YashanDB：助力企业攻克 AI 时代数据管理难题，拥抱智能转型

GenAI 时代，AI 技术爆发式发展，数据库行业与企业共同面临着“如何与 AI 深度共生”的时代命题。在 AIGC 发展三要素“算力、算法、数据”中，优质数据的获取、处理与管理能力，正成为 AI 应用落地成效的核心变量。作为国产数据库中技术创新型厂商，YashanDB 在持续助力攻坚“深水区替代、大规模平替”难题的同时，也在积极探索构建 AI 时代的智能数字底座，为企业数智化转型提供核心支撑。

近日，YashanDB 技术总监欧伟杰博士携手新数科技、ITPUB 围绕“GenAI 时代，数据库的‘智变’与新生”主题开展线上直播分享，共同探讨数据库要如何应对当下 AI 的快速发展等话题，以下为欧伟杰分享观点的节选。

我们看到了什么：AI 时代，大数据 3V 挑战全面升级

随着 AI 技术的深度渗透，传统的大数据 3V 挑战——Volume（体量大）、Velocity（速度快）、Variety（多样性）被赋予了全新的内涵，成为 AI 产业化进程中亟待突破的现实壁垒：

数据爆发式增长且变化迅速

IDC 预测显示，全球数据量在 2024 年已达 159.2 ZB（十万亿亿字节），2028 年将增加一倍以上，复合增长率为 24.4%。其中超过 80%的数据都会是处理难度较大的非结构化数据，如文档、图像、语音、视频等，这不仅导致存储成本激增，在转变为高维向量后更会带来计算复杂度的飙升。同时，数据日新月异，知识也在频繁变更，金融、制造、医疗等诸多领域都需要考虑智能数据的快速更新，如何应对知识实时更新已成为人工智能大模型的核心需求。在此背景下，我们认为更高效的数据存储与计算架构以及索引技术是关键。

多模态数据的语义鸿沟

当文档、语音、图像、传感器等多模态数据共存于同一系统时，如何让 AI 理解它们之间的关联？这其实十分考验数据库对多模态数据的语义贯通与深度整合能力。当前技术瓶颈主要体现在两方面：一是现有研究聚焦于多模态表征对齐（如 CLIP），由于缺乏统一的底层数据管理框架，仍难以解决语义割裂的问题；二是随着多模态数据的规模性与复杂性增长，进一步导致扩展效率下降，毫秒级响应更是一大挑战。传统数据库在语义对齐、扩展性及实时性方面的能力有限，亟需构建支持多模态统一管理和低延迟跨模查询系统。

数据安全的隐私困境

大模型训练往往需要喂入海量原始数据，但这也意味着敏感信息（如客户隐私、商业机密）存在泄露风险。尽管私有化部署能暂时缓解矛盾，但随着模型逐步走向公共应用，如何在开放环境中实现“数据可用不可见”，仍是悬而未决的问题。此外，对于一些特殊数据，如监控数据，需要即时脱敏与权限控制，而传统批处理加密延迟高，无法满足实时性要求，亟需适配多模态特性且安全合规的数据管理系统，全方位保障数据安全。

随着 AIGC 深入各个行业，数据库不再是简单的数据存储与查询，会更多地涉及到智能分析、多模态数据融合、数据库主动优化等融合技术。

我们这样想：构建智能多模态数据管理平台助力破局

面对 AI 时代的挑战，崖山主张跳出传统数据库框架，以基础设施层、运维层、应用层的全栈架构重构数据管理平台，打造多模态融合、智能自治、开放易用的核心竞争力。

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基础设施层：打造 AI 适配的数据底座

基础设施层包含了数据的存储、计算以及与 AI 适配的能力。崖山将从基础设施层打破多模态数据壁垒，上层用户无需关心底层复杂的技术实现，仅需通过自然语言交互，就能轻松获得精准的数据服务。核心能力列举如下：

多模态数据存储与管理：支持结构化、半结构化和非结构化数据的统一存储与管理。

高质量元数据管理：对数据表的结构、字段的业务描述、数据类型等元数据信息管理，为数据的深度分析与利用尊定基础。

存算分离架构：采用“分工思维”，将数据存储与计算任务解耦，存储层专注数据持久化、计算层专注于数据处理和分析，既提升了扩展性，又为实时分析、大模型训练等高负载场景提供弹性支持。

数据安全与隐私：支持数据加密、访问控制和隐私保护机制，确保敏感数据在 AI 模型调用过程中不被泄露。

当前，业界存算分离技术已逐渐成熟并广泛应用，但在多模态数据存管以及面向 AI 场景的元数据、安全等能力仍处于探索阶段。深算院原创有界计算、跨模计算、近似计算及向量与关系混合查询等理论，在面向海量数据处理、异构混合查询等不同场景时具备领先优势，成为 AI 时代的核心“根技术”。崖山已具备 HTAP 混合负载及结构化、半结构化、非结构化数据统一存储能力，支持轻量级的关系型和图数据跨模查询，在下一版本也将实现关系型与向量数据的高效混合查询。未来，将持续探索多模数据融合管理技术，打通数据孤岛；通过 AI 解析数据表结构、业务字段描述等信息，研究多模态数据差异化加密，设计多源数据安全架构及及‌轻量化隐私增强等技术，构建 DB4AI 核心能力。

运维层：实现 AI 驱动的自治化运行

传统运维更多依赖于有经验的 DBA 专家对数据库进行调优。多模态数据管理平台的运维层，将借助 AI 技术重构数据库运维体系，从被动响应转向主动治理，打造“自感知、自修复、自优化”的智能运维生态，显著降低人工干预成本。核心能力列举如下：

智能监控与预警：利用 AI 技术实时监控数据库性能，自动识别异常并发出预警。

自动化运维：通过 AI 驱动的自动化工具，实现数据库的部署、升级、备份和恢复等操作。

数据库性能优化：基于机器学习分析数据库负载和查询模式，自动优化索引、查询计划和资源配置。

故障诊断与修复：利用 AI 分析日志和错误信息，快速定位问题并提供修复建议。

当前智能运维面临两大棘手难题：其一，运维场景数据来源复杂，不同业务场景涉及的数据内容不同；其二，领域专业度门槛高，需领域专业人员进行数据标注和处理。对此，崖山基于在数据库和大数据领域的深厚技术积累及人才储备，探索融合日志文本、性能指标、网络流量等运维过程中产生的多类型数据，通过人工智能技术实时捕获高并发负载特征，生成弹性扩缩容策略，并依托孪生环境进行验证，攻克上述难题，实现运维模式的转型升级。

应用层：全民都能参与的 AI 数据生态

应用层聚焦用户体验与场景需求，通过自然语言交互、智能分析与低代码集成等，将复杂数据转化为可操作的决策依据，提升用户易用性，让数据库从“技术黑箱”变为“全民工具”。核心能力列举如下：

自然语言交互：支持自然语言查询，让用户无需编写 SQL 即可操作数据库。

智能查询优化：利用人工智能技术辅助，自动优化查询逻辑，提升查询效率。

智能数据分析：通过 AI 驱动的可视化工具和分析引擎，帮助用户快速发现数据关联性和趋势。

AI 模型集成：提供 API 和工具，让开发者能够轻松将 AI 模型（如推荐系统、预测模型）集成到数据库应用中。

当前应用层处于快速发展阶段，但自然语言交互和智能查询优化受限于语言的两义性、技术成熟度等还未能实现产业落地，智能数据分析和 AI 模型集成还属于前沿探索方向。崖山持续研究 AI4DB 相关技术，融合大模型、智能体等技术，探索智能数据库设计，按业务场景优化实现自然语言交互优化，提升复杂场景准确性；并结合逻辑规则最小化 AI 幻觉，提升查询精准度。同时，通过开展模型训练、构建专业术语知识库、完善 AI 生态等举措，推动智能数据分析和 AI 模型集成的技术突破与实际应用。

总结：拥抱变革，共赢智能时代

从传统关系型数据库到智能多模态数据管理平台，数据库的核心使命正从“数据管理”转向“业务赋能”。通过基础设施层的硬核能力、运维层的智能基因与应用层的友好交互，数据库也会从“数据保管员”转型为“AI 赋能者”。未来，YashanDB 也会基于智能多模态数据管理平台持续深化 AI 能力，为企业提供智能数字化基石，助力企业抢占 AI 转型先机。