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當(dāng)前，從高端數(shù)據(jù)庫(kù)到核心企業(yè)級(jí)應(yīng)用平臺(tái)，傳統(tǒng)商業(yè)化數(shù)據(jù)庫(kù)成為中國(guó)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的瓶頸。尤其在AI技術(shù)加速落地、企業(yè)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、智能決策需求激增的背景下，數(shù)據(jù)庫(kù)安全、性能和能力擴(kuò)展問(wèn)題可直接制約業(yè)務(wù)創(chuàng)新，甚至影響關(guān)鍵行業(yè)的數(shù)智化安全。因此，企業(yè)亟需一款既滿足業(yè)務(wù)對(duì)高效、智能的需求，同時(shí)筑牢數(shù)據(jù)與技術(shù)安全底座的解決方案。在這樣的時(shí)代背景下，用友BIP超級(jí)版與阿里云PolarDB云原生數(shù)據(jù)庫(kù)的深度整合與協(xié)同演進(jìn)，不僅是一次技術(shù)架構(gòu)的升級(jí)，更成為中國(guó)企業(yè)實(shí)現(xiàn)安全數(shù)智化升級(jí)的典型實(shí)踐。

(資料圖片)

數(shù)智化需求下的業(yè)財(cái)管理，離不開大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的支撐，而這一切需要一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)智化平臺(tái)承載。通常做法是將不同類型的數(shù)據(jù)寫入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)時(shí)計(jì)算引擎、離線計(jì)算引擎、向量計(jì)算引擎，但這個(gè)過(guò)程可能會(huì)帶來(lái)大量的網(wǎng)絡(luò)延遲和資源成本，以及對(duì)于不同引擎的開發(fā)學(xué)習(xí)成本和運(yùn)維成本。

現(xiàn)在，依托用友BIP超級(jí)版與阿里云PolarDB的全面適配，這次升級(jí)不僅是性能的躍遷，更絕非簡(jiǎn)單的“換個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)”，而是一次從數(shù)據(jù)模型、業(yè)務(wù)邏輯到用戶體驗(yàn)的全面重構(gòu)，為企業(yè)服務(wù)軟件打造全新的技術(shù)架構(gòu)。

01

內(nèi)存索引帶來(lái)的性能飛躍

PolarDB-IMCI（In-MemoryColumnIndex）是一個(gè)基于內(nèi)存索引的列式數(shù)據(jù)引擎，所有熱數(shù)據(jù)常駐內(nèi)存，避免了傳統(tǒng)I/O瓶頸。查詢響應(yīng)時(shí)間從秒級(jí)降至毫秒級(jí)。

傳統(tǒng)ERP的3NF數(shù)據(jù)模型，采用“分賬標(biāo)表”->“總賬匯總表”->“總賬表”的方式進(jìn)行多層數(shù)據(jù)聚合，導(dǎo)致復(fù)雜JOIN操作頻繁。用友BIP整合PolarDBIMCI（In-MemoryColumnIndex）能力后，“總賬匯總表”被大幅度減少，系統(tǒng)可直接構(gòu)建寬表設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)模型扁平化，實(shí)時(shí)直接查詢明細(xì)憑證，減少數(shù)據(jù)冗余，應(yīng)用邏輯更簡(jiǎn)潔，維護(hù)成本降低，數(shù)據(jù)一致性增強(qiáng)，這些都得益于，PolarDB-IMCI的高性能聚合能力。

02

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與HTAP架構(gòu)

成就實(shí)時(shí)企業(yè)

傳統(tǒng)企業(yè)系統(tǒng)大多基于單體架構(gòu)和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)寫入后需經(jīng)過(guò)ETL抽取才能用于分析，導(dǎo)致決策滯后、“T+1報(bào)表”成為常態(tài)。而用友BIP作為面向未來(lái)的數(shù)智商業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)，其核心使命是幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)、敏捷管理和智能決策。要達(dá)成這一目標(biāo)，必須依賴一個(gè)強(qiáng)大、高效、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)引擎。

借助PolarDB強(qiáng)大的HTAP（混合事務(wù)/分析處理）能力，同一份數(shù)據(jù)可同時(shí)支撐高并發(fā)交易與復(fù)雜分析查詢。訂單創(chuàng)建、發(fā)票入賬、庫(kù)存變動(dòng)等操作完成后，管理層即可通過(guò)用友BIP的實(shí)時(shí)看板查看經(jīng)營(yíng)全景，無(wú)需等待夜間批處理。更進(jìn)一步，用友BIP通過(guò)PolarDB的SQL優(yōu)化器深度協(xié)同，實(shí)現(xiàn)部分聚合邏輯、主數(shù)據(jù)匹配規(guī)則直接在數(shù)據(jù)庫(kù)側(cè)執(zhí)行，減少網(wǎng)絡(luò)往返與應(yīng)用層負(fù)擔(dān)，真正踐行“計(jì)算靠近數(shù)據(jù)”的云原生原則。某大型零售集團(tuán)上線該組合方案后，日結(jié)時(shí)間從6小時(shí)縮短至40分鐘，促銷活動(dòng)效果可在2小時(shí)內(nèi)完成評(píng)估，極大提升了市場(chǎng)響應(yīng)速度。

在過(guò)去，財(cái)務(wù)關(guān)賬動(dòng)輒數(shù)天，銷售報(bào)表總是“昨天的數(shù)據(jù)”。原因很簡(jiǎn)單：OLTP（事務(wù)處理）與OLAP（分析處理）分離，必須通過(guò)ETL工具抽取、清洗、加載。用友BIP結(jié)合PolarDB的并行處理能力，利用多核CPU架構(gòu)進(jìn)行并行查詢執(zhí)行（EPQ），支持大規(guī)模并發(fā)事務(wù)與分析混合負(fù)載（HTAP）,讓同一份數(shù)據(jù)同時(shí)支撐交易與分析。訂單創(chuàng)建瞬間即可進(jìn)入BI報(bào)表，發(fā)票入賬立刻反映在現(xiàn)金流預(yù)測(cè)中。某農(nóng)業(yè)企業(yè)在啟動(dòng)PolarDB方案后，月結(jié)時(shí)間從7天縮短至8小時(shí)以內(nèi)；供應(yīng)鏈團(tuán)隊(duì)可實(shí)時(shí)監(jiān)控庫(kù)存周轉(zhuǎn)率，并自動(dòng)觸發(fā)補(bǔ)貨建議——這才是真正的“實(shí)時(shí)企業(yè)”。

03

智能數(shù)據(jù)分層與老化策略，讓成本可控

在企業(yè)數(shù)智化進(jìn)程中，一個(gè)常被忽視的問(wèn)題是：并非所有數(shù)據(jù)都值得被“一視同仁”地對(duì)待。每天產(chǎn)生的交易單據(jù)、日志記錄、歷史憑證中，80%以上屬于低頻訪問(wèn)的“冷數(shù)據(jù)”，卻長(zhǎng)期占用昂貴的高性能數(shù)據(jù)庫(kù)資源。這不僅推高了IT成本，也影響了核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的響應(yīng)速度。如何讓“熱數(shù)據(jù)飛起來(lái)、冷數(shù)據(jù)沉下去”，用友BIP與阿里云PolarDB的深度協(xié)同，正在通過(guò)數(shù)據(jù)分層存儲(chǔ)，為企業(yè)構(gòu)建一套“動(dòng)靜相宜、成本可控、性能卓越”的數(shù)據(jù)管理新架構(gòu)。開啟PolarDB冷數(shù)據(jù)歸檔后，集群中某些數(shù)據(jù)庫(kù)表中幾乎沒(méi)有更新且讀取頻率非常低的數(shù)據(jù)。如果您有降低成本的需求，可以使用提供的冷數(shù)據(jù)歸檔功能，將這部分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)存至低成本的對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（OSS），以降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本。

04

從計(jì)算存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)應(yīng)用的一站式AI架構(gòu)

當(dāng)用友BIP的業(yè)務(wù)邏輯與PolarDBforAI深度集成，AI不再是一個(gè)“外部服務(wù)”，而是成為數(shù)據(jù)庫(kù)能力的一部分。傳統(tǒng)RAG（檢索增強(qiáng)生成）架構(gòu)通常需將企業(yè)數(shù)據(jù)導(dǎo)出至獨(dú)立向量數(shù)據(jù)庫(kù)，PolarDB向量引擎作為YonGPT的AI數(shù)據(jù)引擎之一，在RAG場(chǎng)景無(wú)需數(shù)據(jù)搬移，真正實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)不動(dòng)，計(jì)算就地發(fā)生” ，并提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖：打破“結(jié)構(gòu)化”與“非結(jié)構(gòu)化”鴻溝。

PolarDBforAI通過(guò)計(jì)算、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)到應(yīng)用層的全面優(yōu)化，加速Data+AI價(jià)值的落地：

01

存儲(chǔ)層：通過(guò)硬件加速（CXL、AliSCM、DMP）+軟件優(yōu)化，支持高性能介質(zhì)和低成本介質(zhì)數(shù)據(jù)同步，實(shí)現(xiàn)海量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理。

02

計(jì)算層：支持Serverless模式，降低GPU使用成本；托管AI執(zhí)行引擎Ray和vLLM/SGLang推理框架；基于3層解耦的KVCache，提供PD分離的推理加速功能。

03

數(shù)據(jù)層：Limitless支持云原生分布式，業(yè)務(wù)透明，秒級(jí)擴(kuò)縮容，支持海量并發(fā)和存儲(chǔ)，自動(dòng)維護(hù)元數(shù)據(jù)與源數(shù)據(jù)的一致性，結(jié)構(gòu)化+非結(jié)構(gòu)化、多模數(shù)據(jù)統(tǒng)一納管。通過(guò)PolarSearch實(shí)現(xiàn)高性能搜索+向量庫(kù)，兼容MySQL和ES生態(tài)。

04

應(yīng)用層：支持將Qwen、DeepSeek等通用模型作為數(shù)據(jù)庫(kù)模型算子按需調(diào)用，支持庫(kù)內(nèi)一站式推理；內(nèi)置DataAgent智能查數(shù)模型，支持通過(guò)自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)庫(kù)內(nèi)私域數(shù)據(jù)的智能問(wèn)答；內(nèi)置了一系列的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法，包括分類算法、回歸算法和聚類算法等，可以使用熟悉的SQL語(yǔ)言來(lái)執(zhí)行一系列機(jī)器學(xué)習(xí)的MLOps（MachineLearningOperations）操作，無(wú)需額外學(xué)習(xí)，即可快速上手。

05

安全可靠

共筑SaaS用戶的“數(shù)智安全雙引擎”

隨著技術(shù)的發(fā)展用戶數(shù)據(jù)安全已經(jīng)在各行各業(yè)建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，用友從業(yè)務(wù)到產(chǎn)品不斷升級(jí)用戶數(shù)據(jù)的安全體系。

用友BIP和PolarDB都是能滿足數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)，并互相適配的云服務(wù)產(chǎn)品，在功能、性能、安全性和兼容性方面全面滿足金融、能源、交通、電力等關(guān)鍵行業(yè)的安全要求。兩者的深度整合，正構(gòu)建起中國(guó)企業(yè)在新發(fā)展格局下的“業(yè)務(wù)+數(shù)據(jù)”雙安全底座——不僅是產(chǎn)品層面的對(duì)接，更是安全生態(tài)協(xié)同進(jìn)化的典范。

用友BIP超級(jí)版+阿里云PolarDB正在定義中國(guó)企業(yè)的數(shù)智化新標(biāo)準(zhǔn)。這不是一次簡(jiǎn)單的“替換”或“遷移”，而是一場(chǎng)關(guān)于數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性、架構(gòu)彈性與生態(tài)開放性的系統(tǒng)性升級(jí)。打破了傳統(tǒng)商業(yè)軟件的封閉環(huán)境，可以互相印證，共同發(fā)展，也能擁有實(shí)時(shí)財(cái)務(wù)關(guān)賬能力，敏捷供應(yīng)鏈響應(yīng)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能運(yùn)營(yíng)。