技術的終極善意：抹平集中式和分布式邊界

在中國數據庫市場，比“替代”更難的是選擇。

如今，數據庫已成為AI時代名副其實的數據底座，但國內企業技術決策者們卻陷入一種前所未有的“選擇焦慮”：數據庫市場品牌林立，技術架構同質化嚴重，上百款數據庫產品更是目不暇接，以至于技術決策者們紛紛發出感嘆：“為什么數據庫選型這么難？”

毫無疑問，“選擇困境”的背后是一個更深層的問題：即隨著中國千行百業數智化轉型的全面深入，數據庫如何支撐起企業近、中和長期的數據戰略需求？

對此，平凱星辰帶來它的答案。在發布平凱數據庫（TiDB企業版）兩年多后，平凱數據庫（TiDB企業版）發布了全新形態：基于同一套內核衍生的三種部署模式，以打破數據庫選型“水平擴展、業務透明、極致性能”不可兼得的“不可能三角”，適配企業不同場景、不同戰略階段的數據需求。

選型“不可能三角”能否打破？

數據庫使用周期通常達到8-10年。選對了，則企業數智化戰略能夠順利落地；選錯了，可能面臨的就是一場漫長的技術噩夢。

對于中國用戶而言，數據庫選型更處于一個多重困難的交匯點：

1

近期之難在于“負重爬坡”：

存量數據與應用的遷移，猶如上升飛行的飛機在空中更換引擎，既需要體驗平滑和業務連續，又能確保風險盡可能低；。

2

中期之惑在于“場景爆炸”：

多元化的數據應用場景帶來需求的復雜化、散亂化；

3

遠期之憂在于“范式顛覆”：

AI大模型、Agent的興起，正在徹底改變數據交互、使用的基本邏輯與方式，數據庫需要支撐起未來“范式顛覆”帶來的變化。

在平凱星辰研發副總裁姚維看來，本質上，數據庫的選型長期存在著“水平擴展、業務透明、極致性能”的“不可能三角”，企業一直面臨“魚與熊掌不可同時兼得”的狀況。

例如，集中式數據庫具備極致的性能和業務透明，但在擴展性方面也存在瓶頸，無法水平擴展容量、性能等；同樣，分庫分表的分布式數據庫具備極佳的擴展性和性能，卻也犧牲了業務透明性，且運維困難；云原生分布式數據庫解決了水平拓展和業務透明，但在極致性能方面又遇到瓶頸，主要是延遲方面難以滿足某些極低延遲要求的業務場景的需求。

更加關鍵的是，這種“不可能三角”極易讓企業往往為了滿足不同階段、不同業務場景，而引入多套不同技術架構、不同品牌的數據庫系統，后續直接導致數據孤島、運維復雜飆升、成本過于高昂等一系列問題。

那么，如何打破數據庫選項的“不可能三角”？平凱數據庫帶來了它的答案。

三把鑰匙帶來答案

在數據相關技術堆棧日益龐雜的今天，平凱數據庫的解決方案解決思路是“為用戶做減法”，不額外增加產品，收斂選擇路徑，“敏捷模式、標準模式、聚能模式”三種部署模式，滿足企業不同場景、不同階段的需求，從而解決數據庫選型的難題。

三種部署模式猶如三把鑰匙，破解“水平擴展、業務透明、極致性能”的“不可能三角”。姚維直言，三種模式基于同一個原生分布式內核，并非三個獨立的產品，而是通過調整計算與數據的“親和度”，衍生出三種部署形態，用戶可根據業務階段無縫切換，無需遷移數據。

以聚能模式為例，其專為對延遲極度敏感的場景打造。通過內存直連與親和性調度等技術創新，將延遲降低至原來的 1/4，吞吐提升 2-3 倍，讓客戶無需犧牲分布式彈性即可享受單機般的極致性能。

“分布式架構通常是將計算與存儲分離，做數據切片，盡量追求業務透明和數據分布均勻，這種方式的代價是數據散，在某些需要跨節點處理數據的業務場景中，計算與存儲都需要訪問網絡，容易帶來延遲上升。”姚維補充道，“聚能模式的思路是將計算與存儲融合，減少跨網絡訪問內存數據；同時，將關聯數據增加數據組調度策略，把它們調度在同一臺節點內，類似一臺單機數據庫，實現極低延遲的極致性能。”

同樣，標準模式則是延續經典的存算分離模式，在水平擴展與業務透明性上保持業界標桿水準，完美適配數據量快速增長的成長型與核心業務場景 。

而敏捷模式則專為 TB 級以下數據量及創新業務設計。該模式僅需 1-3 個節點即可起步，讀寫性能大幅優于 MySQL，壓縮率提升 3 倍以上，并提供優于單機主從架構的高可用能力，原生擁有金融級 RPO=0 的強一致高可用，極大降低了客戶的試錯成本與使用門檻 。

正所謂好的架構與技術，往往讓使用者們無感，只需聚焦在業務創新之中。本質上，為了“為用戶做減法”，平凱數據庫在“給自己做加法”，通過底層內核層面的技術創新，通過計算與存儲的聚合與解耦、以及數據組調度機制，實現了數據分布的自適應，從而完成數據庫在不同形態之間的靈活切換。

“數據庫架構的關鍵不應該預設為某種‘最優形態’，而需要具備順應業務變化的動態調整力。”姚維強調，“三種模式徹底打通了業務發展的全生命周期，企業無需在早期即押注重金，而是做到‘隨需而變’。”

這一創新在底層邏輯上抹平了“集中式”和“分布式”的界限，打破了傳統意義上數據庫分類的壁壘，一直以來，從產業視角看，“集中式”和“分布式”被解讀為技術路線之爭；但站在用戶視角，面臨的真實困境是“全場景覆蓋的不可能三角” ，他們關心的問題其實非常樸素：這個場景下，誰能把問題解決得最好？

有了一套內核三種模式以后，客戶可以不再受困于“集中式”還是“分布式”，只需關注當下的適配性，而將未來的不確定性交給模式切換來解決，以最小的代價應對最大的變化。三種模式的本質是將選擇權交回用戶手中。

內核持續進化，迎接AI長遠挑戰

信通院《數據庫發展研究報告（2025年）》指出，AI技術的快速發展，正驅動數據庫架構不斷演進，數據庫技術已邁入AI原生時代。

無疑，從長遠看，AI給數據庫帶來的顛覆性挑戰不容小覷。一方面，AI爆發，帶來愈發豐富的事務型、分析型、向量等多種數據類型，需要數據庫能夠更好和更快的處理；另一方面，Agent的爆發和應用，不僅帶來數據庫使用邏輯的改變，更可能帶來脈沖式的數據流量沖擊，甚至會導致海量碎片化實例存在于數據庫環境之中。

這些顛覆性的變革正對于數據庫的彈性、隔離性與多模支持能力提出前所未有的高要求。因此，數據庫內核走向進化，不僅需要支撐起傳統業務場景的數據處理需求，更能夠匹配未來AI技術應用需求。

對此，平凱數據庫的解決思路是充分解耦。在新一代存算分離2.0內核中，平凱數據庫著重聚焦兩項重要工作：其一，抽象物理存儲和IO接口標準化，解決數據庫與本地存儲緊耦合的問題，讓數據庫成為一個通用化的數據底座，確保各種數據服務體驗的一致性；其二，解耦數據庫各個模塊，分析引擎、向量引擎和權威索引擎等通過可插拔的方式統一在抽象層之上。

“我們還需要對各個模塊進一步拆分，以確保各種任務獨立分配資源和彼此之間零干擾。”姚維補充道。此外，平凱數據庫還針對AI生態做了大量工作，原生適配AI框架、AI SDK等。

事實上，平凱數據庫新一代存算分離2.0內核的能力已經在Manus、Dify等頭部熱門AI種子用戶的真實業務場景中得到驗證。例如，Manus利用平凱數據庫新一代存算分離2.0內核能力成功支撐起流量暴漲；Dify通過平凱數據庫新一代存算分離2.0內核成功部署超過50萬個實例，且運維復雜性和成本均大幅下降。

據悉，基于平凱數據庫新一代存算分離2.0內核的首款產品是平凱數據庫云服務，將于今年上半年正式推出。平凱星辰表示，基于新一代內核的三種模式也很快會推出，無論是私有化部署還是云端環境，均將保持一貫優良的使用體驗。

綜合觀察

信創的本質不是替換，而是進化。

《數據庫發展研究報告（2025年）》預測，到2027年，中國數據庫市場總規模達到837.42億元，市場年復合增長率（CAGR）為11.99%，數據庫品牌將進一步收斂，市場加速進入高質量發展階段。過去兩年里，平凱數據庫首批通過分布式數據庫安全可靠評測，并在國內服務超過 500 家大型企業，上線 3500 個關鍵系統和部署總節點數超過 28,000 個，覆蓋金融、運營商、醫療等多個行業。

無疑，過去兩年，平凱星辰證明了其多年堅持內核架構技術創新的巨大價值。面向未來，平凱星辰將繼續推動“統一數據底座”戰略，深耕數據庫內核技術，與用戶共同進化，讓數據庫技術不再是業務的枷鎖，而成為企業探索智能世界時最堅實的基石。

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