AI

加速，顛覆創(chuàng)新2025年2月中國(guó)數(shù)據(jù)庫行業(yè)分析報(bào)告摘要與上月相比，榜單前十的位次出現(xiàn)了細(xì)微的變動(dòng)，多款產(chǎn)品的得分和排名也創(chuàng)下新高，彰顯了技術(shù)創(chuàng)新、生態(tài)完善和人才培育在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的重要作用。本月OceanBase得分突破700大關(guān)，技術(shù)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)的雙輪驅(qū)動(dòng)助力于其持續(xù)發(fā)展；金倉數(shù)據(jù)庫本月得分611.62，名次上升一位，近日發(fā)布的新版本也帶來了技術(shù)突破。作為圖數(shù)據(jù)庫代表之一，NebulaGraph

本月排名從

41

位躍升至

26

位。IDC發(fā)布《2024年上半年中國(guó)分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫軟件市場(chǎng)跟蹤報(bào)告》，2024上半年中國(guó)分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫軟件市場(chǎng)規(guī)模為1.5億美元，同比增長(zhǎng)18.5%，公有云市場(chǎng)規(guī)模占比61.2%。市場(chǎng)份額前三名分別為阿里云、騰訊、華為，OceanBase第四，金篆信科第五。Oracle發(fā)布了最新版Exadata數(shù)據(jù)庫一體機(jī)X11M，性能較前代提升超55%。MariaDB

Enterprise

Platform

2025和Elasticsearch

Serverles全面上線。2025年1月，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫總中標(biāo)金額超億元！其中廣發(fā)銀行以3489.327萬元采購GoldenDB數(shù)據(jù)庫；建行旗下建信金融科技有限責(zé)任公司以858.2萬元采購GoldenDB數(shù)據(jù)庫70節(jié)點(diǎn)。阿里云

PolarDB登頂TPC-C排行榜，性價(jià)比全球第一。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大型語言模型（LLM）在處理自然語言方面展現(xiàn)出了前所未有的能力。特別是在春節(jié)期間，DeepSeek模型的爆火，更是將LLM的應(yīng)用推向了新的高度。本章將概述LLM與數(shù)據(jù)庫技術(shù)結(jié)合的關(guān)鍵應(yīng)用，特別是向量數(shù)據(jù)庫如何成為L(zhǎng)LM的“最佳搭檔”。本章還揭秘了DeepSeek

和

openAI

背后的數(shù)據(jù)庫。展示了騰訊云向量數(shù)據(jù)庫、TiDB

Autoflow、NebulaGraph

與DeepSeek大模型的結(jié)合構(gòu)建RAG應(yīng)用的實(shí)踐案例。一、2月數(shù)據(jù)庫排行榜解讀二、數(shù)據(jù)庫行業(yè)資訊和動(dòng)態(tài)三、LLM

+

DataBase四、中國(guó)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品典型案例OceanBase得分突破700大關(guān)，技術(shù)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)的雙輪驅(qū)動(dòng)助力于其持續(xù)發(fā)展。已連續(xù)舉辦四屆的數(shù)據(jù)庫大賽近期落下帷幕，加深了開發(fā)者與OB產(chǎn)品的互動(dòng)。在技術(shù)創(chuàng)新方面，，面向

AP場(chǎng)景的長(zhǎng)期支持版本

4.3.5

LTS將于一季度內(nèi)上線

OB

Cloud，云上高可用性能再升級(jí)，OBCloud

實(shí)現(xiàn)跨云雙活和主備能力。金倉數(shù)據(jù)庫本月得分611.62。近日發(fā)布的新版本也帶來了技術(shù)突破。

金倉推出K

i

n

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E

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M

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S

Q

L

兼容版V

0

0

9

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0

0

3

C

0

1

0

和全面兼容S

Q

L

S

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r

v

e

r

的版本V009R004C010。不僅幫助企業(yè)平滑遷移到國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，還體現(xiàn)了金倉在性能、高可用性及功能兼容性上的優(yōu)化。排行榜

-

OceanBase迎來開門紅，金倉熱度上升居第五與上月相比，榜單前十的位次出現(xiàn)了細(xì)微的變動(dòng)，多款產(chǎn)品的得分和排名也創(chuàng)下新高，彰顯了技術(shù)創(chuàng)新、生態(tài)完善和人才培育在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的重要作用。本月OceanBase得分突破700大關(guān)，技術(shù)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)的雙輪驅(qū)動(dòng)助力于其持續(xù)發(fā)展；金倉數(shù)據(jù)庫本月得分611.62，名次上升一位，近日發(fā)布的新版本也帶來了技術(shù)突破。接下來就一起盤點(diǎn)榜單中產(chǎn)品的具體表現(xiàn)。中國(guó)數(shù)據(jù)庫排行榜TOP5（2025.2）GaussDB本月得分630.44，穩(wěn)坐前三。過去一年，其表現(xiàn)可圈可點(diǎn)：連續(xù)9次位居中國(guó)本地部署數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)第一，成功入選“云數(shù)據(jù)庫魔力象限”挑戰(zhàn)者象限；金融級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)，

G

a

u

s

s

D

B

市場(chǎng)份額排名第一…

期待GaussDB在行業(yè)中繼續(xù)發(fā)揮重要作用。PolarDB本月得分632.21，穩(wěn)居排行榜第二位。阿里云作為亞太區(qū)唯一入選2024年度全球《云數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)魔力象限》“領(lǐng)導(dǎo)者（LEADERS）”象限的科技公司，并連續(xù)五年位居該象限，進(jìn)一步證明了其在技術(shù)實(shí)力和市場(chǎng)影響力上的國(guó)際認(rèn)可。金篆信科GoldenDB本月得分621.23。隨著其在黨多行業(yè)加速拓展，適配測(cè)試需求持續(xù)攀升。GoldenDB在推出版本試用申請(qǐng)功能，為合作伙伴提供便捷的適配測(cè)試通道，并由技術(shù)專家提供專業(yè)指導(dǎo)。這一舉措彰顯了GoldenDB擴(kuò)大應(yīng)用范圍、拓展市場(chǎng)版圖的決心。來源：墨天輪樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)中國(guó)數(shù)據(jù)庫排行榜

-

第6-10名排行榜

-

GBASE排名再攀升，TDSQL升第九G

B

A

S

E

得分

6

0

9

.

2

7分，

排在第六。除省級(jí)框采外，G

B

A

S

E

已成功入圍深圳、

廈門、

大連、

寧波等多個(gè)城市的數(shù)據(jù)庫框采。

G

B

a

s

e

在政務(wù)信息化領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展，

獲得了更多地方政府的認(rèn)可與信賴。在

去

年

底

的

年

終

決

算夜，

6

0

多家銀行及大型央企財(cái)務(wù)公司高效完成決算任務(wù)，

實(shí)現(xiàn)“

零失誤

”

，

離

不

開

騰

訊

云數(shù)、據(jù)庫TDSQL

等“

6

T

”

融合創(chuàng)新基礎(chǔ)軟件的支撐。騰訊云T

D

S

Q

L

本月排名上升一位，得

分3

7

2

.

5

0

，

展示了其在云數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新與領(lǐng)先地位。作為一款領(lǐng)先的分布式S

Q

L

數(shù)據(jù)庫，

T

i

D

B

一直在A

I

方向上不斷努力和創(chuàng)新。近日發(fā)布的T

i

D

B

8

.

5L

T

S

版本便是其在A

I

方向上的一個(gè)重要里

程碑。

該版本為企業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)帶來無與倫比的可擴(kuò)展性、

領(lǐng)先的運(yùn)維洞察力和

A

I

就緒能力，助

力

企

業(yè)

充

分

釋

放“

D

a

t

a

+

A

I

”

的生產(chǎn)力。來源：墨天輪樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫本月得

分5

7

1

.

1

7

，

排名第八。

1月，

達(dá)夢(mèng)公司董事長(zhǎng)兼創(chuàng)始人馮裕教授榮

獲2

0

2

4

年“

C

C

F

最高科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)”

。過去一年，達(dá)夢(mèng)圍

繞“

云數(shù)智”

融合戰(zhàn)略。據(jù)官方消息，

2

0

2

5

年達(dá)夢(mèng)將繼續(xù)聚焦“

云計(jì)算與大數(shù)據(jù)”

，

依托“

產(chǎn)品+

數(shù)據(jù)解決方案”

，進(jìn)一步提升其行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。o

p

e

n

G

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本月得分3

6

9

.

6

1

，

其在技術(shù)突破和社區(qū)貢獻(xiàn)方面取得了顯著成就。近日，o

p

e

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G

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R

I

S

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-

VS

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成功將數(shù)據(jù)庫及其組件移植至F

e

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，

并適配支持RISC-V

架構(gòu)。此外，

o

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G

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社區(qū)技術(shù)委員會(huì)主席李國(guó)良教授入選20

24年A

CM

F

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l

ow。排行榜

-

技術(shù)與生態(tài)突破，盤點(diǎn)榜單新勢(shì)力近年來，數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)持續(xù)創(chuàng)新，產(chǎn)品類型和技術(shù)特點(diǎn)日益多樣化。隨著技術(shù)創(chuàng)新、生態(tài)建設(shè)和社區(qū)運(yùn)營(yíng)的不斷加強(qiáng)，一些數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品在最新的排行榜中排名大幅上升，接下來我們就節(jié)選部分產(chǎn)品進(jìn)行盤點(diǎn)。作為圖數(shù)據(jù)庫代表之一，NebulaGraph

本月排名從

41

位躍升至

26位。南京大學(xué)信息管理學(xué)院近期與

NebulaGraph

共同開設(shè)“知識(shí)圖譜”課程，為學(xué)生提供前沿的技術(shù)知識(shí)，同時(shí)也推動(dòng)行業(yè)培養(yǎng)更多實(shí)戰(zhàn)型人才。I

v

o

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y

S

Q

L

是由是一款完全兼容Oracle

的

PostgreSQL

數(shù)據(jù)庫，本月排名第42名，其支持

100%

兼容并可直接替換最新PostgreSQL版本。IvorySQL

4.2

版本已于1

月13日正式發(fā)布，全面支

持PostgreSQL

17.2，并修復(fù)了多項(xiàng)bug。TaurusDB本月得分45.45，排名第

27位。由華為云在2024

年正式更名，前身為

GaussDB(for

MySQL)，在品牌重塑后，TaurusDB

的市場(chǎng)定位更加明確。其主要面向企業(yè)級(jí)

OLTP

應(yīng)用和高端

MySQL

客戶，同時(shí)也兼顧中小型企業(yè)的需求。He3DB是由移動(dòng)云數(shù)據(jù)庫團(tuán)隊(duì)研發(fā)的一款計(jì)算/存儲(chǔ)分離的云原生數(shù)據(jù)庫。它通過計(jì)算/存儲(chǔ)分離等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高性能和低成本的完美結(jié)合。He3DB

的設(shè)計(jì)目標(biāo)是在保證高性能的同時(shí)，最大化地幫助客戶節(jié)省數(shù)據(jù)庫使用成本。TeleDB作為天翼云的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，覆蓋面較廣，涵蓋集中式、分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及

NoSQL

和分析型數(shù)據(jù)庫，并支持公有云、私有云及純軟件部署等多種形態(tài)。TeleDB

在技術(shù)創(chuàng)新方面也獲得了行業(yè)認(rèn)可，成功入選2024

大數(shù)據(jù)“星河”案例。中國(guó)數(shù)據(jù)庫排行榜-部分產(chǎn)品表現(xiàn)近年來，云數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)迅速增長(zhǎng)，已成為現(xiàn)代企業(yè)IT架構(gòu)的關(guān)鍵組成部分。本月排行榜中，TaurusDB、He3DB和TeleDB成為云數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的代表產(chǎn)品，分別展現(xiàn)出各自獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)新理念：來源：墨天輪樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)2025年1月國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫中標(biāo)情況一覽2025年1月，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫在多個(gè)行業(yè)取得了顯著的中標(biāo)成果，總中標(biāo)金額超億元！其中金融和政企領(lǐng)域尤為突出。例如，廣發(fā)銀行以3489.327萬元采購GoldenDB數(shù)據(jù)庫；建行旗下建信金融科技有限責(zé)任公司以858.2萬元采購GoldenDB數(shù)據(jù)庫70節(jié)點(diǎn)；中移(蘇州)軟件技術(shù)有限公司的采購項(xiàng)目上限金額高達(dá)4797.56萬元（含稅），采購內(nèi)容包括達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫、Vastbase、金倉數(shù)據(jù)庫等多種產(chǎn)品，采購規(guī)模之大，令人矚目。公告時(shí)間采購單位中標(biāo)數(shù)據(jù)庫中標(biāo)金額（元）項(xiàng)目名稱行業(yè)2025/1/7廣發(fā)銀行GoldenDB3489.327萬廣發(fā)銀行（總行）GoldenDB數(shù)據(jù)庫使用授權(quán)集中采購項(xiàng)目金融2025/1/7數(shù)字廣東網(wǎng)絡(luò)建設(shè)有限公司達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫/數(shù)字廣東網(wǎng)絡(luò)建設(shè)有限公司國(guó)產(chǎn)化軟件產(chǎn)品框架協(xié)議采購項(xiàng)目（第二批次）政企2025/1/8國(guó)信證券YashanDB/國(guó)信證券2024年度資管估值系統(tǒng)的信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫采購項(xiàng)目金融2025/1/8一汽豐田汽車有限公司金倉數(shù)據(jù)庫/一豐金倉數(shù)據(jù)庫采購采購項(xiàng)目制造業(yè)2025/1/8一汽豐田汽車有限公司達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫/一豐達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫采購采購項(xiàng)目制造業(yè)2025/1/10湖南省公共資源交易中心GoldenDB、華為GaussDB、海量、達(dá)夢(mèng)、南大通用、虛谷、神通、優(yōu)炫、YashanDB/湖南省各級(jí)預(yù)算單位2024年操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫框架協(xié)議采購項(xiàng)目政企2025/1/10農(nóng)信銀資金清算中心有限責(zé)任公司GBase84萬2024年農(nóng)信銀信創(chuàng)版MPP數(shù)據(jù)庫采購項(xiàng)目單一來源采購成交結(jié)果公告金融2025/1/13建信金融科技有限責(zé)任公司GoldenDB858.2萬建信金融科技有限責(zé)任公司Goldendb數(shù)據(jù)庫軟件采購互聯(lián)網(wǎng)2025/1/15北京智網(wǎng)數(shù)科技術(shù)有限公司TRS海貝搜索數(shù)據(jù)庫1315.5萬國(guó)家管網(wǎng)集團(tuán)數(shù)據(jù)中臺(tái)（二期）項(xiàng)目全文檢索數(shù)據(jù)庫框架協(xié)議采購項(xiàng)目政企2025/1/17江蘇省政府采購中心GreatDB、瀚高、神通、GBase、虛谷、TDSQL/2025年度江蘇省黨政機(jī)關(guān)、事業(yè)單位及團(tuán)體組織數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)框架協(xié)議采購政企2025/1/20北京市應(yīng)急管理部大數(shù)據(jù)中心GaussDB67.9萬應(yīng)急管理部北京數(shù)據(jù)中心同城雙活數(shù)據(jù)庫軟件采購及部署實(shí)施項(xiàng)目政企2025/1/22鞍鋼股份有限公司達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫/鞍鋼股份有限公司達(dá)夢(mèng)品牌數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)制造業(yè)樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)2025年1月國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫中標(biāo)情況一覽公告時(shí)間采購單位中標(biāo)數(shù)據(jù)庫中標(biāo)金額（元）項(xiàng)目名稱行業(yè)2025/1/23深圳證券交易所、深圳證券通信有限公司GoldenDB236萬深圳證券交易所、深圳證券通信有限公司GoldenDB數(shù)據(jù)庫采購金融2025/1/23江蘇銀行股份有限公司GBase/易付通配套GBASE數(shù)據(jù)庫許可采購項(xiàng)目金融2025/1/24青島銀行股份有限公司OceanBase、達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫185.48萬青島銀行數(shù)據(jù)中心新建業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫資源池所需軟件項(xiàng)目金融2025/1/26中移(蘇州)軟件技術(shù)有限公司達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫、Vastbase、金倉數(shù)據(jù)庫、虛谷數(shù)據(jù)庫、TiDB/中移(蘇州)軟件技術(shù)有限公司2025年國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品授權(quán)及服務(wù)采購項(xiàng)目通信2025/1/26西安市市級(jí)單位政府采購中心虛谷數(shù)據(jù)庫、Vastbase、GreatDB/西安市市級(jí)單位政府采購中心西安市行政事業(yè)單位集中式數(shù)據(jù)庫框架協(xié)議政企2025/1/26河南農(nóng)村商業(yè)聯(lián)合銀行股份有限公司Vastbase、OceanBase、達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫355.98萬河南農(nóng)村商業(yè)聯(lián)合銀行股份有限公司

2024年度系統(tǒng)軟件采購項(xiàng)目金融2025/1/26山東移動(dòng)AtlasGraph/山東移動(dòng)2024年圖數(shù)據(jù)庫采購項(xiàng)目通信2025/1/26中信保誠(chéng)基金管理有限公司金倉數(shù)據(jù)庫25萬中信保誠(chéng)基金管理有限公司集中式數(shù)據(jù)庫采購項(xiàng)目基金2025/1/27中移物聯(lián)網(wǎng)有限公司金倉數(shù)據(jù)庫/2024年物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)改造項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫子項(xiàng)目通信樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)l

中標(biāo)金額較高的項(xiàng)目中移(蘇州)軟件技術(shù)有限公司的采購項(xiàng)目（達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫、Vastbase、金倉數(shù)據(jù)庫、虛谷數(shù)據(jù)庫、TiDB），上限金額為4797.56萬元（含稅），是本月金額最高的中標(biāo)項(xiàng)目。廣發(fā)銀行采購的GoldenDB數(shù)據(jù)庫，中標(biāo)金額為3489.327萬元。河南農(nóng)村商業(yè)聯(lián)合銀行的系統(tǒng)軟件采購項(xiàng)目（Vastbase、OceanBase、達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫），中標(biāo)金額為355.98萬元。l 中標(biāo)次數(shù)較多的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫：在一汽豐田汽車有限公司、河南農(nóng)村商業(yè)聯(lián)合銀行股份有限公司等項(xiàng)目中標(biāo)。GoldenDB：在廣發(fā)銀行、建信金融科技有限責(zé)任公司、深圳證券交易所等項(xiàng)目中中標(biāo)。GBase：在農(nóng)信銀資金清算中心有限責(zé)任公司、江蘇銀行股份有限公司等項(xiàng)目中中標(biāo)。2025年2月國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫中標(biāo)情況一覽2025年2月，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫中標(biāo)金額最高的是深圳市大數(shù)據(jù)資源管理中心的達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫項(xiàng)目，中標(biāo)金額為878.8萬元；其次是貴州省農(nóng)村信用社聯(lián)合社的金烏數(shù)據(jù)庫（Kingwow）項(xiàng)目，中標(biāo)金額為405萬元，第三是聯(lián)通物聯(lián)網(wǎng)有限責(zé)任公司的快立方項(xiàng)目，中標(biāo)金額為367.8萬元。公告時(shí)間采購單位中標(biāo)數(shù)據(jù)庫中標(biāo)金額（元）項(xiàng)目名稱行業(yè)2025/2/5江蘇銀行股份有限公司GaussDB/江蘇銀行股份有限公司易付通配套高斯數(shù)據(jù)庫許可采購項(xiàng)目招標(biāo)公告金融2025/2/5上海市浦東新區(qū)建設(shè)和交通委員會(huì)達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫/浦東新區(qū)大型居住社區(qū)及保障性住房精細(xì)化管理平臺(tái)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫（二期）政企2025/2/8貴州省農(nóng)村信用社聯(lián)合社Kingwow405萬貴州省農(nóng)村信用社聯(lián)合社國(guó)產(chǎn)金烏分布式數(shù)據(jù)庫項(xiàng)目政企2025/2/8聯(lián)通物聯(lián)網(wǎng)有限責(zé)任公司快立方367.8萬2024年聯(lián)通數(shù)科物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部國(guó)產(chǎn)高性能內(nèi)存數(shù)據(jù)庫服務(wù)公開招標(biāo)項(xiàng)目（二次）金融2025/2/11四川農(nóng)村商業(yè)聯(lián)合銀行股份有限公司OceanBase/四川農(nóng)村商業(yè)聯(lián)合銀行股份有限公司2024年度信創(chuàng)改造項(xiàng)目-統(tǒng)一支付系統(tǒng)適配改造服務(wù)采購單一來源采購金融2025/2/13上海農(nóng)商銀行Oceanbase/上海農(nóng)商銀行Oceanbase數(shù)據(jù)庫軟件許可及原廠服務(wù)采購項(xiàng)目金融2025/2/13福建省兒童醫(yī)院達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫69.3萬福建省兒童醫(yī)院國(guó)家區(qū)域醫(yī)療中心（一期）智能化信息化專項(xiàng)基礎(chǔ)平臺(tái)建設(shè)(二次)醫(yī)療2025/2/14廣發(fā)銀行（總行）TiDB/TiDB數(shù)據(jù)庫許可及服務(wù)金融2025/2/14安徽環(huán)境科技集團(tuán)股份有限公司金倉數(shù)據(jù)庫/人大金倉數(shù)據(jù)庫軟件采購項(xiàng)目制造業(yè)2025/2/17中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司軟件研究院GoldenDB202.2萬2023年中國(guó)聯(lián)通軟研院數(shù)字化底座安可數(shù)據(jù)庫購置項(xiàng)目（中興數(shù)據(jù)庫擴(kuò)容）單一來源采購?fù)ㄐ艠?知/樂/

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濟(jì)2025年2月國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫中標(biāo)情況一覽公告時(shí)間采購單位中標(biāo)數(shù)據(jù)庫中標(biāo)金額（元）項(xiàng)目名稱行業(yè)2025/2/17中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司軟件研究院達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫36萬2024年中國(guó)聯(lián)通軟研院數(shù)字化底座安可數(shù)據(jù)庫購置項(xiàng)目（達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫擴(kuò)容）單一來源采購?fù)ㄐ?025/2/17浪潮金融信息技術(shù)有限公司TDSQL/某期貨公司TDSQL數(shù)據(jù)庫12節(jié)點(diǎn)續(xù)期項(xiàng)目單一來源公告金融2025/2/19福州市中醫(yī)院達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫/福州市中醫(yī)院國(guó)產(chǎn)化基礎(chǔ)軟件及數(shù)據(jù)備份項(xiàng)目(國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫、中間件、災(zāi)備一體機(jī))結(jié)果公告（采購包1）醫(yī)療2025/2/19中國(guó)福利彩票發(fā)行管理中心OceanBase119萬中國(guó)福利彩票發(fā)行管理中心本級(jí)2025年分布式數(shù)據(jù)庫擴(kuò)容項(xiàng)目政企2025/2/20中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)江蘇有限公司Gbase/中國(guó)移動(dòng)江蘇公司2024年省級(jí)IT云數(shù)據(jù)層及系統(tǒng)軟件擴(kuò)容工程GBASE數(shù)據(jù)庫擴(kuò)容采購項(xiàng)目通信2025/2/24廣東粵電新豐江發(fā)電有限責(zé)任公司達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫/國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)、辦公軟件采購--達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫DM8采購結(jié)果公告制造業(yè)2025/2/19西南石油大學(xué)金倉數(shù)據(jù)庫/2024年網(wǎng)信中心站群系統(tǒng)（門戶網(wǎng)站）商用密碼改造采購項(xiàng)目(三次)教育2025/2/25深圳市大數(shù)據(jù)資源管理中心達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫878.8萬深圳市場(chǎng)地化授權(quán)存量達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫軟件升級(jí)維保服務(wù)項(xiàng)目中標(biāo)（成交）結(jié)果公告政企2025/2/25寧波市政府采購中心達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫/寧波市市級(jí)2025年度操作系統(tǒng)、辦公軟件及數(shù)據(jù)庫框架協(xié)議采購項(xiàng)目政企2025/2/25浙商銀行股份有限公司AtlasGraph55.37萬浙商銀行股份有限公司國(guó)產(chǎn)圖數(shù)據(jù)庫采購項(xiàng)目金融樂/知/樂/

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濟(jì)一、2月數(shù)據(jù)庫排行榜解讀二、數(shù)據(jù)庫行業(yè)資訊和動(dòng)態(tài)三、LLM

+

DataBase四、中國(guó)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品典型案例阿里云

PolarDB

登頂TPC-C排行榜，性價(jià)比全球第一2025年1月27日，TPC發(fā)布了最新的TPCC測(cè)試排名：阿里PolarDB

for

MySQL以20億tpmC值登頂榜首，實(shí)現(xiàn)TPC-C性能和性價(jià)比全球第一，刷新了TPC-C測(cè)試的歷史紀(jì)錄，超過此前榜首騰訊TDSQL（8.14億）的2.5倍！平均每個(gè)tpmC成本僅8毛錢，是騰訊TDSQL的60%。此次登頂，標(biāo)志著阿里云在數(shù)據(jù)庫技術(shù)上的巨大突破和領(lǐng)先地位。TPC-C是由事務(wù)處理性能委員會(huì)（Transaction

Processing

Performance

Council，TPC）制定的一種用于衡量在線事務(wù)處理（OLTP）系統(tǒng)性能的基準(zhǔn)測(cè)試。在西方，數(shù)據(jù)庫技術(shù)早已走向成熟，基本上不再有廠商打榜。Oracle最后的記錄是在2013年提交的。而且TPC記錄的有效期為3年，目前榜單上排在前4位的世界紀(jì)錄都是中國(guó)廠商創(chuàng)造的，只有PolarDB和

TDSQL

的記錄處于有效期內(nèi)。阿里PolarDB

for

MySQL

技術(shù)創(chuàng)新PolarDB

MySQL版對(duì)單集群的索引大鎖進(jìn)行了優(yōu)化，引入了支持并發(fā)分裂的PolarIndex，顯著降低了大量并發(fā)訪問時(shí)的沖突開銷。PolarDB

MySQL版還優(yōu)化了表文件擴(kuò)展機(jī)制，減少了文件擴(kuò)展時(shí)鎖的開銷，從而在大批量數(shù)據(jù)寫入場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)了顯著的性能提升。極致性價(jià)比：在PolarDB單節(jié)點(diǎn)能力提升到88萬

tpmC的同時(shí)，單位

tpmC

的成本大幅降低至0.8元人民幣。樂/知/樂/

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濟(jì)清華大學(xué)李國(guó)良教授入選“2024

ACM

Fellow”2025年1月22日，國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（Association

for

Computing

Machinery，簡(jiǎn)稱

ACM）公布2024年度國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)院士（ACMFellow）名單，共有55位來自全球各地的杰出科研人員入選，他們的貢獻(xiàn)涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、網(wǎng)絡(luò)安全、人機(jī)交互、數(shù)據(jù)管理、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、算法、可視化等領(lǐng)域。其中清華大學(xué)教授，計(jì)算機(jī)系副主任李國(guó)良教授入選。李國(guó)良清華大學(xué)教授入選理由：在人機(jī)協(xié)同（human-in-the-loop）數(shù)據(jù)集成與基于學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)領(lǐng)域做出的重要貢獻(xiàn)。李國(guó)良現(xiàn)任清華大學(xué)教授，計(jì)算機(jī)系副主任，博士生導(dǎo)師。他于2004年獲得了哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)系學(xué)士學(xué)位，于2009年獲得了清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士學(xué)位。他本人已在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表論文200余篇，被引高到18000多次，曾入選愛思唯爾2014-2024年中國(guó)高被引學(xué)者榜單、IEEE

Fellow。他主要研究的重點(diǎn)在于自主數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、眾包數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、大規(guī)模數(shù)據(jù)空間管理。ACM會(huì)士介紹ACM

創(chuàng)立于

1947

年，是全世界計(jì)算機(jī)領(lǐng)域影響力最大的專業(yè)學(xué)術(shù)組織之一。ACM

Fellow

是由該組織授予資深會(huì)員的榮譽(yù)，目的為表彰會(huì)員中對(duì)于計(jì)算機(jī)相關(guān)領(lǐng)域貢獻(xiàn)前

1%

的學(xué)者，其每年遴選一次，研究員由同行提名，提名由委員會(huì)審查。作為一個(gè)全球性組織，2024年度ACM

Fellow來自世界各地的大學(xué)、企業(yè)和研究中心，遍布澳大利亞、加拿大、智利、中國(guó)、丹麥、德國(guó)、印度、以色列、意大利、荷蘭、新加坡、英國(guó)和美國(guó)。出版書籍樂/知/樂/

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濟(jì)2024H1中國(guó)分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)：三大云巨頭占主導(dǎo)近日，國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）《2024年上半年中國(guó)分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫軟件市場(chǎng)跟蹤報(bào)告》顯示，2024上半年中國(guó)分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫軟件市場(chǎng)規(guī)模為1.5億美元，同比增長(zhǎng)18.5%，公有云市場(chǎng)規(guī)模占比61.2%。市場(chǎng)份額前三名分別為阿里云、騰訊、華為，OceanBase第四，金篆信科第五。IDC預(yù)測(cè)，2024年全年，中國(guó)分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)為8.1億美元，同比增長(zhǎng)20.3%。到2028年，中國(guó)分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到18.2億美元，2023-2028的5年市場(chǎng)年復(fù)合增長(zhǎng)率（CAGR）為22.0%。2024年市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局愈發(fā)清晰，市場(chǎng)正在向以阿里云、騰訊、華為、金篆信科（中興）等為代表的平臺(tái)廠商，和以O(shè)ceanbase、PingCAP等為代表的獨(dú)立分布式數(shù)據(jù)庫廠商集中。樂/知/樂/

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濟(jì)甲骨文發(fā)布Exadata數(shù)據(jù)庫一體機(jī)（X11M）2025

年1月7日，Oracle發(fā)布了最新版Exadata數(shù)據(jù)庫一體機(jī)X11M，這是其第十三個(gè)版本，性能較前代提升超55%。本次升級(jí)，提升了數(shù)據(jù)庫計(jì)算服務(wù)器和閃存服務(wù)器的性能，降低了延遲，并且將芯片換成了AMD

Epyc處理器。盡管性能大幅提升，但X11M的價(jià)格與前代X10M保持一致，一個(gè)平衡配置的機(jī)架總價(jià)為296萬美元。數(shù)據(jù)庫計(jì)算服務(wù)器和閃存服務(wù)器性能顯著提升，延遲降低，芯片升級(jí)為AMD

Epyc處理器。持久化向量索引查詢速度提升55%，事務(wù)處理能力提升

2

5

%

，

數(shù)據(jù)讀取速度提升43%。服務(wù)器性能飛躍支持2-

15個(gè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器和3-

17個(gè)存儲(chǔ)服務(wù)器，最高配置達(dá)2,880個(gè)AMD

“Turin”核心，42TB內(nèi)存。存儲(chǔ)容量最高462.4TB高性能閃存或2PB高容量閃存，滿足海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。采用100Gb/s以太網(wǎng)RDMA結(jié)構(gòu)，雙軌、主-

主模式，存儲(chǔ)服務(wù)器I/O帶寬達(dá)每機(jī)架8.5TB/s。通過微代碼和網(wǎng)絡(luò)棧優(yōu)化，延遲降低至14微秒，大幅提升數(shù)據(jù)傳輸效率。01 強(qiáng)大硬件配置 02 高速低延遲網(wǎng)絡(luò) 03向量處理能力增強(qiáng)，無需GPU，矢量搜索和多維索引優(yōu)化，支持AI功能，提升數(shù)據(jù)分析效率。為大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用提供強(qiáng)大支持，降低硬件成本，提高系統(tǒng)整體性能。向量處理增強(qiáng)04與前代X10M價(jià)格相同，8個(gè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器（

3

TB容量）

178

萬美元，

7

個(gè)ExtremeFlash存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)+8個(gè)High

Capacity存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)118萬美元，總計(jì)296萬美元。在性能大幅提升的同時(shí)保持價(jià)格不變，為用戶提供更高的性價(jià)比，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。性價(jià)比凸顯05Exadata

X11M支持在公有云、多云或本地部署環(huán)境中運(yùn)行，提供相同的功能，無需更改應(yīng)用。為客戶提供靈活的部署選擇，滿足不同業(yè)務(wù)需求，適應(yīng)混合云和多云架構(gòu)的發(fā)展趨勢(shì)。樂/知/樂/

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濟(jì)云部署靈活性06MariaDBEnterprise

Platform

2025發(fā)布原生向量搜索功能MariaDB

Enterprise

Platform

2025引入全新原生向量搜索功能，100%開源，支持按值和語義搜索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無需集成多個(gè)數(shù)據(jù)庫。該

功

能

可

幫

助

L

L

M

使

用

檢

索

增

強(qiáng)

生

成（RAG），為企業(yè)數(shù)據(jù)提供更準(zhǔn)確、更符合上下文相關(guān)的結(jié)果，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)庫堆棧管理。數(shù)據(jù)庫優(yōu)化器改進(jìn)MariaDB

Enterprise

Platform

2025在數(shù)據(jù)庫引擎中改進(jìn)的優(yōu)化器，包含細(xì)粒度和精細(xì)的成本模型，考慮了先進(jìn)SSD磁盤和不同存儲(chǔ)引擎特性。能充分利用現(xiàn)代存儲(chǔ)設(shè)備的低延遲和高吞吐量，自動(dòng)復(fù)雜為查詢選擇最快執(zhí)行計(jì)劃，提升數(shù)據(jù)庫性能。擴(kuò)展的JSON支持MariaDB

Enterprise

Platform

2025通過新功能擴(kuò)展了JSON支持，涵蓋從基本操作到高級(jí)數(shù)據(jù)操作，使JSON數(shù)據(jù)處理更加直觀和高效。通過增強(qiáng)的JSON功能，企業(yè)能夠更靈活地處理半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，滿足現(xiàn)代應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)多樣性的需求。安全功能升級(jí)新增安全功能，增強(qiáng)企業(yè)級(jí)保護(hù)。包括默認(rèn)啟用TLS加密、添加更細(xì)粒度權(quán)限、引入新插件防止重復(fù)使用舊密碼.在線模式更改功能新增在線模式更改功能減少了操作停機(jī)時(shí)間，允許在服務(wù)器中內(nèi)置非鎖定ALTER

TABLE，ALTERTABLE運(yùn)行時(shí)可寫入表。樂觀ALTER

TABLE復(fù)制使用新的樂觀ALTER

TABLE復(fù)制，將ALTER

TABLE操作分為兩個(gè)階段，大大減少復(fù)制滯后，提高數(shù)據(jù)庫復(fù)制效率。分區(qū)管理增強(qiáng)增加了將分區(qū)轉(zhuǎn)換為表和將表轉(zhuǎn)換為分區(qū)等新操作，并對(duì)管理系統(tǒng)版本分區(qū)進(jìn)行了新的增強(qiáng)，使數(shù)據(jù)庫維護(hù)更加靈活、高效。新增DBA功能樂/知/樂/

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濟(jì)2025年2月，MariaDB

Enterprise

Platform

2025全面推出，包括其核心數(shù)據(jù)庫

MariaDB

Enterprise

Server

11.4、其高級(jí)數(shù)據(jù)庫代理MariaDB

MaxScale

25.01

的更新版本，以及為運(yùn)行關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用程序的組織提供安心的工具和支持。新版本新增原生開源向量搜索功能，支持AI應(yīng)用開發(fā)，可按值和語義搜索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無需集成多數(shù)據(jù)庫，簡(jiǎn)化管理并提升安全性。解耦架構(gòu)還通過分離搜索和攝取工作負(fù)載，實(shí)現(xiàn)了更智能的資源管理，使其能夠根據(jù)特定需求獨(dú)立擴(kuò)展。這種分離確保：并發(fā)更新和搜索不再爭(zhēng)奪資源。CPU

周期、內(nèi)存和I/O獨(dú)立分配，即使在高攝取操作期間也能確保一致性能。攝取密集型用例受益于獨(dú)立計(jì)算。即使在索引大量數(shù)據(jù)時(shí)，也能確保快速可靠的搜索性能。向量搜索工作流繁榮發(fā)展。解耦允許計(jì)算密集型索引（如嵌入生成）而不影響查詢速度。Elasticsearch

Serverless

現(xiàn)已全面上線2025年1月，Elasticsearch

Serverless

已全面上線，作為一個(gè)完全托管的服務(wù)，它能夠根據(jù)用戶的數(shù)據(jù)、使用情況和性能需求自動(dòng)擴(kuò)展，同時(shí)保留了

Elasticsearch的強(qiáng)大功能和靈活性。這項(xiàng)服務(wù)旨在簡(jiǎn)化搜索、RAG和

AI驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序的構(gòu)建和管理過程，消除了管理資源的復(fù)雜性，并支持現(xiàn)代工作負(fù)載需求，如大型數(shù)據(jù)集、AI搜索和突發(fā)流量。Elasticsearch

Serverless

使用對(duì)象存儲(chǔ)來實(shí)現(xiàn)可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和成本效益的擴(kuò)展。通過消除多副本的需求，減少了索引成本和數(shù)據(jù)重復(fù)。這種方法確保存儲(chǔ)只用于必要的內(nèi)容，消除浪費(fèi)，同時(shí)最大化效率。為了保持

Elasticsearch

的速度，段級(jí)查詢并行化優(yōu)化了從對(duì)象存儲(chǔ)（如

S3）檢索數(shù)據(jù)的速度，同時(shí)高級(jí)緩存策略確保快速訪問常用數(shù)據(jù)。解耦的計(jì)算和存儲(chǔ)動(dòng)態(tài)自動(dòng)擴(kuò)展而無妥協(xié)高性能查詢執(zhí)行Elasticsearch

Serverless通過構(gòu)建在Elasticsearch

作為向量數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)上，增強(qiáng)了查詢執(zhí)行。查詢性能和向量量化方面的創(chuàng)新確保了現(xiàn)代用例的快速高效搜索體驗(yàn)。亮點(diǎn)包括：通過段級(jí)查詢并行化加快數(shù)據(jù)檢索，使多個(gè)并發(fā)請(qǐng)求能夠從對(duì)象存儲(chǔ)中獲取數(shù)據(jù)，大幅減少延遲，即使數(shù)據(jù)未本地緩存也能確保快速訪問。更智能的緩存，通過智能查詢結(jié)果重用和

Lucene

中優(yōu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，僅緩存使用到的部分索引。定制的

Lucene

索引結(jié)構(gòu)，最大限度地提高各種數(shù)據(jù)格式的性能，確保每種數(shù)據(jù)類型以最有效的方式存儲(chǔ)和檢索。高級(jí)向量量化，顯著減少高維數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)占用和檢索延遲，使

AI

和向量搜索更具可擴(kuò)展性和成本效益。Serverless

的四大關(guān)鍵能力：1.開箱即用，兼容開源 2.

高性能低成本3.真正的按量付費(fèi) 4.

智能調(diào)度免運(yùn)維樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)一、2月數(shù)據(jù)庫排行榜解讀二、數(shù)據(jù)庫行業(yè)資訊和動(dòng)態(tài)四、中國(guó)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品典型案例三、LLM

+

DataBaseDeepSeek背后的數(shù)據(jù)庫：ClickHouse的基礎(chǔ)支撐2025年1月20日，DeepSeek正式發(fā)布一系列

DeepSeek-R1

模型，包括

DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1

和DeepSeek-R1-Distill

系列。DeepSeek-R1模型推理能力優(yōu)異，基準(zhǔn)測(cè)試表現(xiàn)與OpenAI-o1-1217相當(dāng)，且

API服務(wù)定價(jià)遠(yuǎn)低于

OpenAI同類產(chǎn)品，引發(fā)了行業(yè)上的廣泛關(guān)注與熱議。那么DeepSeek的背后是什么數(shù)據(jù)庫在支撐呢？一次安全事件暴漏出大模型背后的ClickHouse基礎(chǔ)支撐。概況：2025年1月，Wiz研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)屬于DeepSeek的公開可訪問的ClickHouse數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫允許對(duì)數(shù)據(jù)庫操作進(jìn)行完全控制，包括訪問內(nèi)部數(shù)據(jù)的能力。泄露包括超過一百萬行的日志流，其中包含聊天記錄、密鑰、后端詳細(xì)信息以及其他高度敏感信息。起因：隨著DeepSeek在AI領(lǐng)域引起轟動(dòng)，Wiz團(tuán)隊(duì)著手評(píng)估其外部安全態(tài)勢(shì)。隨后發(fā)現(xiàn)了一個(gè)與其相關(guān)聯(lián)的公開可訪問的ClickHouse數(shù)據(jù)庫（它托管在:9000和:9000）。此次暴露允許對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行完全控制，并可能在DeepSeek環(huán)境中進(jìn)行權(quán)限提升，而沒有任何身份驗(yàn)證或防御機(jī)制來抵御外部世界。樂/知/樂/

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濟(jì)DeepSeek背后的數(shù)據(jù)庫：ClickHouse是什么？ClickHouse

是一個(gè)用于在線分析處理（OLAP）的列式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS），由俄羅斯搜索引擎公司

Yandex

開源。列式存儲(chǔ)：ClickHouse

采用列式存儲(chǔ)，將同一列的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一起，這使得在查詢時(shí)，尤其是只涉及部分列的查詢，可以顯著減少I/O

操作和數(shù)據(jù)讀取量，從而大幅提升查詢效率。高性能查詢：通過列式存儲(chǔ)、向量化執(zhí)行引擎以及多線程和分布式處理，ClickHouse

能夠在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)（TB

級(jí)別）時(shí)實(shí)現(xiàn)秒級(jí)查詢響應(yīng)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理：支持?jǐn)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)插入和查詢，適用于需要實(shí)時(shí)分析和監(jiān)控大量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。數(shù)據(jù)壓縮：ClickHouse

提供多種壓縮算法，能夠在不影響查詢速度的前提下，大幅降低存儲(chǔ)空間需求。分布式架構(gòu)：支持分布式部署，可以通過添加節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)計(jì)算和存儲(chǔ)能力的水平擴(kuò)展。豐富的

SQL

支持：支持標(biāo)準(zhǔn)

SQL

查詢，包括常見的

SELECT、GROUP

BY、ORDER

BY、JOIN

等操作，還提供了窗口函數(shù)、聚合函數(shù)等高級(jí)功能。樂/知/樂/

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濟(jì)DeepSeek背后的數(shù)據(jù)庫：安全事件是如何發(fā)生的？過程：評(píng)估從DeepSeek公開可訪問的域名開始。通過使用簡(jiǎn)單的偵察技術(shù)（被動(dòng)和主動(dòng)發(fā)現(xiàn)子域名），識(shí)別出大約30個(gè)子域名。大多數(shù)看起來無害，托管諸如聊天機(jī)器人界面、狀態(tài)頁面和API文檔等元素——這些最初都沒有顯示出高風(fēng)險(xiǎn)暴露的跡象。當(dāng)擴(kuò)展搜索范圍，超出標(biāo)準(zhǔn)的HTTP端口（80/443）時(shí)，兩個(gè)不尋常的、開放的端口（8123和9000），與以下主機(jī)相關(guān)聯(lián)：:8123

:8123

:9000

:9000進(jìn)一步調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這些端口通向一個(gè)公開暴露的ClickHouse數(shù)據(jù)庫，完全無需任何身份驗(yàn)證即可訪問。提示：ClickHouse數(shù)據(jù)庫在默認(rèn)安裝和配置的情況下，默認(rèn)用戶（如default）是沒有設(shè)置密碼的。ClickHouse使用的是一個(gè)默認(rèn)的用戶配置文件users.xml，其中定義了用戶權(quán)限和認(rèn)證方式。在默認(rèn)配置下，ClickHouse允許無密碼訪問，這主要是為了方便開發(fā)和測(cè)試環(huán)境的快速部署。然而，在生產(chǎn)環(huán)境中，強(qiáng)烈建議啟用密碼認(rèn)證，以確保數(shù)據(jù)庫的安全性。樂/知/樂/

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濟(jì)DeepSeek背后的數(shù)據(jù)庫：安全警示滲透：通過利用ClickHouse的HTTP接口，訪問/play路徑，該路徑允許通過瀏覽器直接執(zhí)行任意SQL查詢。運(yùn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的SHOW

TABLES;查詢返回了所有可訪問數(shù)據(jù)集的完整列表。在ClickHouse

Web

UI中輸出的表格，log_stream包含了大量帶有高度敏感數(shù)據(jù)的日志。安全警示盡管圍繞AI安全的大部分關(guān)注都集中在未來的威脅上，但真正的危險(xiǎn)往往來自基本風(fēng)險(xiǎn)——比如數(shù)據(jù)庫的意外外部暴露。這些風(fēng)險(xiǎn)是安全的基礎(chǔ)，應(yīng)始終是安全團(tuán)隊(duì)的首要關(guān)注點(diǎn)?？焖俨捎玫牟椒コ３?dǎo)致忽視安全，但保護(hù)客戶數(shù)據(jù)必須始終是首要任務(wù)。樂/知/樂/

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濟(jì)OpenAI背后的數(shù)據(jù)庫：收購RockSet2024年，OpenAI宣布以5億美元收購Rockset。此次收購被看作是OpenAI增強(qiáng)其數(shù)據(jù)管理和實(shí)時(shí)分析能力的戰(zhàn)略舉措。Rockset是一家美國(guó)云原生OLAP數(shù)據(jù)庫軟件公司，成立于2016

年。Rockset公司憑借其在數(shù)據(jù)索引和查詢處理方面的先進(jìn)能力，被視作行業(yè)內(nèi)的佼佼者。通過整合Rockset的技術(shù)，OpenAI旨在提升其產(chǎn)品和服務(wù)的數(shù)據(jù)智能水平，更有效地將數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為商業(yè)智能。Rockset起源Rockset

始于Google的LevelDB項(xiàng)目。LevelDB是由Google的Sanjay

Ghemawat和Jeff

Dean創(chuàng)建的一個(gè)高性能鍵值存儲(chǔ)庫，主要用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)?；贚evelDB的架構(gòu)和設(shè)計(jì)理念，F(xiàn)acebook的工程師團(tuán)隊(duì)開發(fā)了RocksDB。RocksDB在LevelDB的基礎(chǔ)上進(jìn)行了優(yōu)化和擴(kuò)展，專為高速閃存和RAM設(shè)計(jì)，采用日志結(jié)構(gòu)合并數(shù)據(jù)庫（LSM

Tree）架構(gòu)，顯著提升了性能和靈活性。Rockset簡(jiǎn)介Rockset由曾在Facebook、雅虎等公司工作的VenkatVenkataramani和DhrubaBorthakur于2016年創(chuàng)立。他們基于RocksDB的技術(shù)基礎(chǔ)，進(jìn)一步開發(fā)了Rockset，旨在為企業(yè)提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和云原生數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。Rockset的平臺(tái)能夠處理半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，支持實(shí)時(shí)查詢和分析，適用于多種應(yīng)用場(chǎng)景。Rockset的發(fā)展迅速，獲得了多家頂級(jí)風(fēng)險(xiǎn)投資公司的支持，并在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域取得了顯著成就。樂/知/樂/

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濟(jì)Rockset認(rèn)為未來向量檢索將演進(jìn)為混合搜索（HybridSearch）。混合搜索通過整合不同的搜索算法來提高搜索結(jié)果的相關(guān)性和準(zhǔn)確性，通常包括向量相似度搜索和傳統(tǒng)搜索技術(shù)，

如全文搜索、關(guān)鍵詞匹配、BM25算法等?？偟膩碚f，混合搜索通過結(jié)合不同的搜索技術(shù)，能夠在不同的數(shù)據(jù)類型和查詢需求中提供更加靈活和精確的檢索結(jié)果。OpenAI背后的數(shù)據(jù)庫：RockSet的技術(shù)架構(gòu)Rockset的主要產(chǎn)品是一個(gè)實(shí)時(shí)分析平臺(tái)，可以幫助企業(yè)和開發(fā)者快速從不同數(shù)據(jù)源中提取、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢和分析。這個(gè)平臺(tái)支持多種數(shù)據(jù)源，如數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)流、云存儲(chǔ)等，用戶可以通過標(biāo)準(zhǔn)的SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢分析。Rockset技術(shù)的核心是一個(gè)實(shí)時(shí)索引數(shù)據(jù)庫，這個(gè)數(shù)據(jù)庫可以為向量、文本、地理空間和JSON數(shù)據(jù)建立索引，以便在任何規(guī)模上進(jìn)行高效的混合搜索和實(shí)時(shí)分析，通過這一技術(shù)創(chuàng)新，企業(yè)可以重新構(gòu)想應(yīng)用內(nèi)搜索和分析功能，并構(gòu)建云規(guī)模的數(shù)據(jù)應(yīng)用程序。向量檢索趨勢(shì)樂/知/樂/

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濟(jì)向量數(shù)據(jù)庫：LLM

為什么使用向量數(shù)據(jù)庫？向量數(shù)據(jù)庫是大語言模型（LLM）AI時(shí)代的“最佳搭檔”，它為L(zhǎng)LM提供了高效、準(zhǔn)確、低成本的數(shù)據(jù)管理解決方案。LLM需要處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖像和音頻。向量數(shù)據(jù)庫能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量形式，便于模型理解和處理。在對(duì)話系統(tǒng)和實(shí)時(shí)問答應(yīng)用中，LLM需要快速從大量數(shù)據(jù)中檢索相關(guān)信息。向量數(shù)據(jù)庫提供的快速相似度搜索能力正好滿足這一需求。多模態(tài)數(shù)據(jù)支持與實(shí)時(shí)響應(yīng)需求通過向量數(shù)據(jù)庫，LLM可以訪問和利用外部知識(shí)庫，從而彌補(bǔ)模型自身的知識(shí)盲區(qū)，提高生成文本的準(zhǔn)確性和可靠性。這種檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)框架，能夠有效提升大模型在知識(shí)問答、對(duì)話等場(chǎng)景中的表現(xiàn)。緩解模型幻覺向量數(shù)據(jù)庫可以降低大模型的推理成本、訓(xùn)練成本和數(shù)據(jù)更新成本。通過優(yōu)化數(shù)據(jù)檢索和處理流程，向量數(shù)據(jù)庫有助于減少模型在推理過程中的計(jì)算資源消耗，從而降低成本。降低成本向量數(shù)據(jù)庫能夠支持大規(guī)模的并行處理，這對(duì)于需要處理海量數(shù)據(jù)的LLM應(yīng)用至關(guān)重要。支持大規(guī)模并行處理樂/知/樂/

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濟(jì)向量數(shù)據(jù)庫：向量數(shù)據(jù)庫為

LLM

帶來的增強(qiáng)向量數(shù)據(jù)庫通過優(yōu)化索引和量化提升了檢索效率，降低了成本，并且能夠處理多種類型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性。它們易于部署，與現(xiàn)有框架集成度高，同時(shí)提高了實(shí)時(shí)性、隱私性和推理效率，助力企業(yè)應(yīng)對(duì)AI應(yīng)用挑戰(zhàn)。提升檢索效率向量數(shù)據(jù)庫通過優(yōu)化索引結(jié)構(gòu)，顯著提高了檢索效率，使得LLM能夠更快地從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中找到相關(guān)信息。提高推理效率向量數(shù)據(jù)庫通過減少不必要的計(jì)算，提高了LLM的推理效率，尤其是在資源受限的環(huán)境中。降低存儲(chǔ)成本通過向量化和索引優(yōu)化，向量數(shù)據(jù)庫減少了存儲(chǔ)需求，為L(zhǎng)LM處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)降低了存儲(chǔ)成本。實(shí)時(shí)性增強(qiáng)向量數(shù)據(jù)庫支持動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)更新，確保LLM能夠?qū)崟r(shí)訪問最新信息。例如，新聞、金融數(shù)據(jù)等實(shí)時(shí)更新的場(chǎng)景。增強(qiáng)泛化能力向量數(shù)據(jù)庫不僅支持文本數(shù)據(jù)，還能處理圖像、音頻等其他類型的數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了LLM在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理上的泛化能力。易于集成與部署向量數(shù)據(jù)庫通常提供豐富的API和工具，使得它們易于與現(xiàn)有的LLM框架集成，簡(jiǎn)化了部署過程。樂/知/樂/

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濟(jì)向量數(shù)據(jù)庫：騰訊云

+

DeepSeek

構(gòu)建RAG應(yīng)用蛇年春節(jié)期間，大模型領(lǐng)域的DeepSeek與電影領(lǐng)域的《哪吒之魔童鬧?！罚ā赌倪?》）共同點(diǎn)燃了整個(gè)春節(jié)，騰訊云向量數(shù)據(jù)庫與DeepSeek大模型組成「超強(qiáng)CP」，通過搭建RAG應(yīng)用來揭秘《哪吒2》中的文化密碼。流程：l 知識(shí)庫構(gòu)建階段建立包含《封神演義》典籍、四川方言研究論文、中藥本草數(shù)據(jù)庫的專屬語料庫通過騰訊云向量數(shù)據(jù)庫對(duì)專業(yè)知識(shí)進(jìn)行向量化編碼，構(gòu)建可語義檢索的知識(shí)空間l 技術(shù)聯(lián)動(dòng)機(jī)制用戶提問

→

向量語義檢索

→

知識(shí)增強(qiáng)生成向量數(shù)據(jù)庫通過近似最近鄰算法(ANN)定位相關(guān)段落（響應(yīng)≤10ms）DeepSeek-7B對(duì)召回知識(shí)進(jìn)行跨領(lǐng)域知識(shí)融合與自然語言生成問題：哪吒這個(gè)名字是怎么取的太乙真人為什么說的四川話申公豹給陳塘關(guān)送的藥方中有哪些中藥，有什么功效思路：向量數(shù)據(jù)庫提供外掛知識(shí)庫為了讓DeepSeek準(zhǔn)確回答，我們可以使用檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)，將向量數(shù)據(jù)庫作為大語言模型的外掛知識(shí)庫，在用戶輸入問題時(shí)先檢索出知識(shí)，然后讓模型基于可信的知識(shí)進(jìn)行用戶回答。RAG具有較高的可解釋性和定制能力，可大幅降低大語言模型的幻覺，適用于企業(yè)內(nèi)部知識(shí)庫、智能客戶、代碼助手等多種場(chǎng)景。樂/知/樂/

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濟(jì)Deepseek+騰訊云向量數(shù)據(jù)庫構(gòu)建RAG借助于騰訊云TI-One，開發(fā)者可快速部署DeepSeek模型服務(wù)，搭配上騰訊云向量數(shù)據(jù)庫，僅需下載Demo+改配置項(xiàng)，10分鐘即可實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)知識(shí)庫問答、智能客服等高階RAG場(chǎng)景！向量數(shù)據(jù)庫：騰訊云

+

DeepSeek

構(gòu)建RAG應(yīng)用騰訊云

TI

平臺(tái)提供了快速部署

DeepSeek

系列模型的方案。通過將騰訊云向量數(shù)據(jù)庫與

DeepSeek

深度結(jié)合，用戶可以高效搭建基于DeepSeek

的

RAG

知識(shí)問答系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)高效的檢索和生成能力，同時(shí)顯著降低部署成本和時(shí)間。登錄客戶端運(yùn)行環(huán)境，安裝向量數(shù)據(jù)庫Python

SDK及SDK通用依賴、DeepSeek大模型SDK等，為系統(tǒng)搭建提供基礎(chǔ)支持。修改配置文件，包括向量數(shù)據(jù)庫實(shí)例地址、API密鑰、AI數(shù)據(jù)庫名、集合視圖名，以及DeepSeek模型的API服務(wù)域名、模型ID、鑒權(quán)Token等，確保系統(tǒng)正確連接和調(diào)用相關(guān)服務(wù)。執(zhí)行python3

main.py運(yùn)行腳本，生成知識(shí)問答前端訪問鏈接，通過瀏覽器訪問鏈接進(jìn)入配置向?qū)В瓿上到y(tǒng)初始化。在初始化過程中，腳本自動(dòng)創(chuàng)建向量數(shù)據(jù)庫與集合，等待任務(wù)完成，即可開始知識(shí)檢索或問答操作，實(shí)現(xiàn)知識(shí)問答系統(tǒng)的快速搭建。選型并購買向量數(shù)據(jù)庫實(shí)例，配置地域與網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，確保訪問暢通。客戶端運(yùn)行環(huán)境準(zhǔn)備，推薦使用云服務(wù)器CVM，安裝Python環(huán)境依賴。準(zhǔn)備知識(shí)庫文件，在

騰訊云

TI

平臺(tái)

部署

DeepSeek

模型。環(huán)境配置 文件導(dǎo)入 配置文件 安裝SDK 配置參數(shù) 運(yùn)行腳本：?jiǎn)螕簟爸R(shí)檢索（僅向量檢索）”，輸入問題，系統(tǒng)從向量數(shù)據(jù)庫中搜索圖文并茂的知識(shí)點(diǎn)，快速提供檢索結(jié)果。：?jiǎn)螕簟爸R(shí)問答（含LLM）”，輸入問題，系統(tǒng)調(diào)用DeepSeek大模型，生成潤(rùn)色后的答案，提升回答質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。Deepseek+騰訊云向量數(shù)據(jù)庫構(gòu)建RAG應(yīng)用操作步驟：樂/知/樂/

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濟(jì)向量數(shù)據(jù)庫：HetuVDB

+

DeepSeek

構(gòu)建RAG管道合存向量數(shù)據(jù)庫

(HetuVDB)

是由蓬萊智數(shù)團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的一款支持向量檢索、向量存取的高性能向量數(shù)據(jù)庫，專為提升人工智能模型數(shù)據(jù)訓(xùn)練效率而設(shè)計(jì)。它能夠高效地存儲(chǔ)和檢索向量數(shù)據(jù)，支持相似性搜索和復(fù)雜查詢，為企業(yè)在AI大模型訓(xùn)練加速、圖像識(shí)別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)、問答系統(tǒng)等場(chǎng)景賦能。1.準(zhǔn)備工作環(huán)境準(zhǔn)備：

需安裝ubuntu22.04、JDK8、maven

3.6.3和ollama，確保系統(tǒng)環(huán)境適配。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：建立RAG的數(shù)據(jù)源，選HetuKV

的術(shù)語和常見問題作為

RAG

的私有知識(shí)庫。準(zhǔn)備

LLM

和

Embeddings

模型：配置模型與API模型接口:

HetuVDB

已封裝

API

接口，便于調(diào)用。API

Key:

用戶需登錄獲取

DeepSeek

的

API

密鑰。嵌入模型生成:

使用

ollama

部署

nomic-embed-text

嵌入模型，生成文本嵌入。獲取DeepSeek

API

Key：獲取密鑰以規(guī)范操作。生成測(cè)試嵌入2.

數(shù)據(jù)載入HetuVDB2.1

創(chuàng)建Hetu對(duì)象、創(chuàng)建并定義向量索引：初始化數(shù)據(jù)庫Hetu對(duì)象的參數(shù):

包括

DEVICE_URL,

DB_NAME,標(biāo)志位等。索引參數(shù)定義:

設(shè)置初始大小、層級(jí)最大連接數(shù)、候選節(jié)點(diǎn)數(shù)量、距離度量等。GPU加速:

選擇是啟用

GPU

加速，提高性能。插入數(shù)據(jù)：將數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)遍歷與處理向量特征配置：為索引配置特征確認(rèn)數(shù)據(jù)成功載入調(diào)試日志3.構(gòu)建RAG3.1

為查詢檢索數(shù)據(jù)：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)檢索查詢?cè)O(shè)計(jì):

指定與

HetuVDB

相關(guān)的常見問題進(jìn)行查詢。結(jié)果匹配:

通過查詢檢索到語義相似的前

4

個(gè)匹配項(xiàng)以進(jìn)行分析。結(jié)果可視化:

展示查詢的搜索結(jié)果與匹配情況。3.2

使用DeepSeek獲取RAG響應(yīng)：生成主動(dòng)響應(yīng)文檔整合:

將檢索到的文檔并入用戶問題的集合中。響應(yīng)生成:

依托

DeepSeek

提供的模型生成相應(yīng)的回答。信息展示:

查看

DeepSeek

的返回信息以進(jìn)行驗(yàn)證。樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)GraphRAG：NebulaGraph

+

AI助力企業(yè)低成本落地NebulaGraph

是一款高性能的分布式圖數(shù)據(jù)庫，能高效存儲(chǔ)和管理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)顯著。隨著AI技術(shù)的蓬勃發(fā)展，大語言模型（LLM）在自然語言處理領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力，可實(shí)現(xiàn)語言交互、內(nèi)容生成等功能。但企業(yè)從原始數(shù)據(jù)到使用圖技術(shù)面臨成本較高的難題，包括建圖成本高、圖查詢困難等。而

NebulaGraph

與

LLM

融合可整合二者優(yōu)勢(shì)，克服當(dāng)前技術(shù)應(yīng)用困境，降低成本，為企業(yè)發(fā)展提供更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與分析能力，助力企業(yè)在數(shù)字化浪潮中取得更大突破。建圖成本高：通過抽取完成非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到Graph的轉(zhuǎn)換不懂圖查詢：通過Text2GQL完成自然語言對(duì)話生成圖查詢并返回結(jié)果消除LLM幻覺：結(jié)合知識(shí)圖譜與大模型提升問答質(zhì)量領(lǐng)域智能專家：Chain

ofExploration，串聯(lián)多種技術(shù)工具你是否遇到？技術(shù)亮點(diǎn)架構(gòu)圖效果圖樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)TiDB

Autoflow+DeepSeek

構(gòu)建知識(shí)庫問答系統(tǒng)TiDB

AutoFlow是PingCAP

開發(fā)的一款開源工具，使用TiDB

向量存儲(chǔ)構(gòu)建圖譜知識(shí)庫（GraphRAG：Knowledge

Graph

RAG）。它集成了LlamaIndex

和

DSPy框架，支持復(fù)雜的對(duì)話搜索和知識(shí)圖譜編輯功能。用戶只需使用簡(jiǎn)單的

JavaScript

代碼片段，即可將對(duì)話搜索窗口嵌入到他們的網(wǎng)站中，從而顯著提升用戶體驗(yàn)。TiDB

AI

Assistant：目前TiDB自己的AI系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)基本的知識(shí)庫問答功能并具備一定的推理能力。（https://tidb.ai

）DeepSeek：中國(guó)人工智能公司杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司開發(fā)的一系列大語言模型（LLM）。樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)TiDB

Autoflow+DeepSeek

構(gòu)建知識(shí)庫問答系統(tǒng)DeepSeek

是杭州深度求索開發(fā)的一系列大語言模型（LLM），旨在通過高性能、低成本的

AI

技術(shù)推動(dòng)行業(yè)變革。其產(chǎn)品覆蓋自然語言處理、推理任務(wù)、代碼生成、數(shù)學(xué)問題解決等多個(gè)領(lǐng)域，提供從客戶服務(wù)到學(xué)術(shù)研究的全場(chǎng)景解決方案。通過

TiDB

AutoFlow

與

DeepSeek

的結(jié)合，可以構(gòu)建一個(gè)高效、智能的知識(shí)庫問答系統(tǒng)，幫助用戶快速定位所需信息，提升工作效率和決策質(zhì)量。與DeepSeek結(jié)合后，TiDB還可以通過以下幾種方式提升運(yùn)維人員的問題處理能力：智能決策與問題定位精準(zhǔn)解析海量日志：

D

eep

S

eek

模型具備強(qiáng)大的自然語言理解和數(shù)據(jù)分析能力，

能夠快速解析海量的運(yùn)維日志。例如，

在客戶的交易系統(tǒng)中，

通過分析數(shù)據(jù)庫索引失效問題，

D

eep

S

eek

模型能夠精準(zhǔn)定位系統(tǒng)瓶頸，

并提出優(yōu)化方案，

縮短故障解決時(shí)間。多維度數(shù)據(jù)分析：

D

eep

S

eek

模型可以對(duì)數(shù)據(jù)庫的性能指標(biāo)、錯(cuò)誤日志、用戶行為等多種數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，

幫助運(yùn)維人員從不同維度理解問題的本質(zhì)。例如，

通過分析數(shù)據(jù)庫的C

P

U

使用率、內(nèi)存占用、磁盤I

/

O

等指標(biāo)，

模型可以判斷出數(shù)據(jù)庫是否存在性能瓶頸，

并提供相應(yīng)的優(yōu)化建議。知識(shí)管理與經(jīng)驗(yàn)傳承構(gòu)建運(yùn)維知識(shí)庫：

D

eep

S

eek

模型可以幫助企業(yè)構(gòu)建運(yùn)維知識(shí)庫，

將運(yùn)維人員的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)進(jìn)行積累和整合。知識(shí)檢索與匹配：

運(yùn)維人員可以通過自然語言查詢，

快速從知識(shí)庫中檢索到相關(guān)的信息和解決方案。D

e

e

p

S

e

e

k

模型的自然語言理解能力能夠準(zhǔn)確理解運(yùn)維人員的查詢意圖，

提供精準(zhǔn)的知識(shí)匹配結(jié)果。自動(dòng)化運(yùn)維與智能診斷自動(dòng)化任務(wù)執(zhí)行：

D

eep

S

eek

模型可以與運(yùn)維自動(dòng)化工具集成，

實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化任務(wù)的執(zhí)行。智能故障診斷：

D

eep

S

eek

模型的推理能力能夠幫助運(yùn)維人員更智能地進(jìn)行故障診斷。培訓(xùn)與技能提升個(gè)性化培訓(xùn)內(nèi)容生成：

D

eep

S

eek

模型可以根據(jù)運(yùn)維人員的技能水平和需求，

生成個(gè)性化的培訓(xùn)內(nèi)容。實(shí)時(shí)問題解答：

運(yùn)維人員在工作中遇到問題時(shí)，

可以實(shí)時(shí)向D

eep

S

eek

模型提問，

模型會(huì)根據(jù)其強(qiáng)大的知識(shí)儲(chǔ)備和推理能力，

提供準(zhǔn)確的答案和解決方案，

幫助運(yùn)維人員快速解決問題，

提升技能水平。樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)基于LLM的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫遷移：技術(shù)痛點(diǎn)異構(gòu)數(shù)據(jù)庫遷移需突破結(jié)構(gòu)差異、行為適配、質(zhì)量驗(yàn)證三重壁壘。面對(duì)SQL方言、執(zhí)行邏輯、分布式架構(gòu)的深度異構(gòu)，傳統(tǒng)工具難以保障業(yè)務(wù)連續(xù)性。LLM技術(shù)需解決的核心矛盾為：如何將隱含的數(shù)據(jù)庫語義與顯式約束轉(zhuǎn)化為跨平臺(tái)的可靠遷移方案。結(jié)構(gòu)異構(gòu)性模式映射沖突（表結(jié)構(gòu)/數(shù)據(jù)類型/約束）SQL方言差異（PL/SQL

vs

T-SQL

vs

PL/pgSQL）分布式架構(gòu)差異（分片策略/事務(wù)協(xié)議）行為保持難題存儲(chǔ)過程/函數(shù)的環(huán)境依賴觸發(fā)器/視圖的跨平臺(tái)兼容執(zhí)行計(jì)劃等效性驗(yàn)證（如Oracle

RBO

vs

PostgreSQL

CBO）質(zhì)量保障瓶頸十億級(jí)數(shù)據(jù)一致性校驗(yàn)事務(wù)隔離級(jí)別差異風(fēng)險(xiǎn)性能衰減預(yù)警（響應(yīng)時(shí)間/吞吐量）樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)基于LLM的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫遷移：技術(shù)方案通過構(gòu)建LLM為中心的智能解析-適配-驗(yàn)證體系，實(shí)現(xiàn)‘語法兼容’到‘語義等效’的跨越。方案創(chuàng)新性地將AST分析、沙箱仿真、量化評(píng)估結(jié)合，不僅完成數(shù)據(jù)對(duì)象的物理遷移，更確保事務(wù)、并發(fā)、性能等運(yùn)行時(shí)行為的跨平臺(tái)一致性?；贚LM的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫遷移方案.

語法分析

-

AST

，

依賴，

分割，

簡(jiǎn)化.

算子轉(zhuǎn)換

-

匹配，

翻譯，

驗(yàn)證.

功能驗(yàn)證

–

語法，

執(zhí)行，

用例，

功能.

知識(shí)編輯

–

人工/

LLM.

沙箱測(cè)試與優(yōu)化

–

T

P

C

-

C

,

流量回放樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)四、中國(guó)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品典型案例一、2月數(shù)據(jù)庫排行榜解讀二、數(shù)據(jù)庫行業(yè)資訊和動(dòng)態(tài)三、LLM

+

DataBaseGaussDB

-

助力郵儲(chǔ)銀行核心系統(tǒng)分布式改造新一代個(gè)人業(yè)務(wù)核心的面客系統(tǒng)(統(tǒng)一查詢)核心系統(tǒng)分布式改造挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)1：解決容量瓶頸擁有百TB級(jí)的海量歷史數(shù)據(jù)、千億級(jí)單表數(shù)據(jù)量挑戰(zhàn)3：金融最高級(jí)可用性要求極端環(huán)境下繼續(xù)對(duì)外提供服務(wù)，RTO、RPO要求極高挑戰(zhàn)2：

業(yè)務(wù)高并發(fā)低時(shí)延要求高峰期上萬的用戶并發(fā)量；查詢請(qǐng)求毫秒級(jí)響應(yīng)（大容量、高并發(fā)）實(shí)時(shí)收支分析（分布式混合負(fù)載）交易明細(xì)查詢 登記簿 歷史賬戶信息批處理效率聯(lián)機(jī)交易25分鐘140分鐘原核心新核心業(yè)務(wù)應(yīng)用極致體驗(yàn)季度結(jié)息30%33%500T

超大

存儲(chǔ)容量10年

超長(zhǎng)

查詢范圍6大行

之一6.5億

用戶18億

賬戶4萬

線下網(wǎng)點(diǎn)20億筆

日均交易樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)金倉數(shù)據(jù)庫

-

助力烏魯木齊機(jī)場(chǎng)貨運(yùn)系統(tǒng)升級(jí)為了保障機(jī)場(chǎng)貨運(yùn)流轉(zhuǎn)相關(guān)系統(tǒng)的安全性和連續(xù)性，中國(guó)航信天信達(dá)攜手金倉數(shù)據(jù)庫，利用國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫在網(wǎng)絡(luò)安全和高可用架構(gòu)上的優(yōu)勢(shì)，為烏魯木齊國(guó)際機(jī)場(chǎng)打造了全新的新一代信創(chuàng)貨站保障系統(tǒng)。近期，烏魯木齊機(jī)場(chǎng)改擴(kuò)建工程弱電系統(tǒng)工程（六標(biāo)段）貨站相關(guān)貨運(yùn)物流信息等系統(tǒng)等順利通過民航專業(yè)竣工驗(yàn)收，標(biāo)志著烏魯木齊國(guó)際機(jī)場(chǎng)成為全國(guó)首家使用信創(chuàng)國(guó)產(chǎn)化全流程貨站保障系統(tǒng)的機(jī)場(chǎng)。01 統(tǒng)一建設(shè)

安全先行過去各系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫品牌不同，安全機(jī)制和操作規(guī)范難統(tǒng)一，運(yùn)維復(fù)雜且風(fēng)險(xiǎn)高。本次項(xiàng)目簡(jiǎn)化運(yùn)維、降低風(fēng)險(xiǎn)：安全源頭：采用通過EAL4+認(rèn)證的金倉數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一安全機(jī)制：傳輸加密+存儲(chǔ)加密02 集群部署

秒級(jí)切換本項(xiàng)目采用數(shù)據(jù)庫集群

VIP

模式，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用無感切換，契合機(jī)場(chǎng)自動(dòng)化操作需求。主節(jié)點(diǎn)故障需主備切換時(shí)，VIP與原主機(jī)

MAC

地址解綁；VIP

轉(zhuǎn)移至升為主節(jié)點(diǎn)的從備機(jī)，并與新主節(jié)點(diǎn)

MAC

地址綁定。03 同城容災(zāi)實(shí)時(shí)同步KingbaseES

具備全方位容錯(cuò)機(jī)制，可確保數(shù)據(jù)庫7×24

小時(shí)不間斷服務(wù)，實(shí)現(xiàn)

99.999%

的系統(tǒng)可用性，最大程度降低各類故障對(duì)數(shù)據(jù)的影響，提供可靠的災(zāi)難恢復(fù)與數(shù)據(jù)保護(hù)功能。借助金倉數(shù)據(jù)庫同步工具

Kingbase

FlySync

采集源端數(shù)據(jù)庫增量數(shù)據(jù)，經(jīng)解析-轉(zhuǎn)換-過濾-封裝后，在目標(biāo)端數(shù)據(jù)庫應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)兩端狀態(tài)同步，構(gòu)建數(shù)據(jù)級(jí)同城災(zāi)備中心。樂/知/樂/

享同/心/共/

濟(jì)TiDB

-

攜手咪咕視訊攻克內(nèi)容分發(fā)核心系統(tǒng)挑戰(zhàn)咪咕視訊作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的綜合視頻服務(wù)平臺(tái)，全場(chǎng)景月活用戶高達(dá)

4.98

億。在這一龐大的用戶生態(tài)背后，咪咕采用

TiDB

作為內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)系統(tǒng)的核心數(shù)據(jù)庫，承載所有媒體資訊、節(jié)目和賽事的元數(shù)據(jù)，成功支撐了平臺(tái)的高效運(yùn)行和內(nèi)容分發(fā)，也順利完成了多項(xiàng)知名直播賽事的轉(zhuǎn)播，包括歐洲足球聯(lián)賽、NBA、CBA、中超等頂級(jí)賽事，在提升和保障用戶體驗(yàn)方面發(fā)揮重要作用。部署架構(gòu)兩中心準(zhǔn)雙活域名調(diào)度控制讀寫集群分離DM/CDC

托底節(jié)點(diǎn)數(shù)量：每中心

15

臺(tái)TiDBx4,TiKVx

4PDx3,TiCDCx

3TiFlashx

2Prometheus+Grafana+AlertManagerx

2設(shè)備資源節(jié)省：5

換

1（4M1O），已降低約

1/3

硬件成本，去專用設(shè)備開發(fā)和實(shí)施成本節(jié)?。?

人月，主要為驗(yàn)證和測(cè)試CICD

整體效率提升：從“至少

3

天”到“只要

1