【数据库】大模型时代的数据库新范式：从平替到智能演进

前言

在当今数字化飞速发展的时代，数据库作为信息存储与管理的核心，正经历着一场深刻的变革。过去，国产数据库主要围绕“平替”展开，努力兼容 Oracle、替代 SQL Server 和 DB2；如今，随着 AI 和大模型的崛起，数据库正从单纯的“工具人”角色，快速进化为能够理解需求、主动提供解决方案的“智能伙伴”。本文将深入探讨数据库从“平替”到“智能演进”的过程，以及金仓数据库在这一变革中的探索与实践。

1. KingbaseES简介
   国产自主研发：KingbaseES由人大金仓自主研发，符合国家信息安全要求，支持国产化软硬件环境。
   兼容性强：兼容PostgreSQL，支持丰富的SQL标准和扩展，方便迁移和二次开发。
   高性能与高可用：支持分布式架构、读写分离、负载均衡，满足企业级应用需求。
   安全保障：内置多层安全机制，包括访问控制、审计、加密等。
2. 在线体验平台介绍
   KingbaseES官网提供了在线体验平台，无需安装即可通过浏览器操作数据库，适合快速上手和功能试用。
   支持SQL语句执行、数据表管理、存储过程调用等基本功能。
   提供示例数据库和数据，方便用户直接进行查询和实验。

在线地址：https://bbs.kingbase.com.cn/index，如下图选择服务与支持中的体验中心即可体验

一、平替的“旧时代”：成绩与痛点

（一）显著成绩

国产数据库在“平替”之路上取得了令人瞩目的成绩。在金融、政府等关键领域，众多核心业务的底层数据库已成功实现国产化替代。这不仅保障了国家关键信息基础设施的安全，也推动了国产数据库技术的不断发展。例如，在一些银行的业务系统中，金仓数据库凭借其高可靠性、高性能和高安全性，稳定地支撑着各类金融交易业务，为金融行业的数字化转型提供了有力保障。

（二）痛点问题

然而，“平替之路”并非一帆风顺，企业在数据库迁移过程中常常会遇到诸多问题：

1. 语法函数不兼容：像 Oracle 中的 MERGE INTO、ROWID 和触发器等，许多国产数据库对这些功能的支持仍不完善。这使得在迁移过程中，原有的业务逻辑可能需要重新调整，增加了迁移的难度和成本。
2. 数据类型不兼容：例如使用 LONG 或 CLOB/BLOB 数据类型时，可能遇到兼容性问题。不同数据库对这些数据类型的存储和处理方式存在差异，导致数据迁移后可能出现数据丢失或格式错误的情况。
3. 字符集问题：跨库 JOIN 时，字符集不一致会导致乱码，特别是在多语言环境下尤为棘手。这不仅影响数据的准确性，还可能导致业务逻辑出现错误。
4. SQL 行为不一致：分页排序不稳定、SQL 拼接错乱等问题，在某些场景下可能导致应用挂掉。例如，在不同的数据库中，相同的分页查询语句可能返回不同的结果顺序，这会给业务系统带来严重的影响。

此外，背后还涉及到人才不足、生态不完善、性能差距等一系列挑战。如果我们只是停留在“兼容性”层面，最终只能陷入价格战与人海战术的困境。因此，智能化才是企业突破困境的真正出路。

二、智能化的“新纪元”：两条腿走路，双向并进

（一）AI for DB：让数据库“听懂人话”

“AI for DB”中最令人兴奋的应用之一就是自然语言查询（Natural Language Querying）。业务人员不再需要掌握复杂的 SQL 语法，而是通过自然语言提问，系统就能自动生成 SQL 语句，执行查询并返回结果。

1. 工作原理

• 用户：用自然语言提问，例如“帮我分析下这个月哪个销售的绩效最高？”
• AI 模型：数据库通过内置的 AI 模型（如 DeepSeek、Qwen）理解用户意图，自动生成合适的 SQL 语句。
• 数据库：执行 SQL，返回精准结果。

2. 关键技术

重点在于数据库需要将相关的表结构和元数据封装成“AI Profile”，确保 AI 能够生成准确的 SQL 语句。以下是一个简单的 Python 代码示例，展示如何使用 AI 模型将自然语言转换为 SQL 语句：

import openai# 假设我们已经有了数据库的表结构和元数据信息
table_structure = {"sales": {"columns": ["id", "name", "performance"]}
}def natural_language_to_sql(query):# 这里可以使用 OpenAI 的 API 或者其他 AI 模型# 简单示例，实际应用中需要根据具体的模型进行调整prompt = f"根据以下表结构 {table_structure}，将自然语言查询 '{query}' 转换为 SQL 语句"response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-003",prompt=prompt,max_tokens=100)sql_statement = response.choices[0].text.strip()return sql_statementquery = "帮我分析下这个月哪个销售的绩效最高？"
sql = natural_language_to_sql(query)
print(sql)

除了查询，AI 还能够赋能智能运维。例如，AI 可以自动处理告警、降噪，并在发现性能瓶颈时触发扩容或资源优化任务，实现故障的闭环处理。

当你进入 KingbaseES 在线体验平台首页时，会发现它无需本地安装数据库环境，直接通过网页即可在线编写和执行 SQL，快速体验国产数据库的核心功能。平台支持 Oracle、PostgreSQL、MySQL、SQL Server 等多种兼容模式，适合不同用户进行基础功能验证和学习，非常方便上手。

执行代码：

# 创建数据库模式s1,s2
create schema s1;
create schema s2;
# 可以通过查看sys_namespace视图查看当前数据库的模式信息。
select * from sys_namespace where nspname in ('s1','s2');
# 在S1下创建test表。
create table s1.test(id int,name varchar(20) );
# 插入数据
insert into s1.test values ('1','kingbase');

创建表：

执行代码：

创建表customers客户表
CREATE TABLE customers (C_ID INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,C_NAME VARCHAR(50) NOT NULL,C_ADDRESS TEXT NOT NULL,C_PHONE VARCHAR(15) NOT NULL
);

创建索引：

执行代码：

# 在customers表的c_name列上创建索引
create index indx_c_name on customers(c_name);
# 在itms分区表中的i_price列上创建本地索引
create index indx_i_price  on items (i_price) local;
# 在order表的o_id和o_date列上创建组合索引。

进行怎删改查

执行代码：

# with子句
WITH customer_total_amount AS (SELECT c.C_NAME,SUM(o.O_TOTAL_PRICE) AS total_amountFROM customers cJOIN orders o ON c.C_ID = o.C_IDGROUP BY c.C_NAME
)
SELECT * 
FROM customer_total_amount
ORDER BY total_amount DESC
LIMIT 5;

（ 二）DB for AI：成为大模型的“强力后援”

如果 AI for DB 让数据库更“聪明”，那么 DB for AI 则是让数据库更“强壮”，成为大模型等 AI 应用的坚实后盾。

1. 数据治理的重要性

AI 模型的表现很大程度上依赖于数据。数据库天生具备数据一致性、可追溯性和元数据管理能力，这些都能有效解决 AI 在处理数据时可能面临的“数据混乱”问题。例如，在金融领域的风险预测模型中，数据库可以确保数据的准确性和完整性，为模型提供高质量的训练数据。

2. RAG 应用成功的四大支柱

• 高质量的数据治理：数据需要经过精细化处理和切分，才能为向量数据库提供高效支持。例如，对文本数据进行分词、去停用词等预处理操作。
• 高性能的向量检索：数据库需要提供毫秒级的向量检索能力，快速定位与问题相关的信息。以下是一个使用 Faiss 库进行向量检索的简单示例：

import faiss
import numpy as np# 假设我们有一组向量数据
vectors = np.random.rand(1000, 128).astype('float32')
index = faiss.IndexFlatL2(128)
index.add(vectors)# 查询向量
query_vector = np.random.rand(1, 128).astype('float32')
k = 5  # 查找最相似的 5 个向量
distances, indices = index.search(query_vector, k)
print(f"最相似的 {k} 个向量的索引：{indices}，距离：{distances}")

• 一体化的融合架构：未来的数据库将不再区分关系型数据和向量数据，而是通过统一内核同时处理二者，大大简化技术栈。
• 企业级的安全可控：尤其在金融、医疗等领域，数据的安全性和权限管控至关重要，这恰恰是企业级数据库相较于开源方案的优势所在。
  

三、从单打独斗到生态共建

未来的竞争，将不再是单个产品的竞争，而是生态的竞争。MCP（Model as a Service/Plugin）协议的兴起意味着，企业不再需要自己从头构建 AI 能力，而可以像搭积木一样，利用行业顶尖的 AI 服务。

这种生态化的思维不仅加速了知识流动，也降低了创新门槛。同时，建立开放、共享的知识社区至关重要。金仓数据库正在推动“互联网无死角”计划，通过丰富的案例库和知识库解决企业在运维中遇到的技术难题。

五、结语

回顾这场变革，我们从“平替”起步，解决了“能用”的问题；我们正迈向“智能”，希望解决“更好用、更聪明”的问题。大模型为我们提供了实现“换道超车”的机会。未来的数据库，不再是谁兼容谁，而是谁能与 AI 深度融合，谁能重新定义数据的边界。

相信金仓数据库将继续引领这一变革，凭借其强大的智能化能力，为企业提供更加高效、智能的数据解决方案，助力各行各业实现数字化转型。让我们共同期待数据库在智能时代的辉煌发展！

以上博客内容通过详细阐述数据库从“平替”到“智能演进”的过程，结合代码示例和插图，全面展示了数据库领域的新趋势和金仓数据库的实践探索。你可以根据实际情况对插图链接和代码进行调整和完善。