《財經》新媒體 撰稿人 舒志娟/文 高素英/編輯
未來從來不是突然降臨的，它正從今天的技術萌芽中生長出來。科學預言家凱文.凱利預測，人工智能正在重塑一切。他相信，在全球科技競爭中，中國將是未來世界中最強大的力量之一。事實上，作為人工智能“燃料”的數據庫正在加速多場景的應用落地，破解多行業數據孤島難題。
近日，IDC發布的《中國金融行業分布式事務型數據庫市場份額，2024：行業進入下半場》報告顯示，2024年中國金融行業分布式事務型數據庫市場規模達20.37億元，金融行業本地部署子市場規模高達14.72億元。其中，OceanBase海揚數據庫以23.9%的份額脫穎而出；IDC同期發布的《2024年下半年中國分布式事務數據庫軟件市場跟蹤》報告顯示，2024下半年，OceanBase在本地部署整體市場更是首次以21.2%的份額登頂。這一結果不僅證實了中國的技術實力，更是標志著國產數據庫完成了從實驗室突破到商業驗證的關鍵躍遷。
展開剩余86%正是由于國產分布式數據庫的迭代升級，據OceanBase提供的數據顯示，江西省社保中心征繳計劃生成時間從16小時縮短至9分鐘，硬件成本僅為原來的20%；而中石化更是將23套分散的加油卡系統數據庫整合到一套新加油卡系統中，實現一張加油卡全國通用；河北移動 酬金月結耗時由原先的2880分鐘縮短至549分鐘，效率提升5倍。在數據“爆炸”的背后是分布式數據庫有效地解決擴容難題和算力瓶頸。
一系列變化背后是，OceanBase完全自主可控的技術積累與沉淀。經過十多年發展，累計完成2.4萬次代碼迭代，特別是歷經支付寶“雙11”等金融級場景的嚴苛考驗，構建起堅實的技術壁壘。目前分布式數據庫正在向通信、能源、電力、交通、醫療、教育等更廣闊的領域延伸，為各行各業的數字化轉型提供技術支撐。
國產數據庫加速多場景落地
數字經濟的蓬勃發展，加速各行各業數字化轉型步伐，這對數據存儲技術提出了更高的要求。當前，傳統集中式數據庫在應對與日俱增的海量數據管理需求時，已顯得力不從心，分布式數據庫應運而生并迅速興起。
OceanBase創立的初衷，就是解決數據大爆發時代“海量數據管理”。據悉，OceanBase集群的數據容量近乎可以無限擴展。當業務需求急劇增長時，只需增加集群節點，就能迅速提升容量和性能；而當業務需求大幅下降時，容量也能相應縮減，真正實現了資源利用率的更大化。
目前，江西省社保征繳計劃生成時間從原本的16小時大幅縮短至約9分鐘。與此同時，整個硬件系統的成本卻僅為原來的20%，不僅大幅提升了社保服務水平和效率，還大幅降低系統成本。
在企業數字化轉型方面，OceanBase助力中石化，將23套分散的加油卡系統數據庫整合到一套新加油卡系統中，為中石化節省了大量成本。新系統可支撐近3萬家加油站，實現一張加油卡全國通用，交易流水處理時間從“天”縮短至“秒”級，還能滿足一體化班日結和報表需求；國家電網將數據庫升級到OceanBase后，在電費發行、電費提取、自動化抄表等核心業務中，性能得到大幅提升。
由于OceanBase誕生于嚴苛的金融核心場景，且連續多年支撐“雙11”萬億交易，積累了豐富的實踐經驗。如今，它正從金融行業拓展至通信、能源、社保、電力、交通、醫療等多個行業，為各行業的數字化、智能化轉型提供堅實有力的支撐。
針對這一突破性進展，OceanBase副總裁、金融政企事業部總經理王爽認為，這是內外因共同驅動的結果。從外因層面來看，金融行業在國產數據庫應用上走在前列，為OceanBase提供了嚴苛的場景驗證。從支付寶核心系統到外部金融機構的全業務覆蓋，證明了其在高可用性、超大規模集群管理及降本增效方面的成熟能力；內因層面則源于獨特的“業務驅動”路徑，根據客戶場景打磨產品，而非要求應用適配技術。
“當金融這塊最硬的骨頭被攻克后，運營商、政務等同等復雜度的領域便進入能力輻射范圍，規模化復制自然水到渠成。”王爽如是稱。這種由核心場景驗證、向全生態延伸的發展模式，正推動國產數據庫從技術自立走向生態繁榮。
技術創新登頂本地部署市場
事實上，OceanBase此次登頂本地部署市場的本質，源于其100%的“根自研”能力，使其在強手如林的數據庫戰場脫穎而出，形成技術獨特優勢。
據四川銀行金融科技部副總經理萬柯辰介紹，為實現2027年萬億資產規模目標，該行必須突破傳統架構的局限。然而，新一代工程需要將133套系統從原有的橋架構整體遷移至云原生分布式架構，同步重構全行業務流程和核算標準，并在48小時內完成PB級數據遷移和系統切換，覆蓋全行所有業務條線。
面對這一艱巨任務，四川銀行攜手OceanBase開啟了“架構革命”，采用“云原生+分布式”雙輪驅動戰略。今年5月，項目取得重大進展，133套系統在48小時內一次性完成從“橋”架構到云原生分布式微服務的企業級架構升級，刷新了近年來金融系統在分布式數據庫單軌切換的效率紀錄。OceanBase作為核心數據底座，既確保了系統穩定性，又滿足了業務擴展性的需求。
類似挑戰也出現在運營商領域。河北移動高級系統架構師房瑞表示，該公司的酬金系統，承擔著全省合作伙伴酬金計算的復雜任務。該系統月均結算金額近十億元，需處理上千條動態規則。這對技術提出了更高要求，它既要支持高并發事務處理，如酬金規則實時變更、月結、日結等，又要滿足海量數據的多維分析，如渠道、地區、產品的酬金統計與分析。然而，原有的傳統數據庫一體機由于在算力和存儲上存在瓶頸，已無法支撐業務的快速發展和創新升級需求。
為解決這一難題，河北移動通過引入OceanBase的HTAP（混合事務、分析處理）能力，實現單套引擎同時承載高并發交易與復雜分析任務，有效解決擴容難題和算力瓶頸。
在這背后，OceanBase 100%根自研的能力發揮了至關重要的作用，使得其在面對復雜業務場景時具備更強的適應性和靈活性，能夠為關鍵業務系統提供堅實的兜底保障。此外，OceanBase還構建開放生態，與超過1200家合作伙伴共同推動技術創新，并開源了400萬行代碼。
“選擇‘根自研’分布式數據庫不僅是技術升級，更是面向未來數字底座的重構。”房瑞表示，未來將推進統一技術棧與運維體系，以一體化數據庫支撐全域應用場景，加速數字化轉型升級。
一體化成AI時代數據庫新趨勢
在企業加速數字化的進程中，大模型熱潮席卷全球，正在重塑企業數字化轉型路徑。但是，強大的基座模型雖潛力無限，卻并非萬能鑰匙，如何讓AI技術真正落地業務場景，成為擺在企業面前的難題。
在此背景下，OceanBase正積極尋求轉型。王爽表示，OceanBase正從“數據庫廠商”角色逐步向“數據管理公司”轉變，其核心定位在于，在AI時代，為企業打造穩定、高效的數據底座與平臺，搭建起連接底層基礎設施和AI應用開發的橋梁，為AI技術在企業中的落地提供支撐。
在技術路徑規劃與布局上，OceanBase實施“一體化架構”戰略。據王爽介紹，目前OceanBase已提出“單機分布式一體化架構”，實現事務處理（TP）與分析處理（AP）的深度融合，并打通向量處理等多模態能力。這一戰略目標在于，借助一套系統全面覆蓋多樣化的數據場景，降低系統復雜度與管理成本，如同將多個獨立的功能集成在一部手機之中，既能節省資源，又能大幅提升運行效率。對于數據類型豐富多樣、處理要求極為嚴苛的金融行業來說，這一戰略無疑具有至關重要的意義。
事實上，今年以來，OceanBase在AI布局方面動作不斷。自4月宣布全面擁抱AI后，OceanBase已陸續發布面向AI時代的一體化數據底庫4.4.0版本和應用產品PowerRAG，還推出一系列向量化能力。這些舉措不僅幫助開發者實現文檔知識庫、智能對話、圖像比對、數據分析等多種AI應用場景的快速開發，還進一步強化了AI原生能力，全面融合事務處理、實時分析與AI等多種工作負載，構建起面向AI的現代數據底座。
大模型浪潮下，云數據庫與AI的融合已成為企業智能化轉型的必然路徑。6月，OceanBase云數據庫業務OB Cloud也實現AI能力的開發部署，并與AI生態開放平臺深度集成，已在零售、金融、物流等行業的數十家頭部企業落地。
在企業紛紛落地AI應用場景的過程中，數據安全成為關注焦點。數據作為企業的核心資產，其安全性直接關系到企業的生存和發展。OceanBase方面相關人士指出，曾有用戶采用開源向量數據庫作為安全底座，結果出現不同部門能夠訪問相同數據的情況。而改用OceanBase后，通過多租戶能力，可將不同業務板塊的數據進行有效隔離，從而避免了未授權訪問現象的發生。OceanBase作為完全自主研發的一體化數據庫，能夠全方位解決企業在數據安全方面面臨的問題。
對于未來發展，王爽表示，OceanBase正在積極布局“Data x AI”戰略：一方面，AI將深度優化數據庫內核（AI for DB），通過自動化運維與性能調優提升效率；另一方面，數據庫將演進為AI基礎設施（DB for AI），以向量化技術支撐多模態運算與實時推理。在王爽看來，數據與大模型的關系正從交互走向融合。未來，數據庫甚至可能直接內化部分推理能力，形成涵蓋存儲、檢索到決策的一體化服務平臺，加快企業進入全新的數字化時代。
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