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技术研发

数据库设计｜应用开发｜软件测试｜工程实践

本期更新
2026-09-02

数据库设计与开发

  • • 嵌入式数据库引擎架构研发
  • • MVCC并发控制、索引、存储模型
  • • SQL解析、事务、性能调优
  • • 信创数据库适配、FTO检索

应用开发 & 测试

  • • 后端服务、模块化架构设计
  • • 单元、集成、自动化测试方案
  • • 工程构建、性能压测、故障排查
  • • 跨平台软件稳定性优化

研发工程实践

  • • 需求分析、方案选型、架构设计
  • • 开源项目规划、软著专利申报
  • • 技术文档、基准性能测试Benchmark
  • • 技术风险评估、商业化分析

技术前沿速递

开源生态与引擎架构动态 · 每期精选
国产大模型 · 端侧 · 头条

科大讯飞词元星火开源星火 X2.5-4B/1.7B：端侧首个原生支持百万 Token 上下文

科大讯飞全资子公司词元星火 9 月 1 日正式推出并开源星火 X2.5-4B 与 X2.5-1.7B 两款端侧通用大模型，是业界首个原生支持最长 100 万 Token 上下文窗口的端侧模型。两款模型采用混合注意力架构，围绕智能体、代码、数学与指令遵循优化，基于全国产算力平台完成全流程训练、使用约 20 万亿 Token 多样化数据预训练；支持英伟达、华为、海光及后摩等硬件平台，兼容 vLLM、SGLang、llama.cpp 等推理框架，已在 Hugging Face、GitHub 开放权重与部署文档，9 月 7 日还将发布全新一代旗舰通用大模型星火 X2.5。

星火 X2.5 100 万 Token 全国产算力 Hugging Face
科技日报 · 中国新闻网 原文
国产数据库 · 多模 · 头条

达梦 DM9 多模内核 + PAI 一体机：向量/关系/文档统一存储，AI 计算卸载性能提升 30 倍

达梦 DM9 将 AI 能力深度融入数据库内核，实现 DB For AI 与 AI For DB 双向共生：原生支持向量数据类型，内置 IVFFLAT、HNSW、DISKANN 多款向量索引，向量与关系型、文档、空间多模态数据统一存储，开发者一条 SQL 即可完成跨模型查询。DAMENG PAI 一体机以 DM9 多模内核为根基，把向量距离计算、索引扫描、本地 TopK 裁剪全部下推到存储侧计算卸载，基于原生向量数据的 AI 计算卸载性能可提升 30 倍；并提供 MCP Server 与 OpenAPI 双通路，让 AI Agent 像调用普通工具一样操作数据库。

DM9 多模 PAI 一体机 计算卸载 30× MCP Server
达梦 · 搜狐科技 原文
开源数据库 · 向量

openGauss DataVec 向量引擎：鲲鹏 SVE/SME 加速，单页最高 64000 维

openGauss 自 6.0.3 版本起将 DataVec 向量引擎深度集成至内核，无需额外部署独立向量库即可管理高维向量：支持 vector、bit、sparsevec 等类型，单页最高 64000 维向量存储，IVFFLAT、HNSW、IVF-PQ、HNSW-PQ 多种 ANN 索引并行构建。DataVec 深度结合鲲鹏硬件，通过 SVE/SME 指令优化的欧氏/余弦距离计算、BoostKit 量化压缩与 Rerank 精排软硬协同加速检索；支持标量+向量"向标融合"混合查询，并兼容 vLLM、Milvus、Pinecone 等生态，成为 RAG 与多模态场景的优选国产向量底座。

DataVec 64000 维 鲲鹏 SVE/SME 向标融合
openGauss 官网 · 鲲鹏 原文
开源数据库 · PostgreSQL

PostgreSQL 18 发布：GIN 并行索引构建、多列 B-tree 跳跃扫描、原生 AIO

PostgreSQL 18 带来一系列内核级性能跃升：GIN 索引加入并行构建能力，追平 B-tree 与 BRIN；多列 B-tree 索引支持"跳跃扫描"(skip scan)，省略前缀列等值条件时执行时间显著缩短；新增 io_method 参数切换 worker/io_uring 等 AIO 方法，部分场景基准提升达 3 倍；主版本升级时可保留规划器统计信息，集群更快达到预期性能；并为 popcount 增加 ARM NEON/SVE 内置指令集支持。作为全球最活跃的开源关系型内核，PG 在向量检索、逻辑复制与扩展生态上的持续演进，继续是国产库与云厂商的重要上游参照。

PG 18 GIN 并行 skip scan 原生 AIO
PostgreSQL 官方 原文
国产存储 · 芯片

长鑫 LPDDR6 正式量产：国产存储首次领跑高端内存标准，小米 18 Fold 全球首发

长鑫存储宣布新一代 LPDDR6 内存正式量产，峰值速率 12800Mbps、最高容量 16GB，将首发搭载于小米 18 Fold 折叠旗舰，成为全球 LPDDR6 产品首次落地商用——国产存储首次在高端内存标准上实现全球首发量产跨越。雷军确认小米自研玄戒 O3 处理器全球首家支持长鑫 LPDDR6，"芯存协同"导入旗舰机型。在 AI 端侧算力释放的关键窗口，国产高端内存"从 0 到首发"为底层软硬件协同打开新空间，也为端侧大模型(如星火 X2.5)的本地长上下文推理提供带宽底座。

LPDDR6 12800Mbps 芯存协同 全球首发
腾讯新闻 · 证券时报 原文
行业大模型 · 头条

智能化工大模型 3.0Pro 发布：从问答迈向执行，集成 400+ 智能体、API 调用破 1400 万

中科院大连化物所联合科大讯飞、阿里云研发的智能化工大模型 3.0Pro 发布，构建"大模型—智能体—专业技能与工具—应用场景"四层体系，集成 400 余个化工智能体与工具，文本/多模态问答准确率达 81.96%/80.75%，综合得分较 3.0 提升 20.2%/31.4%；已向 300 余家企业高校开放、API 累计调用破 1400 万次。行业大模型从"专业助手"升级为可规划、会执行、可验证的"智能工程伙伴"，是 Agent 落地垂直行业的典型样本，也为数据库"Agent 可治理"命题提供了真实工程参照。

3.0Pro 400+ 智能体 1400 万 API 智能执行
人民网 · 新华社 原文
AI 基础设施 · 适配

DeepSeek V4 完成国产 AI 芯片全链 Day 0 适配，华为昇腾等 8 家同步首发

多家国产 AI 芯片厂商确认完成 DeepSeek V4 兼容性验证与技术适配：华为昇腾、寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦等 8 家主流厂商均实现 Day 0 适配，国产算力与国产旗舰模型"同步首发"成为可能。海光 DCU 完成腾讯 Hy4 Day 0 适配，验证"国产模型 + 国产算力"正反馈正在形成。这标志着国产芯片从"能用"走向"好用"，开始进入大模型训练推理的核心采购清单，也为底层数据库"多架构可移植、计算卸载友好"提出更明确的工程要求。

DeepSeek V4 8 家 Day 0 昇腾/寒武纪 国产正循环
财联社 · 微博(科技先锋官) 原文
国产数据库 · 流行度

2026 年 8 月国产数据库榜单：OceanBase 879.59 居首，达梦 820.10 升至第二，金仓第三

墨天轮 2026 年 8 月中国数据库流行度排行榜：OceanBase 以 879.59 分保持第一，达梦数据库 820.10 分升至第二，电科金仓 693.92 分位列第三，GoldenDB 进入第四(529.40)。头部阵营持续收敛、细分库(如 TDengine 时序)首进前十，AI Native 成集体动作；但"流行度"不等于生产适配——持续交付、生态适配与核心系统案例才是关键选型依据。本期达梦 DM9 多模内核与 PAI 一体机、openGauss DataVec 向量引擎的密集发布，正把"湖库一体 + Agent"从概念推向可落地工程。

OceanBase 879.59 达梦 820.10 金仓 693.92 AI Native
墨天轮 · modb.pro 原文

研发视角

本期技术主线由"端侧智能"与"数据库原生 AI"两条线共同定调。科大讯飞词元星火开源星火 X2.5-4B/1.7B，作为端侧首个原生支持 100 万 Token 上下文的模型，把"信息能不能看全"和"看完之后能不能动手"同时带到本地设备，且基于全国产算力平台、约 20 万亿 Token 训练、兼容英伟达/华为/海光/后摩与 vLLM/llama.cpp 等主流框架——这意味着端侧长上下文推理的带宽底座(如长鑫 LPDDR6 全球首发量产)与算力底座正同步国产化，"小模型干大活"从演示走向工程。对做嵌入式/端侧数据系统的团队，一个清晰的命题是：把向量检索、结构化查询与本地模型推理做成同进程、零搬运的原生能力。

模型与数据库侧，两条线值得长期跟踪。其一，国产库集体迈向"多模 + Agent"。达梦 DM9 将向量/关系/文档/空间统一存储、一条 SQL 跨模型查询，并把向量距离计算、索引扫描、TopK 裁剪下推到存储侧计算卸载(性能提升 30 倍)，用 MCP Server 让 AI Agent 像调工具一样操作库；openGauss DataVec 向量引擎结合鲲鹏 SVE/SME 指令加速、单页最高 64000 维、支持向标融合混合查询，成为 RAG 国产向量底座；PostgreSQL 18 以 GIN 并行索引构建、多列 B-tree 跳跃扫描、原生 AIO 持续夯实关系型内核。其二，AI 基础设施"国产正循环"成形——DeepSeek V4 完成华为昇腾等 8 家国产芯片 Day 0 适配，国产模型与国产算力"同步首发"。一个清晰信号：国产库的竞争已从"名次"进入"交付与生态"深水区，持续交付、核心系统案例与生态适配才是关键选型依据。

底层架构上，软硬件协同正成为算力继续提升的主路径：当单芯片性能受 Reticle Limit 与成本约束，系统级集成(Chiplet、HBM、异构封装、计算卸载)成为关键。达梦 DM9 的存储侧计算卸载、openGauss DataVec 的鲲鹏指令加速、PG18 的 ARM NEON/SVE popcount，都指向同一结论——"多架构可移植 + 计算卸载友好"是下一代自研引擎必须提前布局的方向。叠加工信部 AI 应用服务商专项行动点名"提升对安全可靠操作系统、数据库、AI 训练推理芯片的集成应用能力"，信创全栈适配正从"可采购"进入"强制集成"。

落到我们自身的工程节奏：FCDB 自研数据库引擎正围绕千万至亿级(5000 万–1 亿行)数据读写与多写多读并发场景，持续扩充回归测试集与规模化稳定性压测。两点进展值得记一笔：其一，多写多读并发路径的边界用例与一致性校验(增量 WAL 崩溃恢复、MVCC 快照隔离、行/表级锁)已建立并纳入回归，异常分支的可复现与收敛效率提升；其二，大数据量下的读写吞吐与延迟基线被持续跟踪，并固化为版本迭代的量化门槛。当端侧长上下文、库内向量、存储侧计算卸载成为行业标配，FCDB 的"列存 + 向量 + 计算下推"路线更显确定性——自主可控、可审计、可配置，就是竞争力。

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