01重塑工业结构的方案：“集成与进化”数据库中的AI波减小，数字行业的结构加速了其重建。在 - 深度集成和快速实施中，例如云计算，移动互联网，每个人（IoT）Internet，人工智能（AI）正在以空前的速度修复业务的应用形式。从高得出的在线交易，实时和准确的评估和决策中，新的业务场景彼此相处，并基于图形关系对IoT设备的大量跟踪，风险控制和反欺诈，智能AI的智能建议以及智能的内容，内容，内容的多样性和范围的应用和对象的范围以及对构成的范围的多样性以及对物的复杂性以及对构成的范围的界限，并且构成了范围的范围。传统能力数据库。它对基石数据扎根的数据库系统更为严格且复杂的要求：单一类型的数据库产品很难满足各种新兴需求。方案的不同方案（TP，AP，HTAP，新AI方案）不可避免地需要不同的数据处理功能。它不仅需要支持各种数据模型（多模型），例如关系模型，文档模型，时机模型，图形模型，甚至还需要同时出生的各种建筑选项，例如集中式，分布式，云，云和群集，符合不同技能和需求。但是，为了满足特定情况，企业需要对“多商店共存”的方法进行处理，同时解决直接问题，但它们存在着一个新问题：开发人员必须在数据库技术的许多堆栈之间移动，并且复杂的学习和发展成本将急剧上升；数据库管理员（DBA）厌倦了处理监视，调整，支持和处理异质系统的过失，以及在运行，维护和增加指数风险的困难；由于不同数据库之间流动的数据，冗余存储，转移成本和潜在的一致性问题已成为企业的沉重隐藏成本。面临着紧急情况和苛刻的挑战面临的深厚挑战，行业发展趋势逐渐变得清晰：数据库必须具有更多的Malakas灵活性和主动性 - 可以对新型的新型市场充满愉快的反应，从而有效地支持无休止的新情况，这显着简化了应用程序开发过程，并深深地使数据的基本量避免了噪声浪潮的基本范围。在这种背景下，“融合”和“智能”逐渐成为数据库技术发展的主要关键词。作为国内数据库公司Dianke JIngang在他的2025年产品发布会上强调，其目的是“创建新一代的'融合数据库'产品，这些产品结合了AI技术，并满足整个行业的数据库需求以及通过不断重复的所有场景，以便它继续开发数字应用程序，由数字应用，生态系统构建的数据库。为了应对情景的多样性带来的挑战，数据库的“集成”是由多种尺寸制成的，旨在简化复杂性，提高效率，降低开发，运营和维护成本，并最终支持更深入的采矿数据成本。融合：破坏数据障碍并刺激内在价值数据的爆炸性增长是当前的重要特征。在跨店操作中； DBA与异源系统深深相关。管理的质量。因此，数据库需要具有支持多个数据模型（结构化的，半结构的，而不是结构化）的能力。据报道，Danke Jincang此时发布的KES V9 2025为文档模型，向量模型和键值数据模型增加了新的支持，并且仅使用一个SQL完成了复杂的提取。 Danke Jincang说，早期多模式数据库的发展主要集中在实现统一获得异质数据的访问。如今，Jincang数据库致力于促进许多模型的计算分析。在AI应用程序方案中，其值在于合并的 - 关节异源数据以生成“化学反应”，而不是将不同模型的Interfacse呼叫以访问数据，然后通过应用程序层代码执行计算的第二个集成。 03需求中的多构造：以业务驱动的灵活基本业务量表和方案之间的差异已经诞生了各种数据库AR集中式，分布和聚类等奇特，每种都有自己适当的情况。选择企业通常会遇到问题：如何在早期阶段准确匹配要求？将来的爆炸性增长会需要令人不安的建筑过渡吗？看似困难的“兼容性，可伸缩性和高性能”以及业务加载压力，应用转换成本和总拥有成本（TCO）应考虑所有决策的复杂性日益增加。 ShakingResearch的怜悯和Jincang数据库的开发提供了新的想法：提供独立，基本和备份的完整体系结构，读写分离，多租赁集群分发。这种设计使企业可以根据实际业务增长来改变其体系结构，而不会过多地投资或不确定的未来，并且可以有效地平衡绩效要求，成本控制和系统复杂性。在临时Front，Dianke Jincang致力于根据产品中的技术细节中包含的池资源开发“自适应”体系结构，并且客户不必记住架构的选择。该系统可以根据业务的真实操作条件明智地调整和动态调整，实现“自我理解”和“自我进化”。随着AI技术的不断发展，意识到这一愿景的途径将更加清晰。 Danke Jincang强调，实现多模式和多架结构支持的关键是将许多功能深刻地集成到产品中，而不是推出一系列产品以使用户从一开始就学习。 04多语法兼容性：平滑过渡的“无痛”技能。在独立和受控的关键技术的背景下，它已成为国内数据库替换主要外国产品的趋势。但是，转移过程的痛苦重点是他在语法，界面，存储的方法等方面的差异导致更改应用程序和高度研究成本的成本很高。如何实现平稳，高效和廉价的替代品是该行业需要解决的困难问题。 Jincang数据库继续与波兰语保持匹配，从Oracle和MySQL的最初兼容性逐渐扩展到SQL Server，Sybase等。当企业移动时，根据这些数据库（尤其是存储过程，触发器等）开发的原始应用程序代码，需要大幅度减少允许的变化，并且需要大量降低发展的知识，并且需要大量降低。更快。 05智能注入：操作和维护和跳跃的自主权的未来整合将解决建筑的复杂性，而智能是改善数据库自主权和RER的关键易于人类效率。随着数据库量表的扩展以及建筑的增长，依赖人力的传统操作和依赖模型的复杂性面临着很大的压力：批处理部署无效，错误是易感的，多店扩展管理的管理非常困难，关闭窗口是短期的变化，短期的变化，系统的检测是长期的。 DBA通常被困在被动“消防”和复杂活动的“涡流”中。在这方面，DIC Jincang建立了完全闭环的自我保护操作和智能机构的维护。云技术开发的主要特征是合并资源。要全面发挥AirPoolsResources的有效性，关键是要实现深度软件和硬件协调。基于此，Dianke Jincang两年前开始部署一个多合一的机器数据库，这不仅是结合软件和硬件，而且还要实现资源S管理层，以更好地进行资源调度，管理，监视和干预。通过将硬件纳入统一的管理系统，它可以对基础架构操作状态（例如服务器和存储）的深度监视和可预测的维护，为“高数据库”建立坚实的物理基础，并有效减少甚至防止计划外的停机时间。但是，随着任何系统增加数据的量，并且操作变得更加复杂，因此不可避免地会恶化。 Dianke Jincang通过Deep AI技术集成：操作和维护代理重新分配了数据库的“无形”自治管理，以便驱动系统“更快地使用它”。此时启动了“ LU操作和维护智能”，配备了Jincang数据库多合一机器（云数据库AI版本），引入了交互式操作和维护模式，用户可以驱动数据库To通过自然语言执行自主行动并维护操作。通过AI驱动的SQL优化以实现性能跳跃，并且可以通过AI进行封闭的自动警报处理循环，而故障警告的准确性高达98％以上，在维护和易用性方面的操作效率显着提高。此外，代理商的功能还达到了应用程序开发领域，旨在帮助开发人员提高编码和质量的效率，并优化团队合作流程。这种“智能”的最终目的是将DBA和开发人员从大量重复和不良的操作中释放出来，因此他们可以专注于建筑设计和业务变化的更高价值。 06融合与智能：在新的数据库进化范式中，AI技术的快速发展促进了数字行业以前所未有的力量的转变。作为主要数据发布机器，数据库明确针对集成和智能。这不再是国内替代的“追随者”，而是技术范式和工业逻辑的综合变化。在这次新闻发布会上，Dianke Jincang使用“集成数据库 + AI”，因为主要支出试图打破简单兼容性的旧路径，并重新定义了“多语法系统集成，多应用程序集成”，“多应用”场景集成处理，集成的处理，整合和开发，开发，开发和维护的集成管理，我们的智力既有智力又是集成的，我们的智力是集成的，我们的智力是集成的一代，并创建了新一代的一代，“新一代”的创建和整合一代，一代又一代，一代又一代，一代又一代，一代又一代又一代，一代又一代，一代又一代，一代又一代，一代又一代，一代又一代，一代又一代，一代又一代，一代又一代的一代。所有人都与AI切割技术集成，这不仅反映了其对市场情报需求和方案挑战的反应，而且还显示了AI集成领域的长期布局和“野心”。ligence将对未来的工业结构产生深远的影响。对于企业，选择具有收敛功能和智能的数据库平台意味着能够更快地响应业务变化，更好地发布数据价值，并获得数字化启动的计划。对于数据库行业，如果中国制造商可以占据整合和智力的机会，从“可用”到“容易”，然后在全球竞争中占据更为重要的立场，将是决定未来模式的主要建议。 AI肿胀，数据库集成过程也加速了。