国产金仓数据库聚焦电力行业高实时、高可用、高安全需求，破解了过往依赖外国产品的痛点。它以混合架构适配调度场景，通过多层优化实现毫秒级响应与 “五个 9” 可用性，搭配全链路安全防护，适配国产软硬件生态。在国家电网智能调度、国家能源集团新能源集控等项目中落地，覆盖 26 省 150 余家机构，15 年稳定运行，既实现自主可控保障能源安全，又每年为企业节省数百万维保费用，提升运维效率，成为电力行业国产化数据库的核心选择。
电力行业的“数据心病”，谁来治？
哎，电力行业这几年的数据问题啊，真挺让人头大的。你想啊，咱们家那电线要是出问题，灯就灭了，整个行业的话，那影响可就大了去了。
这两年新能源发展快，什么智能电网、新能源集控的，对数据库要求越来越高。速度得快，还得安全，性能也不能掉链子。但以前呢，都用Oracle、IBM那些外国货，总觉得技术捏在别人手里，不踏实。
我有个朋友在省级电网上班，跟我说他们每年光维保就花上千万。更气人的是，想升级或者出点小问题，对方响应特别慢，调度中心的工程师就只能盯着屏幕干着急，你说这叫什么事儿。
国际上一有点啥风吹草动，就更慌了，跟头顶悬着把剑似的。还好国家搞信创，国产数据库才有机会冒头。电科金仓算早的，老早就拿了国家科技进步奖，后来接了国家电网智能调度的活儿。从一开始小打小闹，到现在KingbaseES进了26个省、150多家能源机构，陪着调度员熬了15年夜，不容易啊。
一、电力这行的数据，要求真不是一般高
要说电力这行的数据需求，就一个特点——不休息，是真不休息。
实时性、并发量、能不能一直用、安不安全，这几个都得拿捏住。发电设备的传感器在写数据，调度中心的屏幕在刷数据，你家电表也在传数据，每秒都有成千上万条涌进来。
系统得24小时开着，安全等级也得够高，至少是那种让调度员半夜喝水都不用盯着屏幕怕崩了的程度。金仓估计是摸透了这点，在架构、性能、能不能一直用、安全这几块下了不少功夫。
1.1 架构设计：一边接电话一边翻账本，两不误
电力调度系统干的活儿，就跟你一边接客户电话，一边翻着厚厚的账本似的，这边得实时写设备状态，那边还得赶紧算出负荷多少，会不会出故障。
KingbaseES就搞了个“事务加分析”的混合架构，把这俩活儿塞一个数据库里，让它们好好配合。底层还优化了多核并行，不光能在X86上跑，龙芯、飞腾这些国产CPU也能搭，算是真·全国产了。
有次在配网项目上，那个表宽得吓人，1443列，以前的数据库更新一次，我能喝完一杯咖啡还没好，金仓这个呢？快了三倍，当时旁边工程师直接给我竖大拇指，真的。
百万行的表实时更新，对它来说跟玩似的，变电站那些密密麻麻的参数，也能装得下。
1.2 性能优化：慢一点都不行，毫秒级才够用
调度中心里，值班员一边看远处风机转多快，一边瞅时间。系统要是响应慢了，哪怕就慢几毫秒，预警的机会可能就错过了，跟公交车刚关门你才跑到站一样，晚了就麻烦。
金仓针对这个搞了三层优化，我大概记着点。
一层是并行查询调度，参数自己调并行度，复杂查询能控制在500毫秒内，负荷预测、运行分析这些都能搞定。
二层是内存表加WAL优化，热门数据放内存里，再把WAL写入调一调，新能源场站实时写数据就顺得很，跟在白纸上画画似的，不卡。
三层是索引和分区，时间序列数据有专门的索引，范围分区、哈希分区还能换着用，查老数据不用像翻旧账本那么费劲了。
实测过，KingbaseES在1000个并发连接下，事务响应能控制在200毫秒内，最多能处理5000 TPS，比那些外国货快40%呢。调度中心里那“OK”的提示音，后来就没断过。
1.3 高可用保障：“五个9”是底线，不能破
电力系统能停电吗？想都别想，绝对不行。
数据库的可用性就得奔着“五个9”去。KingbaseES用“主备集群加共享存储”打底，再加上实例和数据两层备份，跟坐飞机既系安全带又扣舱门似的，双保险。
有次演练，主库刚模拟出故障，备库不到一秒就接过来了，调度画面都没闪一下，跟没事人一样。
跨区域备份现在也是标配，KFS异构同步让跨省调度方便得很，就像在群里发实时定位似的。
这15年，26个省用下来，值班日志里再也没见过“大面积服务中断”那几个红字，踏实。
1.4 安全防护：数据不能被偷看，得守好
电力数据多重要啊，算是“关键信息基础设施”，被人偷看了，跟家里门被撬了一样恶心。
金仓搞了从网络、主机到数据库、应用的好几层防线，还过了EAL4+和商密认证，不是装样子的。
比如透明数据加密，数据写到硬盘上自己就加密了，业务系统都不用操心性能会不会降。
还有细粒度权限，谁能看、能看到哪，划得清清楚楚，想越权？立马警告。
操作都会记下来，敏感的地方还能自动变模糊，查记录跟翻日记似的方便。
STRIDE威胁防护也安排上了，什么身份造假、信息泄露，提前就防着，跟平时防骗似的，实用。
二、几个真事儿：从国家电网到新能源场站
我还是喜欢说真事儿，金仓数据库这一路，发电、输电、配电、用电差不多都涉及到了。
从国家电网的智能调度，到国家能源集团的新能源集控，再到地方供电公司的配网管理，关键地方都能看到它。
挑三个我印象深的说说吧。
2.1 国家电网智能调度：15年稳得没话说
老早之前，我去过国家电网调度中心，那大屏幕上全是线路图，密密麻麻跟绣花似的。
那年他们决定换核心系统，把用了多年的Oracle换掉，得把调度系统的核心攥自己手里。
那个Open3000系统，覆盖26个省84个地市，要管负荷预测、故障处理这些活儿，没别的说的，必须稳，死都得稳。
这项目有三个坎儿。兼容性太头疼，40多个应用模块，还有一大堆PL/SQL存储过程，一个都不能少。迁移的时候改代码，跟给人做手术似的，手一抖就出事。性能压力也大，上千个并发连接，30TB的数据仓库，设备状态、运行日志一个劲儿往里写，跟洪水似的。可用性要求高到离谱，得“五个9”，故障切换还得快，快到值班员还没反应过来就完事儿。
金仓是怎么弄的呢？兼容引擎厉害，KingbaseES对Oracle的兼容度能到97%以上，99.6%的存储过程直接就能迁过去。开发团队一边守着老系统，一边看新系统稳稳当当跑，踏实。架构上，每个省都搞了主备节点，再用跨区域灾备把核心数据传到总部，算是“本地自己救自己，异地再兜底”。性能调优也到位，并行查询和内存表用得溜，宽表数据三秒内就更新完，调度员一点刷新，最新状态就出来了。
结果嘛，上线15年没出过大故障，运维日志里“99.999%”的可用性常见得很。复杂查询能控制在500毫秒内，并发能力比以前强了40%，调度指令跑得顺顺的。最重要的是自主可控了，不用再看别人脸色，每年省的维保费用，够再建个数据中心了。这套方案后来还推广到配电调度、二次安全系统，成了国家电网的标准配置。
2.2 国家能源集团新能源集控：186个场站的“云上大脑”
国家能源集团有186个风电、光伏场站，散在27个省，好多地方在山顶、戈壁，甚至海边，手机信号都时有时无。
以前啊，每个场站的数据就像散在各地的笔记本，总部想看看，得等半天，跟快递迟迟不到似的。集团就想建个新能源区域集控平台，把数据弄到云上一起分析，还得把Oracle换了，搞个能随时控制、跨地域配合的数据库底座。
这项目也不容易。跨地域配合难，本地访问得快，总部汇总也得快，延迟一高，跟视频会议卡成PPT似的，急死人。高并发写入压力大，每秒几百条数据，186个场站一天新增几千万条，数据库得像高速公路一样，不能堵车。平滑迁移也麻烦，原来都是用PL/SQL写的，迁移的时候还不能停业务，得边跑边换。
金仓的办法是搞分布式架构，每个场站弄主备集群，本地先处理实时需求，再用KFS异构同步把数据传到总部，算是“就近办事，集中拍板”。迁移用了KDMS评估和KDT转换工具，表、存储过程、视图自动改，99.6%的语法直接能用，工程师就旁边看着进度条，喝喝茶就行。新旧系统同时跑，慢慢切流量，团队还7×24小时在现场盯着，随时能退回去。还有KMonitor监控连接数、锁等待、IO延迟，指标一不对，运维的就能提前处理，把问题掐灭在苗头里。
结果比预想的好，迁移比计划提前了30%，过程中没断过一次业务，数据也没丢。上线72小时没出故障，数据同步延迟稳定在500毫秒内，并发写入满负荷也扛得住。每年省的授权和维保费用有800多万，运维效率提高了50%，工程师终于不用天天处理故障，能琢磨琢磨怎么优化业务了。这成了国内新能源领域最大的国产数据库替代项目，好多同行来参观，都说“我们也得这么干”。
2.3 承德供电D5000：全国产化的“破冰”尝试
承德供电公司的D5000主调系统，是国家电网第一个全栈国产化的调度平台，CPU、操作系统、数据库、中间件，全是国产的。
工程师们说，当时压力大得很，跟第一次给孩子打疫苗似的，既怕出事，又必须得打。
挑战也不少，全栈国产化太难了，龙芯CPU、麒麟操作系统、中间件这些得好好配合，有一个不搭，问题就被放大，跟拼拼图似的，一块不对全白搭。业务也复杂，调度、发电计划、安全校核这些模块交叉着跑，关联查询麻烦，事务量又大。安全等级要求也高，得满足电力二次安全防护，外部攻击、数据泄露都不能有。
金仓就和龙芯、麒麟一起调试，从底层配合，让软硬件跑得顺顺的。安全功能全开到最大，TDE、细粒度权限、操作审计什么的，搞了套专门给电力行业的安全方案。还针对承德本地的业务习惯，调了SQL执行计划，改了缓存策略，让区域调度顺手多了。
结果呢，真·100%国产闭环，不用再看外国技术的脸色定价了。系统稳稳定定跑了三年多，平均响应时间150毫秒，还保持着“五个9”的可用性。这套经验后来被好多省抄作业，不少团队来承德“取经”，都把这方案当模板。
三、动手试试：这几个配置和SQL，亲测能用
写到这儿，要是你也想试试，我就说点实在的，结合调度实时写入、新能源数据同步、负荷预测这几个常见场景，讲讲金仓数据库里常用的配置和SQL。都是踩过坑的经验，说不定你能用得上。
3.1 调度实时写入：别让数据“堵车”
调度系统最怕啥？写入堵了。
我以前跟运维的同事在机房盯大屏，高峰期几千条设备状态一起写进来，延迟一高，现场气氛立马就紧张，跟高速路上堵车似的，谁都急。
所以在KingbaseES里，参数调优和SQL设计得一起弄，不能分开。
核心参数大概这样设置：
-- 开归档模式，数据别丢了
SET archive_mode = on;
SET archive_command = 'cp %p /archivelog/%f'; -- 归档日志放这儿
-- 调调WAL写入，写得快一点
SET wal_buffers = 16MB; -- 给WAL缓冲区弄大点
SET wal_writer_delay = 10ms; -- 让WAL写得勤快点
SET max_wal_senders = 5; -- 主备同步最多能有这么多连接
-- 开并行写入优化
SET kingbase_parallel_write = on;
SET max_parallel_workers_per_gather = 4; -- 并行写的线程数
实时数据写入的SQL也简单：
-- 创个设备状态表，宽表也能装
CREATE TABLE power_device_status (
device_id VARCHAR(32) NOT NULL, -- 设备ID
station_id VARCHAR(16) NOT NULL, -- 变电站ID
voltage DECIMAL(10,2) NOT NULL, -- 电压
current DECIMAL(10,2) NOT NULL, -- 电流
power_factor DECIMAL(5,4) NOT NULL, -- 功率因数
temperature DECIMAL(5,2) NOT NULL, -- 温度
run_status INT NOT NULL, -- 状态：0-离线，1-正常，2-告警
collect_time TIMESTAMP NOT NULL, -- 采集时间
PRIMARY KEY (device_id, collect_time)
) PARTITION BY RANGE (collect_time); -- 按时间分区
-- 建个日分区表，好管理
CREATE TABLE power_device_status_20241119
PARTITION OF power_device_status
FOR VALUES FROM ('2024-11-19 00:00:00') TO ('2024-11-20 00:00:00');
-- 批量写数据，比一条一条写快
INSERT INTO power_device_status (device_id, station_id, voltage, current, power_factor, temperature, run_status, collect_time)
VALUES
('DEV001', 'STA001', 220.50, 150.30, 0.98, 45.2, 1, '2024-11-19 10:00:00.123'),
('DEV002', 'STA001', 110.20, 80.50, 0.97, 42.8, 1, '2024-11-19 10:00:00.125'),
('DEV003', 'STA002', 220.30, 120.80, 0.99, 43.5, 1, '2024-11-19 10:00:00.127');
-- 建个索引，查得快
CREATE INDEX idx_device_collect_time ON power_device_status (device_id, collect_time DESC);
优化的话，按天分区就像日记按日期放，好找。批量写入跟打包发货似的，一次发一堆比一个一个发快。WAL配置就像提前准备好草稿纸，写起来顺。
3.2 新能源数据同步：像发微信一样快
新能源场站的数据，就像各地气象站报天气，每个小站都想让总部赶紧看着。
主备集群的配置和聚合分析SQL弄得好，本地响应快，总部同步也快，跟发微信似的方便。
数据同步配置大概这样：
-- 主库开流复制
ALTER SYSTEM SET wal_level = replica;
ALTER SYSTEM SET max_wal_senders = 5;
ALTER SYSTEM SET wal_keep_size = 16MB;
ALTER SYSTEM SET hot_standby = on;
SELECT pg_reload_conf();
-- 建个复制用户
CREATE ROLE replica_role REPLICATION LOGIN PASSWORD 'replica@123';
-- 备库配置主库信息，得改配置文件
vi $KINGBASE_DATA/recovery.conf
standby_mode = 'on'
primary_conninfo = 'host=主库IP port=54321 user=replica_role password=replica@123 dbname=power_db'
recovery_target_timeline = 'latest'
聚合分析的SQL也能试试：
-- 统计各场站每天发多少电
SELECT
s.station_id,
s.station_name,
DATE_TRUNC('day', g.generate_time) AS stat_date,
SUM(g.power * g.interval / 3600) AS daily_generation -- 算成千瓦时
FROM
power_station s
JOIN
power_generation g ON s.station_id = g.station_id
WHERE
g.generate_time BETWEEN '2024-11-01 00:00:00' AND '2024-11-19 23:59:59'
GROUP BY
s.station_id, s.station_name, DATE_TRUNC('day', g.generate_time)
ORDER BY
stat_date DESC, daily_generation DESC;
-- 查查设备有没有异常
SELECT
device_id,
station_id,
collect_time,
voltage,
current,
temperature,
run_status
FROM
power_device_status
WHERE
collect_time >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '1 hour'
AND (
voltage < 100 OR voltage > 240 -- 电压不对
OR current > 200 -- 电流太大
OR temperature > 60 -- 温度太高
OR run_status = 2 -- 告警了
);
流复制关键是把wal_level、wal_keep_size这些参数调好，跟调水龙头似的，水量得合适。聚合函数用DATE_TRUNC配合GROUP BY，做日报方便，领导一看就明白。对了，station_id、collect_time这些字段得建索引，不然查大表跟在一堆书里找东西没目录似的，慢死。
3.3 负荷预测：提前备菜，少等时间
负荷预测就像做饭前备菜，得看历史数据、天气、节假日这些。
复杂查询一跑几十秒可不行，太浪费时间。并行查询参数提前调好，执行计划能合理点。
并行查询配置大概这样：
-- 开并行查询，调调参数
SET parallel_setup_cost = 0; -- 让并行启动成本低点
SET parallel_tuple_cost = 0.01; -- 数据传输成本也调低
SET min_parallel_table_scan_size = 8MB; -- 表够大就并行扫
SET max_parallel_workers_per_gather = 4; -- 每个查询最多几个线程
负荷预测的SQL可以试试：
-- 建个历史负荷表
CREATE TABLE power_load_history (
area_id VARCHAR(16) NOT NULL, -- 区域ID
load_time TIMESTAMP NOT NULL, -- 时间
load_value DECIMAL(10,2) NOT NULL, -- 负荷（兆瓦）
temperature DECIMAL(5,2) NOT NULL, -- 平均气温
holiday INT NOT NULL, -- 是不是节假日：0-不是，1-是
PRIMARY KEY (area_id, load_time)
);
-- 导入历史数据（这块就不写了）
-- ...
-- 预测第二天的区域负荷，看近30天的数据和气温
WITH recent_load AS (
SELECT
area_id,
EXTRACT(HOUR FROM load_time) AS load_hour,
AVG(load_value) AS avg_load,
STDDEV(load_value) AS std_load
FROM
power_load_history
WHERE
load_time BETWEEN CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days' AND CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day'
GROUP BY
area_id, EXTRACT(HOUR FROM load_time)
),
tomorrow_weather AS (
SELECT
area_id,
forecast_hour,
forecast_temp
FROM
power_weather_forecast
WHERE
forecast_date = CURRENT_DATE + INTERVAL '1 day'
)
SELECT
r.area_id,
r.load_hour AS forecast_hour,
-- 结合气温改改预测值
CASE
WHEN t.forecast_temp > 30 THEN r.avg_load * 1.15
WHEN t.forecast_temp < 0 THEN r.avg_load * 1.20
ELSE r.avg_load
END AS forecast_load
FROM
recent_load r
JOIN
tomorrow_weather t ON r.area_id = t.area_id AND r.load_hour = t.forecast_hour
ORDER BY
r.area_id, r.load_hour;
-- 看看执行计划，并行有没有生效
EXPLAIN ANALYZE
SELECT count(*) FROM power_load_history WHERE load_time > '2024-01-01';
并行参数调低了，优化器更愿意多找几个人帮忙干活。把逻辑拆成recent_load、tomorrow_weather两步，出问题了好排查，跟把大问题拆成小的一样。对了，得定期ANALYZE一下，让优化器知道数据是啥样的，不然SQL写得再好也跑不快，跟盲人摸象似的。
四、为啥选金仓？优势和好处都在这
为啥选金仓呢？我觉得有这么几点。
技术上，15年在电力场景摸爬滚打，知道哪儿该用宽表，哪儿要并行，哪儿得跨区域同步。混合架构、高并发写入、高可用设计，都是实战里练出来的，不是嘴上说说。
生态上，跟南瑞、许继这些行业里的伙伴合作，再配上龙芯、飞腾、麒麟、统信这些软硬件，能凑出一整套方案，不用自己东拼西凑，集成成本能降不少。
经验上，26个省84个地市都用过，不是摆样子的工程，都是有人踩过坑的真案例，后面的项目照着做，就像有本操作手册，能少走弯路。
服务上，27个省都有本地团队，电话打过去很快就能到，7×24小时盯着，一线运维的心里能有底，不用自己扛着。
价值嘛，真金白银能看到的。
能源安全有保障，自主可控不是空话，遇到事儿能稳住。15年了，金仓撑着的核心系统没出过大安全事故，这记录就够说明问题。
运营效率也提上去了，毫秒级响应让故障预警更及时，跨区域同步让调度像打车似的能就近派单。国家能源集团那项目上线后，运维效率高了50%，处理故障的时间少了30%，不吹牛。
运营成本也降了，省级电网一年能省上千万，国家能源集团一年也省800万。更重要的是，迁移的时候没停业务，国产化了以后扩容也方便，不用再被人“割韭菜”。
五、以后咋走？金仓的三个小目标
国家说要到2030年建成智能化能源系统，数据是血，数据库就是血管。
金仓现在盯着三个方向。
一个是AI加数据库，把智能算法和数据库凑一起，给负荷预测、故障诊断弄点更聪明的工具，就像给数据库装个“大脑”。
一个是分布式架构，以后新能源场站越来越多，分布式得成标配，跨区域调度得像调车队似的方便，别堵车。
还有安全防护，网络上的坏东西越来越多，得主动防着点，从底层到应用层都不能有窟窿，跟检查房子的门窗似的，挨个看。
同时，金仓还会跟南瑞、许继这些伙伴一起搞生态，让数据库和电力业务贴得更紧，服务智能电网、新型储能、综合能源这些新场景。
目标挺简单，就是让每次国产化都不只是喊口号，得落实到一行行代码里。
六、15年长跑，国产化不是口号
回头看，金仓从进国家电网调度系统，到现在陪着电力行业从“不敢换”到“换了更好”，用了15年。
这不是啥技术炫耀，就是一场跟电力人一起跑的长跑。深夜机房里拿着咖啡的工程师，调度大厅里盯着屏幕的值班员，都是这故事里的主角。
以后，金仓还会把技术创新当主线，扎进电力行业，把新型电力系统的地基打牢点。
只要守好数据库这个底子，能源数字化、智能化这条路就能走得稳，家家户户的灯也能更亮、更安心。
