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1、搜索型数据库白皮书CCSACCSA TC601TC601 大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会20242024 年年 7 7 月月版版权权声声明明本报告版权属本报告版权属于于CCSATC601大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会，并受法律保护并受法律保护。转载转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明观点的，应注明“来源：来源：CCSATC601 大数据技术标准推进委员大数据技术标准推进委员会会”。违反上述声明者，本。违反上述声明者，本推委会推委会将追究其相关法律责任。将追究其相关法律责任。编写委员会本报告的撰写得到了数

2、据库领域多家企业与专家的支持和帮助，主要参与单位与人员如下。主要编写单位主要编写单位（排名不分先后）：大数据技术标准推进委员会、极限数据（北京）科技有限公司、拓尔思信息技术股份有限公司、中移（苏州）软件技术有限公司、星环信息科技（上海）股份有限公司、北京人大金仓信息技术股份有限公司、达梦数据技术（江苏）有限公司、腾讯云计算（北京）有限责任公司、中移（杭州）信息技术有限公司。编写组主要成员编写组主要成员（排名不分先后）：刘蔚、刘思源、齐丹阳、马嘉慧、马鹏玮、闫树、姜春宇、曾勇、罗厚付、张磊、杨帆、廖石阳、李银松、肖锋、江敏、姜康、陶捷、秦华婵、刘永恒、王宝晗、刘熙、谭力鸣、李昆、张欣毅、尹强、王

3、凯龙、刘俊、付新、张静修、鲁剑峰、高攀、任翔、黄超、徐良。前言随着数据智能时代的到来，非结构化数据日益成为各类组织数据的增长主力，蕴含巨大价值，如何高效存储并利用非结构化数据，成为业内关注的焦点。以自动分词、倒排索引、相关度计算、向量检索引擎等技术为核心构建的搜索型数据库，作为高效处理非结构化数据的基础软件，逐渐成为数据智能时代的基石。搜索型数据库结合全文检索引擎和 NoSQL 数据库的特点，相较于传统的关系型数据库，在处理大规模数据、实现快速检索和智能分析方面展现出显著的优势。近年来，搜索型数据库进一步集成了深度学习、向量搜索和 AI 大模型等尖端技术，使其不仅能够处理基础的文本搜索，还能胜

4、任地理位置信息、图片、音视频等多模态数据的复杂检索任务。然而，搜索型数据库在性能优化、数据一致性保障以及安全性维护等方面仍面临挑战。本白皮书全面介绍了搜索型数据库的基本概念、发展轨迹和技术架构，同时深入探讨了其在电子商务、金融、医疗健康等关键应用场景中的运用。结合当前搜索型数据库的发展现状和面临的主要问题，本白皮书提出了关于数据库的选择、应用实施的策略，并展望了搜索型数据库未来的发展方向和演进趋势，旨在为行业内外的相关利益方提供宝贵的参考和指导。目目录录前言.-1-一、搜索型数据库概述.-2-(一)搜索型数据库概念.-2-(二)搜索型数据库发展历程.-3-(三)搜索型数据库的挑战.-6-二、搜

5、索型数据库技术详解.-8-(一)搜索型数据库核心技术.-8-(二)搜索型数据库关键特性.-12-三、搜索型数据库应用场景.-14-(一)业务场景.-14-(二)行业应用.-17-四、搜索型数据库能力模型.-19-(一)基础能力模型.-19-(二)能力模型的符合性验证情况.-21-五、搜索型数据库应用与实施建议.-22-(一)数据建模和索引设计.-23-(二)性能调优与监控.-26-(三)安全性考量.-30-(四)应用案例.-30-六、搜索型数据库演进趋势.-32-(一)多模态数据的融合处理和分析.-32-(二)人工智能与搜索型数据库的结合.-33-(三)云原生架构的演进.-36-(四)其它技术

6、对搜索型数据库的影响.-37-七、总结和展望.-38-图图 目目 录录图 1 DB-Engines 国际数据库排行榜.-1-图 2 搜索型数据库的发展历程.-3-图 3 DB-Engines 最新搜索引擎排名.-6-图 4 搜索型数据库核心技术模块.-8-图 5 搜索型数据库应用场景一览.-14-图 6 搜索型数据库应用场景.-19-图 7 搜索型数据库应用实施流程图.-23-图 8 中国知识产权大数据与智慧服务系统.-30-图 9 星环科技 Transwarp Scope.-31-表表 目目 录录表 1 搜索型数据库与其它数据库对比.-3-表 2 搜索型数据库产品.-5-表 3 搜索型数据库