KingbaseES 融合数据库：内核级架构与一库多能实践

2. 多语法体系一体化：插件式兼容，异构库迁移零负担

KES 本身基于标准 SQL 搭建内核，采用插件式扩展架构，整体语法兼容率超过 95%，针对 SQL Server 的兼容更是做到 99%。这一点对企业迁移来说格外实用，原有业务代码不用大规模重构，开发和 DBA 也不用从头学习新语法，直接省去了大量改码成本和学习成本，异构数据库迁移的阻力小了一大半。

代码示例：SQL Server 兼容模式 T-SQL 原生运行

-- 配置文件开启 SQL Server 兼容模式
-- sql_compatibility = 'sqlserver'
-- enable_tsql_procedure = on

-- 直接编写 T-SQL 存储过程，无需调整语法
CREATE PROCEDURE sp_get_user_info(@user_id INT)
AS $$
BEGIN
    SELECT id, name, phone FROM sys_user WHERE id = @user_id;
END; $$ LANGUAGE tsql;

-- 原生调用存储过程，和 SQL Server 操作完全一致
EXEC sp_get_user_info 1001;

3. 集中分布一体化：一套内核，适配大小业务全场景部署

市面上很多数据库会把集中式和分布式做成两套独立产品，切换起来成本极高。而 KES 从内核层面做到了集中与分布式一体化，不用更换核心引擎，就能适配两种部署模式。小规模核心业务可以用集中式部署，搭配 RWC、RAC 集群保障高可用，稳住核心交易的稳定性；后期数据量暴涨、需要横向扩容，直接切换分布式模式，依托分片管理、分布式事务和全局一致性能力，支撑 TDC、Sharding 等分布式集群，应对海量数据负载。两种模式切换不用改业务代码，开发和运维的操作逻辑完全统一。

KES 采用集中式与分布式一体化架构，集中式架构支持 RWC、RAC 集群，满足核心交易系统的高可用需求；分布式架构基于集中式内核扩展，增加分片管理、分布式事务、全局一致性等模块，支撑 TDC、Sharding、ADC 分布式集群，满足海量数据的横向扩展需求。

4. 开发运维一体化：全流程工具配套，省心易落地

KES 没有只做数据库内核，而是配套了覆盖全生命周期的工具链，从前期的迁移评估、数据迁移，到中期的开发调试，再到后期的日常监控、故障自愈和性能优化，全程有专属工具支撑，包括 KStudio 开发工具、KDMS 迁移评估系统、KDTS 迁移工具、KEMCC 统一管控平台等，不用企业额外拼凑第三方组件。开发人员能借助智能 SQL 提示、执行计划可视化、存储过程调试功能提升效率；运维人员也不用重复做繁琐的手动操作，数据库可实现故障自诊断、自动修复，甚至性能自动调优，大幅减少人工干预，既降低运维难度，也能避免人为失误影响业务，真正实现轻量化运维。

KES 提供覆盖评估 - 迁移 - 开发 - 监控 - 自愈 - 优化的全流程工具链（KStudio 开发工具、KDMS 迁移评估系统、KDTS 迁移工具、KEMCC 统一管控平台等），并打造企业级统一管理平台，实现数据库全生命周期的一体化管理。

5. 应用场景一体化：一库支撑全业务负载

KES 打破 OLTP（事务处理）、OLAP（分析处理）、HTAP（混合负载）、时序、AI 的场景边界，通过内核级优化实现'一份数据、多类负载'，无需为不同场景搭建独立的数据平台，既避免了数据同步的 ETL 延迟，又大幅降低了平台建设与运维成本。

二、一库多能：全场景能力落地

基于五大一体化融合架构，金仓数据库实现了'一库适配全行业、全场景'的能力，可无缝支撑交易型、分析型、混合负载、时序、AI 五大核心应用场景，真正做到'一库多能，按需赋能'，覆盖从极简应用到核心关键应用的全需求。

1. 交易型应用：高并发、高可靠，支撑核心业务稳定运行

针对金融交付结算、能源/运营商 CRM/计费、企业 ERP、医疗 HIS 等核心交易场景，KES 通过存储层锁处理优化、日志优化、缓冲区管理优化，实现高并发、大数据量下的高性能事务处理，同时支持实例故障自愈、多级容灾，满足核心业务 7×24 小时不间断运行的需求。

2. 分析型应用：PB 级负载，高效支撑大数据分析

通过并行计算、列存引擎、分区表等技术，KES 可高效处理 PB 级海量数据的分析需求，支撑金融风险控制、电信用户行为分析、企业商业智能等场景，相比传统行存数据库，分析查询性能提升数倍。

3. 混合负载应用：OLTP+OLAP 一体化，打破数据孤岛

针对金融核心系统、能源计量平台等需要同时处理高并发事务与实时分析的场景，KES 实现 HTAP 混合负载一体化支撑，无需将数据从交易库同步至分析库，直接基于生产数据进行实时分析，避免 ETL 延迟，实现'交易与分析同库、数据实时可用'。

4. 时序类应用：毫秒级写入，适配物联网高频数据采集

专为工业物联网、智能电网、智能制造等场景的高频时序数据优化，支持超大数据量的毫秒级写入、高效压缩、时间窗口分析，并提供时间桶、滑动窗口、趋势检测等原生时序函数，单表十亿级数据规模下，聚合查询响应时间小于 1.5 秒。

代码示例：时序数据时间窗口分析（设备温度趋势统计）

-- 按 5 分钟时间桶，统计每台设备近 1 小时的平均温度
SELECT device_id, time_bucket('5 minutes', ts) AS time_slot, avg(temperature) AS avg_temp 
FROM device_monitor 
WHERE ts > NOW() - INTERVAL '1 hour'
GROUP BY device_id, time_slot 
ORDER BY time_slot ASC;

5. AI 应用场景：库内 AI 能力，深度赋能智能应用构建

KES 是融合 AI 技术的新一代数据库，通过 DB for AI 与 AI for DB 双轮驱动，实现数据库与 AI 的深度融合，既支撑 AI 应用的高效开发，又通过 AI 提升数据库自身的智能自治能力。

• DB for AI：支持非结构化数据的向量化存储、实时更新与高效相似性检索，提供 VECTOR_ENCODE()、SIMILARITY() 等内置 AI 函数，兼容主流嵌入模型（BERT、ResNet），实现'库内推理'，减少数据搬移延迟；
• AI for DB：利用机器学习实现负载预测、自动调优、异常检测、故障自愈，提升数据库的智能化运维水平。

代码示例：向量相似度检索（AI 智能客服病历匹配场景）

-- 1. 创建带 768 维向量列的病历表
CREATE TABLE medical_records (
    record_id INT PRIMARY KEY,
    diagnosis TEXT,
    embedding VECTOR(768) -- 存储病历文本的向量嵌入
);

-- 2. 插入病历数据（向量由外部大模型生成）
INSERT INTO medical_records VALUES
(1001, '急性肺炎，伴有咳嗽、发热', '(0.87, -0.32, ..., 0.15)'),
(1002, '慢性支气管炎，胸闷、气短', '(0.72, 0.21, ..., 0.33)');

-- 3. 余弦相似度检索，匹配最相似的病历
SELECT record_id, diagnosis 
FROM medical_records 
ORDER BY embedding <-> '(0.85, -0.30, ..., 0.18)' -- 目标查询向量
LIMIT 3;

三、核心技术优势：从性能、可靠、安全到易用

金仓数据库的融合架构与一库多能能力，依托于其在迁移适配、性能扩展、高可用、安全防护、人性化设计五大维度的核心技术优势，这些优势既保障了传统业务的平稳迁移与稳定运行，又为智能应用的构建提供了高效支撑。

1. 应用迁移：无损高效，实现零代码/不停机迁移

• 语法与特性高度兼容：支持物化视图增量刷新、reference 分区、表隐式 ID 等主流数据库核心特性，实现应用代码零修改；
• 全流程迁移工具：KDMS 实现迁移智能评估，生成成功率报告与失效对象优化建议；KDTS 实现自动化数据迁移；KReplay 可抓取生产负载，回归验证迁移后系统性能；
• 不停机上线：支持在线切割业务，实现数据库替代过程中业务无感知，适用于金融、运营商等 7×24 小时运行的核心系统。

2. 性能扩展：强劲高效，从容应对高负载大并发

• 全层级优化：存储层优化事务处理与锁机制，算法层优化聚集、连接等算子并支持并行计算，算力层适配 NUMA、RDMA 等新硬件；
• 负载均衡：提供读写分离技术，实现读负载的横向扩展；
• 线性扩展：分布式架构支持节点弹性扩容，性能随节点数量线性提升，满足业务持续增长的需求。

3. 高可用高可靠：99.999% 可用性，实现数据 0 丢失

• 多级容灾架构：支持时间冗余、网络冗余、组合冗余，从单实例、本地集群到多地多中心，满足金融行业 6 级容灾标准；
• 智能故障自愈：实现实例故障自动切换、无感扩缩容、滚动升级，保障业务连续性；
• 多维数据保护：支持永久增量备份、坏块/文件故障修复、逻辑对象恢复，全方位保障数据健壮性，实现数据 0 丢失。

4. 安全防护：纵深防御，满足涉密场景高安全要求

KES 是国内安全级别领先的数据库产品，完全符合国家安全数据库标准 GB/T 20273-2019 结构化保护级（第四级），近似等同于 TCSEC B2 级（国外数据库仅能达到 C1/C2 级），同时具备涉密信息系统产品检测、商用密码产品、网络关键设备/安全专用产品双认证等多重资质：

• 全流程安全管控：支持身份鉴别、访问控制、运行日志、数据加密等全维度安全能力；
• 合规适配：适用于等保、分保等涉密场景，可满足军队、军工、政府、金融、电信等行业的高安全要求。

5. 人性化设计：简单易用，适配全规模客户场景

• 跨平台与多部署：配套工具支持 Windows、Linux、MacOS，提供 CS/BS 两种部署架构，适配中小企业到大型企业的不同需求；
• 云原生兼容：融合主流云平台 API，支持数据库无缝上云，实现云环境下的大规模集中管控与多租户管理；
• AI 辅助工具：具备智能故障定位、SQL 优化、实例调优、健康报告生成等 AI 能力，降低开发与运维的技术门槛。

四、生态与落地支撑

一款数据库光有技术亮点不够，能不能顺利落地、适配企业现有的软硬件环境，往往比参数更重要。金仓 KES 的'一库多能'不是空中楼阁，背后靠的是成熟的生态适配和全流程工具兜底，不用企业推翻现有架构重来，也不用额外搭建复杂配套组件，上手和落地的门槛低很多。

1. 全栈生态适配，兼容国产与主流环境

目前 KES 已经完成上万款上下游产品的适配认证，生态合作体系也很完善，不管是传统 IT 环境还是国产化替代场景，都能无缝对接。硬件层面兼容 x86、ARM 全架构，对海光、鲲鹏、飞腾这些国产主流 CPU 适配到位；系统层面除了 Windows、Linux，也完美支持银河麒麟、统信、欧拉等国产操作系统，完全贴合当下国产化替代的刚需。

开发和中间件层面也没壁垒，Navicat、DBeaver 这些常用 IDE 都能直接用，SpringBoot、MyBatis 等主流开发框架无需特殊改造就能对接，Tomcat、东方通等应用服务器，以及 Flink、Spark 这类大数据组件也能顺畅兼容，不用担心生态脱节导致业务改不动。

2. 全生命周期工具，从迁移到运维一站式搞定

针对企业最头疼的迁移、运维两大痛点，金仓配套了全套专属工具，全程不用手动拼凑第三方组件。前期迁移有 KDMS 做风险评估，提前排查兼容问题，KDTS 负责自动化数据迁移，KReplay 还能验证迁移后的业务性能，最大限度降低迁移风险；日常开发靠 KStudio，调试、优化、执行计划分析都很顺手；运维端有 KEMCC 统一管控平台，集中管理、故障监控、自愈优化都能覆盖，再加上 KFS 做异构数据同步，从上线到日常运维，全流程都有工具支撑，省心又稳妥。

五、总结：融合型数据库，才是当下企业的务实选择

现在企业做数据架构，早就过了'一个业务配一个数据库'的阶段，数据类型杂、场景多、运维成本高，传统分散式架构的弊端越来越明显。金仓 KingbaseES 主打融合架构，核心就是解决这个痛点，用一套数据库扛下多场景负载，不用分建关系库、时序库、向量库，也不用在集中式和分布式之间反复切换内核，真正做到'一库多用'。

它的优势不在于堆砌功能，而是把兼容、稳定、安全、易用做进了实际使用里：对存量业务，异构库迁移不用大改代码，能实现平稳切换；对新场景，IoT、AI、混合负载都能覆盖，不用额外投入平台成本；再加上国产自研、高安全等级、完善生态兜底，刚好契合政府、金融、能源、制造等行业的核心需求。

作为深耕数据库领域多年的国产厂商，金仓的技术积累和项目落地经验都经过了市场验证，也是业内少有的获得国家科技进步二等奖的数据库企业。在数字化转型和国产化替代的大趋势下，比起单一功能的数据库，这种融合型产品显然更务实，既能稳住核心业务不中断，又能适配新兴场景拓展，算得上是企业搭建数据底座的稳妥选择。

未来数据库的发展方向，本就是朝着一体化、轻量化、智能化靠拢，金仓 KES 也在持续优化融合能力和 AI 适配性，后续也能跟着业务升级同步迭代，不用频繁更换数据库架构，长期来看性价比和实用性都很突出。