融合之道：电科金仓数据库的“五化一体“革命

开篇：一个DBA的真实困境

清晨7点，老张匆匆赶到公司机房。作为某省级政务云的资深DBA，他已经连续一周被数据库问题折磨得焦头烂额。

"又是跨库查询超时！"看着监控大屏上闪烁的红色告警，老张叹了口气。他面前的架构图密密麻麻：Oracle管核心业务、MySQL跑互联网应用、MongoDB存日志、Redis做缓存、Elasticsearch搞全文检索……

6套数据库，12个版本，18个实例。 每天光是检查备份就要花2小时，更别提那些跨库关联查询了——应用层拼接数据，代码改了三版还是慢得像蜗牛。

"如果有一个数据库能把这些都搞定就好了……"老张喃喃自语。

这不是幻想，这就是电科金仓KES多模数据库正在做的事。

---

第一章：五化融合，一库通吃

1.1 多语法一体化：说你的"方言"

想象一下，你去外地出差，当地人都说方言，你却只会普通话——这就是传统数据库迁移的痛苦。Oracle的PL/SQL、MySQL的存储过程、SQL Server的T-SQL，每种都是独特的"方言"。

金仓KES的第一个杀手锏：全都懂！

案例：政务系统Oracle迁移

某市政务系统，核心代码用Oracle写了10年，20万行PL/SQL存储过程。传统迁移方案评估：改造周期8个月，风险极高。

使用金仓KES：代码修改率不到3%。

-- 原Oracle代码，直接在KES中运行
-- 场景：公民信息查询与更新CREATE OR REPLACE PACKAGE citizen_mgmt AS-- 包规范：定义公共接口TYPE citizen_rec IS RECORD (id_card      VARCHAR2(18),name         VARCHAR2(50),birth_date   DATE,address      CLOB,social_credit NUMBER(3));FUNCTION get_citizen_info(p_id_card VARCHAR2) RETURN citizen_rec;PROCEDURE update_social_credit(p_id_card IN VARCHAR2,p_score_change IN NUMBER,p_reason IN VARCHAR2,p_result OUT VARCHAR2);
END citizen_mgmt;
/-- 包体：实现具体逻辑
CREATE OR REPLACE PACKAGE BODY citizen_mgmt AS-- 查询公民信息FUNCTION get_citizen_info(p_id_card VARCHAR2) RETURN citizen_rec ISv_citizen citizen_rec;BEGIN-- Oracle特有的FOR UPDATE语法SELECT id_card, name, birth_date, address, social_creditINTO v_citizenFROM citizensWHERE id_card = p_id_cardFOR UPDATE NOWAIT;  -- 行级锁，防止并发修改RETURN v_citizen;EXCEPTIONWHEN NO_DATA_FOUND THENRAISE_APPLICATION_ERROR(-20001, '未找到该公民信息');WHEN TIMEOUT_ON_RESOURCE THENRAISE_APPLICATION_ERROR(-20002, '记录正在被他人修改');END get_citizen_info;-- 更新社会信用分PROCEDURE update_social_credit(p_id_card IN VARCHAR2,p_score_change IN NUMBER,p_reason IN VARCHAR2,p_result OUT VARCHAR2) ISv_old_score NUMBER(3);v_new_score NUMBER(3);BEGIN-- 开启自治事务（不影响主事务）PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION;-- 获取当前分数SELECT social_credit INTO v_old_scoreFROM citizensWHERE id_card = p_id_cardFOR UPDATE;-- 计算新分数（限制在0-1000之间）v_new_score := GREATEST(0, LEAST(1000, v_old_score + p_score_change));-- 更新主表UPDATE citizensSET social_credit = v_new_score,updated_at = SYSDATE,  -- Oracle系统函数updated_by = USER      -- 当前用户WHERE id_card = p_id_card;-- 记录变更历史（JSON格式）INSERT INTO credit_history (id_card,change_type,old_value,new_value,reason,change_detail  -- CLOB类型，存储JSON) VALUES (p_id_card,CASE WHEN p_score_change > 0 THEN '加分' ELSE '扣分' END,v_old_score,v_new_score,p_reason,JSON_OBJECT(  -- Oracle 12c+ JSON函数'operator' VALUE USER,'ip_address' VALUE SYS_CONTEXT('USERENV', 'IP_ADDRESS'),'timestamp' VALUE TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')));COMMIT;  -- 自治事务提交p_result := '更新成功：' || v_old_score || ' → ' || v_new_score;EXCEPTIONWHEN OTHERS THENROLLBACK;p_result := '更新失败：' || SQLERRM;END update_social_credit;END citizen_mgmt;
/-- 调用示例
DECLAREv_citizen citizen_mgmt.citizen_rec;v_result VARCHAR2(200);
BEGIN-- 查询公民信息v_citizen := citizen_mgmt.get_citizen_info('110101199001011234');DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('姓名：' || v_citizen.name);-- 更新信用分（因见义勇为加10分）citizen_mgmt.update_social_credit(p_id_card => '110101199001011234',p_score_change => 10,p_reason => '见义勇为',p_result => v_result);DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_result);
END;
/

关键点：

• Oracle包（PACKAGE）语法完全兼容
• 自治事务（AUTONOMOUS_TRANSACTION）支持
• 异常处理（EXCEPTION）机制一致
• 系统函数（SYSDATE、USER、SYS_CONTEXT）原生支持

迁移成果： 20万行代码，只改了连接串和少量不兼容函数，2周完成迁移，老张终于能睡个好觉了。

---

1.2 多模数据一体化：一条SQL走天下

传统架构最痛苦的是什么？跨库查询！

老张曾经写过这样的代码：先从Oracle查用户信息，再从MongoDB查行为日志，然后从Redis取缓存，最后从Elasticsearch搜关键词……五个数据库，五套API，代码写了500行，还没法保证事务一致性。

金仓KES：一条SQL搞定。

案例：智慧城市综合查询

某智慧城市项目，需要实时查询：市民基础信息（关系型）、出行轨迹（GIS）、消费记录（文档）、人脸特征（向量）、舆情分析（全文检索）。

-- 场景：公安系统重点人员布控查询
-- 需求：查找最近出现在火车站附近、有多次异常消费、且面部特征相似的人员WITH 
-- 1. 基础信息表（关系模型）
base_info AS (SELECT person_id,id_card,name,risk_level,  -- 风险等级：1-低 2-中 3-高registered_addressFROM personsWHERE risk_level >= 2  -- 中高风险人员
),-- 2. 地理位置轨迹（GIS模型）
recent_locations AS (SELECT person_id,location_point,location_time,-- 计算与火车站的距离（米）ST_Distance(location_point,ST_GeomFromText('POINT(116.3912 39.9075)', 4326)  -- 北京站坐标) AS distance_to_stationFROM location_tracksWHERE location_time >= NOW() - INTERVAL '24 hours'-- 空间索引加速：查找火车站周边5公里AND ST_DWithin(location_point,ST_GeomFromText('POINT(116.3912 39.9075)', 4326),5000  -- 5公里)
),-- 3. 消费记录分析（文档模型 - JSONB）
abnormal_transactions AS (SELECT person_id,-- 从JSONB中提取字段trans_data->>'merchant_name' AS merchant,trans_data->>'amount' AS amount,trans_data->>'category' AS category,trans_time,-- 异常判断：深夜大额消费CASE WHEN EXTRACT(HOUR FROM trans_time) BETWEEN 0 AND 5AND (trans_data->>'amount')::NUMERIC > 5000THEN trueELSE falseEND AS is_abnormalFROM transactionsWHERE trans_time >= NOW() - INTERVAL '7 days'-- JSONB索引加速查询AND trans_data @> '{"status": "completed"}'
),-- 4. 人脸特征匹配（向量模型）
face_matches AS (SELECT person_id,face_embedding,capture_time,capture_location,-- 计算与嫌疑人特征的余弦相似度1 - (face_embedding <=> '[0.123, -0.456, 0.789, ...]'::vector(512)  -- 嫌疑人特征向量) AS similarity_scoreFROM face_capturesWHERE capture_time >= NOW() - INTERVAL '48 hours'-- 向量索引（HNSW）加速相似度搜索AND face_embedding <=> '[0.123, -0.456, 0.789, ...]'::vector(512) < 0.3ORDER BY similarity_score DESCLIMIT 100
),-- 5. 舆情关键词（全文检索）
related_posts AS (SELECT person_id,post_content,post_time,-- 全文检索评分ts_rank(to_tsvector('chinese', post_content),to_tsquery('chinese', '火车站 & (逃跑 | 躲避 | 藏匿)')) AS relevance_scoreFROM social_media_postsWHERE post_time >= NOW() - INTERVAL '7 days'-- 全文索引加速AND to_tsvector('chinese', post_content) @@ to_tsquery('chinese', '火车站 & (逃跑 | 躲避 | 藏匿)')
)-- 主查询：多模型融合分析
SELECT bi.person_id,bi.id_card,bi.name,bi.risk_level,-- 地理信息COUNT(DISTINCT rl.location_time) AS appearance_count,MIN(rl.distance_to_station) AS closest_distance,ST_AsText(ST_Centroid(ST_Collect(rl.location_point))) AS activity_center,  -- 活动中心点-- 消费异常COUNT(DISTINCT at.trans_time) FILTER (WHERE at.is_abnormal) AS abnormal_trans_count,SUM((at.amount)::NUMERIC) AS total_amount,-- 人脸匹配MAX(fm.similarity_score) AS max_face_similarity,COUNT(DISTINCT fm.capture_location) AS capture_locations,-- 舆情分析MAX(rp.relevance_score) AS max_post_relevance,STRING_AGG(DISTINCT rp.post_content, ' | ') AS related_posts,-- 综合风险评分（多因素加权）(bi.risk_level * 10 +  -- 基础风险COUNT(DISTINCT rl.location_time) * 5 +  -- 出现频次COUNT(DISTINCT at.trans_time) FILTER (WHERE at.is_abnormal) * 15 +  -- 异常消费MAX(fm.similarity_score) * 50 +  -- 人脸相似度COALESCE(MAX(rp.relevance_score), 0) * 20  -- 舆情相关性) AS comprehensive_risk_scoreFROM base_info bi
LEFT JOIN recent_locations rl ON bi.person_id = rl.person_id
LEFT JOIN abnormal_transactions at ON bi.person_id = at.person_id
LEFT JOIN face_matches fm ON bi.person_id = fm.person_id
LEFT JOIN related_posts rp ON bi.person_id = rp.person_idGROUP BY bi.person_id, bi.id_card, bi.name, bi.risk_level-- 筛选高风险目标
HAVING COUNT(DISTINCT rl.location_time) >= 3  -- 至少出现3次OR MAX(fm.similarity_score) > 0.85  -- 或人脸高度相似OR COUNT(DISTINCT at.trans_time) FILTER (WHERE at.is_abnormal) >= 2  -- 或多次异常消费ORDER BY comprehensive_risk_score DESC
LIMIT 50;

这条SQL做了什么？

• 关系模型：人员基础信息查询
• GIS模型：空间距离计算、轨迹分析
• 文档模型：JSONB消费记录解析
• 向量模型：人脸特征相似度匹配
• 全文检索：中文分词、关键词搜索
• 跨模型JOIN：五种模型无缝融合
• ACID事务：数据一致性保证

传统方案对比：

维度	传统多库方案	金仓KES融合方案
代码量	800+ 行（Java/Python）	80 行（SQL）
响应时间	5-8 秒	1.2 秒
数据一致性	最终一致（有延迟）	强一致（ACID）
开发周期	2 周	2 天
运维复杂度	5 套数据库独立维护	1 套统一管理

---

1.3 多应用场景一体化：HTAP实时分析

老张最头疼的还有一件事：业务部门天天催着要"实时报表"，但Oracle跑交易已经很吃力了，再跑分析查询会把系统拖垮。

传统方案是ETL：每晚把数据抽到数据仓库，第二天才能看报表。但领导要的是"实时"！

金仓KES的HTAP架构：交易和分析，我全都要！

案例：电商大促实时看板

某电商平台，双11期间每秒10万笔订单，同时需要实时展示：销售额、热销商品、地域分布、库存预警……

-- 场景：双11实时销售看板
-- 挑战：一边处理海量订单（OLTP），一边实时统计分析（OLAP）-- ========== 第一部分：订单处理（OLTP） ==========-- 1. 创建订单表（分区+列存混合）
CREATE TABLE orders (order_id BIGSERIAL PRIMARY KEY,user_id BIGINT NOT NULL,product_id BIGINT NOT NULL,product_name VARCHAR(200),category VARCHAR(50),price NUMERIC(10,2),quantity INT,amount NUMERIC(12,2),province VARCHAR(20),city VARCHAR(50),order_status VARCHAR(20),created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),-- 行存储：适合事务处理USING heap
) PARTITION BY RANGE (created_at);-- 按小时分区（大促期间数据量巨大）
CREATE TABLE orders_2024110100 PARTITION OF orders
FOR VALUES FROM ('2024-11-01 00:00:00') TO ('2024-11-01 01:00:00');-- 创建列存储副本（专门用于分析查询）
CREATE MATERIALIZED VIEW orders_column_store
USING columnar  -- 列存储引擎
AS SELECT * FROM orders
WITH NO DATA;-- 自动同步：订单插入后异步刷新列存储
CREATE TRIGGER sync_column_store
AFTER INSERT ON orders
FOR EACH STATEMENT
EXECUTE FUNCTION refresh_column_store_async();-- 2. 高并发订单插入（每秒10万笔）
BEGIN;-- 插入订单主表（行存储，毫秒级响应）
INSERT INTO orders (user_id, product_id, product_name, category,price, quantity, amount, province, city, order_status
) VALUES (123456, 789012, 'iPhone 15 Pro', '数码', 7999.00, 1, 7999.00, '北京', '朝阳区', 'paid'),(234567, 890123, '茅台酒', '食品', 2999.00, 2, 5998.00, '上海', '浦东新区', 'paid'),-- ... 批量插入
ON CONFLICT (order_id) DO NOTHING;  -- 防止重复-- 更新库存（行级锁，避免超卖）
UPDATE inventory
SET stock = stock - 1,sales_count = sales_count + 1
WHERE product_id = 789012AND stock > 0;  -- 乐观锁-- 记录用户行为（JSONB文档）
INSERT INTO user_behaviors (user_id, behavior_data)
VALUES (123456, jsonb_build_object('action', 'purchase','timestamp', NOW(),'device', 'iOS','ip', '192.168.1.100'
));COMMIT;-- ========== 第二部分：实时分析（OLAP） ==========-- 3. 实时销售看板（查询列存储，不影响交易性能）
WITH 
-- 时间维度：每分钟统计
time_series AS (SELECT DATE_TRUNC('minute', created_at) AS time_bucket,COUNT(*) AS order_count,SUM(amount) AS revenue,COUNT(DISTINCT user_id) AS unique_users,-- 移动平均（窗口函数）AVG(SUM(amount)) OVER (ORDER BY DATE_TRUNC('minute', created_at)ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW  -- 5分钟移动平均) AS revenue_ma5FROM orders_column_store  -- 查询列存储副本WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '1 hour'GROUP BY time_bucket
),-- 商品维度：热销TOP10
hot_products AS (SELECT product_id,product_name,category,SUM(quantity) AS total_sales,SUM(amount) AS total_revenue,COUNT(DISTINCT user_id) AS buyer_count,-- 排名RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS revenue_rankFROM orders_column_storeWHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '1 hour'GROUP BY product_id, product_name, categoryORDER BY total_revenue DESCLIMIT 10
),-- 地域维度：省份销售分布
province_stats AS (SELECT province,COUNT(*) AS order_count,SUM(amount) AS revenue,AVG(amount) AS avg_order_value,-- 占比SUM(amount) * 100.0 / SUM(SUM(amount)) OVER () AS revenue_percentageFROM orders_column_storeWHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '1 hour'GROUP BY province
),-- 品类维度：类目表现
category_performance AS (SELECT category,COUNT(*) AS order_count,SUM(amount) AS revenue,-- 同比增长（与去年同期对比）(SUM(amount) - LAG(SUM(amount)) OVER (PARTITION BY category ORDER BY DATE_TRUNC('hour', created_at))) * 100.0 / NULLIF(LAG(SUM(amount)) OVER (PARTITION BY category ORDER BY DATE_TRUNC('hour', created_at)), 0) AS yoy_growth_rateFROM orders_column_storeWHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '2 hours'GROUP BY category, DATE_TRUNC('hour', created_at)
)-- 综合看板输出
SELECT '实时概览' AS section,json_build_object('current_time', NOW(),'total_orders_1h', (SELECT SUM(order_count) FROM time_series),'total_revenue_1h', (SELECT SUM(revenue) FROM time_series),'peak_minute', (SELECT time_bucket FROM time_series ORDER BY revenue DESC LIMIT 1),'avg_order_value', (SELECT AVG(revenue / NULLIF(order_count, 0)) FROM time_series)) AS summaryUNION ALLSELECT '热销商品TOP10',json_agg(json_build_object('rank', revenue_rank,'product', product_name,'sales', total_sales,'revenue', total_revenue))
FROM hot_productsUNION ALLSELECT '地域分布TOP5',json_agg(json_build_object('province', province,'revenue', revenue,'percentage', ROUND(revenue_percentage, 2)))
FROM (SELECT * FROM province_stats ORDER BY revenue DESC LIMIT 5) tUNION ALLSELECT '品类表现',json_agg(json_build_object('category', category,'revenue', revenue,'growth_rate', ROUND(yoy_growth_rate, 2)))
FROM category_performance
WHERE DATE_TRUNC('hour', created_at) = DATE_TRUNC('hour', NOW());-- ========== 第三部分：智能预警（流式计算） ==========-- 4. 库存预警（实时触发）
CREATE MATERIALIZED VIEW low_stock_alert
AS
SELECT p.product_id,p.product_name,i.stock AS current_stock,-- 预测未来1小时销量（基于最近30分钟趋势）ROUND(COUNT(*) FILTER (WHERE o.created_at >= NOW() - INTERVAL '30 minutes') * 2.0  -- 按比例推算1小时) AS predicted_sales_1h,-- 预计缺货时间CASE WHEN i.stock > 0 THENNOW() + (i.stock * INTERVAL '1 hour' / NULLIF(COUNT(*) FILTER (WHERE o.created_at >= NOW() - INTERVAL '30 minutes') * 2.0,0))ELSE NOW()END AS estimated_stockout_time
FROM products p
JOIN inventory i ON p.product_id = i.product_id
LEFT JOIN orders o ON p.product_id = o.product_id
WHERE i.stock < 100  -- 库存低于100件
GROUP BY p.product_id, p.product_name, i.stock
HAVING COUNT(*) FILTER (WHERE o.created_at >= NOW() - INTERVAL '30 minutes') * 2.0 > i.stock
WITH DATA;-- 定时刷新（每分钟）
CREATE EXTENSION pg_cron;
SELECT cron.schedule('refresh_stock_alert', '* * * * *', 'REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY low_stock_alert');-- 查询预警
SELECT product_name,current_stock,predicted_sales_1h,TO_CHAR(estimated_stockout_time, 'HH24:MI') AS stockout_time,'紧急补货' AS action
FROM low_stock_alert
ORDER BY estimated_stockout_time;

技术亮点：

• 行列混合存储：交易用行存（快速插入），分析用列存（高效扫描）
• 异步刷新：订单插入不阻塞，后台自动同步列存储
• 分区表：按小时分区，查询只扫描相关分区
• 物化视图：预计算常用指标，秒级响应
• 窗口函数：移动平均、同比增长，SQL原生支持
• 定时任务：pg_cron自动刷新预警

性能数据：

• 订单插入：10万TPS（每秒事务数）
• 实时看板查询：<500ms
• 数据新鲜度：<1分钟延迟
• 资源隔离：OLTP和OLAP互不影响

---

1.4 集中分布一体化：弹性扩展无感知

业务增长了，数据库扛不住了怎么办？传统方案是"分库分表"——把一个库拆成N个，然后应用层自己路由。

问题来了： 跨库JOIN怎么办？分布式事务怎么保证？数据迁移怎么做？

金仓KES：应用无感知的分布式扩展。

-- 场景：全国政务系统，数据量从1TB增长到100TB-- ========== 第一阶段：单机部署 ==========
-- 初期：单机PostgreSQL模式，简单够用CREATE TABLE citizen_records (id BIGSERIAL PRIMARY KEY,province VARCHAR(20),city VARCHAR(50),id_card VARCHAR(18),name VARCHAR(50),data JSONB,created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);-- 应用代码
INSERT INTO citizen_records (province, city, id_card, name, data)
VALUES ('北京', '朝阳区', '110101199001011234', '张三', '{"age": 35}');-- ========== 第二阶段：主备高可用 ==========
-- 数据量增长，需要高可用保障-- 配置主备（应用连接串不变）
-- 主节点：192.168.1.10
-- 备节点：192.168.1.11（自动同步）-- 应用代码：完全不变！
-- KES自动处理主备切换，应用无感知-- ========== 第三阶段：读写分离 ==========
-- 查询压力大，增加只读副本-- 配置读写分离（应用只需修改连接串）
-- 写节点：192.168.1.10
-- 读节点：192.168.1.11, 192.168.1.12, 192.168.1.13-- 应用代码：添加读写分离提示
-- 写操作（自动路由到主节点）
INSERT INTO citizen_records (...) VALUES (...);-- 读操作（自动负载均衡到只读副本）
/*+ READ_ONLY */ 
SELECT * FROM citizen_records WHERE province = '北京';-- ========== 第四阶段：分布式集群 ==========
-- 数据量突破10TB，单机无法承载-- 1. 创建分布式表（按省份分片）
CREATE TABLE citizen_records_distributed (id BIGSERIAL,province VARCHAR(20),city VARCHAR(50),id_card VARCHAR(18),name VARCHAR(50),data JSONB,created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),PRIMARY KEY (id, province)  -- 复合主键，包含分片键
) PARTITION BY HASH (province);  -- 按省份哈希分片-- 自动创建16个分片（分布在4个节点）
SELECT create_distributed_table('citizen_records_distributed', 'province', shard_count => 16);-- 2. 数据迁移（在线迁移，不停机）
INSERT INTO citizen_records_distributed
SELECT * FROM citizen_records;-- 3. 应用代码：几乎不变！
-- 单分片查询（高效，只访问1个分片）
SELECT * FROM citizen_records_distributed
WHERE province = '北京'  -- 自动路由到对应分片AND id_card = '110101199001011234';-- 跨分片查询（自动并行执行）
SELECT province,COUNT(*) AS citizen_count,AVG((data->>'age')::INT) AS avg_age
FROM citizen_records_distributed
GROUP BY province;
-- KES自动：
-- 1. 将查询下推到各分片并行执行
-- 2. 在协调节点汇总结果
-- 应用层完全无感知！-- 跨分片JOIN（自动处理）
SELECT c.name,c.province,COUNT(o.order_id) AS order_count
FROM citizen_records_distributed c
JOIN orders_distributed o ON c.id_card = o.id_card
WHERE c.province IN ('北京', '上海', '广东')
GROUP BY c.name, c.province;
-- KES自动：
-- 1. 识别JOIN条件
-- 2. 选择最优执行计划（Broadcast或Repartition）
-- 3. 保证分布式事务ACID-- ========== 第五阶段：跨云部署 ==========
-- 业务全球化，需要跨地域部署-- 配置跨云集群
-- 北京节点（阿里云）：192.168.1.10-13
-- 上海节点（腾讯云）：192.168.2.10-13
-- 广州节点（华为云）：192.168.3.10-13-- 创建跨云分布式表
CREATE TABLE citizen_records_global (id BIGSERIAL,province VARCHAR(20),city VARCHAR(50),id_card VARCHAR(18),name VARCHAR(50),data JSONB,created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),PRIMARY KEY (id, province)
) PARTITION BY LIST (province);  -- 按省份列表分区-- 北方省份 → 北京节点（阿里云）
CREATE TABLE citizen_records_north PARTITION OF citizen_records_global
FOR VALUES IN ('北京', '天津', '河北', '山西', '内蒙古', '辽宁', '吉林', '黑龙江')
TABLESPACE beijing_cloud;-- 华东省份 → 上海节点（腾讯云）
CREATE TABLE citizen_records_east PARTITION OF citizen_records_global
FOR VALUES IN ('上海', '江苏', '浙江', '安徽', '福建', '江西', '山东')
TABLESPACE shanghai_cloud;-- 华南省份 → 广州节点（华为云）
CREATE TABLE citizen_records_south PARTITION OF citizen_records_global
FOR VALUES IN ('广东', '广西', '海南', '湖北', '湖南', '河南')
TABLESPACE guangzhou_cloud;-- 应用代码：还是不变！
-- 本地查询（就近访问，低延迟）
SELECT * FROM citizen_records_global
WHERE province = '北京';  -- 自动路由到北京节点-- 跨云查询（自动协调）
SELECT province, COUNT(*) 
FROM citizen_records_global
GROUP BY province;
-- KES自动：
-- 1. 在各云节点并行执行
-- 2. 跨云网络优化传输
-- 3. 保证全局事务一致性

架构演进对比：

阶段	数据量	架构	应用改造	停机时间
单机	<1TB	单实例	-	-
主备	1-5TB	1主1备	0行代码	0分钟
读写分离	5-10TB	1主3从	10行代码（提示）	0分钟
分布式	10-100TB	4节点16分片	50行代码（改表名）	<1小时（在线迁移）
跨云	100TB+	3云12节点	0行代码	0分钟

核心优势：

• 应用透明：SQL语法不变，自动路由
• 在线扩展：不停机迁移，业务不中断
• 全局事务：跨分片/跨云ACID保证
• 智能优化：自动选择最优执行计划

---

1.5 开发运维一体化：让DBA睡个好觉

老张最羡慕的是隔壁公司的DBA小王——人家管着100个数据库实例，却每天准点下班。

秘诀？金仓KES的智能运维。

-- ========== 智能诊断 ==========-- 1. 慢查询分析
SELECT query_id,LEFT(query, 100) AS query_preview,calls AS execution_count,ROUND(total_time / calls, 2) AS avg_time_ms,ROUND(total_time / SUM(total_time) OVER () * 100, 2) AS time_percentage,-- 性能建议CASE WHEN calls > 1000 AND total_time / calls > 100 THEN '高频慢查询，建议优化'WHEN total_time > 60000 THEN '总耗时过长，建议添加索引'ELSE '正常'END AS recommendation
FROM pg_stat_statements
WHERE total_time > 1000  -- 总耗时超过1秒
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 20;-- 2. 索引推荐（AI驱动）
WITH missing_indexes AS (SELECT schemaname,tablename,attname AS column_name,n_tup_read AS seq_scan_count,n_tup_fetch AS index_scan_count,-- 计算索引收益CASE WHEN n_tup_read > 10000 AND n_tup_fetch < n_tup_read * 0.1 THEN 'HIGH'WHEN n_tup_read > 1000 THEN 'MEDIUM'ELSE 'LOW'END AS priorityFROM pg_stat_user_tables tJOIN pg_attribute a ON t.relid = a.attrelidWHERE a.attnum > 0  -- 排除系统列AND NOT EXISTS (  -- 没有索引SELECT 1 FROM pg_index iWHERE i.indrelid = t.relidAND a.attnum = ANY(i.indkey))
)
SELECT schemaname || '.' || tablename AS table_name,column_name,priority,seq_scan_count,-- 生成创建索引的SQLFORMAT('CREATE INDEX idx_%s_%s ON %s.%s (%s);',tablename, column_name, schemaname, tablename, column_name) AS create_index_sql,-- 预估性能提升CASE priorityWHEN 'HIGH' THEN '预计提升50-80%'WHEN 'MEDIUM' THEN '预计提升20-50%'ELSE '预计提升10-20%'END AS estimated_improvement
FROM missing_indexes
WHERE priority IN ('HIGH', 'MEDIUM')
ORDER BY CASE priority WHEN 'HIGH' THEN 1 WHEN 'MEDIUM' THEN 2 ELSE 3 END,seq_scan_count DESC;-- 3. 表膨胀检测
SELECT schemaname || '.' || tablename AS table_name,pg_size_pretty(pg_total_relation_size(schemaname || '.' || tablename)) AS total_size,pg_size_pretty(pg_relation_size(schemaname || '.' || tablename)) AS table_size,pg_size_pretty(pg_total_relation_size(schemaname || '.' || tablename) - pg_relation_size(schemaname || '.' || tablename)) AS index_size,ROUND(100.0 * (n_dead_tup::NUMERIC / NULLIF(n_live_tup + n_dead_tup, 0)),2) AS dead_tuple_percentage,-- 清理建议CASE WHEN n_dead_tup::NUMERIC / NULLIF(n_live_tup + n_dead_tup, 0) > 0.2 THEN FORMAT('VACUUM FULL %s.%s;', schemaname, tablename)WHEN n_dead_tup::NUMERIC / NULLIF(n_live_tup + n_dead_tup, 0) > 0.1 THEN FORMAT('VACUUM %s.%s;', schemaname, tablename)ELSE '无需清理'END AS cleanup_sql
FROM pg_stat_user_tables
WHERE n_live_tup > 10000  -- 只关注大表
ORDER BY (n_dead_tup::NUMERIC / NULLIF(n_live_tup + n_dead_tup, 0)) DESC
LIMIT 20;-- ========== 自动化运维 ==========-- 4. 自动备份策略
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_cron;-- 每天凌晨2点全量备份
SELECT cron.schedule('daily_full_backup','0 2 * * *',$$DO $$DECLAREbackup_file TEXT;BEGINbackup_file := '/backup/full_' || TO_CHAR(NOW(), 'YYYYMMDD') || '.dump';PERFORM pg_backup_start('daily_backup');COPY (SELECT * FROM pg_backup_stop()) TO backup_file;-- 验证备份IF pg_stat_file(backup_file, true) IS NOT NULL THENRAISE NOTICE '备份成功: %', backup_file;ELSERAISE EXCEPTION '备份失败';END IF;END $$;$$
);-- 每小时增量备份
SELECT cron.schedule('hourly_incremental_backup','0 * * * *',$$SELECT pg_switch_wal(); -- 切换WAL日志$$
);-- 5. 自动性能优化
CREATE OR REPLACE FUNCTION auto_optimize_tables()
RETURNS void AS $$
DECLAREtable_rec RECORD;
BEGIN-- 遍历需要优化的表FOR table_rec IN SELECT schemaname, tablenameFROM pg_stat_user_tablesWHERE n_dead_tup > 10000AND n_dead_tup::NUMERIC / NULLIF(n_live_tup + n_dead_tup, 0) > 0.1LOOP-- 执行VACUUMEXECUTE FORMAT('VACUUM ANALYZE %I.%I', table_rec.schemaname, table_rec.tablename);RAISE NOTICE '已优化表: %.%', table_rec.schemaname, table_rec.tablename;END LOOP;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;-- 每天凌晨3点自动优化
SELECT cron.schedule('auto_optimize','0 3 * * *','SELECT auto_optimize_tables();'
);-- 6. 智能告警
CREATE TABLE performance_alerts (alert_id SERIAL PRIMARY KEY,alert_time TIMESTAMP DEFAULT NOW(),alert_level VARCHAR(10),  -- INFO/WARNING/CRITICALalert_type VARCHAR(50),alert_message TEXT,resolved BOOLEAN DEFAULT false
);-- 监控慢查询
CREATE OR REPLACE FUNCTION check_slow_queries()
RETURNS void AS $$
BEGININSERT INTO performance_alerts (alert_level, alert_type, alert_message)SELECT 'WARNING','slow_query',FORMAT('检测到慢查询: %s, 平均耗时: %s ms', LEFT(query, 100), ROUND(total_time / calls, 2))FROM pg_stat_statementsWHERE total_time / calls > 1000  -- 平均超过1秒AND calls > 10AND NOT EXISTS (SELECT 1 FROM performance_alertsWHERE alert_type = 'slow_query'AND alert_message LIKE '%' || LEFT(query, 50) || '%'AND NOT resolved);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;-- 每5分钟检查一次
SELECT cron.schedule('check_slow_queries','*/5 * * * *','SELECT check_slow_queries();'
);-- 7. 一键健康检查
CREATE OR REPLACE FUNCTION health_check()
RETURNS TABLE (check_item VARCHAR(50),status VARCHAR(20),details TEXT
) AS $$
BEGIN-- 检查数据库连接RETURN QUERYSELECT 'database_connections'::VARCHAR(50),CASE WHEN COUNT(*) < 100 THEN 'OK' ELSE 'WARNING' END,FORMAT('当前连接数: %s / 100', COUNT(*))FROM pg_stat_activity;-- 检查复制延迟RETURN QUERYSELECT 'replication_lag'::VARCHAR(50),CASE WHEN MAX(EXTRACT(EPOCH FROM replay_lag)) < 10 THEN 'OK' ELSE 'WARNING' END,FORMAT('最大延迟: %s 秒', MAX(EXTRACT(EPOCH FROM replay_lag)))FROM pg_stat_replication;-- 检查磁盘空间RETURN QUERYSELECT 'disk_space'::VARCHAR(50),CASE WHEN SUM(pg_database_size(datname)) < 1024^4 * 0.8 THEN 'OK' ELSE 'CRITICAL' END,FORMAT('已使用: %s', pg_size_pretty(SUM(pg_database_size(datname))))FROM pg_database;-- 检查慢查询RETURN QUERYSELECT 'slow_queries'::VARCHAR(50),CASE WHEN COUNT(*) < 10 THEN 'OK' ELSE 'WARNING' END,FORMAT('慢查询数量: %s', COUNT(*))FROM pg_stat_statementsWHERE total_time / calls > 1000;END;
$$ LANGUAGE plpgsql;-- 执行健康检查
SELECT * FROM health_check();

运维效率对比：

任务	传统方式	金仓KES智能运维
慢查询分析	手动查日志，1小时	一条SQL，10秒
索引优化	凭经验猜测，半天	AI推荐，5分钟
备份验证	手动恢复测试，2小时	自动验证，0人工
性能调优	反复试错，1周	自动优化，1天
故障排查	多系统切换，30分钟	统一看板，3分钟

---

结语：融合的力量

回到开篇的故事。

三个月后，老张的机房焕然一新：6套数据库整合成1套金仓KES，18个实例缩减到3个节点。

最让他欣慰的是：

• 每天早上不用再盯着监控大屏提心吊胆
• 跨库查询从5秒优化到0.8秒，领导终于不催了
• 周末不用再随时待命处理故障，可以陪家人了

这就是电科金仓"五化融合"的价值：

• 多语法兼容：Oracle迁移代码改动<3%
• 多模数据融合：一条SQL搞定5种模型
• HTAP一体化：交易分析互不干扰
• 弹性扩展：从1TB到100TB无感知
• 智能运维：DBA工作量降低75%

技术的本质是服务人，而不是折磨人。 金仓数据库用"融合"的理念，让数据管理回归简单，让开发者专注业务创新，让DBA有更多时间思考而非救火。

道阻且长，行则将至。 在国产数据库崛起的征途上，电科金仓正以五化融合架构，书写属于中国数据库的精彩篇章。

---

让我们一起，用融合的力量，重新定义数据库！