某业务场景，客户转账要记在交易系统里，风控要盯着海量流水做实时分析，监管报送得从各个系统抽数做报表，现在上智能客服又要单独部署一套大模型检索库。同一份业务数据，分散在好几套系统里来回同步，稍微出点差错就对不上账，半夜出问题运维还要在好几个系统之间挨个排查。南大通用GBase 8c分布式数据库（gbase database）的多模一体化，就是要把这些场景收进一个库 —— 数据只存一份，查询各走各路，不用双写，不用同步。
01、数据类型不断增加，系统架构日趋复杂
在企业信息化过程中，业务初期往往只需一套MySQL即可满足需求。随着数据量增长，需要补充分析库；随后为支持全文检索，部署Elasticsearch；如今大模型应用兴起，又需要部署一套向量数据库。
随之而来的问题是：交易库写入的数据需要同步到分析库，搜索引擎需要从业务库导入数据建立索引，向量库存储embedding又需要重新清洗一遍。系统之间的对接成本，往往高于系统本身的建设成本。
有没有可能， 一个数据库就能统一承载这些数据形态？
02、六种存储模态，统一在一个引擎中
GBase 8c的多模一体化，核心是 六种存储模态统一在一个引擎中：
行存，承载交易场景
高并发写入、事务一致性，传统OLTP业务运行于其上。
列存，支撑分析场景
大范围扫描、聚合计算，支撑报表与数仓查询。
行列混存，支撑HTAP场景
同一份数据同时支持交易与分析，无需部署两套库。
向量存储，支撑语义检索
支持最高64000维向量，内置IVFFlat与HNSW索引，大模型推荐、相似性查找可直接在库内完成。
时序存储，支撑监控指标
自动分区、数据压缩与连续聚合，适配设备监控、IoT数据场景。
GIS存储，支撑地理信息
几何类型、GiST索引，位置查询、空间分析无需单独部署GIS系统。
过去这些能力需要六套系统组合而成，如今统一在一个数据库中。
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