2025年，数据库迎来新一轮变革

　　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。

　　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。

　　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。

　　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、、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。

　　在增强生成、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、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。

　　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。

　　一些新应用需要同时处理结构化数据、非结构化数据、向量数据。数据库产品也开始集成更多原本由引擎、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。

　　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”。

　　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。

　　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。

　　既要结构化查询，也要图谱检索、向量、流式处理，甚至希望能原生支持Prompt编排与自然语言接口。

　　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。”

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。”

　　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，

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。