邱暘提出未来DBA角色的重塑方向：从“救火员”转变为“规则制定者”或“AI训练师”，实现从被动执行到主动赋能的跃迁，让经验成为AI的算力，让人类专注于架构的未来。数芯智能体通过“存算一体”“动态重构”与“知识光刻”，实现了从静态硬件到动态智能系统的进化，以数据为核心引擎，驱动智能决策与执行。其核心在于“多模”与“AI智能”的深度融合，通过原生支持文档、时序、向量等多种数据库能力，实现全场景支撑，提

依托分布式MPP数据库为底座，发挥MPP数据库超强的计算能力，以金仓异构数据同步软件（KFS）作为数据汇聚工具，将不同部门不同业务的数据集中到MPP数据库中加工计算，将计算结果在同步到金仓数据库（KES）中支撑银保通业务系统和其他业务系统的使用，搭建全栈国产化支撑体系，实现与各类软硬件的无缝对接及分布式部署；构建全流程自动化数据治理闭环，配套可视化运维与审计功能，精准破解行业核心难题，在降低运维压

金仓时序数据库一方面确保了海量数据的高效写入与压缩存储，另一方面，其“时序+关系+向量”的融合能力，允许工程师在SQL中直接调用AI模型，对时序频谱进行在线故障预测，成功将预测性维护的预警窗口从小时级提前至分钟级，多次避免了重大生产中断。在智慧交通管理中，一条标准的SQL查询即可完成“检索过去一周内，所有在重点区域停留超时且车速模式异常的车辆”这样的时空-时序联合分析，而这在需要多个异构数据库协同

可现实情况是，随着技术自主可控、供应链安全成为必答题，再加上业务常常需要同时处理多种类型的数据，那些传统的开源文档数据库，在性能、可靠性和企业级服务上，渐渐有点力不从心了。对于正在寻求文档数据库国产化替代，或希望构建统一、高效、安全数据底座的企业而言，金仓数据库MongoDB兼容版提供了一个兼具前瞻性与实用性的坚实选择。在运维管理层面，统一的管控平台KEMCC让数据库管理员无需为文档数据单独部署和

数据库的自我进化之旅刚刚开始，而AI作为核心驱动力，正引领这场深刻的变革走向更加智能的未来。电科金仓以向量计算作为数据库领域赋能AI的刚需入口，以智能运维开发作为提升数据库易用性的抓手，将AI和数据库紧密融合，面向AI时代的融合数据库产品已在医疗、交通、政务、金融、能源、电信等领域获得广泛应用，为产业转型升级和数字经济发展注入更强大活力。电科金仓打造融合了AI技术的新一代“融合数据库” 产品，实现

不仅实现从MongoDB到国产数据库的平滑过渡，更在迁移后系统稳定运行超6个月，有效支撑了当地500余家单位的证照共享服务，为政务数字化提供了可复制的国产化路径。在金仓数据库迁移工具基础上作了定制化开发，指定窗口期实现全量历史数据的高效迁移，同时实现自动化数据的比对校验，确保数据一致性，总体比原计划窗口期时间提早了2小时。相比MongoDB的单一安全防护措施，金仓数据库提供从访问控制、身份鉴别，到

伴随互联网的技术发展和新信息安全时代的来临，企业数据库的信息价值和可访问性逐步提升，使得数据库面临的来自内部及外部的安全风险急剧增加。恶意入侵、违规越权操作等风险将会导致机密信息被窃取、泄露，但事后却无法有效追溯和审计，企业信息资产面临严峻的挑战。在此背景之下，数据库审计功能越显重要，越来越多的场景需要使用审计功能。数据库审计方式主要分两类，一类是旁路方式审计，通过“外围”的抓包，对数据库网络流量

一、前言分组查询是常见的SQL查询语句。SQL分组功能主要通过GROUP BY关键字来实现，并且GROUP BY通常需要配合聚合函数来使用。比如说，分组之后可以计数（COUNT），求和（SUM），求平均数（AVG）等。本文探讨的不是GROUP BY关键字的学习和使用，而是一种另类的“分组”查询。有这样一个功能需求：系统中存在资讯信息模块，用于发布一些和业务相关的活动动态，其中每条资讯信息都有一个所

创建数据源1.1. 在Windows中创建KingbaseES ODBC数据源选择『开始』│『设置』│『控制面板』菜单，在弹出窗口中双击【管理工具】图标进入管理工具界面，双击【数据源（ODBC）】图标。选择【系统DSN】选项卡，单击【添加(D)…】按钮，系统弹出【创建新数据源】对话框。在 ODBC 驱动器程序列表中，选择【KingbaseES 8.6 ODBC Driver】，单击【完成】按钮，系

1.安装JMeterApache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具，主要用于对软件的压力测试，它最初被设计用于Web应用测试，但后来扩展到其它测试领域。它可测试静态、动态资源，如静态文件、Java小服务程序、CGI脚本、Java对象、数据库等等。JMeter可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外，JMeter还