国产数据库

云边有个稻草人

金仓数据库MongoDB兼容：核心技术支撑国产化替代落地在数字化转型与信创战略深度融合的当下，数据库作为信息系统的核心底座，国产化替代已从政策导向落地为企业刚需。MongoDB凭借对非结构化数据的灵活处理能力，成为众多业务场景的选择，但在企业核心系统中，其事务一致性缺失、合规性不足及国外技术依赖等问题，成为国产化进程中的关键梗阻。

正在走向自律

金仓数据库MongoDB兼容深度解析：多模融合架构与高性能实战在数字化转型的浪潮中，企业数据处理需求正经历着深刻变革。传统单一的关系型数据库已难以满足多样化数据处理场景，而MongoDB等文档数据库因其灵活的数据模型和卓越的横向扩展能力，在现代应用开发中占据了重要地位。然而，随着国产化替代战略的深入推进，如何在不牺牲现有技术生态的前提下实现数据库自主可控，成为亟待解决的技术难题。

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Oracle迁移至金仓数据库：PL/SQL匿名块执行失败的深度排查指南摘要：本文系统探讨了Oracle数据库迁移至金仓数据库(KES)过程中PL/SQL匿名块执行失败的排查方法。重点分析了数据类型不兼容(字符串、数值、日期)、系统函数适配、动态SQL处理、异常机制重构等核心问题，并提供了性能优化策略与迁移验证方案。文章强调迁移不仅是语法转换，更要确保语义对等，建议建立分类框架系统化排查错误。通过典型场景示例展示了空字符串处理、数值精度控制等具体解决方案，为数据库迁移项目提供了实用指南。

云边有个稻草人

金仓数据库全链路性能优化：从SQL到存储的效率提升方案目录一、性能管理：告别“盲调”，用可视化工具精准定位瓶颈1. SQL语句参数值统计：揪出参数倾斜导致的慢查询

云边有个稻草人

从 Oracle 到 SQL Server：金仓数据库迁移落地与社区支撑指南目录一、核心技术能力横向对比：聚焦Oracle迁移核心需求1.1 Oracle数据迁移能力三维对比表1.2 Oracle迁移全流程架构图

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时序数据库选型指南，从大数据视角看新一代列式存储引擎的核心优势在当今数据爆炸的时代，时序数据已成为企业数据资产中增长最快、价值密度最高的数据类型之一。据IDC预测，到2025年，全球实时数据将占数据总量的30%，其中时序数据占比将超过50%。面对如此海量的时序数据处理需求，如何选择合适的时序数据库成为企业数字化转型的关键决策。

赵渝强老师

【赵渝强老师】国产金仓数据库的逻辑存储结构金仓数据库的逻辑存储结构主要是指数据库中的各种数据库对象，包括：数据库集群、数据库、表、索引、视图等等。所有数据库对象都有各自的对象标识符oid（object identifiers）,它是一个无符号的四字节整数，相关对象的oid都存放在相关的系统目录表中，比如数据库的oid和表的oid分别存放在sys_database,sys_class表中。下图展示了KingBaseES数据库的逻辑存储结构。

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Oracle迁移实战：从兼容性挑战到平滑过渡金仓数据库的解决方案摘要：本文深入探讨Oracle迁移至国产金仓数据库的实践方案，重点分析三大核心挑战：语法兼容性差异、迁移隐性成本和连接适配问题。通过实际案例展示金仓KES的Oracle兼容模式如何实现95%以上代码自动转换，包括存储过程、JSON处理等典型场景的解决方案。文章详细演示了从建表到复杂查询的完整代码示例，并分享迁移评估工具KDMS的使用方法和性能优化技巧。某金融机构案例显示，迁移后兼容性达98.5%，性能达Oracle的90%，成本降低70%。金仓数据库通过完善工具链实现平滑迁移，为信创转型提供可靠技术支撑。

超全 Kingbase KES V9R3C15 JSON 函数指南：从基础操作到高级应用我用 Kingbase KES V9R3C15 的 JSON/JSONB 函数有段时间了，来跟大家唠唠～这两类函数用法差不多，JSONB 查起来更快，大数据量优先选它🤔 常用的有数组操作的 JSON_ARRAY、JSON_ARRAY_APPEND，构造对象的 JSON_BUILD_OBJECT，提取数据的 JSON_EXTRACT，还有聚合用的 JSON_AGG，增删改查、校验聚合都能覆盖。用之前得先创建 mysql_json 插件，不然会报错❌ path 参数别带 * 通配符，我之前踩过好几个坑。J

袋鼠云数栈

从结构化到多模态，AI 时代如何利用多模态数据智能中台激活业务价值？近日，AI “顶流” 学者李飞飞的最新长文《从语言到世界：空间智能是人工智能的下一个前沿》刷屏时，整个科技圈再次被 “升维” 的焦虑击中。她指出，AI 的下一个前沿是 “空间智能”—— 让 AI 真正理解和交互物理世界。她将其称为 “世界模型”（World Models），并强调了其三大核心能力：生成性、交互性，以及至关重要的多模态性。

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电科金仓 KEMCC-V003R002C001B0001 在CentOS7系统环境内测体验：安装部署与功能实操全记录金仓企业级统一管控平台 KEMCC（Kingbase Enterprise Manager Cloud Control）作为金仓全栈产品的集中管控核心，整合了数据库实例全生命周期管理、跨环境运维、实时监控告警、自动化巡检等核心能力，可适配物理机、K8s、多云等多种部署场景。本次内测聚焦 CentOS7 环境（内核 3.10 系列），从环境预处理→安装部署→功能实操→问题排查全流程拆解，结合实测数据与操作细节，为企业级用户提供落地参考，同时记录功能体验中的优劣势与优化建议，确保覆盖从新手部署到资深运维的全场

KingbaseES数据库：首个多院区异构多活容灾架构，浙人医创新开新篇2025 年 10 月 23 日消息，浙江省人民医院（浙人医）作为省内卫健系统信创 “领头雁”，依托金仓数据库搭建异构多院区多活数据底座，成为国内首个 LIS 国产化异构数据多院区多活改造案例。浙人医拥有多院区及托管分院，此前面临核心系统依赖国外数据库、多院区数据互通难等问题，遂选择 LIS 系统为信创突破口，联合电科金仓实现四大技术创新，达成 RTO≤10min、RPO=0 的 6 级灾容标准，业务连续性达 99.99%。目前 4 大院区数据双向同步，数据调用效率提升 60%，富阳院区还实现全栈信创与业

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金仓数据库：医疗信创国产化转型的核心支撑与实践标杆数字中国建设与医疗信创政策双轮驱动下，医疗行业正加速甩掉对国外数据库的依赖，朝着自主可控的数智化方向大步迈进。人大金仓作为数据库领域的 “国家队”，凭着过硬的技术实力、全场景适配能力和丰富的落地经验，成了医疗行业国产化升级的核心选择。如今，它的产品和解决方案已经在多家三甲医院成功落地，为医疗信创交出了一份可复制、可推广的实践答卷。

涛思数据（TDengine）

开放原子大会上最意外的一幕：时序数据库 TDengine 被点名两次！当 AI 与开源成为产业级趋势时，我们不得不思考几个现实问题：真正能把开源工程体系打磨扎实的团队有多少？又有多少项目能在技术浪潮之外，持续保持高质量迭代与社区活跃？

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金仓数据库在发电行业的创新应用与实战案例在数字经济时代，发电行业正面临着前所未有的变革压力与机遇。随着"双碳"目标的推进和电力市场化改革的深入，发电企业对数据管理的要求日益提高。作为中国电子科技集团旗下的数据库企业，电科金仓凭借其卓越的技术实力和丰富的行业经验，正成为发电行业数字化转型的重要支撑力量。金仓数据库能否在毫秒级响应里不失真、不丢数，决定的不只是交易盈亏，还有电网安全。

涛思数据（TDengine）

新签约 | 从数小时到实时：海康智联用时序数据库 TDengine 加速智慧交通决策在智慧交通的建设浪潮中，车路协同已成为推动自动驾驶落地的关键环节。随着车端设备数量激增、数据上报频率不断提升，海量的时序数据正以前所未有的速度产生。对于像海康智联这样承担全国多地示范项目的企业而言，如何实现车辆数据的高效采集、可靠入库与快速分析，成为智能道路建设的核心挑战。

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金仓KingbaseES助力央企数字化转型摘要：央企数字化转型背景下，电科金仓作为国产数据库"国家队"，在运营商、石油、金融等行业核心系统中取得突破性应用。报告重点分析了三大典型案例：1)运营商B域核心系统升级，构建全国一体化运营支撑体系，实现亿级用户高并发处理；2)石油行业财务系统创新，通过智能财务处理提升效率60%；3)运营商全国统一待办系统，支撑60万员工日均千万级待办处理。案例验证了国产数据库在关键业务系统中的高可用、高安全、高性能能力，为央企数字化转型提供了自主可控的技术支撑，推动信息技术应用创新生态建设。

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金仓数据库引领新能源行业数字化转型：案例深度解析与领导力展现摘要：随着"双碳"目标推进，国产数据库在新能源行业数字化转型中发挥关键作用。电科金仓(Kingbase)数据库成功支撑中广核新能源600多个场站的管理系统，通过解决复杂迁移、高并发访问等难题，实现99.999%系统可用性。本文展示了新能源场站管理的数据模型设计，包括场站信息、设备数据和实时监控等核心表结构，提供了数据操作、统计分析及性能优化的SQL示例，为新能源企业数据库国产化替代提供了实践参考。

涛思数据（TDengine）

工业数据库选型指南：深度解析实时数据库力控 vs TDengine在工业互联网与智能制造加速发展的今天，企业的数据量正呈爆发式增长。传统的历史数据库在高并发写入、分布式架构、AI 原生能力等方面逐渐难以满足需求。作为国产时序数据库的代表，TDengine 以高性能、低成本、云原生与智能化特征，成为新一代工业数据底座的首选。