数字化转型的核心优选。在技术上，openGauss 率先实现 AI 与数据库的深度融合 ------DBMind 模块的 AI4DB 能力降低运维成本、提升系统稳定性，DB4AI 能力简化 AI 任务落地；目前，已有众多知名企业基于 openGauss 搭建了专属数据库系统。所以对于企业有智能化数据处理需求openGauss是一个不错的选择。