在中国数据库市场，比“替代”更难的是选择。

如今，数据库已成为AI时代名副其实的数据底座，但国内企业技术决策者们却陷入一种前所未有的“选择焦虑”：数据库市场品牌林立，技术架构同质化严重，上百款数据库产品更是目不暇接，以至于技术决策者们纷纷发出感叹：“为什么数据库选型这么难？”

毫无疑问，“选择困境”的背后是一个更深层的问题：即随着中国千行百业数智化转型的全面深入，数据库如何支撑起企业近、中和长期的数据战略需求？

对此，平凯星辰带来它的答案。在发布平凯数据库（TiDB企业版）两年多后，平凯数据库（TiDB企业版）发布了全新形态：基于同一套内核衍生的三种部署模式，以打破数据库选型“水平扩展、业务透明、极致性能”不可兼得的“不可能三角”，适配企业不同场景、不同战略阶段的数据需求。

选型“不可能三角”能否打破？

数据库使用周期通常达到8-10年。选对了，则企业数智化战略能够顺利落地；选错了，可能面临的就是一场漫长的技术噩梦。

对于中国用户而言，数据库选型更处于一个多重困难的交汇点：

• 近期之难在于“负重爬坡”：存量数据与应用的迁移，犹如上升飞行的飞机在空中更换引擎，既需要体验平滑和业务连续，又能确保风险尽可能低；
• 中期之惑在于“场景爆炸”：多元化的数据应用场景带来需求的复杂化、散乱化；
• 远期之忧在于“范式颠覆”：AI大模型、Agent的兴起，正在彻底改变数据交互、使用的基本逻辑与方式，数据库需要支撑起未来“范式颠覆”带来的变化。

在平凯星辰研发副总裁姚维看来，本质上，数据库的选型长期存在着“水平扩展、业务透明、极致性能”的“不可能三角”，企业一直面临“鱼与熊掌不可同时兼得”的状况。

例如，集中式数据库具备极致的性能和业务透明，但在扩展性方面也存在瓶颈，无法水平扩展容量、性能等；同样，分库分表的分布式数据库具备极佳的扩展性和性能，却也牺牲了业务透明性，且运维困难；云原生分布式数据库解决了水平拓展和业务透明，但在极致性能方面又遇到瓶颈，主要是延迟方面难以满足某些极低延迟要求的业务场景的需求。

更加关键的是，这种“不可能三角”极易让企业往往为了满足不同阶段、不同业务场景，而引入多套不同技术架构、不同品牌的数据库系统，后续直接导致数据孤岛、运维复杂飙升、成本过于高昂等一系列问题。

那么，如何打破数据库选项的“不可能三角”？平凯数据库带来了它的答案。

三把钥匙带来答案

在数据相关技术堆栈日益庞杂的今天，平凯数据库的解决方案解决思路是“为用户做减法”，不额外增加产品，收敛选择路径，“敏捷模式、标准模式、聚能模式”三种部署模式，满足企业不同场景、不同阶段的需求，从而解决数据库选型的难题。

三种部署模式犹如三把钥匙，破解“水平扩展、业务透明、极致性能”的“不可能三角”。姚维直言，三种模式基于同一个原生分布式内核，并非三个独立的产品，而是通过调整计算与数据的“亲和度”，衍生出三种部署形态，用户可根据业务阶段无缝切换，无需迁移数据。

以聚能模式为例，其专为对延迟极度敏感的场景打造。通过内存直连与亲和性调度等技术创新，将延迟降低至原来的 1/4，吞吐提升 2-3 倍，让客户无需牺牲分布式弹性即可享受单机般的极致性能。

“分布式架构通常是将计算与存储分离，做数据切片，尽量追求业务透明和数据分布均匀，这种方式的代价是数据散，在某些需要跨节点处理数据的业务场景中，计算与存储都需要访问网络，容易带来延迟上升。”姚维补充道，“聚能模式的思路是将计算与存储融合，减少跨网络访问内存数据；同时，将关联数据增加数据组调度策略，把它们调度在同一台节点内，类似一台单机数据库，实现极低延迟的极致性能。”

同样，标准模式则是延续经典的存算分离模式，在水平扩展与业务透明性上保持业界标杆水准，完美适配数据量快速增长的成长型与核心业务场景 。

而敏捷模式则专为 TB 级以下数据量及创新业务设计。该模式仅需 1-3 个节点即可起步，读写性能大幅优于 MySQL，压缩率提升 3 倍以上，并提供优于单机主从架构的高可用能力，原生拥有金融级 RPO=0 的强一致高可用，极大降低了客户的试错成本与使用门槛 。

正所谓好的架构与技术，往往让使用者们无感，只需聚焦在业务创新之中。本质上，为了“为用户做减法”，平凯数据库在“给自己做加法”，通过底层内核层面的技术创新，通过计算与存储的聚合与解耦、以及数据组调度机制，实现了数据分布的自适应，从而完成数据库在不同形态之间的灵活切换。

“数据库架构的关键不应该预设为某种‘最优形态’，而需要具备顺应业务变化的动态调整力。”姚维强调，“三种模式彻底打通了业务发展的全生命周期，企业无需在早期即押注重金，而是做到‘随需而变’。”

这一创新在底层逻辑上抹平了“集中式”和“分布式”的界限，打破了传统意义上数据库分类的壁垒，一直以来，从产业视角看，“集中式”和“分布式”被解读为技术路线之争；但站在用户视角，面临的真实困境是“全场景覆盖的不可能三角” ，他们关心的问题其实非常朴素：这个场景下，谁能把问题解决得最好？

有了一套内核三种模式以后，客户可以不再受困于“集中式”还是“分布式”，只需关注当下的适配性，而将未来的不确定性交给模式切换来解决，以最小的代价应对最大的变化。三种模式的本质是将选择权交回用户手中。

内核持续进化，迎接AI长远挑战

信通院《数据库发展研究报告（2025年）》指出，AI技术的快速发展，正驱动数据库架构不断演进，数据库技术已迈入AI原生时代。

无疑，从长远看，AI给数据库带来的颠覆性挑战不容小觑。一方面，AI爆发，带来愈发丰富的事务型、分析型、向量等多种数据类型，需要数据库能够更好和更快的处理；另一方面，Agent的爆发和应用，不仅带来数据库使用逻辑的改变，更可能带来脉冲式的数据流量冲击，甚至会导致海量碎片化实例存在于数据库环境之中。

这些颠覆性的变革正对于数据库的弹性、隔离性与多模支持能力提出前所未有的高要求。因此，数据库内核走向进化，不仅需要支撑起传统业务场景的数据处理需求，更能够匹配未来AI技术应用需求。

对此，平凯数据库的解决思路是充分解耦。在新一代存算分离2.0内核中，平凯数据库着重聚焦两项重要工作：其一，抽象物理存储和IO接口标准化，解决数据库与本地存储紧耦合的问题，让数据库成为一个通用化的数据底座，确保各种数据服务体验的一致性；其二，解耦数据库各个模块，分析引擎、向量引擎和权威索引擎等通过可插拔的方式统一在抽象层之上。

“我们还需要对各个模块进一步拆分，以确保各种任务独立分配资源和彼此之间零干扰。”姚维补充道。此外，平凯数据库还针对AI生态做了大量工作，原生适配AI框架、AI SDK等。

事实上，平凯数据库新一代存算分离2.0内核的能力已经在Manus、Dify等头部热门AI种子用户的真实业务场景中得到验证。例如，Manus利用平凯数据库新一代存算分离2.0内核能力成功支撑起流量暴涨；Dify通过平凯数据库新一代存算分离2.0内核成功部署超过50万个实例，且运维复杂性和成本均大幅下降。

据悉，基于平凯数据库新一代存算分离2.0内核的首款产品是平凯数据库云服务，将于今年上半年正式推出。平凯星辰表示，基于新一代内核的三种模式也很快会推出，无论是私有化部署还是云端环境，均将保持一贯优良的使用体验。

综合观察

信创的本质不是替换，而是进化。

《数据库发展研究报告（2025年）》预测，到2027年，中国数据库市场总规模达到837.42亿元，市场年复合增长率（CAGR）为11.99%，数据库品牌将进一步收敛，市场加速进入高质量发展阶段。过去两年里，平凯数据库首批通过分布式数据库安全可靠评测，并在国内服务超过 500 家大型企业，上线 3500 个关键系统和部署总节点数超过 28,000 个，覆盖金融、运营商、医疗等多个行业。

无疑，过去两年，平凯星辰证明了其多年坚持内核架构技术创新的巨大价值。面向未来，平凯星辰将继续推动“统一数据底座”战略，深耕数据库内核技术，与用户共同进化，让数据库技术不再是业务的枷锁，而成为企业探索智能世界时最坚实的基石。