KaiwuDB 数据库

在人工智能技术飞速发展的当下，大模型已成为推动产业变革的核心力量，但其高昂的研发成本与落地挑战却让众多企业望而却步。除了资金投入，模型训练还面临数据质量要求高、模态结构复杂、算力消耗大、耗时久等多重难题，这些都成为企业入局大模型的 “高门槛”。2016-2023 年部分人工智能模型训练成本估算（图片来源于网络）成本压力之下，企业 AI 工程化落地率同样不容乐观。麦肯锡调研数据显示，仅有 1% 的受访企业认为他们的 AI 投资已经达到成熟阶段。

通过借助语言模型智能提示能力、结合知识库和向量搜索技术，降低 KaiwuDB/KWDB 的学习、使用和运维成本，提升数据交互效率，助力企业轻松驾驭数据洞察。：可创建并管理实时流计算任务，提供多类触发模式，支持乱序与过期数据处理策略，计算结果支持订阅与发布，满足实时数据洞察需求。：新增存储过程功能，支持创建、查看、编辑、检查、运行、重命名、删除等操作，兼容完整 SQL语法和特殊语法结构。：创建时序库、关系库、时序表、关系表时可直接添加注释，无需后续单独配置，提升数据资产可理解性。

KaiwuDB V3.0 凭借"简、优、智、省"四大核心优势，突破传统数据库瓶颈，以创新架构简化数据管理流程，以卓越性能和完备功能释放数据潜在价值，以智能技术实现高效运维与便捷交互，以成本优化为企业降本增效，持续拓宽物联网 AIoT 数字底座能力边界。等诸多能力集于一体，为企业提供高性能、高可靠、低成本且易运维的一站式数据管理解决方案，帮助企业有效应对物联网时代海量、实时、多模数据的管理挑战，实现降本增效和数据驱动业务创新的双重目标。------提供从数据的采集、存储、处理到分析的全生命周期数据管理服务。

基于浪潮 KaiwuDB 开源，支持在同一实例同时建立时序库和关系库并融合处理多模数据，具备千万级设备接入、百万级数据秒级写入、亿级数据秒级读取等时序数据高效处理能力，具有稳定安全、高可用、易运维等特点。典型应用场景包括但不限于物联网、能源电力、交通车联网等，旨在为各行业领域提供一站式数据存储、管理与分析的基座，助力企业数智化建设，以更低的成本挖掘更大的数据价值。单副本集群：支持 KWDB 2.2.x 离线升级至 KWDB 2.2.2。修复 where 条件中公元前时间在不同条件下处理逻辑不一致问题。

就在上月，国际权威数据库性能测试榜单 benchANT 更新了 Time Series: Devops（时序数据库）场景排名，KaiwuDB 数据库在 xsmall 和 small 两类规格下的时序数据写入吞吐、查询吞吐、查询延迟、成本效益等多项指标刷新榜单原有数据纪录。

KaiwuDB CTO 魏可伟受邀于 2024 可信数据库发展大会主论坛发表演讲《多模一库 —— KaiwuDB 的现代数据库架构探索》，KaiwuDB 2.0 版本全新发布

DTCC 2024 期间，KaiwuDB CTO 魏可伟老师受邀接受知乎数据库负责人代晓磊的采访，内容十分干货

未来，不管是多模数据库本身的发展，还是与 AI 的结合，KaiwuDB 都将坚持回归用户本位，专注于打造一款“小而全”的数据库产品。在面对国内外用户对于产品性能与产品性价比“既要又要”的挑战下，KaiwuDB 也将不忘初心，秉承“匠心”精神走出自己的新路子，给市场与用户带来更多的可能。

而且这套“组合拳”，基于就地计算、流式计算等核心技术，支持多层级、多维度数据下钻等各项功能，能够对物联网设备产出的海量数据进行实时统计与分析，为管理层提供科学管理决策依据，进而优化企业生产流程，提高企业生产效率，最终实现降本增效。凭借海量时序数据高吞吐率写入、批量高速复杂查询与多维聚合、高稳定性与高安全性、高数据压缩比、支持主流多类型编程语言、统一运管低成本运维、多平台支持&集群管理&云边协同 7 大核心功能，KaiwuDB 帮助用户在实际业务场景下，有效摆脱上述面临的现实困境。

对于 DBA，需清晰明确不同数据库的运维规则，开发运维成本高；作为业内首款“面向 AIoT 的分布式多模数据库”产品，KaiwuDB 基于统一的 SQL 语法、统一的数据库命令、统一的开发运维工具、统一的安全认证等实现真正。这就使得企业对数据库的需求不光停留在一款性能优异的时序数据库上，而是同时要求数据库具备包括事务分析引擎等在内的不同引擎能力，支撑在线交易、数据分析等。— 包括软硬件的融合、计算模型的融合、存储模型的融合，从而加速数据价值化、提升用户数据消费能力，是当今数据库亟需解决的一大命题。