在日前举行的2026中国国际大数据产业博览会上，深圳计算科学研究院自主研发的崖山数据库系统亮相展出。此前，该系统已通过中国信息安全测评中心“安全可靠测评”认证。

一笔交易的延迟可能影响千万用户，一次故障可能导致业务停摆。作为金融、能源等国计民生领域的数字底座，数据库需要同时满足极致的性能与绝对的可靠。然而，长期以来，这一关键领域的基础软件以及核心技术话语权并不在我国手中。崖山数据库系统构建了全栈自主可控的技术体系，有望为AI时代新型数据基础设施建设提供支撑。

实现全链条创新

“真正的自主可控，必须从‘根’上开始。”深圳计算科学研究院首席技术官兼深圳崖山科技有限公司首席执行官陈志标说。

在中国科学院外籍院士、深圳计算科学研究院首席科学家樊文飞的带领下，崖山数据库系统团队从底层理论到系统工程进行全链条创新。数据尺度无关的资源受限计算技术、基于语义连接的跨模融合查询方法……一项项成果，标志着崖山数据库系统已达到国际领先水平。

“基础软件的研发，从来不是单一技术问题。原创理论决定能走多远，系统工程能力则决定产品能否真正落地应用。”崖山数据库研发总监吴良智说。

为此，团队搭建了近百万级自动化测试用例，让300多台物理服务器7×24小时不间断测试、运行，工程师们一遍遍调试，将原创理论一点点淬炼成坚实可用的代码。正是这些“魔鬼细节”，让理论成果转化为经得起极端场景考验的产品，保证了系统在千万级并发、毫秒级延迟的苛刻条件下，仍能够保持绝对的稳定与可靠。

跨越高可用门槛

如果说自主研发解决的是“有没有”的问题，那么共享集群技术攻关，挑战的则是“强不强”的问题。

共享集群数据库是一种具备多节点协同、多写一致性和高可用能力的数据库管理系统。它支持多个实例访问同一个数据库，用户连接任一节点即可访问和操作全库数据。这类技术门槛极高，长期以来一直是国际厂商主导的“塔尖”领域。

为攻克这座“堡垒”，团队从最底层的存储引擎、事务模型开始重新设计，实现从缓存一致性、全局事务管理到集群管控的全栈技术自主。

其中，最关键的挑战之一，是让共享集群在遭遇故障时能快速自愈。为了在首版本中实现这个目标，团队反复讨论了数十种方案。拔掉网线、强制关闭进程、甚至直接给服务器断电……每一次模拟，都是对系统极限的考验。

直到某个凌晨，最后一次全链路压力测试启动。在故障触发后，数据流没有中断，而代表故障恢复时间的曲线急速下降，并在不到10秒内陡然回升，平稳运行。崖山数据库集群首席架构师孟凡彬回忆道：“那一刻，我们看到的不只是一个数字。”从理论可行到工程实现，这个小于10秒的自动恢复能力，成为崖山数据库系统跨越“金融级高可用”门槛的关键里程碑。

高可用能力建立后，更大的挑战随之而来：如何让成百上千个服务器节点在精准同步的前提下齐头并进、越跑越快？团队基于“自适应异步并行”原创理论，让数据库化身为一位经验丰富的“调度员”，将海量计算任务动态、合理地分配到多个硬件节点上并行处理，确保它们高效协同、步调一致，使整个数据库集群的性能随着硬件节点数量的增加而几乎等比例增长。

抢抓赶超机遇

崖山数据库系统的优异性能和高可用能力得到了实践验证。

该数据库先后支撑深圳市燃气、水务以及市区级政务系统等国产化应用。同时，该数据库已应用于中国人民银行数字货币研究所、辽宁农商银行、方正证券等机构项目，陆续落地河南、江苏、宁夏、吉林等多地重点工程，并成功上线哈萨克斯坦第二大商业银行核心系统，从国内核心场景迈向国际金融级应用。

“未来10年的AI竞争，归根结底是数据的竞争，而数据竞争的关键在于数据基础设施能力。”陈志标说，在传统数据库领域追赶了几十年的中国，正迎来一次历史性赶超机遇——AI重塑产业格局的关键窗口期。中国有机会在下一代数据基础设施的定义上发出自己的声音。

在陈志标看来，打造国产数据库，是一场需要耐住寂寞的长期工程，既要有扎根大地的踏实，也要有仰望星空的视野。这条攀登之路没有捷径，唯有一行代码、一行代码地写，一个难关、一个难关地过。

（通讯员 陈淳）