前言

2026年5月26日，中国信息安全测评中心和国家保密科技测评中心联合公布新一期安全可靠测评结果（2026年第2号）。崖山数据库（YashanDB）分布式数据库管理系统通过Ⅱ级测评。这是崖山第二次登上国测名单，在同期通过Ⅱ级的四家厂商中，崖山是最年轻的面孔。

一年内连过两测、集中式和分布式均通过考试，这个速度在行业内并不多见。它意味着崖山数据库的技术成熟度与产品可靠性，已经进入了国产数据库的第一梯队。但比过测本身更值得关注的，是崖山在测评背后所代表的路线选择：一条从全自研内核到融合集群架构，再到 AI 就绪数据底座的独立演进之路。

这篇文章试图回答一个问题：当我们谈论崖山数据库时，我们到底在谈论什么？

01. 楔子：国测Ⅱ级意味着什么

在国产基础软件领域，“国测”（安全可靠测评）是一张硬通货。它由中国信息安全测评中心执行，是党政、金融、能源等关键行业信创采购的准入门槛。测评结果分为五个级别，目前的评测结果多为I级、少数通过了Ⅱ级，Ⅱ级在核心技术、安全保障、可持续发展等方面设定了更高的增强要求，需要具备更好的安全防护能力，可应对常见网络威胁，在代码质量、供应链安全、持续运维保障等方面满足更为严格的要求。

2026年5月26日公布的这一期名单中，通过Ⅱ级的厂商仅有四家、五款产品，其余18款产品均为I级。崖山数据库作为其中年轻的品牌，不仅拿到了Ⅱ级，更是在一年内先后完成了集中式数据库和分布式数据库的双形态过测。这种"双证加身"的进度，实属不易。

02. 起源：一位院士的"知其不可为而为之"

2.1 樊文飞：从贝尔实验室回到深圳湾的院士

崖山数据库的精神底色，来自它的缔造z者，樊文飞院士。

樊文飞1963年生于北京，1981年入读北京大学计算机系，后赴美国宾夕法尼亚大学取得博士学位。博士毕业后，他进入贝尔实验室担任研究员和科学家，一待就是八年。2001年，他受邀加入英国爱丁堡大学信息学院，后来成为讲座教授，创建了欧洲最强、世界排名前五的数据库研究团队之一。

他的学术履历堪称华丽：中国科学院外籍院士、英国皇家学会院士、欧洲科学院院士、英国爱丁堡皇家学会院士、英国皇家工程院院士、ACM Fellow，英国爱丁堡大学信息学院首席教授。曾获得英国计算机领域最高奖 Roger Needham 奖(罗杰·尼达姆奖)，两度获得 ACM PODS 十年时间检验奖，囊括了数据库理论与系统四大顶级会议的最佳论文奖等。是国际数据库领域历史上仅有的两个“大满贯”得主之一。

樊院士始终保持着一个朴素的目标：把原创理论转化为能用的系统，为祖国培养人才。在爱丁堡大学，他指导的博士研究生多来自北京大学。他说：“我在北京大学计算机系接受多年专业培养。能为祖国多培养一些人才不但对中国有利，对世界也是贡献。”

2.2 深算院与崖山科技的诞生

2018年，深圳市政府批准成立深圳计算科学研究院（深算院），列为深圳"十大基础研究机构"之一。2019年4月，深算院正式揭牌。樊文飞出任首席科学家，曾在世界500强企业从事数据库研发的陈志标出任首席技术官（现任崖山科技总裁）。

深算院的定位非常明确：不做应用层的花活，只做基础软件。数据库系统、数据质量系统、数据分析系统三大系统分别被命名为：崖山数据库（YashanDB）、采石矶数据质量系统（RockDQ）、钓鱼城数据分析系统（FishingFort）。

这三个名字出自樊文飞院士之手，取自南宋三场保家卫国之战：崖山海战（十万军民舍生取义）、采石之战（绝境中大捷）、钓鱼城之战（坚守孤城36年）。命名本身即是一种宣言：数据库是基础软件的"皇z冠明珠"，长期被国际巨头垄断，国产替代之路，是一场"知其不可为而为之"的持久战。

2.3 理论武器库：有界计算与跨模融合

樊院士给崖山数据库带来的最大差异化，不是工程能力，而是原创理论。YashanDB 从第一天起就选择了一条最艰难的路：不基于任何开源数据库二次开发，从第一行代码开始自主构建，核心理论到关键技术全部独立研发。

它融入了樊院士原创的四大理论：

有界计算理论：突破传统计算限制，让查询处理不再随数据规模线性增长。
跨模计算理论：打破关系型、图、向量、文档等不同数据模型之间的壁垒。
近似计算理论：在可接受误差范围内，用极低成本快速获得查询结果。
并行可扩展理论：解决分布式环境下的并行计算瓶颈。

截至2025年，深算院团队累计发表数据库顶级会议SIGMOD论文25篇、VLDB论文33篇、ICDE论文19篇，CCF A类论文共110篇；申请专利/PCT共206项，授权发明专利57项。超过60%的原创理论已工程转化到三大基础软件系统中。

樊院士常说："首先要夯实理论基础，这是最关键的。基础牢固才能支撑未来的独立决策，才能做出一流工作。"这种"理论先行"的思维，在国产数据库厂商中极为罕见。

03. 演进：从沉默铸剑到金融核心

3.1 2019-2022：隐身期的内核锻造

2019年到2022年上半年，崖山数据库几乎处于"隐身状态"。深算院的近500人研发团队在做什么？他们在写内核，从零开始写。

数据库内核动辄数百万行代码，涉及存储引擎、事务引擎、SQL解析器、优化器、执行器、并发控制、崩溃恢复等数十个复杂模块。YashanDB 选择全自研，是因为只有完全掌控内核，才能实现对数据库技术的持续创新与演进，才能从根本上解决"卡脖子"问题。

这段静默期里，YashanDB 完成了几件关键的事项：构建了统一的融合内核，支持关系型、图、向量、文档等多模型数据；设计了支持单机主备、共享存储集群、分布式集群三种部署形态的弹性架构；通过了第三方机构的开源扫描认证，内核代码自研率达到100%；通过了中国信息通信研究院"可信数据库"评测。

3.2 2022：数字中国峰会上的破壁

2022年7月23日，福州，第五届数字中国建设峰会。深算院带着崖山数据库、采石矶、钓鱼城三大系统首s次公开亮相。在489项参选成果中，崖山数据库脱颖而出，荣获"十大硬核科技"奖项。这是 YashanDB 从实验室走向产业聚光灯的关键一步。

3.3 2023-2024：共享集群与金融核心攻坚战

2023年，信创替代从"边缘系统"走向"核心系统"。金融核心交易系统（银行核心账务、证券估值、基金TA系统）的国产化，对数据库提出了近乎苛刻的要求：7×24 小时不间断、数据一致性极高、性能不能降级、Oracle RAC 依赖极深。

YashanDB的应对策略是正面硬刚，推出 共享存储集群（YAC，YashanDB for Cluster），实现"三不变、两对等、一更优"：架构不变、应用代码不变、运维习惯不变；性能对等、可用性可靠性对等；安全性更优。

YAC 集群的核心突破包括：原创 Cache Fusion 机制实现多节点缓存一致性；金融级高可用（RPO=0，RTO<10秒）；4节点 TPC-C 性能达 618 万tpmC，线性扩展比 0.7 以上；两地三中心容灾方案（生产中心RPO=0/RTO<10秒，同城双中心RPO=0/RTO<10秒，异地灾备RPO<0.1秒/RTO<30秒）。

2024年11月，YashanDB V23.3 正式发布，YAC 共享集群首s次公开下载，这是 国内共享集群首s个公开下载版本。

3.4 金融标杆案例

YashanDB在金融领域打出了一系列标杆：

中国人民银行数字货币研究所：为央行数研所数字货币系统打造安全可靠数字底座，相比原数据库性能大幅提升，实现降本增效。
哈萨克斯坦 Kaspi 银行：助力打造中亚金融科技标杆，数据库总体拥有成本（TCO）节省超 30%。
东北省级农商银行：助力省级农商行实现核心系统国产化自主可控，满足监管对核心系统自主化的硬性要求。
某头部券商：批处理性能与原Oracle系统持平，整体TCO降低60%，支撑客户系统改造平稳过渡。
某证券公司：16.7 TB数据量、269 个存储过程、22.4 万行代码，应用几乎零改造，批处理性能超越原系统。

这些案例的共同特点是：迁移速度快、改造成本低、性能不降级。这与很多国产数据库"能替，但要改大量代码、要堆硬件"形成了鲜明对比。

关于作者：严少安, Oracle ACE, YashanDB YVP, 持有 YashanDB YCA, YCP 等认证。
公众号「少安事务所」，由严少安主笔，专注于数据 & AI 领域技术传播。

04. 融合集群：崖山数据库独特的技术标签

4.1 "集分一体"的架构哲学

当前国产数据库市场，集中式和分布式长期被视为两条平行线。企业选型时往往面临痛苦的抉择：选集中式，担心未来数据量增长后无法扩展；选分布式，又担心当前数据量不大时承担不必要的复杂度和 overhead。

YashanDB提出的解决方案是融合集群架构，在统一内核上，同时覆盖单机主备、共享存储集群、分布式集群三大部署形态。这不是简单的"两套代码拼在一起"，而是从存储引擎、事务引擎到 SQL 引擎的底层融合设计。

这种架构的价值在于"一次选型，持续演进"。企业可以从单机主备起步，随着业务增长平滑升级到共享集群，再进一步扩展到分布式集群，全程不需要更换数据库产品、不需要重写应用代码、不需要重新培训 DBA。对于正在经历信创替代的企业来说，这种"无感升级"的能力极具吸引力。

4.2 为什么是共享集群

前几年，当大多数国产数据库都在讲"分布式"故事时，YashanDB 选择了首推共享集群，看似反潮流，实则精准。

一个被行业忽视的事实是：90% 以上的企业核心系统，数据量在几十TB到百TB级别，根本不需要分布式架构。Oracle RAC 架构之所以在金融核心领域屹立不倒，正是因为它用共享集群解决了"高端集中式"的问题。YashanDB 的共享集群策略，瞄准的正是这块被分布式叙事所忽视的"硬骨头"。

05. AI 就绪：崖山数据库的下一个战场

5.1 YashanClaw：企业级智能体的"安全壳"

2026年3月，崖山发布了 YashanClaw，行业首s个企业级智能体管控方案。这个产品的设计非常巧妙，深度融合了 YashanDB 的底层能力：

安全维度：独立进程沙箱与最小化权限运行机制，防止数据泄露与越权访问；
记忆维度：单个智能体使用崖山数据沙箱保存长期记忆，单个YashanDB最大支持8192个数据沙箱，数据之间完全隔离；
克隆维度：借助数据沙箱的秒级隔离与克隆能力，成熟智能体可以快速批量复制，“带记忆克隆，不带越权风险”；
成本维度：融合向量检索与全文检索的记忆管理，显著降低无效Token消耗，支持10万+并发访问。

YashanClaw 企业级智能体安全管控平台，解决的不是"AI怎么写代码"的问题，而是"企业怎么敢用AI"的问题。

5.2 数据沙箱：让数据库拥有"Git分支"

2026年5月，YashanDB 带来了 数据沙箱能力。这是内核原生的分支技术，通过写时拷贝（COW）实现毫秒级环境创建，让数据库可以"像Git一样管理数据"，CREATE分支、CHECKOUT切换、RESET重置、RESTORE恢复、FREEZE冻结。

数据沙箱的实测数据令人印象深刻：在 Rocky Linux 9 环境上，单机CE部署模式下，创建一个新分支仅需约14毫秒；分支之间具备存储隔离、事务隔离、连接隔离、权限隔离四层隔离机制；连接串可直接指定分支（如 user/pass@host:port/BRANCH_NAME），对 AI Agent 极其友好。

在AI智能体（AI Agent）大规模介入软件开发的今天，数据沙箱解决了一个核心痛点：AI 的"高度并行、探索试错、极具动态性"工作方式，与传统数据库"串行、静态、中心化"管理模式之间的根本矛盾。AI 可以在多个分支上同时验证不同策略，试错成本趋近于零，无需DBA手动准备环境。

5.3 从数据底座到AI能力栈

崖山近期在AI领域的布局，呈现出清晰的层次：

底座层：数据沙箱、多模态数据管理（关系型+图+向量+文档）、跨模融合计算；
工具层：yashandb-dev-plugins（AI Coding的Skill套件），让AI Coding工具能自动调用数据库部署、驱动接入、库表设计、性能调优的全流程能力；
应用层：YashanClaw 企业级智能体管控、可信知识库等AI应用。

图灵奖得主 Stonebraker 石破天老爷子曾断言： AI Agent 最后全是数据库问题。

崖山的AI战略，正是围绕这一判断展开，不做大模型本身，而是做好 AI Agent 最依赖的数据底座。

06. 国测Ⅱ级之后：崖山站在什么位置？

6.1 国测的行业坐标

国测名单是观察国产数据库格局的一个绝佳切面。2026年5月这一期名单中，通过Ⅱ级的厂商仅有四家，其余通过的多为Ⅰ级。Ⅱ级与Ⅰ级的差距，不仅在于安全功能的增强，更在于对厂商核心技术自主性、代码质量、供应链安全、持续运维保障能力的系统性认可。

崖山在一年内完成集中式和分布式双形态过测，且分布式数据库达到Ⅱ级，这个成绩在国产数据库阵营中并不多见。它说明崖山的技术路线已经受住了国s家级标准的考验，其"融合集群"架构的底层设计思路，得到了权威认可。

6.2 与行业的关系：不是颠覆，而是补位

国产数据库市场经过多年发展，已经形成了相对稳定的格局。达梦在党政领域根基深厚，OceanBase 在金融分布式场景占据优势，华为 GaussDB 依托全栈 ICT 生态广泛覆盖政企市场，平凯数据库（TiDB 企业版）凭借开源社区和云原生架构吸引互联网用户，电科金仓（原人大金仓）在军工党政医疗领域拥有不可替代的地位。

崖山数据库在这个版图中的位置，不是去颠覆谁，而是填补一个长期被忽视的空白，高端集中式核心系统的1:1平替。在需要共享集群、需要Oracle RAC对等能力、需要"架构不变、代码不改"的严苛场景中，崖山提供了一种新的选择。

6.3 AI 就绪能力能否形成差异化壁垒

在 AI Agent 时代的数据底座建设中，YashanClaw、数据沙箱、多模态融合，这些 AI 就绪能力目前仍是崖山的独特标签。但随着各家数据库厂商都在加码AI，崖山需要把这些能力从"亮点"转化为"标配"，并建立围绕AI Agent的完整生态。

07. 结语：数据库的持久战，才刚刚开始

崖山数据库的故事，是一部关于"选择最难的路"的技术迁徙史。

从2019年深算院揭牌时的白手起家，到2022年数字中国峰会上的破壁而出，到2024年共享集群公开下载时的正面硬刚，再到2025年走进工行、通过科技成果鉴定，直至2026年数据沙箱与YashanClaw卡位AI时代，六年时间，YashanDB完成了从学术理论到产业落地的完整闭环。

2026年5月26日的国测Ⅱ级，不是终点，而是一个新的起点。它意味着崖山数据库已经拿到了参与更高级别竞争的入场券，但真正的考验，规模化商用、生态建设、品牌破圈、AI时代的底座之争，才刚刚开始。

今天的崖山数据库，已经不再是那个"知其不可为而为之"的孤勇者。它有理论、有内核、有产品、有标杆客户、有国测背书，还有一张通往AI时代的船票。

数据库的自主可控之路，是一场持久战。

而崖山数据库，正在证明自己有能力打完全场。

附录：延伸阅读

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