未来已来 国产分布式数据库如何助力企业数字化转型？

《财经》新媒体 撰稿人 舒志娟/文 高素英/编辑

未来从来不是突然降临的，它正从今天的技术萌芽中生长出来。科学预言家凯文.凯利预测，人工智能正在重塑一切。他相信，在全球科技竞争中，中国将是未来世界中最强大的力量之一。事实上，作为人工智能“燃料”的数据库正在加速多场景的应用落地，破解多行业数据孤岛难题。

近日，IDC发布的《中国金融行业分布式事务型数据库市场份额，2024：行业进入下半场》报告显示，2024年中国金融行业分布式事务型数据库市场规模达20.37亿元，金融行业本地部署子市场规模高达14.72亿元。其中，OceanBase海扬数据库以23.9%的份额脱颖而出；IDC同期发布的《2024年下半年中国分布式事务数据库软件市场跟踪》报告显示，2024下半年，OceanBase在本地部署整体市场更是首次以21.2%的份额登顶。这一结果不仅证实了中国的技术实力，更是标志着国产数据库完成了从实验室突破到商业验证的关键跃迁。

正是由于国产分布式数据库的迭代升级，据OceanBase提供的数据显示，江西省社保中心征缴计划生成时间从16小时缩短至9分钟，硬件成本仅为原来的20%；而中石化更是将23套分散的加油卡系统数据库整合到一套新加油卡系统中，实现一张加油卡全国通用；河北移动酬金月结耗时由原先的2880分钟缩短至549分钟，效率提升5倍。在数据“爆炸”的背后是分布式数据库有效地解决扩容难题和算力瓶颈。

一系列变化背后是，OceanBase完全自主可控的技术积累与沉淀。经过十多年发展，累计完成2.4万次代码迭代，特别是历经支付宝“双11”等金融级场景的严苛考验，构建起坚实的技术壁垒。目前分布式数据库正在向通信、能源、电力、交通、医疗、教育等更广阔的领域延伸，为各行各业的数字化转型提供技术支撑。

国产数据库加速多场景落地

数字经济的蓬勃发展，加速各行各业数字化转型步伐，这对数据存储技术提出了更高的要求。当前，传统集中式数据库在应对与日俱增的海量数据管理需求时，已显得力不从心，分布式数据库应运而生并迅速兴起。

OceanBase创立的初衷，就是解决数据大爆发时代“海量数据管理”。据悉，OceanBase集群的数据容量近乎可以无限扩展。当业务需求急剧增长时，只需增加集群节点，就能迅速提升容量和性能；而当业务需求大幅下降时，容量也能相应缩减，真正实现了资源利用率的更大化。

目前，江西省社保征缴计划生成时间从原本的16小时大幅缩短至约9分钟。与此同时，整个硬件系统的成本却仅为原来的20%，不仅大幅提升了社保服务水平和效率，还大幅降低系统成本。

在企业数字化转型方面，OceanBase助力中石化，将23套分散的加油卡系统数据库整合到一套新加油卡系统中，为中石化节省了大量成本。新系统可支撑近3万家加油站，实现一张加油卡全国通用，交易流水处理时间从“天”缩短至“秒”级，还能满足一体化班日结和报表需求；国家电网将数据库升级到OceanBase后，在电费发行、电费提取、自动化抄表等核心业务中，性能得到大幅提升。

由于OceanBase诞生于严苛的金融核心场景，且连续多年支撑“双11”万亿交易，积累了丰富的实践经验。如今，它正从金融行业拓展至通信、能源、社保、电力、交通、医疗等多个行业，为各行业的数字化、智能化转型提供坚实有力的支撑。

针对这一突破性进展，OceanBase副总裁、金融政企事业部总经理王爽认为，这是内外因共同驱动的结果。从外因层面来看，金融行业在国产数据库应用上走在前列，为OceanBase提供了严苛的场景验证。从支付宝核心系统到外部金融机构的全业务覆盖，证明了其在高可用性、超大规模集群管理及降本增效方面的成熟能力；内因层面则源于独特的“业务驱动”路径，根据客户场景打磨产品，而非要求应用适配技术。

“当金融这块最硬的骨头被攻克后，运营商、政务等同等复杂度的领域便进入能力辐射范围，规模化复制自然水到渠成。”王爽如是称。这种由核心场景验证、向全生态延伸的发展模式，正推动国产数据库从技术自立走向生态繁荣。

技术创新登顶本地部署市场

事实上，OceanBase此次登顶本地部署市场的本质，源于其100%的“根自研”能力，使其在强手如林的数据库战场脱颖而出，形成技术独特优势。

据四川银行金融科技部副总经理万柯辰介绍，为实现2027年万亿资产规模目标，该行必须突破传统架构的局限。然而，新一代工程需要将133套系统从原有的桥架构整体迁移至云原生分布式架构，同步重构全行业务流程和核算标准，并在48小时内完成PB级数据迁移和系统切换，覆盖全行所有业务条线。

面对这一艰巨任务，四川银行携手OceanBase开启了“架构革命”，采用“云原生+分布式”双轮驱动战略。今年5月，项目取得重大进展，133套系统在48小时内一次性完成从“桥”架构到云原生分布式微服务的企业级架构升级，刷新了近年来金融系统在分布式数据库单轨切换的效率纪录。OceanBase作为核心数据底座，既确保了系统稳定性，又满足了业务扩展性的需求。

类似挑战也出现在运营商领域。河北移动高级系统架构师房瑞表示，该公司的酬金系统，承担着全省合作伙伴酬金计算的复杂任务。该系统月均结算金额近十亿元，需处理上千条动态规则。这对技术提出了更高要求，它既要支持高并发事务处理，如酬金规则实时变更、月结、日结等，又要满足海量数据的多维分析，如渠道、地区、产品的酬金统计与分析。然而，原有的传统数据库一体机由于在算力和存储上存在瓶颈，已无法支撑业务的快速发展和创新升级需求。

为解决这一难题，河北移动通过引入OceanBase的HTAP（混合事务、分析处理）能力，实现单套引擎同时承载高并发交易与复杂分析任务，有效解决扩容难题和算力瓶颈。

在这背后，OceanBase 100%根自研的能力发挥了至关重要的作用，使得其在面对复杂业务场景时具备更强的适应性和灵活性，能够为关键业务系统提供坚实的兜底保障。此外，OceanBase还构建开放生态，与超过1200家合作伙伴共同推动技术创新，并开源了400万行代码。

“选择‘根自研’分布式数据库不仅是技术升级，更是面向未来数字底座的重构。”房瑞表示，未来将推进统一技术栈与运维体系，以一体化数据库支撑全域应用场景，加速数字化转型升级。

一体化成AI时代数据库新趋势

在企业加速数字化的进程中，大模型热潮席卷全球，正在重塑企业数字化转型路径。但是，强大的基座模型虽潜力无限，却并非万能钥匙，如何让AI技术真正落地业务场景，成为摆在企业面前的难题。

在此背景下，OceanBase正积极寻求转型。王爽表示，OceanBase正从“数据库厂商”角色逐步向“数据管理公司”转变，其核心定位在于，在AI时代，为企业打造稳定、高效的数据底座与平台，搭建起连接底层基础设施和AI应用开发的桥梁，为AI技术在企业中的落地提供支撑。

在技术路径规划与布局上，OceanBase实施“一体化架构”战略。据王爽介绍，目前OceanBase已提出“单机分布式一体化架构”，实现事务处理（TP）与分析处理（AP）的深度融合，并打通向量处理等多模态能力。这一战略目标在于，借助一套系统全面覆盖多样化的数据场景，降低系统复杂度与管理成本，如同将多个独立的功能集成在一部手机之中，既能节省资源，又能大幅提升运行效率。对于数据类型丰富多样、处理要求极为严苛的金融行业来说，这一战略无疑具有至关重要的意义。

与此同时，不同企业也在积极探索AI与数据库的融合应用。其中，四川银行正在探索RAG（检索增强生成）能力在知识库、智能助手、风控建模等场景的应用；而中国太保则将AI能力更多应用于数据库内部治理，基于SQL智能分析完成语句优化、故障识别、容量趋势预测等运维辅助决策。在此过程中，数据库逐渐从单一存储工具演变为平台级调度引擎，承担起更为复杂和多元的任务。

事实上，今年以来，OceanBase在AI布局方面动作不断。自4月宣布全面拥抱AI后，OceanBase已陆续发布面向AI时代的一体化数据底库4.4.0版本和应用产品PowerRAG，还推出一系列向量化能力。这些举措不仅帮助开发者实现文档知识库、智能对话、图像比对、数据分析等多种AI应用场景的快速开发，还进一步强化了AI原生能力，全面融合事务处理、实时分析与AI等多种工作负载，构建起面向AI的现代数据底座。

大模型浪潮下，云数据库与AI的融合已成为企业智能化转型的必然路径。6月，OceanBase云数据库业务OB Cloud也实现AI能力的开发部署，并与AI生态开放平台深度集成，已在零售、金融、物流等行业的数十家头部企业落地。

在企业纷纷落地AI应用场景的过程中，数据安全成为关注焦点。数据作为企业的核心资产，其安全性直接关系到企业的生存和发展。OceanBase方面相关人士指出，曾有用户采用开源向量数据库作为安全底座，结果出现不同部门能够访问相同数据的情况。而改用OceanBase后，通过多租户能力，可将不同业务板块的数据进行有效隔离，从而避免了未授权访问现象的发生。OceanBase作为完全自主研发的一体化数据库，能够全方位解决企业在数据安全方面面临的问题。

对于未来发展，王爽表示，OceanBase正在积极布局“Data x AI”战略：一方面，AI将深度优化数据库内核（AI for DB），通过自动化运维与性能调优提升效率；另一方面，数据库将演进为AI基础设施（DB for AI），以向量化技术支撑多模态运算与实时推理。在王爽看来，数据与大模型的关系正从交互走向融合。未来，数据库甚至可能直接内化部分推理能力，形成涵盖存储、检索到决策的一体化服务平台，加快企业进入全新的数字化时代。