南大通用GBase 8c数据库的函数体系围绕 “多模存储”、“分布式部署”、“安全合规” 三大核心场景做了底层优化，形成了独有的技术特性。
1. 多模存储下的函数自适应执行
GBase 8c 支持行存、列存、向量、内存四种存储模式，不同模式的数据组织方式差异较大。为确保函数在不同模式下的高效执行，GBase 8c 设计了 “函数 - 存储模式” 自适应匹配机制：
- 行存表中，函数执行采用 “行级迭代” 模式，适合 OLTP 场景的高频单行操作，如gbase_data_mask脱敏函数可在数据写入时实时处理单行敏感信息；
- 列存表中，函数自动切换为 “列块批量处理” 模式，例如SUM聚合函数可一次性处理一个列块的所有数据，减少函数调用次数；
- 向量存储模式下，针对向量数据的函数（如gbase_vector_similarity）会调用 GPU 加速计算，支持千亿级向量数据的毫秒级相似性检索。
这种自适应机制无需用户手动配置，由数据库优化器根据存储模式自动选择最优执行策略，确保函数性能最大化。
2. 分布式环境下的函数执行计划优化
在分布式部署场景中，函数的执行效率直接取决于 “计算节点选址” 和 “数据传输量”。GBase 8c 通过两项核心技术优化分布式函数执行：
- 函数下推决策引擎：优化器会根据函数逻辑和数据分布，判断是否将函数下推至数据节点执行。例如无跨节点依赖的 UDF（如数据脱敏函数）会被下推至数据节点，有跨节点依赖的聚合函数（如gbase_distribute_agg）则在协调节点合并结果；
- 中间结果缓存机制：对于高频调用的函数（如政务场景的 “区域编码转换函数”），GBase 8c 会缓存函数的输入输出映射关系，后续相同输入直接返回缓存结果，缓存命中率可达 70% 以上，减少重复计算开销。
以某项目平台为例，该项目采用 GBase 8c 分布式部署，涉及 14 个地市节点。当调用 “患者属地统计函数” 时，函数被下推至各地市节点执行，仅返回地市统计结果，跨节点数据传输量减少 90%，查询响应时间从 20 秒降至 2.3 秒。
3. 安全与合规的函数级管控
针对政务、医疗等对数据安全要求极高的行业，GBase 8c 在函数层面提供细粒度的安全管控能力：
- 函数权限隔离：通过GRANT EXECUTE ON FUNCTION语句，可精确控制用户对函数的调用权限。例如仅允许医疗管理员调用pgp_pub_decrypt解密函数，普通用户只能调用gbase_data_mask脱敏函数；
- 全密态函数支持：在全密态计算模式下，GBase 8c 的函数可直接对加密数据进行计算，无需解密。例如SUM聚合函数支持对密文列进行求和，计算结果仍以密文形式返回，确保数据在计算过程中不泄露；
- 函数操作审计：所有函数调用行为会被记录到审计日志，包括调用用户、时间、输入参数、执行结果，支持事后追溯，满足《数据安全法》的审计要求。
