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数据库的角色正在被彻底重写：不再只是数据仓库、事务账本、分析引擎，而是智能系统中真正可信的核心。AI 成为组织大脑，数据库就是数据调度的中枢——谁掌握数据流，谁就掌握智能流。
作者 | 斗斗
编辑 | 皮爷
出品 | 产业家
数据库，这个长期 " 藏在后台 " 的基础设施，正被 AI 时代推向台前。
客服想更精准地回答用户问题，推荐系统希望更快做出响应，风控模型则需要更实时地识别风险——这些智能能力的背后，离不开数据库提供持续、结构化、具备上下文的数据支撑。
" 以前数据库是仓库，现在更像是中枢。"Databend CEO 张雁飞这样对产业家形容。
这一角色转变，正重新定义数据库在企业系统中的位置：它不仅要存数据，还要参与推理、支撑决策、响应模型调用，成为智能系统的 " 实时大脑 "。
与此同时，问题也随之而来。
" 原先的权限系统正在失效。" 某上市企业数据安全产品部总经理陈宇耀对产业家直言。
一个事实是，性能跟不上、权限不好管、安全边界模糊……尤其在AI大量接入后，传统数据库架构和管理方式正面临重压。
数据库，正在经历一次深层的升级。
这一轮变化，对厂商、客户、产品、安全体系，都是一次重新洗牌。
一
AI，让数据库正在 " 走向前台 "
" 过去数据库偏向后台静态数据仓库，而今天，它更像一个前台实时系统。" 张雁飞告诉产业家，" 数据库，终于有新故事了。"
过去，数据库的核心职责是存储和查询，主要被用于记录订单、交易、库存等结构化数据。但随着 AI 模型进入客服、搜索、推荐、分析等业务流程，数据库的角色正在发生变化。
越来越多企业意识到，要让 AI 系统 " 理解业务 "，必须让它获取实时的、结构化的数据上下文。而这些数据，大多存放在数据库中。数据库逐渐成为 AI 模型背后的信息源，也成为支撑企业自动化流程的关键基础设施。
在搜索增强生成（RAG）、Agent 系统、实时推荐等场景中，数据库被用于：存储模型调用所需的上下文信息，如用户历史、商品属性、产品知识；支持向量检索，用于语义搜索、相似内容匹配；记录 AI Agent 的状态和决策流程，确保自动化行为可追踪、可回溯。
数据库的调用方式也在变化。
以往是人操作系统时触发数据库查询，现在是模型或 Agent 自动生成请求。这些请求频率高、链路复杂、语义模糊，对数据库的性能和响应能力提出更高要求。
多位数据库从业者跟产业家提到，客户正在要求数据库 " 不仅能存数据，还要能理解语义 "。这意味着数据库需要支持更丰富的索引结构、更灵活的数据格式，以及与 AI 系统之间更高效的接口。
" 一个客户将数据库接入 AI 客服系统，每一次用户提问，模型都需要查询产品信息、用户偏好、订单状态等多个字段。过去一分钟调用几次数据库就足够，现在几秒钟可能就要处理上百次请求。" 张雁飞告诉产业家。
除了性能压力，客户也希望数据库能兼容多种数据类型。
一些新应用需要同时处理结构化数据（如用户表）、非结构化数据（如文本记录）、向量数据（如语义嵌入）。数据库产品也开始集成更多原本由搜索引擎、缓存系统、特征平台承担的功能。
这种变化不只是企业需求上的提升，也带动数据库产品形态的演进。传统数据库的设计假设是 " 人操作系统 "，现在则必须适应 "AI 操作系统 " 的需求。
一些主流数据库产品已开始做出回应。
例如，PostgreSQL 社区涌现出多个兼容 LLM 的扩展模块；Databend 等云原生数仓则在底层集成向量与结构化数据的混合检索能力。
尤其是 Databend，其优势在新一轮洗牌中愈发凸显。
张雁飞告诉产业家：" 我们并不是在给传统数据库加 AI 插件，而是在为 AI 生态造数据库。"
在研发一线，这种变化也体现在团队讨论方式的转变。
过去数据库团队主要关注写入性能、查询优化、事务一致性，现在越来越多话题围绕 " 模型能不能读得快、Agent 调得稳、上下文能否持续更新 "。
总的来说，数据库的 " 用户 " 已经从人，变成了模型和 Agent。
这是一个看似细微、实则根本的变化。
它不仅改变了数据库的访问方式，也意味着数据库必须承担更多 " 推理辅助 " 和 " 协同管理 " 的责任。
二
技术转型的挑战和安全隐忧，
集体爆发
数据库 " 走向前台 " 的转变，不只是性能优化的问题，更是一场架构重构和安全重塑的系统性挑战。
在 AI 时代，数据库厂商面临的核心问题不再是单点能力的提升，而是如何适应更复杂、更动态的智能应用需求。
首先，数据库形态正在发生根本性变化。过去，系统按 " 专一能力 " 划分——做事务处理就专注 OLTP，做分析就服务于数据仓库。
但今天的企业，越来越倾向于 " 一库多能 "。既要结构化查询，也要图谱检索、向量搜索、流式处理，甚至希望能原生支持 Prompt 编排与自然语言接口。
" 客户经常问我们，能不能一个数据库同时做推荐、搜索，还能配合 Copilot。" 张雁飞说，" 这不是简单的功能叠加，而是要求我们从内核设计上支持多模态融合。"
为了支撑 AI 系统复杂的调用链，数据库厂商正在底层架构上做出调整。例如，在索引体系中引入倒排索引、向量索引和混合检索模块；在查询引擎中兼容 SQL 与自然语言解析；在执行逻辑上牺牲部分一致性，以保证实时响应。
张雁飞表示：" 客户不关心数据库叫什么名字，他们关心的是，这个数据库能不能支撑 AI 系统实时运行。"
但这让一些问题逐渐显现。
一个事实是，尽管国内数据库厂商在 OLTP 与 OLAP 领域已有突破，但面对 AI 原生场景，依然存在架构短板。向量检索、多模融合、Agent 友好型接口等新需求，对厂商的系统设计灵活性和技术积累提出更高要求。
" 我们一开始就以 Serverless 和云原生为基础，这才让我们有机会在底层集成向量和图谱等能力。" 张雁飞坦言，" 如果从关系型出发，中途再转，几乎不可能。"
与此同时，数据库的安全模型也面临前所未有的挑战。
过去，安全重点是 " 防人出错 " ——通过权限配置、访问控制、加密等手段保护数据。但如今，数据库频繁被 AI 模型与 Agent 程序调用，这些系统具备 " 类人 " 的主动性，传统的权限体系正在失效。
" 以前权限是基于角色或岗位来配置的。但现在，一个 Agent 可能同时代表多个角色，每秒发起成百上千次请求，我们根本不知道它在查什么。" 陈宇耀对产业家说。
权限失控已不再是预警，而是现实问题。
许多企业在部署 AI 系统时，忽略了对 Agent 行为的审计和限制。例如，在 RAG 系统中，若缺乏权限过滤，用户可能通过 Prompt 调取数据库中的敏感信息。
" 问题不在模型本身，而在于数据库缺乏识别‘访问者身份’与‘访问动机’的能力。" 陈宇耀指出。
更值得警惕的是，向量数据库还引入了新的安全风险：攻击者可能反推训练语料，或通过注入 " 污染数据 " 操控检索结果，进而影响模型输出。
" 我们已经看到一些攻击案例：在知识库中混入歪曲内容，让模型输出出现偏差。" 陈宇耀告诉产业家，" 传统的数据防泄漏系统在这里几乎无效，因为它无法识别语义层的攻击。"
这也意味着，数据库安全的定义正在被重写。
过去关注的是 " 存储安全 "，而 AI 时代，更需要关注调用链路的可见性、访问行为的可解释性，以及上下文权限的动态调整能力。
" 数据不再固定在一个库里，它在多个 Agent 之间流动。" 陈宇耀总结道，" 未来需要一种新型安全组件，它不再围绕‘系统边界’，而是围绕‘数据本体’建立权限策略——权限要随数据走。"
三
数据库 +AI 怎么走？
走到哪了？
面对 AI 引发的结构重构与安全冲击，企业开始尝试通过 " 补能力、调权限、改架构 " 的方式应对，但这些尝试大多仍处在探索初期。
第一步尝试，集中在产品能力的扩展上。
企业希望数据库能原生支持文本、图像、向量等多模数据处理，减少对中间件的依赖。" 客户越来越希望一个系统处理多种数据结构，而不是东拼西凑。" 张雁飞直言。
然而，从实际来看，这一能力尚未标准化。
一些系统仅支持简单的向量相似度计算，难以胜任复杂语义检索；也有厂商虽引入向量模块，但与主查询引擎耦合度低，存在性能瓶颈与一致性问题。" 数据库 + 向量 " 更多是 " 接上了 "，距离 " 融合好用 " 仍有距离。
与此同时，" 上下文管理 " 机制也尚不成熟。当前多依赖缓存或临时表来提供上下文信息，缺乏一套高效统一的调用模型。多位业内人士坦言，目前尚无数据库在 AI 上下文支持方面形成行业共识。
第二类应对，聚焦于安全模型的重构。
AI 系统频繁调用数据库，但原有权限设计与审计机制并未同步升级。一些企业尝试通过 Agent 侧的访问白名单、上下文窗口等方式，限制其可访问字段范围。
" 以前权限是‘人对人’，现在得变成‘ Agent 对字段’。但很多企业甚至搞不清自己用了多少数据库调用、有哪些 Agent 在跑。" 陈宇耀说道。
虽然部分企业已引入运行时加密、动态权限调整、审计网关等机制，但这些组件多为外挂，无法与数据库主系统统一策略、协同运行，反而增加了系统复杂度。
更大的问题在于，大多数数据库并不具备原生的 " 身份链路 " 和 " 行为路径 " 可视能力。AI 调用链路层层嵌套、日志分散，企业即使发现风险事件，也难以准确追溯全过程。
第三类尝试，则是在整体架构上做取舍与隔离。
部分企业选择将敏感数据保留在本地，仅在云端运行非核心 AI 任务；也有企业部署数据库一体机，封闭 Agent 接口以强化管控。
" 一家金融客户把 Agent 的访问范围限制在每日自动销毁的只读表内，虽然安全，但代价是灵活性和实时性大打折扣。" 张雁飞说。
当前，混合部署与权限隔离是相对可行的务实策略，但也带来数据同步压力、接口维护成本高、系统响应延迟等一系列副作用。而要真正实现 " 安全与效率兼顾 "，企业还需在数据库引擎层构建具备策略调度能力的原生机制，目前这一能力尚属空白。
更现实的问题是，即使某些数据库在功能上实现替代，仍可能在复杂 SQL 优化、多模协同、Agent 状态一致性等细节上出现不稳定。这种技术缺口导致 AI 应用在测试阶段表现良好，但一旦接入真实业务流量，常常暴露出查询卡顿、语义漂移、权限错配等问题。
"AI 改变了数据库的角色，但技术体系还没跟上。" 一位制造企业 CIO 对产业家直言，公司目前采用的是 " 加一层、补一段、设几个限 " 的方案。
他还说：" 这听起来安全，其实只是感觉安全。"
四
未来走向，
谁能造出 AI 时代的 " 数据引擎 "？
目前，业界普遍认为，AI 时代的数据库将沿着三个方向持续演进：一体化、智能化、安全内生化。
具体来看，首先是数据库将走向架构一体化。
过去，企业往往需要部署多个数据库来分别处理结构化、日志、向量或图谱数据。这不仅造成架构冗余，还带来数据同步、权限治理和审计合规的额外负担。
" 未来的数据库，应该能统一处理结构化、文档、图数据和向量数据，并提供一致的查询接口与权限体系。"Databend CEO 张雁飞表示，" 我们希望把过去五个工具才能完成的任务，压缩成一个产品来实现。"
然而，这种一体化仍面临技术挑战。
不同数据类型在存储格式、索引结构、查询语义上差异显著，要在同一引擎内高效支持并不容易。目前多数所谓的 " 融合型数据库 "，仍是关系型架构上外挂功能模块，缺乏真正的底层融合。
其次，数据库将更加 " 懂 AI"，也将 " 用 AI"。
AI 正倒逼数据库 " 前台化 "，同时也成为其自身能力升级的关键工具。目前，已有厂商借助大模型生成 SQL、构造测试用例、优化查询计划，大幅提升开发与运维效率。
" 我们已经用 AI 自动生成上万组查询语句，覆盖各种业务场景，这在人力时代几乎不可能。" 张雁飞指出，未来数据库优化器的演进也将依赖大模型，"AI 会成为数据库研发流程中的标配工具。"
但 " 懂 AI" 还不够，数据库必须 " 适配 AI"，解决上下文管理、Agent 状态维护、调用路径压缩等新场景问题。目前，行业尚缺乏统一的接口规范和调用语义标准，数据库之间的协同能力仍有壁垒。
第三，安全能力必须内嵌进数据库系统本身。
AI 应用对数据访问模式的改变，使 " 外挂式安全 " 逐渐失效。频繁自动化调用、行为不透明、权限动态变化，要求数据库具备原生的权限管理、行为审计、访问透明和运行时加密等能力。
" 权限系统不能只是配置文件或外置引擎，它必须嵌入数据库核心逻辑。" 陈宇耀指出。真正 " 安全内生 " 的数据库，应深度融合身份体系、行为模型与策略引擎，为 AI 调用提供全过程可控的信任机制。
目前，仅有少数产品尝试将权限、调用路径与敏感字段识别 " 绑定 " 在引擎层，大多数仍停留在网关封堵、合规对接阶段，距 " 安全即设计 " 还有不小差距。
谁能率先完成这三重转型，有望成为 AI 时代新的基础设施提供者。
值得注意的是，这场变革也为新兴玩家提供了窗口。传统数据库厂商架构包袱沉重、演进缓慢，而一些新项目则从 AI 场景出发，绕过旧范式，直接构建面向 Agent、向量与上下文的底层逻辑。
"AI 对数据库的重构，不是插件升级或功能扩展，而是理念转变——从存储转向协同，从记录转向参与。" 张雁飞强调。
从这个视角看，数据库的角色也在彻底重写：不再只是数据仓库、事务账本、分析引擎，而是智能系统中真正可信的核心。AI 成为组织大脑，数据库就是数据调度的中枢——谁掌握数据流，谁就掌握智能流。
当然，这一进化仍在进行中。一体化架构仍在调试，智能能力受限于应用场景，安全机制尚未标准化落地。要真正成为 AI 系统的 " 实时引擎 "，数据库还需穿越长坡厚雪。
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