多模一库——KaiwuDB 的现代数据库架构探索.pdf

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2、术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会现代数据库发展之路Chapter 01大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会数据库发展之路 从通用，到细分，再整合2000 年代1970/1980 年代关系型数据库1st System R商用Oracle,DB2,MS SQL Server,Sybase,Informix2010 年代云原生 湖仓一体Databricks SnowflakeHTAP更多专有

3、数据处理时序数据库InfluxDB TimescaleDB向量数据库Milvus 1990 年代开源兴起MySQL PostgreSQL分析型数据库Teradata Netezza专有数据处理XML 数据库时空数据库1960 年代层次型数据库IMS文档数据库MongoDBKV 数据库Redis宽表数据库Cassandra图数据库Neo4j基于数据平台Hive HBaseNoSQL兴起IMS分布式数据库大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数

4、据技术标准推进委员会文档数据库时序数据库关系数据库AI平台大数据平台1多模数据库湖仓一体图数据库工业实时数据库向量数据库专 vs 全大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会图数据宽表数据文档数据多模数据库支持不同数据模型的数据在同一个数据库中统一存储、统一处理更高的处理效率更高的管理效率更低的开发成本更低的运维成本专 vs 全 多模数据库时序数据扩展式多模向量数据关系数据库XML数据集成式多模图数据文档数据时序数据向量数

5、据大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会多模新形态 面向行业的多模架构时序数据处理n 高性能读写n 低存储成本n 灵活生命周期管理n 水平扩展能力异构数据处理（分析）n 时序分析n 多模数据关联n 多模数据转换n 水平扩展能力n 异构硬件支持关系数据处理（交易）n 数据一致性n 事务支持AI 能力n 时序算法支持n 常用框架支持非关系型数据n 高效索引n 对象存储开发者生态SQL+API拥抱标准与生态，降低使用门槛针对

6、特定行业/场景提供更好的性能和更低的成本符合中国自主数据库发展现状以点突破大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会关于浪潮KaiwuDBChapter 02大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会关于浪潮KaiwuDB上海沄熹科技有限公司是浪潮在基