在人工智能技術迅猛發展的今天，數據庫的角色正在經歷深刻變革。

曾經作為“數據倉庫”被動存儲信息的數據庫，如今正加速演變為驅動業務決策的“智能中樞”。這一轉變不僅帶來了技術層面的革新，更對數據庫系統的底層架構和綜合能力提出了全新要求。但技術熱點的層出不窮往往容易讓人眼花繚亂，真正能夠穿越技術周期、支撐企業核心業務穩定運行的，是扎實的工程化能力。

這恰恰成為檢驗數據庫廠商實力的試金石，也是決定企業AI戰略能否成功落地的關鍵所在。“Oceanbase對于技術工程化的追求，是他們（客戶）選我們的重要原因。”在日前舉行的2025 Oceanbase年度發布會上，CEO楊冰如此總結過去十五年贏得客戶信賴的原因。數據顯示，Oceanbase當前客戶數突破4000家，連續5年客戶數年均增長超100%。

延續工程化的理念，今年，針對AI應用需求的爆發，Oceanbase重磅推出了首個AI原生混合搜索數據庫seekdb，想要推動數據庫從傳統“業務支撐系統”邁向“AI原生數據入口”。這是這家經歷十五年長跑的國產數據庫，自啟動“Data×AI”戰略以來，幾經打磨交出的一份新答卷。

十五年技術長跑，淬煉工程化基因

Oceanbase的十五年，是一部由真實業務壓力驅動的技術進化史，并塑造了其獨特的工程化基因。

從支撐支付寶“雙11”單日6100萬次/秒的數據庫處理峰值，到服務全球4000余家企業，Oceanbase的每一步都踩在業務需求上，每一次架構躍遷都源于對具體場景難題的攻堅。而業務場景的特殊性，也給Oceanbase提出了極高要求，“只有一次機會，一次就要做對。那就意味著從代碼設計、代碼規范、測試上線等一系列的環節都不能有大的失誤。”Oceanbase CTO楊傳輝表示。

除了場景，據Oceanbase內部人士介紹，這種獨特的技術文化深深植根于創始人陽振坤的技術理念，并在團隊中代代相傳。陽振坤博士從項目立項之初，就為Oceanbase定下了“做世界級的數據庫”這一高遠目標，并將“追求極致細節”的工匠精神融入團隊血脈，這深刻影響了Oceanbase對待技術和產品的態度。

不追求表面炫技，而是專注于解決實際問題，Oceanbase內部盛行“用benchmark說話”的風氣，任何技術方案的優劣都通過嚴謹的測試和實際數據來驗證。“如果你做的東西沒有辦法專注到細節，就講一些泛泛的東西，在Oceanbase的技術團隊里面是得不到尊重的，大家會覺得你不太懂。”楊傳輝坦言。

對工程化近乎偏執的堅守，讓Oceanbase這十五年的技術演進，經歷了幾個關鍵的技術里程碑，它們逐步構建起今日的一體化架構能力。

首先是原生分布式架構的奠基。Oceanbase從一開始就選擇了兩條關鍵的技術路徑：基于LSM-Tree的存儲引擎和基于Multi-Paxos的數據一致性協議。LSM-Tree存儲引擎為海量數據的高效寫入與存儲提供了底層支撐，而Multi-Paxos協議則在分布式環境下保障了數據的強一致性。這兩項核心技術的選擇，展現了團隊對分布式數據庫本質的深刻理解，為后續所有能力的構建奠定了基礎。

其次是單機分布式一體化架構的突破（V4.0版本）。傳統認知中，分布式數據庫往往意味著復雜的部署和一定的性能損耗，而單機數據庫則難以擴展。Oceanbase 4.0版本打破了這一固有認知，首創單機分布式一體化架構，使得數據庫在單機環境下也能具備分布式能力，同時在分布式場景下保持極致性能。這一創新極大地降低了用戶的使用門檻，讓企業可以根據自身業務發展階段平滑演進，無需在架構選擇上過早下注。

再次是這次新推出的TP/AP/AI融合的一體化內核（V4.4版本）。面對AI時代的多模數據和混合負載需求，Oceanbase 4.4版本首次將TP（事務處理）、AP（分析處理）與AI能力集成于單一內核。這意味著，企業可以在一個數據庫中同時處理高并發交易、復雜數據分析以及AI驅動的混合搜索，無需維護多套系統。這種深度融合，是對數據庫架構的一次重大重構，充分體現了Oceanbase在工程化方面的深厚積累。

通過這三個關鍵技術節點的突破，Oceanbase以工程化能力為驅動，不斷重新定義分布式數據庫的技術邊界，為AI時代的數據底座構建了堅實的技術基礎。

工程化內核：正確性、穩定性與架構創新

數據的正確性是數據庫的生命線，尤其在金融交易、政務管理等關鍵場景，一個字節的錯誤都可能引發災難性后果。Oceanbase將“正確性第一”奉為工程化實踐的核心準則，為此構建了一套從代碼到硬件的全鏈路掌控體系。

在軟件層面，Oceanbase堅持根自研路線，從零開始編寫代碼，對每一行指令都保持極致掌控。其300萬行核心代碼中，超過50%用于構建自檢機制，從數據在內存中的流轉、主備節點間的同步，到落盤存儲的校驗，形成了一張密不透風的“防護網”。

硬件層面，Oceanbase選擇繞過操作系統的部分抽象層，直接操控CPU、內存與磁盤資源。通過自研內存管理機制優化數據緩存策略，基于磁盤I/O特性設計存儲布局，甚至對網絡傳輸協議進行深度定制，實現了對硬件資源的精細化利用。

“我們內部流行一句話，不相信硬件，也不相信任何的軟件，我們只相信我們自己。”在現場，楊冰如此總結工程化精神。這種對工程化的偏執雖然大幅提升了開發復雜度，卻為系統穩定性和性能優化奠定了底層基礎。

傳統數據庫架構在AI時代面臨嚴峻挑戰：事務處理（TP）、分析處理（AP）與AI推理負載分散在不同系統，導致數據孤島、鏈路冗長和資源浪費。Oceanbase以一體化架構打破這一困局，其核心在于實現多模數據融合、多工作負載融合與數模融合等“三大融合”，形成真正意義上的一體化數據基座。

在混合搜索場景中，傳統架構需調用向量數據庫、全文搜索引擎和關系型數據庫才能完成一次復雜查詢，而Oceanbase通過“粗排+精排”多階段檢索機制，可在毫秒級內完成向量語義匹配、關鍵詞精確查找與標量條件過濾的融合計算。

“如果不是工程化文化，我們會走另外一條路線，出5個產品，分布式TP、單機TP、分布式AP、單機AP等都分別出一個，但我們最終只做了一個。這些工程化的挑戰被我們‘吃掉’以后，對用戶就意味著拿到一個非常簡單、高效、統一的方案——這是AI時代的要求，也是現代化數據架構的根本要求。”楊傳輝表示。

體現在金融反欺詐場景中，Oceanbase能實時響應規定時間段內復雜篩選條件的復合查詢，無需跨系統拼接結果。這種原生一體化設計，較傳統多系統架構性能成倍提升，同時顯著降低運維成本。此外，4.4版本引入的共享存儲架構，更是將存算分離推向新高度，計算節點可彈性擴縮、存儲成本較傳統方案降低50%-90%，這都為AI時代的海量數據存儲提供了經濟高效的解決方案。

這種架構創新從數據庫內核層面深度重構，解決了AI時代打通多云底座的核心能力，也彰顯了Oceanbase以工程化思維解決復雜問題的能力。

AI時代以工程化重構數據庫能力

面對AI時代多模態數據檢索與實時推理的需求，Oceanbase推出首款AI原生混合搜索數據庫seekdb，以“輕量、敏捷、開源”為核心定位，重新定義AI數據基座的工程化標準。其核心突破在于首創“向量+全文+標量+GIS”四維混合搜索能力，通過“粗排+精排”多階段檢索機制，在百億級數據規模下實現毫秒級響應。

據悉，seekdb并非簡單集成向量搜索插件，而是以工程化思維重構AI數據基座。它繼承Oceanbase分布式內核的基因，并將部署門檻進一步降低，最低起步配置僅需1核CPU、2GB內存，支持pip install一鍵安裝、秒級啟動，兼容嵌入式與客戶端/服務器雙部署模式，讓開發者無需關注底層架構即可快速構建知識庫、智能體等應用。

同日，seekdb也宣布以Apache 2.0協議全球開源，無縫對接LangChain、LlamaIndex、Dify等30余種主流AI框架。同步開源PowerRAG智能文檔解析框架與PowerMem分層記憶架構，后者在LOCOMO Benchmark測評中以78.70分刷新SOTA紀錄，Token消耗降低96%。

Oceanbase的混合搜索能力已在聯通統一AI知識庫、螞蟻百寶箱智能體等場景充分驗證了技術價值。中國聯通基于混合搜索構建統一AI知識庫，有效解決了私有文檔的權限管理與高效檢索難題；螞蟻百寶箱則基于混合搜索實現智能體的實時在線搜索，顯著提升了信息獲取的精準性與響應效率。

在這之外，數模融合是Oceanbase原生AI架構的另一核心突破。數據庫內置AI Function能力，支持在SQL中直接調用Embedding模型生成向量，或通過Rerank優化檢索結果，形成“數據寫入-向量化-檢索-推理”的閉環。配套的MaaS平臺可管理主流大語言模型與國產GPU算力，實現模型微調、量化壓縮、推理加速的全生命周期管理。這種設計使AI能力與數據庫內核形成有機整體。

Oceanbase的實踐印證，唯有通過工程化重構實現的原生AI能力，才能真正突破“數據孤島”與“性能瓶頸”，支撐企業在AI時代的可持續創新。“這不僅是技術產品，更是開發范式的躍遷。”楊冰表示，“傳統數據庫只‘存’數據，而seekdb能‘理解’數據語義，混合搜索正是AI原生數據庫的關鍵分水嶺。”

Oceanbase的工程化能力已在全球市場獲得廣泛認可，截至目前，其服務的企業客戶數量已突破4000家，覆蓋金融、政企、能源、通信、零售、制造、互聯網等關鍵領域，服務網絡遍及全球16個國家和地區、60多個地域、240多個可用區。

競爭激烈的金融領域，Oceanbase憑借金融級的穩定性和可靠性，市場份額位居第一，成為眾多金融機構核心業務系統的首選數據庫。平安壽險將其7000人規模的財務系統遷移至Oceanbase平臺，實現了業務的穩定運行和高效管理，充分驗證了Oceanbase在支撐大型企業關鍵業務場景下的工程化實力。

除金融領域外，Oceanbase在政務和通信行業也取得了顯著進展。全國三分之一的省級人社系統都采用Oceanbase構建數據底座，有效提升了社保服務的效率和穩定性。通信巨頭中國聯通基于Oceanbase混合搜索能力構建統一AI知識庫，成功解決了私有文檔的權限管理與高效檢索難題，進一步拓展了Oceanbase的應用邊界。

Oceanbase也正積極推進全球化戰略，重點布局東南亞、拉美和中東等新興市場，目標將海外營收占比提升至20%。這一進程中，工程化能力成為克服本地化挑戰的關鍵。在老撾，老中銀行采用Oceanbase構建核心業務系統，性能提升20倍、批量處理縮至30分鐘，成本僅為同類方案20%，實現中國自研數據庫海外銀行核心系統的首單落地。這些來自不同行業的實踐案例，充分證明了Oceanbase工程化能力在解決實際業務問題上的有效性，也為更多企業的數字化轉型提供了可參考的技術路徑。

據Gartner預測，到2028年，支持生成式AI的數據庫支出將達2180億美元，占市場74%。市場潛力巨大，世界數據庫行業也將因為AI時代的到來迎接一個新拐點。如楊冰所說，這個拐點不僅僅是工具的升級，更是計算范式以及數據能力的重塑，“把AI能力融進數據庫，變成內生動力，打造一個AI Native數據庫，這條路會使得我們離世界級數據庫的夢想更近。”（文｜ToB深水區，作者｜秦聰慧）