近期，国产数据库厂商电科金仓在北京发布了一系列新产品，重点展示了其在融合数据库领域的最新探索。集中发布的四款核心产品包括 AI 时代的融合数据库 KES V9 2025、企业级统一管控平台 KEMCC、数据库一体机（云数据库 AI 版）以及企业级智能海量数据集成平台 KFS Ultra。
过去几年，这类发布往往被贴上'信创替代'的标签。但这次有所不同，电科金仓试图讲述的不再是简单的兼容，而是如何定义下一代数据库形态。整个发布会贯穿了三个关键词：'融合''AI''平台能力'。背后的逻辑很清晰：在'去 IOE'与'兼容 Oracle'的红利渐近尾声之际，国产数据库厂商开始面对一个更加复杂的市场命题——如何在大模型时代支撑非结构化数据、高维向量检索和复杂语义计算的新需求？
正如我国数据库学科带头人王珊教授所言，数据库内核与 AI 能力的深度结合，已成为释放数据核心价值的关键路径。这不仅是一个技术问题，更是产业方向的选择。电科金仓选择了用'融合数据库'体系作为回应。
'国产替代'已近尾声，融合才是接下来的战场
十年前，中国数据库行业的关键词是'去 IOE'与'国产替代'。在国家自主可控政策推动下，信息系统加速从 Oracle、IBM DB2 等国外数据库向国产方案迁移。在这一背景下，一批国产数据库厂商迅速崛起，其主要任务是完成'可用、可控、兼容'的目标。
然而，随着'信创替代'阶段性任务逐步完成，国产数据库行业开始进入一个更具挑战性的'后信创时代'。这一阶段的核心问题不再是'是否兼容、替代 Oracle'，而是能否适配 AI 驱动下的新一代数据需求和系统形态。
以大模型为代表的新型 AI 应用快速普及，数据模型不断增加：从结构化数据扩展至非结构化文本、图像、音频、视频；从二维表格拓展至高维向量、知识图谱与时序流。随之而来的，是更复杂的查询负载、更动态的部署形态、更高并发与低延迟的性能要求，以及对模型推理与语义理解能力的数据库原生支持。
与此同时，传统数据库产品'分门别类'的技术架构开始显露疲态：关系型数据库难以适配图数据与向量索引，专用数据库难以统一管控与调度，数据孤岛与工具链碎片化问题愈发严重。
也就是说，当数据库面对的不只是'存数据、查数据'，而是作为整个 AI 工作流的数据中枢时，其产品能力、架构底层、生态整合模式，都需要重构。
在这样的背景下，'融合数据库'成为国产数据库厂商所普遍关注的下一阶段技术路径。它不仅是一个产品概念，更是一种架构性、体系化的战略选择：打破不同数据模型、查询语法、运行环境、运维体系之间的壁垒，构建一个面向未来的数据处理基础设施平台。
金仓数据库打了一个样
'融合数据库'不是产品组合的宣传术语，而是一种架构层面的内生能力。电科金仓不是通过多个产品之间的拼接来构建所谓'融合能力'，而是选择把这一理念深度注入到其核心产品——KES V9 2025 融合数据库引擎之中。
这是一款真正意义上的'底座级产品'，承载了电科金仓对下一代数据库形态的理解，也代表了国产数据库从'平替时代'向'范式定义'的跃迁尝试。
电科金仓提出的'五个一体化'融合理念，就落地于 KES V9 2025 的设计之中：
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- 数据模型一体化：原生支持结构化、文档、图、时序、向量等五大主流数据模型，在同一个引擎中实现统一存储与查询；
- 语法兼容一体化：在异构兼容方面，KES V9 2025 除覆盖 Oracle、MySQL 常用功能外，还新增了 SQL Server 和 Sybase 兼容模式，覆盖率分别达到 99% 与 95%，大幅降低用户切换门槛；
- 部署形态一体化：支持集中式、分布式、读写分离、RAC 等多种形态的灵活部署，满足从核心业务系统到边缘节点的多样化需求；
- 开发运维一体化：打通监控、调优、自愈、巡检等全生命周期运维能力，构建面向大规模集群的运维支撑体系；
- 应用场景一体化：从传统政务、金融等核心业务场景，到 AI 原生场景如语义检索、RAG 问答等，均实现适配与优化。
更重要的是，这一切并非功能模块的拼装，而是通过内核级架构重构实现的'融合内生性' —— 多模数据无需切换引擎、查询无需跨系统协调、部署与运维无需分别建设。这使得 KES V9 2025 成为支撑'融合数据库'愿景的真正技术载体。
需要指出的是，电科金仓不是为了融合而融合，融合数据库是为了更好地支撑多场景下的应用、更好地满足市场上涌现的新需求，尤其是为 AI 的规模化商用奠定坚实基础。
围绕'AI for DB'和'DB for AI'两个维度，电科金仓打造了深入融合 AI 能力的产品体系，此次发布的四款产品均融入了 AI 能力，并构建起一套支撑 AI 应用与赋能数据库管理的完整能力矩阵。
KES V9 2025：智能融合主引擎
该产品在多数据模型融合上，新增了对键值、文档、向量数据模型支持，满足 AI 场景等新型业务需求，通过单条 SQL 就能完成跨模型复杂检索。在系统管理上，通过融合 AI 技术的智能优化器、全诊断过程支撑及 SQL 映射应急机制，实现从性能问题感知到自治优化的完整链路，大幅降低人工管理成本。
