今天分享的是：2025上半年可信数据库系列标准发布及解读
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2025上半年“可信数据库”系列新标发布 见证中国数据库产业升级
在数字经济加速渗透的今天，数据库作为信息系统的核心基础设施，其技术成熟度与产业规范化程度备受关注。2025年上半年，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）依托大数据技术标准推进委员会相关工作组，发布了一批“可信数据库”系列新增标准，进一步完善了国内数据库领域的第三方评测体系。这一系列标准覆盖了数据库运维、AI融合、云原生发展、性能测试等多个关键领域，不仅为行业提供了技术指引，更折射出我国数据库产业从技术跟随到自主创新的进阶之路。
自2015年起，中国信通院便深耕数据库标准化工作，围绕产品、服务和应用构建起“可信数据库”评测体系。经过十年发展，这一体系已形成覆盖供给侧与应用侧的完整框架——供给侧聚焦数据库技术产品与服务商能力，涵盖稳定性、安全性、性能等多个专项；应用侧则面向使用机构，关注运维服务、应用迁移等实际场景。2025年新增的标准，正是在这一框架下，针对产业最新发展趋势作出的补充与升级。
在数据库运维领域，新发布的《数据库运维智能体技术要求》勾勒出运维模式的进化图景。从依赖人工操作的“传统运维时代”，到引入自动化工具的“自动化运维时代”，再到机器学习辅助的“小模型运维时代”，如今数据库运维正迈向“大模型运维时代”。在这一阶段，运维智能体可实现流程自动拆解、任务自主执行、故障自动修复等功能，大幅降低人工干预成本。该标准明确了五大能力域，包括故障处理、性能优化、容量管理、知识管理等，通过74项能力要求（含38项必选项），推动运维从“人力密集型”向“认知密集型”转变。例如，在故障处理中，系统可自动发现异常日志、定位问题根源，并生成修复建议；在性能优化方面，能智能识别慢查询、优化SQL语句，甚至动态调整系统参数以适配业务波动。
AI与数据库的深度融合，催生了《AI原生数据库技术要求》。这类数据库通过将AI技术嵌入数据处理、运维和架构设计全过程，实现了自监控、自配置、自优化、自诊断、自愈、自安全和自组装的“七自能力”。标准划定了九大能力域，涵盖智能优化、安全防护、多模态数据处理、云适配等，包含69项能力要求。值得关注的是，AI原生数据库的发展被分为五个阶段，从最初的AI辅助型，逐步演进到全自动AI驱动，最终实现与业务场景的深度协同。例如，其内置的AI引擎可支持多模态数据（文本、图像、音频等）的统一存储与检索，通过向量计算、图模型等技术提升数据分析效率；在安全层面，基于AI的审计系统能实时监测异常访问，动态调整权限控制策略，兼顾灵活性与安全性。
随着云计算的普及，《云原生数据库能力成熟度模型》为行业提供了清晰的发展路径。该模型将云原生数据库的成熟度划分为四个级别：初始级聚焦基础生态构建，发展级强调自动化管理能力提升，成熟级可支持复杂业务场景，领先级则具备自主研发创新与解决方案优势。标准围绕资源管理、部署管理、数据治理、安全管理等七大能力域，提出30项能力要求，推动数据库与云架构深度融合。例如，在资源管理方面，云原生数据库需实现CPU、内存、存储的弹性扩展，支持容器化部署与多环境适配；在智能化管理上，通过机器学习算法优化资源调度，实现『负载均衡』与故障自动切换，确保高可用。
针对向量数据库与键值数据库这两类热门产品，新发布的性能测试方法标准填补了行业空白。其中，《向量数据库性能测试方法》直面大模型时代非结构化数据激增的需求，规范了数据导入、索引生成、检索执行等三大能力域的测试流程，确立了平均时延、QPS（每秒查询率）、内存占用等八项核心评估指标。这一标准解决了此前测试工具碎片化、指标不统一的问题，为企业选型提供了客观依据。而《键值数据库性能测试方法》则聚焦这类数据库在高并发、快速访问场景中的表现，涵盖随机访问、持续服务、特殊场景（如加密传输、高可用）等测试内容，通过统计学规律模拟真实业务负载，帮助行业衡量产品在不同场景下的性能极限。
从技术产品到服务应用，从传统架构到云原生、AI原生，此次新增的“可信数据库”标准全方位覆盖了数据库产业的关键环节。这些标准的落地，不仅为企业提供了技术研发的方向指引，更通过统一的评测体系促进市场规范化发展。随着数据库作为数字基础设施的作用愈发凸显，这类标准化工作将持续推动我国数据库产业从“量的积累”迈向“质的飞跃”，为数字经济发展提供坚实的技术支撑。
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