一、多模架构与查询性能

本文深入解析 KaiwuDB V3.0  多模一库的架构设计，如何通过单一数据库统一管理关系、时序等多模数据，一库代替关系库+时序库，彻底简化技术栈。

点击阅读>>  多模一库——架构简化，能力翻倍

5 小时 → 64 秒，性能提升 279 倍，是 KaiwuDB V3.0 跨模查询优化后的真实测试结果。本文详细拆解了三个核心优化技术—— 跨模统计信息融合、聚合下推、高速连接算子，并附上完整 SQL 和测试过程。

点击阅读>> KaiwuDB 跨模查询百倍性能提升背后的技术密码

本文系统性解析新一代 分布式执行引擎的四项关键改造：基于 Pipeline 架构释放并行潜力、统一编码提速大数据处理、节点间 BRPC 传输优化协同效率、算子全下推完善复杂计算支撑。

点击阅读>> KaiwuDB 分布式执行引擎的演进之路

二、 时序数据管理及数据集成流转

本文 聚焦 Kaiw uDB V3.0  时序存储模块在 AIoT 场景下的底层实现。面对海量时序数据的高吞吐写入与高效查询需求，引擎采用 列式存储与 内存映射（Mmap）技术，通过设备主键 Hash 划分、时间分区、三层存储结构（MemSegment/LastSegment/EntitySegment）来平衡性能与成本。

点击阅读>> KaiwuDB 时序存储模块：AIoT 场景下的高性能数据存储方案

本文聚焦 KaiwuDB V3.0 内置的 流计算能力——不是数据落盘后再批量计算，而是数据流经时实时处理，让价值即刻释放。通过 SQL 即可定义流处理逻辑，无需集成 Kafka、Flink 等额外组件， 架构更轻量。

点击阅读>> 流计算：让数据价值即时释放

这篇文章详细拆解 KaiwuDB V3.0 的 数据分发功能——如何用一套机制打通从“孤岛”到“流转”的最后一公里。CDC 精准捕获数据变更、断点续传保障弱网可用、元数据智能映射自动同步表结构变更。

点击阅读>> 从“数据孤岛”到“全域流转”：KaiwuDB 数据分发功能详解

本文全景解析 KAT——KaiwuDB  数据库智能体工具，作为 AI for DB 方向的核心成果，KAT 采用 Multi-Agent 多智能体架构，通过主智能体调度与子智能体分工协同，将 自然语言交互、 智能诊断、 性能调优、 自动化运维、 数据管理分析五大能力落地到实际场景。

点击阅读>> 全景解析 KaiwuDB 数据库智能体工具

本文聚焦浪潮开务 时序基础模型，系统阐述“治理-分析-决策”全流程框架与  AGREE 五大核心原则（自动化、通用性、鲁棒性、可解释性、高效性）。模型通过多领域时序数据预训练，支持预测、分类、异常检测等全场景任务，并在工业运维等场景中实现可解释的智能决策。

点 击阅读 >> 浪潮开务时序基础模型：解锁 AI 工程化落地新范式，开启万物 “对话” 时代

安装部署

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