KingbaseES数据库：央企数字化转型的“幕后英雄”

KingbaseES数据库：央企数字化转型的“幕后英雄”，本文核心是展现金仓数据库凭借硬核技术与行业深耕，在运营商、能源等关键领域落地标杆项目，成为企业数字化转型的可靠支撑。

本文核心是展现金仓数据库凭借硬核技术与行业深耕，在运营商、能源等关键领域落地标杆项目，成为企业数字化转型的可靠支撑。

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一、金仓数据：央企信创新选择

先抛结论：要在央企把数字化这盘棋下稳，数据库是地基。十年互联网老兵+央企国产化一线架构师的亲身经验——金仓数据这位“国产主力”，是真能打的。

为什么？

• 性能抗揍，关键时刻不掉链子。
• 功能板块够全，主流场景都能覆盖。
• 安全防线厚，合规这一关不虚。

它的王牌是金仓数据库管理系统（KingbaseES）。兼容性强、稳定性好、扩展空间大。多种硬件和操作系统都能跑，跟各类应用也能顺着来，一套上手就是“整包解决”。和国外大牌比性能？真不怂。高并发压上来，照样能快速处理请求，关键系统稳稳在线。更妙的是，数据分析和挖掘也有两把刷子，能从海量数据里抠出干货，给决策上“准心”。

二、金仓数据简介

公司全名叫中电科金仓（北京）科技股份有限公司。时间拨回 1999 年，国外数据库一家独大。金仓由中国人民大学和一批数据库专家创立，拿出首款自主可控的大型通用关系型数据库 KingbaseES V1，国产数据库就此开跑。目标很清楚：用自己的技术，把信息产业的底座牢牢掌握在自己手里。

这家公司一路猛踩研发油门二十多年，硬生生把自己打进了国内头部。团队里资深数据库专家多、工程能力强，长期在内核层做深挖。结果就是：功能更全、性能更稳、兼容更广。

具体来看：

• 关系型是基本盘，文档型、GIS、时序这些“非关系”也拿得住，多模一体化存储，尽量不让数据各自为政。
• 性能靠细节堆出来：查询优化、存储引擎、并发控制都在持续打磨；并行查询、多核处理齐上阵，高并发和大负载下也不飘。
• 兼容性到位：遵循主流标准（SQL、PostgreSQL 等），还能兼容多种异构语法，迁到金仓这事儿变得更省心，成本和难度都在可控范围。

创新这块，金仓也不是嘴上说说：累计申请专利 600+，已授权发明专利 74 项，软件著作权 200+，核心技术的知识产权布局完整。2018 年拿到“数据库管理系统核心技术创新与产业化”的国家科学技术进步二等奖——数据库领域目前唯一的国家级奖项，含金量不低。

三 、金仓数据在央企的应用现状

（一）广泛的行业覆盖

金仓在央企落地得很广。能源、通信、金融、制造、交通都能看到它的身影。

• 能源：国家电网、南方电网、“三桶油”等核心业务用它撑着。比如国家电网的智能调度控制系统，从 2009 年起就用金仓，稳定跑了十来年，覆盖 26 个网省，电力安全这事儿它一直在兜底。
• 通信：中国移动等企业用它做高效存储与处理平台，支撑海量用户数据和“高并发、低延迟”的业务指标。
• 金融：多家金融央企的核心业务系统用它做底座，交易安全、稳定、高效，一个都不能少。
• 制造：中国一汽等企业拿它优化生产管理，实时监控和分析生产数据，效率和质量都能看见地提升。
• 交通：中国中车等企业用它管理轨道交通数据，列车运行监控、设备维护这些“命门”都要它来撑。

（二）具体的应用案例

1. X 央企 OA 系统

这套 OA 系统不小：30 万注册用户，底层是 Oracle 的 8 节点 RAC，数据沉淀到 35TB。信创推进后，X 央企要做国产化替换。一是走自主可控，二是摆脱对国外技术的依赖，顺带解决越来越贵的运维和暴露出的性能瓶颈。

难点也不少：界面类型多、流程复杂，覆盖公文、督办、档案、信息发布等一堆功能。要在高并发、海量数据下做替代，得做到这几件事：

• 保性能和稳定，不给业务添堵。
• 和原系统无缝对接，最好用户完全无感。
• 数据迁移一致、完整，新系统和现有架构适配到位。

金仓的打法很实在：

• 先拆成集团 OA 和金融 OA，金融 OA 再按省分批推进。
• 业务按部门拆分，第一期金融 OA 把 35TB 总量拆到约 18TB，降低数据库压力。
• 做冷热数据分离，把约 67% 的历史数据迁到历史库（独立的读写分离集群），生产库只留到约 6TB，负载更轻。
• 读多写少（约 9:1），就上“一主三备”的读写分离，查询走只读备节点，主节点压力立刻降下来。
• 四批次分省上线，走“试点 + 推广”，留出磨合期，减少对金融 XC OA 全国产化的冲击。
• 应用访问入口统一控制，不改动原有流程和分省策略的前提下，跨省审批也照样跑。

性能测试也很能打：

• 内置 150+ 优化规则、JIT（SQL 运行时编译）、PLSQL 编译执行、CSN 快照优化、多核 NUMA 优化、进程核心绑定、进程池化、CAS 原子指令级优化都用上。
• 全国产环境（鲲鹏 920 两路芯片）TPCC 测试，单机 TpmC 值超 150w。
• 在 1000/2000/3000 并发压力下，响应照样是毫秒级；两类关键场景的平均响应时间分别为 2ms 和 55ms。

最后的结果也很直接：指标最优，成功中标。上线后性能起飞，用户体验更顺，X 央企的办公系统稳稳运行。

2. 某大型央企数据库一体机项目

业务复杂、数据量大、旧数据库跟不上、运维成本高、扩展性差——该央企的痛点一串串。解决方案是上数据库一体机。

金仓和麒麟软件一起做的金仓数据库一体机（KXData）是关键角色。基于银河麒麟高级服务器操作系统 V10：

• 统一管理 20+ 业务数据库实例和 10+ 测试数据库实例。
• 一套界面搞定扩容、启停、参数批量维护、性能监控与诊断，使用成本和管理成本都降。
• 虚拟化加持，混闪、全闪的高性能分布式存储拿下；守护集群、读写分离集群等多模式适配复杂场景。
• 从 laaS 到 PaaS 再到业务应用层，覆盖数据库全生命周期；私有云平台让运维轻一点、再轻一点。

结果很清楚：稳定性和安全性显著提升，数据处理和响应速度都更快，能托住业务的快速发展。这套一体机也成了其他企业的参考样本。

3. 国务院国资委司库系统

央企规模越来越大，资金管理这事儿必须控好风险、提高效率。司库系统的目标很明确：实时监控、集中管理、统一调配。

金仓的方案重点在三块：

• 架构：分布式数据库叠加强并行和高可用，钱再多、请求再密集也稳。
• 安全：数据加密、访问控制、审计追踪拉满，资金数据的安全和完整性有保障。
• 扩展：资源能灵活调整，后续业务增长不怵。

上线后的改变：资金实时看得见、调配更高效、成本和风险都往下走。分析挖掘也跟上，为国资委和央企的决策给出更准更实的支撑。监管能力更强，财务管理水平更高，往“高质量发展”稳步推进。

四、金仓数据在央企应用中的优势

（一）技术优势

1. 高性能特性

说白了，性能就是抗压能力。金仓 KES 的底盘很硬：

• 150+ 优化规则，自动选最优执行路径，复杂查询少走弯路。
• JIT 把 SQL 动态编成本机代码，PLSQL 编译执行提升运行效率，复杂逻辑也能快跑。
• CSN 快照优化，让读取更快、更一致；多核 NUMA 优化把并行处理的潜力榨干。
• 进程核心绑定 + 进程池化，减少切核和创建销毁开销。大促那种高并发，顶得住。

2. 兼容性与迁移方案

迁移这事儿，省改动、省风险才是王道。金仓对 Oracle 语法的兼容度超过 98%：

• 内核级深度兼容，PL/SQL、触发器、包（Package）、DBLink、物化视图、分区表这些常用特性都原生支持。
• TO_DATE、NVL、DECODE 等常用函数也安排上。

实操里，某央企核心系统从 Oracle 迁到金仓，基本只改了和 Oracle 特定功能有关的少量代码，主体不动，稳定运行。成本和风险都能看见地往下掉。

为了让迁移更顺更快，金仓准备了整套工具链：

• KDMS（迁移评估系统）：提前全面扫描源库，自动识别 SQL 兼容性问题，出报告、给方案。
• KDTS（数据迁移工具）：结构自动解析、对象定义智能转换、全量并行导入，搬数据又快又准。
• KFS（异构数据同步工具）：实时同步增量，迁移过程里保证一致性和完整性，业务能“零改造”衔接上线。

某银行核心系统的迁移就是这么搞的：先评估，后搬运，再同步，零停机切换成了现实。

3. 高可用架构

系统得稳，架构要硬。

• 共享存储多写集群：多个节点共享存储、都能读写，某节点挂了，其他节点立刻顶上，自动切换、业务不断。
• 同城双中心：流式同步让数据实时镜像，RPO≈0，几乎不丢数据；RTO<5 分钟，出故障也能很快拉回。
• 读写分离扩展：主库专心写，多只读节点承接查询，负载均衡把读请求分散。读多写少的互联网场景里，查询能做到毫秒级，体验杠杠的；业务涨了就加只读节点，扩容也平滑。

（二）服务优势

1. 本地化服务团队

全国都有专业支持团队，懂央企、反应快。凌晨系统卡顿那种情况，他们能第一时间到场，给出参数优化，系统很快恢复。这种现场能力，是央企稳定运行的“安心丸”。

2. 定制化服务

行业不同，需求不一样：

• 能源央企要扛住海量实时数据和复杂地理信息，金仓给分布式存储 + 并行计算的组合拳。
• 金融央企更看重安全与一致性，就强化加密、访问控制、审计追踪，敏感数据护得严严实实。

五、金仓数据在央企应用中面临的挑战及应对策略

（一）挑战

1. 技术层面

极端复杂场景下的稳定性和极致性能，仍需持续打磨。超大规模存储、高并发事务处理，是不少央企核心系统的“硬考试”。另外，和既有复杂系统的集成，架构和语言各不相同，兼容和数据交换要做得丝滑。

2. 市场层面

国外数据库多年占据主导，用户有惯性和信任门槛。国产数据库的生态还在补课阶段，软硬件的兼容与协同需要更完善，这会影响推广速度。

（二）应对策略

1. 持续技术创新

研发投入不能停，每年都要砸真金白银，研发投入占营业收入的比例达到 [X]% 以上。内核算法优化、存储引擎强化、查询优化升级，都是让系统更快更稳的关键。

同时布局 AI、大数据、云计算的融合：

• 用机器学习做智能运维和故障预测，实时盯运行状态，提前发现问题、自动给出优化方案。
• 在大数据场景下引入分布式技术，高效存储与处理海量数据，满足分析与挖掘需求。

2. 加强生态合作

操作系统层面和麒麟、统信深入适配，芯片层面和鲲鹏、飞腾做协同优化，让数据库和硬件“同频共振”。

再加上参与行业标准制定、和协会与科研机构的交流，把实践经验变成标准，提升影响力与话语权，同时紧跟技术趋势，反哺产品创新。

3. 提升品牌影响力

用案例说话：

• 能源行业的智能调度系统，电力调度安全有保障。
• 金融行业的核心系统国产化，数据更安全、处理更高效。

同时多参加行业展会、技术研讨、论坛，和客户面对面交流，理解真实需求；技术专家分享前沿和案例，品牌影响力自然水涨船高。

六、金仓数据在央企应用的未来展望

（一）技术发展趋势

1. 分布式与云原生技术融合

央企业务规模不断扩大，数据库要更能伸能缩。未来会继续把分布式和云原生融合到更深：

• 优化分布式事务处理机制，一致性和完整性要铁打。
• 改进分布式查询优化算法，跨节点查询更快更稳。
• 云原生架构下的弹性伸缩，根据负载自动调资源，降成本；多云支持更强，可靠性和可用性一起上。

2. AI 与数据库深度融合

智能运维、智能查询优化、智能数据管理都会往实处走：

• 学习用户查询习惯和访问模式，自动生成更优的执行计划。
• 自动做数据分类、标注、分析，挖掘价值，为决策提供更准的支持。

3. 多模数据处理能力提升

结构化、半结构化（JSON、XML）、非结构化（文本、图像、视频）、向量数据都会越来越常见。金仓要把统一存储与管理、混合查询与分析做到位。AI 场景里，高效处理向量数据，支撑图像识别、自然语言处理等应用。

（二）应用拓展前景

1. 新兴业务领域的应用潜力

大数据、AI、区块链这些新领域，对数据管理提出了新要求也带来新机会：

• 分布式存储和处理能力，支撑海量数据的高效分析与挖掘。
• 和 AI 深度融合，为模型训练和推理提供高效的数据底座。
• 在区块链应用中作为数据存储层，支持数据安全共享与可信追溯，服务供应链金融、政务等场景。

2. 市场前景与增长趋势

信创战略持续推进，国产数据库的市场空间在扩大。央企的需求会越来越旺。金仓凭技术、性能、服务的综合优势，有望拿下更大份额。市场研究机构预测，未来几年国产数据库会保持较高增速。伴随技术和应用的持续创新，产品和服务会走向更多行业和领域，覆盖更广，品牌更强，企业的长期发展也更稳。

结语

一句话，金仓数据在央企的广泛应用，是真实力的体现，也是央企把信创和数字化做扎实的缩影。技术、服务、安全三条腿一起走，很多数据管理和应用的老大难问题都能给出靠谱解法，业务发展的底座更稳。

接下来，分布式与云原生更融合、AI 与数据库更贴近、多模数据更强，金仓的能力还会往上走。新场景在扩，市场在涨，舞台也会更大。可以期待，它会继续和央企并肩作战，守住数据安全，助力数字经济发展，把国家的信息安全和产业升级这件事，做得更漂亮。

1. 新兴业务领域的应用潜力：数字经济蓬勃发展，央企在大数据分析、人工智能、区块链等领域不断布局，数据管理与处理提出了新挑战与新机遇。金仓凭借分布式存储与处理能力，能支撑海量数据的高效分析与挖掘，帮助央企从数据中找到价值，为业务决策提供依据；在 AI 方面，与数据库深度融合，能为模型训练与推理提供高效数据支撑，推动 AI 在央企更广泛落地；在区块链应用中，金仓可作为数据存储层，与区块链结合实现数据安全共享与可信追溯，服务供应链金融、政务等场景。

2. 市场前景与增长趋势：随着信创战略持续推进，国产数据库市场空间持续扩大。央企作为重要参与者，对国产数据库的需求会越来越高。金仓数据依靠技术、性能与服务的综合优势，有望在央企市场拿到更大份额。根据市场研究机构的预测，未来几年国产数据库市场将保持较高增速，金仓有望顺势实现业务快速增长。随着技术与应用不断创新，金仓的产品与服务也会走向更多行业与领域，扩大覆盖面，提升品牌影响力，为可持续发展打下更稳的底子。