摘要：智慧工厂场景中，时序数据的高频写入与实时分析对传统数据库提出了严峻挑战。行存写入快但分析效率低，列存分析快但写入性能差。YMatrix 的 MARS3存储引擎创新性地采用行列混存架构，通过先行后列策略实现高效写入与快速分析。

纵观大会两日的议题，无论是关于 Postgres Pro Shardman 的分布式新进展 ，还是针对 On-prem AI-agent 的落地实践，如何在不依赖复杂“外挂”架构的前提下，利用数据库原生内核提升实时响应能力，已成为社区共同关注的演进方向。通过本次交流，YMatrix 不仅展示了其在内核原生流处理的探索成果，更向国际技术社区证明：基于 PostgreSQL 架构，完全可以构建出满足

值得注意的是，此处的 “7 页” 和 “7 个 Chunk” 只是数量上的巧合，Chunk 的边界由解析文本、切片策略和长度设置共同决定。在本文使用的 PostgreSQL 存储路径中，知识对象和关系分别落在 graph_node 与 graph_edge 表中，相关图查询通过 SQL JOIN 和递归 CTE 完成，graph_node 是知识图中的通用节点表，其中既有文档、Chunk 和摘要等

最近两年，围绕 Agent 长期记忆的项目开始集中出现，它们的实现路线各不相同，但都在试图让 Agent 跨越单次会话，保存并利用过去的信息和经历。它将文档、业务数据以及 Agent 运行过程中产生的信息，组织成后续可以检索和使用的记忆，并在每一次模型调用时，为其提供与当前任务相关的上下文。因此，一套真正可用的记忆系统，需要处理信息的筛选、更新与遗忘，也需要明确每条记忆来自哪里、属于谁，以及谁有权

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深度解读 Domino：如何将 WAL 日志转化为强大的实时计算引擎

在执行过程中，数据库会按顺序处理每一条数据记录，逐个执行相应的计算、过滤、投影等操作。但是，当工作负载转向 OLAP 或 HTAP 场景时，逐行处理的方式显得不够高效，特别是在需要处理大量数据的查询中，每一条数据的处理都会带来显著的性能损耗。可以看到，即便是一条简单的比较运算，一条 CPU 指令即可完成，然而在执行这一条指令的前后则进行了大量额外的操作，相较于真正的比较指令，这些外围操作可能占据更

依托自研技术与实战经验，YMatrix 已形成成熟的国产化落地能力：既能支撑复杂业务链路中稳定交易与实时分析并存的需求，又能通过标准化部署运维体系降低落地门槛，真正帮助客户实现国产数据库“用起来、跑得稳、管得住”。凭借“以简驭繁”的产品理念与实战落地能力，YMatrix 将进一步提升国产化替代的效率与质量，助力更多企业实现关键业务系统的平稳迁移与持续演进，为国产数据库产业规模化发展注入强劲动力。面

近日，“AI 时代的企业经营决策大脑 —— 基于本体论 + LLM 的工具落地” 技术沙龙在北京圆满举办。本次活动由四维纵横（YMatrix）主办，汇聚数据库、企业数智化、智能制造、电力、数据应用等多领域行业专家、企业决策者与技术同仁，围绕 AI 在企业经营中的落地痛点、技术架构、行业实践展开深度研讨，共同探索以本体论 + 大模型为核心，打造企业智能决策体系的可行路径。

YMatrix以“少存、少读、少搬、少算、少系统”为核心，构建面向企业级分析场景的资源效率体系。