摘要：近日，国家数据局发布《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，这一重磅政策开启了我国数据资源市场化配置改革的新阶段，为数据技术企业提供了全新赛道。未来五年，我国将建设超100个可信数据空间，构建广泛互联、价值共创的数据生态，为企业协作、行业创新和跨

近日，国家数据局发布《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，这一重磅政策开启了我国数据资源市场化配置改革的新阶段，为数据技术企业提供了全新赛道。未来五年，我国将建设超100个可信数据空间，构建广泛互联、价值共创的数据生态，为企业协作、行业创新和跨区域数据流通提供强力支撑，助力数字经济腾飞。

可信数据空间的核心不仅是概念创新，更是对数据管理、存储和流通技术的严苛考验。从数据资源可信管控到高效交互与价值共创，底层数据库技术的性能、灵活性与扩展能力成为关键。同时，人工智能大模型规模化应用的浪潮，对数据库提出了更高要求，迫切需要强大的技术基础设施支持。

在这场数据革命中，国产数据库厂商迎来关键发展契机。作为行业先锋，达梦数据凭借自主可控的技术体系及对非关系型数据库与云原生架构的前瞻布局，正在成为可信数据空间建设的重要玩家。这不仅是一次技术创新的探索，更是国产数据库实现从追赶到引领的历史机遇。

在数字化浪潮的席卷下，数据的规模与复杂性正以前所未有的速度膨胀，传统关系型数据库（RDBMS）辉煌的王朝已然走向瓶颈。曾几何时，它是各类信息系统的中流砥柱，以精致的表结构管理数据，支撑着企业运营的方方面面。然而，当数据的形态变得多样化、增长呈现指数级，关系型数据库的固有框架已难以承载这个复杂的新时代。

一个屋子里的缝隙，往往是光透进来的地方，上述困境孕育了非关系型数据库（NoSQL）的崛起。例如，图数据库并不是单纯地存储数据，而是描绘出数据之间的关联网络，支持复杂的关系挖掘；而缓存数据库的强大性能让它成为高并发场景下的必选；时序数据库的登场解决了物联网和工业互联网的实时性挑战。

与此同时，云计算的崛起为数据库技术带来了另一场革命。如果说非关系型数据库让数据处理方式变得更加灵活多样，那么云化数据库则彻底重塑了它的交付方式。在一个云化的世界里，数据库的边界不再局限于企业的机房，它是一种按需使用的服务，能够随着业务需求的起伏动态扩展或收缩。金融行业需要全天候高性能保障，电商行业需要应对购物节流量的瞬时爆发，政务系统需要跨区域的协同能力，这些需求都促使数据库走向云端。

云原生数据库的魅力不仅在于它的弹性和高效，更在于它的“敏捷”。企业开发者无需再被复杂的数据库运维掣肘，而是可以将精力集中在业务逻辑的创新上。对于技术团队而言，云化数据库的大量自动化功能意味着运维成本的急剧下降，同时也带来了前所未有的敏捷性和可靠性。

正是在这样的技术与市场交汇的裂变中，数据库的角色发生了根本性的转变。它不再是后台默默无闻的“工具人”，而是成为了直接驱动业务成功的关键引擎。

在这个数据为王的时代，客户的需求正推动数据库从一个单纯的存储引擎，演化为创新与价值的孵化器。

在这场变革中，达梦数据正以其锐意进取的姿态，敏锐地捕捉到了市场需求的变化，不仅在传统关系型数据库领域深耕多年，还通过图数据库、缓存数据库等非关系型数据库和数据库云化方面的全面布局，攀登技术创新的新高峰。

● 蜀天梦图数据库（GDMBASE）——深层关系的挖掘者

当数据不再孤立，而是以关系网的形式交织，传统的表格存储就显得过于呆板。达梦数据的蜀天梦图数据库（GDMBASE），用原生图存储彻底颠覆了传统数据库的设计逻辑。它不仅能够以图模型存储数据，更能通过扩展的Gremlin和Cypher语言，轻松解析复杂的数据关系。

例如，在公安系统中，GDMBASE成为犯罪团伙分析的利器，通过描绘人与物之间的复杂联系，快速锁定犯罪网络。在金融领域，它则是银行反洗钱的“显微镜”，精准捕捉交易链条中的异常模式。而在社交网络中，它能洞察出用户之间潜在的社交关系，帮助平台实现好友推荐与人脉探索。GDMBASE不仅是一种技术工具，更是一双窥探数据关系深处的眼睛。

● 达梦新云缓存数据库——极限速度的掌控者

如果说图数据库是深度挖掘数据关系的利器，那么缓存数据库则是为高速处理需求而生。达梦新云缓存数据库深度兼容Redis，但性能却超越原生Redis 5-8倍，真正做到了极速响应。

例如，在电商秒杀的战场上，延迟意味着损失。达梦新云缓存数据库凭借高并发下的出色性能，确保用户能第一时间锁定商品，无论多少人同时点击“购买”，系统都能从容应对。而在社交平台，点赞、评论、消息队列等高频操作都依赖它的极致速度，保障用户的实时互动体验。

● 达梦新云时序数据库——时间维度的数据专家

时间是数据最重要的维度之一。无论是物联网传感器生成的实时数据，还是工业设备的运行记录，时序数据库的作用无可替代。达梦新云时序数据库以其强大的高并发写入能力和完全兼容TimescaleDB协议，成为这一领域的佼佼者。例如，在工业互联网中，它实时监控设备运行状态，为预防故障、提升效率提供支撑。在金融行业，它处理海量的交易时序数据，为资产管理与风险控制提供基础。

此外，在数据库基础上，达梦数据来构建起了以数据治理、数据分析为核心的大数据解决方案。

数据的价值源自治理，杂乱无章的数据无异于无用的垃圾。达梦启智数据治理平台，通过数据接入、治理、共享和监控的全生命周期管理，为企业提供了一套系统化的解决方案。再有价值的数据，如果藏在复杂的数据库中无人能解读，也终究无法创造实际效益。达梦启智大数据可视化系统，用强大的数据整合能力与多维分析方法，将数据转化为一目了然的图表和动态大屏。

无论是深度挖掘复杂数据关系的图数据库，还是以极速响应著称的缓存数据库，亦或是为时序数据而生的时间专家，达梦的非关系型数据库已经覆盖了现代业务的核心需求。而从数据治理到可视化分析的全链条大数据解决方案，更是为客户提供了从混乱到清晰、从存储到洞察的一站式服务。达梦数据用不断的技术创新，来回应着客户更高的诉求。

与非关系型数据库同时发展的，则是数据库的全面云化。

如果说传统数据库是静止的池塘，那么云数据库则是奔涌的河流。它们承载着同样的核心目标——存储和管理数据，但在运行模式、扩展能力和灵活性上已是天壤之别。云计算的兴起不仅改变了数据库的交付方式，也重塑了它在技术体系中的地位：从后台工具升格为动态调度的核心枢纽。这一趋势下，达梦数据用其云数据库的技术创新和生态布局，书写了一部不甘追随、勇于开拓的进化史。

在云计算的背景下，企业的需求不再是单一的“更快”或“更大”。他们需要的是一种数据库，可以像弹簧一样随业务的起伏而伸缩，也像安全锁一样，能为核心数据的自主可控提供坚实保障。这样的需求尤其体现在金融、电商和政务领域：银行的高并发交易、购物节期间的秒杀流量，乃至政府对多部门协同数据的实时调度，每一个场景都对数据库提出了超越传统的要求。

达梦数据深刻洞察到了这些需求的本质，并研发出“达梦启云数据库云服务系统”（DMCDB）。DMCDB并非传统数据库简单的云端迁移，而是基于云原生架构的彻底重构。它以计算与存储分离为设计核心，既能充分释放硬件的性能潜力，又通过多租户管理实现资源的动态隔离。这一创新设计，让企业能够在同一平台上支持多个业务单元，确保彼此独立运行，同时以更低的成本完成资源调度。

跟云厂商提供的云数据库相比，达梦数据的DMCDB的一个重要优势就是中立性，并且其打破了单一云环境的限制，通过跨云融合能力，使数据库能够在不同的云平台间协同工作。在一个企业普遍采用多云战略的时代，这种能力对于企业被单一云厂商“锁定”具有重要价值。例如，对于政企用户而言，跨云部署的意义不仅在于技术优化，更是一种对数据主权的保障。

而且，达梦数据DMCDB的能力，已经得到实践的检验。例如，湖北应急管理厅通过DMCDB，将分散在多个部门的核心业务系统整合在一个统一平台上，实现了资源共享和数据高效流通。而东风集团借助DMCDB完成了从制造到运营的全链条数字化重构，大幅提高了企业的生产效率和决策速度。这些案例不仅证明了DMCDB的技术实力，也展示了它在解决复杂业务需求时的独特价值。

需要指出的是，达梦的数据云化战略并不止步于单一产品，而是围绕企业数字化转型的全生命周期，打造了一整套覆盖IaaS、PaaS和SaaS层的全栈云数智融合解决方案。在IaaS层，达梦的混合云管理能力帮助企业实现了私有云与公有云之间的无缝切换；在PaaS层，其云开放平台通过微服务架构，为企业提供了高度灵活的应用管理能力；而在SaaS层，达梦的智能分析工具则让数据治理和价值挖掘成为一种自动化的标准服务。这种全栈化的产品体系，既满足了企业对技术能力的广泛需求，也帮助其在成本、效率和安全之间找到了平衡。

云数据库的成功不仅依赖于产品功能，更需要扎实的技术创新作为支撑。DMCDB通过微服务化设计，将DevOps流程深度融入数据库运维中，形成了一套自动化扩缩容和故障自愈体系。此外，达梦的技术布局还充分适配国产软硬件生态，其数据库系统已经全面兼容麒麟操作系统、鲲鹏和飞腾处理器，成为信息技术自主化浪潮中的重要支撑力量。

或许，在某些人眼中，达梦的强项只是替换国外传统数据库，但实际上，它正在用自己的方式，探索着数据库的全新未来。

从深耕传统关系型数据库到布局非关系型和云化架构，达梦正在构建国产数据库生态的全景蓝图。其目标并非单一领域的技术突破，而是通过技术与市场的协同，全面参与中国数据基础设施的重塑,，为即将到来的AI时代奠定必要的基础。

人工智能正以不可阻挡的力量改变世界，而在它的背后，数据是不可或缺的燃料。AI的每一次突破，无论是生成一个庞大的语言模型，还是驱动工业流程的实时优化，都需要依赖坚实的数据基础设施。数据库，从未像今天这样重要。它不仅是AI存储和调用数据的工具，更是AI技术融合的重要平台。面对这场数据与智能的革命，达梦数据展现出非凡的技术前瞻性，在不断创新中塑造着自己的未来。

在AI的洪流中，传统关系型数据库虽然仍是基础，但它难以满足复杂场景的多样化需求。达梦的数据布局远超传统，它在非关系型数据库和云化架构的创新上展现了令人瞩目的领导力。图数据库、缓存数据库和时序数据库不只是技术上的补充，更是AI时代不可或缺的基础设施。图数据库以其解析复杂关系的能力，为知识图谱、金融反欺诈提供了支撑；缓存数据库的极速性能满足了AI推理对实时数据调用的苛刻要求；而时序数据库则在工业互联网和物联网的场景中，为传感器数据的实时分析提供了强大支持。这些技术布局并非简单的产品堆叠，而是达梦对未来需求的精准洞察：AI不仅需要海量数据，更需要能够在多维度、高复杂度场景中运转自如的数据管理能力。

在AI模型训练中，大规模数据流的处理一直是关键瓶颈。达梦数据的高并发架构不仅能够应对海量数据的快速读取，更能在多租户环境下确保资源的最优分配。这让AI的训练过程不再因为底层数据传输的瓶颈而受限，也让AI推理阶段的实时性得到了更好保障。实际上，达梦云数据库不仅是数据的存储平台，更像是AI的“神经中枢”，为AI模型的实时学习与动态推理提供了不可或缺的能力。

另一方面，AI反过来也在推动数据库技术的智能化。在达梦的生态体系中，AI算法已经深度嵌入到了数据库的核心功能中。例如，通过AI优化查询引擎，使得复杂SQL查询的效率大幅提升；通过AI驱动的资源调度策略，达梦数据库能够在动态负载环境中实现最佳性能。这种双向赋能的关系，使数据库从传统的工具角色跃升为智能化的协作者，为企业提供的不仅是存储能力，更是洞察能力和决策支持。

在这个全新的时代，国产数据库的意义已经远超技术竞争。它关系到数据主权、安全以及整个国家在数字经济时代的核心竞争力。达梦数据这类国产数据库厂商，无疑正在承担这一时代赋予的使命。从全面适配国产软硬件，到深入服务政务、金融等关键行业，达梦数据在满足国产化需求上走在前列。

但达梦的目标从来不是简单替代，而是引领。无论是非关系型数据库还是数据库云化，都是其战略的体现。并且，它不仅关注产品本身的技术演进，更注重构建一个完整的生态体系。技术创新是这一生态的基石，而与企业应用场景的深度结合则是生态的核心驱动力。达梦用一站式的数据解决方案覆盖了从数据采集、存储到分析的全流程，为企业的数字化转型提供了强大的引擎。

AI时代的数据基础设施正在被重新定义，而达梦数据这类国产数据库厂商，正在用它们的技术积累和创新能力为这一时代赋予新的可能性。从传统到云化，从关系型到多模型，从支撑到融合，国产数据库厂商不仅要在国内市场跑出自己的节奏，更要在全球数据库行业的未来格局中留下属于中国的清晰足迹。

来源：数据猿一点号