数据库领域一周动态【20250614-20250620】| TapData 资讯

欢迎来到跟着 TapData 看速报系列——让我们来一起快速浏览下，过去一周里数据库领域值得关注的大小新鲜事。

xAI 的 Grok 模型现已登陆 OCI

xAI 最新的大型语言模型 Grok 3 现已登陆 OCI

xAI 最新的大型语言模型 Grok 3 现已通过 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI 服务 上线，意在为企业级客户提供更强的数据治理、安全性与规模化推理能力。Grok 3 基于强化学习优化，在数学推导、编程任务及通用理解方面表现优异，xAI 计划利用 OCI 的可扩展架构进行模型训练与推理，同时通过“零数据保留端点”确保企业数据安全。xAI 联合创始人 Jimmy Ba 指出，与 Oracle 的合作将推动 Grok 3 在企业场景中的落地，并“重新定义企业级 AI”。Oracle 的 AI 和数据管理高管 Greg Pavlik 表示，这一合作为客户提供了安全、灵活的生成式与代理式 AI 选项。目前已有如 Windstream 这样的运营商客户借助 OCI 上的 Grok 模型提升员工效率与业务流程自动化，在电信等行业取得初步成效。

消息来源：科技资讯全都有

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Oracle 携手 NVIDIA 助力企业和开发者加速 AI 创新

Oracle 与 NVIDIA 合作进一步深化

Oracle 与 NVIDIA 深化合作，联合在 Oracle Cloud Infrastructure（OCI）上提供原生的 NVIDIA AI Enterprise，简化企业级 AI 模型和智能代理的开发与部署。新上线的 GB200 NVL72 系统支持高达 131,072 个 Blackwell GPU，为大规模训练与推理提供强大算力。同时，Oracle 成为首批接入 NVIDIA DGX Cloud Lepton 的云厂商，助力开发者全球获取 GPU 资源。意大利 Almawave 和丹麦 Cerebriu 等企业已基于该平台加速多语种模型和医疗影像 AI 工具的研发，标志着双方在构建全球 AI 工厂上的关键进展。

消息来源：甲骨文中国

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Oracle 股价再创历史新高，AI 时代数据库还是一门好生意吗

曾被认为在 AI 时代不再重要的数据库，如今正重回核心位置。近日，Oracle 股价攀升至 215.22 美元，较 4 月初低点上涨逾 80%，创下历史新高，其创始人拉里·埃里森也一跃成为全球第二大富豪。这一转变背后，是 Oracle 在云计算和 AI 浪潮中的全面转型。自 2016 年起，Oracle 加速布局全球数据中心，推出自治数据库并整合AI能力，而早期大规模采购 NVIDIA GPU 也让其在生成式AI爆发中抢占先机。如今，数据库不仅支撑AI推理中的私域知识管理，更成为 Agent 架构中关键基础设施。随着AI逐步替代传统软件交互界面，数据库的重要性反而超过以往。尽管 Oracle 在中国市场份额受限，其全球表现仍强劲，说明数据库价值在 AI 时代已被重新审视。

消息来源：ToB行业头条

OceanBase 4.4.0 亮相金融展，深耕银行达成“百行计划”

6 月 18 日，在 2025 中国国际金融展上，OceanBase 正式发布 4.4.0 版本，推出面向金融场景的一体化 AI 数据底座，融合事务处理、实时分析与 AI 工作负载，强化自主可控与高性能特性。新版本支持 TP 场景下的对象存储与灵活分区机制，AP 层增强列存容灾与外部数据实时接入能力，同时具备领先的向量检索与 PowerRAG 功能，加速 AI 应用落地。此外，OceanBase 宣布“百行计划”圆满完成，累计服务 100+ 家银行及千余个核心系统，巩固其在金融行业分布式数据库中的领导地位。展区还同步展示一体机、AI 融合应用等最新成果，彰显其面向智能金融时代的技术布局。

消息来源：OceanBase数据库

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性能第一！OceanBase 数据库一体机登顶 HyBench 基准测试

近日，OceanBase 数据库一体机（简称 ODM）以单机两路 CPU 的精简架构刷新 HyBench 排行榜，以 H-Score 1670.15 分荣登 HyBench 榜首，OceanBase 数据库一体机两路 128 核设备上的性能表现为原有记录的 4 路 256 核设备最高值的 1.13 倍，单核性能为原有记录单核性能的 2.3 倍，这是目前 1500X 数据量场景下的最好成绩，该成绩充分体现了 OceanBase 数据库的卓越性能和超强硬件整合能力。

测试链接：https://benchmark.tempos.cn/contents/15/108.html

消息来源：OceanBase数据库

Databricks 推出集成交易处理与数据分析的 AI 数据库 Lakebase

近日，Databricks 公布全新作业型数据库 Lakebase，现已进入公开测试阶段。Lakebase 基于 Postgres 引擎，结合 OLTP 与 OLAP 架构，面向 AI 应用与智能代理等新型场景，提供云原生、全托管的一站式解决方案。它采用 Neon 技术实现存算分离，支持多云部署、毫秒级响应及弹性扩展，适配金融、零售、制造等高并发业务。Lakebase 不仅与 Databricks 数据湖仓架构深度集成，缩短 AI 模型训练与推理的数据路径，还引入数据库分支功能，便于多版本测试与开发。支持秒级部署、按量计费、企业级安全与合规，是面向未来 AI 工作负载设计的新一代事务型数据库。

消息来源：十轮网‍

openGauss 发布 MCP Server：携手AI Agent迈向智能数据库新时代

随着 AI 从静态 LLM 向动态 Agent 演进，MCP（Model Context Protocol）作为模型与外部数据源的标准化交互协议应运而生。openGauss 最新发布中宣布支持 MCP，提供两个服务端组件：openGauss MCP Server（实现自然语言与数据库的无损 SQL 交互）与 DataKit MCP Server（支持数据库运维与智能迁移）。这一能力使得 LLM 不再局限于静态知识，而可实时访问数据库、发起迁移任务、分析业务数据。开发者可通过 Claude Desktop 或 RooCode 插件快速部署基于 openGauss 的智能体应用，结合向量、SQL 与实时数据操作，加速构建企业级 AI Agent。MCP 正在重构数据库接入逻辑，为 AI 系统赋予操作型能力，openGauss 也在 AI 原生化道路上迈出关键一步。

消息来源：openGauss

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KWDB V2.2.1 版本发布，新增标签列索引管理、多副本集群稳定性增强

由开放原子开源基金会孵化的分布式多模数据库项目 KWDB，近日发布 V2.2.1 版本，在延续时序与关系数据融合、高并发写入与读取能力的基础上，重点优化标签列索引管理和分布式高可用性。新版本支持为时序表添加和查询普通标签列索引，同时在多副本集群中实现节点故障、恢复与升级场景下的操作不中断，提升系统稳定性。升级路径覆盖多副本、单副本与单机环境，KWDB 正加速服务于物联网、能源、车联网等领域的一站式数智化数据平台建设。

消息来源：KaiwuDB

SingleStore 推出新功能以提升数据库性能，助力企业 AI 开发

SingleStore 近日宣布其数据库平台推出一系列新功能，旨在显著提升数据库性能，以更好地支持企业开发人工智能（AI）应用程序。这些更新专注于大规模性能改进、数据提取与集成能力的增强，以及与 Apache Iceberg 的更新集成，从而优化数据湖上的 AI 开发和部署体验。

消息来源：通讯员

Tap 百科：什么是 SingleStore？

SingleStore 是一个专为数据密集型工作负载设计的云原生数据库，是一个分布式的关系型 SQL 数据库管理系统（RDBMS），支持 ANSI SQL，以其在数据引入、事务处理和查询处理方面的速度而闻名。SingleStore 可以存储关系、JSON、图形和时间序列数据，满足 HTAP（混合事务和分析处理）等混合工作负载以及 OLTP（在线事务处理）和 OLAP（在线分析处理）用例的需求。

GreptimeDB 企业版 25.05 发布：ES 查询兼容，读写负载分离，告警规则

GreptimeDB 企业版 25.05 发布，面向企业级场景强化日志兼容性、查询性能与可运维能力。新版本引入Elasticsearch 兼容层，可作为 Kibana 后端使用，帮助用户平滑迁移日志系统；新增只读副本机制，基于存算分离架构将分析查询从写入节点中解耦，提升查询效率与系统弹性；Trigger 功能上线，支持按规则触发告警并对接 Prometheus AlertManager；Flow 流式计算引擎支持任务动态迁移，增强稳定性与容错能力；企业级可视化控制台也在持续迭代，配合半年一次的正式发布节奏与定制化技术支持，进一步夯实其在企业时序数据场景中的竞争力。

消息来源：Greptime

Tap 百科：什么是 GreptimeDB？

GreptimeDB 是一款由格睿科技打造的云原生分布式时序数据库，具有分布式、开源、云原生和兼容性强等特点。它能够实时读写、处理和分析时序数据，同时降低长期存储成本。GreptimeDB 支持 SQL 和 PromQL，并且采用 Rust 语言编写，具备高性能和可靠性。其核心功能包括实时处理指标、日志和链路追踪数据，支持 SQL、PromQL和流式处理，能够处理 PB 级数据并实现亚秒级响应。

Timescale 正式更名为 TigerData：从时序数据库到全栈数据智能平台的跃迁

6 月 17 日，Timescale 正式更名为 TigerData，标志其从 PostgreSQL 时序数据库扩展模块迈向全栈数据智能平台。借助 Tiger Global 领投的 1.1 亿美元融资，TigerData 不再局限于 TimescaleDB，而是整合数据库引擎、托管云服务、时序与向量处理、AI Agent 支持等能力，推出增强型 PostgreSQL 云平台 “Tiger Cloud”，与 Supabase、Neon 等形成直接竞争。官方承诺将持续维护原有组件，展现对开源社区的尊重。这一变更彰显其进军“数据+AI”时代的战略野心。

消息来源：梧桐

Tap 百科：什么是 TimescaleDB？

TimescaleDB 是一款基于 PostgreSQL 扩展的开源时序数据库，通过将时序数据的高效存储与 PostgreSQL 的关系型特性（如 SQL 支持、事务、复杂查询）相结合，填补了传统时序数据库（如 InfluxDB）与通用关系型数据库之间的空白。它既保留了时序数据库对高频写入、时间范围查询的优化，又继承了 PostgreSQL 的生态优势（如扩展插件、GIS 支持、JSONB 存储等），适用于需要时序数据处理+复杂业务逻辑关联的场景。

消息来源：Bytebase

站内阅读：PostgreSQL 数据实时同步的最佳实践 | Sybase 到 Postgresql 的无缝数据库双向迁移方案‍

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