国产化·电科金仓

该国产化厂商奖项由电科金仓投递并参与金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025大数据产业年度国产化优秀代表厂商》榜单/奖项评选。

中电科金仓（北京）科技股份有限公司（简称“电科金仓”）成立于1999年，是成立最早的拥有自主知识产权的国产数据库企业，也是中国电科（CETC）成员企业。核心产品金仓数据库管理系统KingbaseES（简称“KES”）是面向全行业、全客户关键应用的企业级大型通用融合数据库，具备高性能、高安全、高可用等优势，广泛服务于能源、金融、电信、交通、医疗、政务等多个重点行业和关键领域，累计装机部署超过100万套。电科金仓在北京、成都、天津、青岛、西安、福州等地设有研发和服务中心，服务网络覆盖31个省、自治区、直辖市及港澳地区。

依托中国电科的产业资源和国家级研发平台，公司持续获得国资背景资本加持，团队规模超千人，利润稳步提升，稳居国产数据库市场第一梯队。

国产化/信创资质证明

根据中国信息安全测评中心发布的《安全可靠测评结果公告(2023年第1号)、(2024年第2号)》，金仓数据库管理系统V8.0、金仓数据库管理系统V9、金仓分布式HTAP数据库集群软件V3共三款产品通过测评。这标志着产品在安全性、可靠性方面达到国家高标准要求，有力支撑了我国信息技术体系的自主创新与安全发展。

公司和产品资质如下（部分）：

这些资质共同构成了电科金仓在国产数据库领域技术领先、安全可靠、过程规范的综合实力证明，为其支撑关键行业核心系统国产化替代奠定了坚实的信任基础。

上游产业链

在助力用户数字化转型的进程中，电科金仓始终坚持开放兼容的生态策略，支持国内外主流的CPU、操作系统、中间件等，累计完成15000多款产品的兼容适配工作。

值得一提的是，电科金仓深度融入自主可控的国产化生态体系，已构建起高度国产化、安全可靠的上游供应链。在CPU层面，支持海光、申威、鲲鹏、飞腾、龙芯、兆芯等主流国产CPU平台；在操作系统方面，支持麒麟软件、统信软件、普华基础软件、中科方德、中科红旗等代表厂商。在中间件方面，支持东方通、金蝶天燕、宝兰德、普元信息、中创软件等代表厂商。

下游产业链

产业链下游主要为应用软件开发商（ISV）。公司已与众多头部ISV建立了深度合作关系，生态伙伴包括东软、用友、金蝶、恒生电子、东华医为、超图软件、交控科技等代表企业。

电科金仓以ISV为重要纽带，通过联合研发、方案创新、协同交付等方式，共同为用户提供基于先进的一体化解决方案，有力推动了各行业信息系统从底层基础设施到上层应用的全面自主化升级。

为凝聚产业力量、共建繁荣生态，电科金仓发起成立了“金兰组织”产业生态联盟。该联盟汇聚众多国产基础软硬件企业及行业头部伙伴，围绕产品共研、解决方案共建、市场联合推广、人才协同培养等领域开展深度合作，持续推动国产基础软件产业的高质量协同发展与生态共赢。今年，电科金仓启动“金兰组织2.0”，广泛联合行业协会、科研机构、咨询机构、高校及企业等多方力量，构建“政产学研用”融合的生态体系，加速创新成果从实验室向产业一线转化。此举旨在将影响力拓展至全球，通过与国际伙伴共享技术成果，以协同创新搭建中国与世界的技术纽带。

核心国产化技术及产品方面的突破

金仓数据库创新采用“融合数据库”架构，立足于用户场景需求的“四个一体化”体系，从数据协议兼容、应用场景承载、多模数据处理到开发运维管理，直击数据迁移难、场景割裂、技术栈冗余等痛点，构建起融合型数据库“全域协同、智能高效”的核心竞争力。

AI协同下的“四个一体化”能力体系

1.多数据协议一体化兼容

打破数据开发的语言壁垒，融合型数据库在高度兼容标准SQL、Oracle、MySQL、SQL Server等主流关系型数据库语法生态的基础上，全面兼容MongoDB、Elasticsearch等NoSQL协议，并进一步扩展至图查询及向量检索等专用接口。通过统一接入架构实现“一套系统，兼容多种协议”的目标，让开发者能够沿用熟悉的技术栈无缝接入，从而大幅降低开发复杂度与应用迁移成本。

2.多应用场景一体化承载

突破事务处理（TP）与分析处理（AP）的传统界限。融合型数据库具备同时应对事务处理（TP）与分析处理（AP）的能力，并进一步扩展至时序分析、日志处理、人工智能推理等新兴应用场景。通过融合架构实现“一个平台，支持多种场景”的目标，从而消除业务割裂现象。

3.多模数据一体化处理

通过单一数据库系统实现对关系型、时序型、地理空间型、文档型、向量型、图等多种数据模型的统一支持。多模型数据融合的核心价值在于“依托单一数据库系统，降低为不同数据模型采用独立数据库所带来的应用开发、数据同步及运维等环节的成本”，从而为应用提供统一且实时的高质量数据源。该架构可显著降低开发学习成本及运维负担，充分释放跨模型数据协同的潜在价值，支撑业务的无缝拓展，有效消除传统多库架构中的数据孤岛问题。

4.AI融合的开发运维一体化管理

基于AI赋能的智能增效机制，旨在通过智能体辅助数据库系统的开发运维，从而降低系统使用门槛，提高系统运行效率。为实现这一目标，融合型数据库架构引入两类智能体：应用开发智能体辅助生成结构化查询语言（如NL2SQL）；运维智能体则辅助数据库管理员（DBA）执行智能巡检、根因分析及性能调优。该设计的核心目标在于持续提升数据库系统的易用性，增强数据库系统的用户友好度，此乃实现大规模推广应用的关键前提。

来源：数据猿