电科金仓发布融合数据库 KES V9 2025 及 AI 产品体系

7 月 15 日，国产数据库厂商中电科金仓（北京）科技股份有限公司（以下简称'电科金仓'）在北京举行了一场技术发布会，集中发布四款核心产品：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，并同步举行了'金兰组织 2.0'启动仪式。

如果放在过去几年，这场发布会可能被归入'信创替代'的常规范畴。但这一次，电科金仓试图讲述的不再是'我们也能做、我们可以兼容'，而是'我们能不能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'。这背后的核心逻辑是清晰的：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、也更具挑战性的市场命题——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说，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，正催生着更智能、更自适应、更能应对复杂挑战的新一代数据库形态。这不仅是一个技术问题，更是产业方向选择的问题。而电科金仓，作为国产数据库厂商中的代表性玩家，选择了用'融合数据库'体系作为回应。

本文将试图厘清三个核心问题：

'融合数据库'究竟意味着什么？它与传统数据库有何本质差异？
电科金仓的产品和技术体系是否真正构成了'融合能力'？它和'功能叠加'有何不同？
在 AI 深度嵌入企业业务的当下，这种融合路线是否能成为国产数据库的新锚点？

'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，以政府、电信、金融、能源等关键领域为代表，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：对上层业务保持接口一致性，对底层系统实现稳定承载。

金仓数据库正是在这一阶段建立了其在国产数据库行业的核心位置。凭借与 Oracle 高度兼容的技术路线、平滑迁移工具链以及在关键系统中的稳定表现，金仓数据库产品广泛应用于金融、电信、能源、交通、医疗、制造等多个重点行业，累计部署超 100 万套。多个行业数据显示，当前国产数据库在政府行业的渗透率已经较高，在金融、能源、电信等领域也实现规模化部署。

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。

对于国产数据库而言，这不仅是一条技术演进路线，也是一个新的战略方向。

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：

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；