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本文系统介绍南大通用GBase 8s数据库（gbase database）与 Oracle数据库存储结构进行对照。两者的存储层次在设计上高度相似，概念之间存在明确的映射关系。1、 核心概念对照表2、 层次结构对比GBase 8s 存储层次（从大到小）：Oracle 存储层次（从大到小）：

GBase Migration Toolkit（简称MTK）是南大通用GBase 8s数据库（gbase database）配套的图形化数据迁移工具，以图形化操作降低门槛，以断点续传保障可靠，以评估预检规避风险，以数据对比确保准确，让复杂的数据迁移工程变得简单、可控、安心。在GBase 8s的武器库中，MTK正是那根能扛能打、稳如泰山的“金箍棒”——扛得起复杂的异构数据，打得通迁移路上的重重障碍，

数据迁移是企业数字化转型和国产化替代中最让人头疼的环节。几百上千张表、数十种对象类型，迁移过程中怕丢数据、怕出错、怕中断，操作复杂门槛高。GBase Migration Toolkit（简称MTK）是南大通用GBase 8s数据库（gbase database）配套的图形化数据迁移工具，用全图形界面降低门槛，用断点续传保障可靠，用评估预检和结果比对确保准确，让“高危、耗时、折腾人”的迁移工程变得简

理解存储结构是掌握数据库原理的关键一步。本文继续介绍南大通用GBase 8s数据库（gbase database）从物理存储单元到逻辑存储单元的层次关系，并与 Oracle 存储结构进行对照。三、逻辑存储单元：DbSpace、TableSpace 与 Extent3.1 数据库空间（DbSpace）数据库空间（DbSpace）是 Chunk 的集合，是 GBase 8s 中核心的逻辑存储管理单元。

理解存储结构是掌握数据库原理的关键一步。本文系统介绍 GBase 8s 数据库从物理存储单元到逻辑存储单元的层次关系，并与 Oracle 存储结构进行对照。一、GBase 8s 存储结构总览南大通用GBase 8s数据库（gbase database）的存储结构采用层次化设计，从底层到顶层依次由物理存储单元和逻辑存储单元组成。物理存储单元直接对应磁盘上的实际数据组织形式，包括页（Page）和块（C

理解存储结构是掌握数据库原理的关键一步。本文系统介绍南大通用GBase 8s数据库（gbase database）从物理存储单元到逻辑存储单元的层次关系，并与 Oracle 存储结构进行对照。二、物理存储单元：Page 与 Chunk2.1 数据页（Page）数据页（Page）是 GBase 8s 中最基本的存储单元，也是数据库服务的最小 I/O 单元。所有的系统信息和用户数据都被存储在数据页上，

南大通用GBase 8a数据库（gbase database）是自主研发的面向海量数据分析的MPP数据仓库产品，在国内金融、电信、政务等领域拥有大规模部署。面对AI浪潮，GBase 8a并未另起炉灶，而是在原有数据仓库基础上进行了四个层面的AI能力注入。本文继续梳理介绍GBase 8a数据库在AI领域的技术布局。03、AI+GDS：SQL开发的生产力工具在数据库开发领域，GBase 8a将AI能力

南大通用GBase 8a数据库（gbase database）是自主研发的面向海量数据分析的MPP数据仓库产品，在国内金融、电信、政务等领域拥有大规模部署。面对AI浪潮，GBase 8a并未另起炉灶，而是在原有数据仓库基础上进行了四个层面的AI能力注入。本文基于GBase 8a的实际产品能力，梳理其在AI领域的技术布局01、DataAgent：让业务人员用白话问数据GBase 8a DataAge

南大通用GBase 8a数据库（gbase database）执行SQL语句时，数据库会生成一个执行计划，可以通过hint告诉查询优化器按照我们的方式来生成执行计划。这样的需求通过设置数据库参数也可以实现。比如set方式，但是set方式是对当前连接生效，如果只想要对指定的sql进行单独的设置，需要在sql执行完成后使用set再恢复执行前的设置，避免对后续的sql执行有影响，但是使用hint是一个很

AI应用爆发式增长，数据库不再只是“存数据的地方”——它要能存向量、查语义、弹性扩缩、支撑高并发推理。南大通用GBase 8c数据库（gbase database）以“多模多态”为核心设计，将向量检索、HTAP、存算分离、数据分支等能力融入同一套系统，让AI应用从开发到上线，数据底座不再成为瓶颈。01、向量引擎：标量和向量一起查，一个SQL搞定AI应用几乎离不开向量检索。但现实中的AI应用，大多是

AI应用爆发式增长，数据库不再只是“存数据的地方”——它要能存向量、查语义、弹性扩缩、支撑高并发推理。南大通用GBase 8c数据库（gbase database）以“多模多态”为核心设计，将向量检索、HTAP、存算分离、数据分支等能力融入同一套系统，让AI应用从开发到上线，数据底座不再成为瓶颈。04、存算分离+Serverless：应对AI负载的“潮汐”波动AI场景负载波动极大——训练阶段算力拉

南大通用GBase 8a MPP集群（gbase database）的数据重分布（rebalance）过程有如下几个状态:• STARTING 开始准备重分布• RUNNING 正在重分布中• COMPLETED 已经完成了重分布• PAUSED 任务暂停• CANCELED 任务取消其中可以对处于STARTING和RUNNING以及PAUSED状态的任务进行CANCEL。如果需要取消处于STAR

南大通用GCDW云数仓（gbase database）在商业银行的日常运维中，GCDW云数仓承载着多个分行、不同业务条线的数据仓库负载。面对租户众多、业务负载差异大、监管要求严格的挑战，监控系统已成为保障云仓稳定运行的核心工具，运维团队从被动“救火”转变为主动“防控”，监控系统真正成为云仓稳定运行的“驾驶舱”。独立配置监控策略，平衡关键业务与资源效率由于不同租户对异常的敏感度不同，一般可以分为高敏

2026年7月9日，由中国信息通信研究院主办、中国通信标准化协会指导的“2026可信数据库发展大会”在北京召开。大会设主论坛及金融、通信、AI融合三大分论坛，配套14家企业主题展区。GBASE南大通用受邀参会，携全栈数据库产品及金融行业解决方案亮相展台，并在金融分论坛发表主题演讲。金融分论坛：一场关于“湖仓一体”的深度分享在金融行业数据库应用创新分论坛上，南大通用解决方案总监赵杰发表题为“金融行业

南大通用GBase 8s数据库（gbase database）切换分为自动切换、由 CM 控制的按 FOC 规则的切换以及手工切换三种方式。四、三种模式横向对比📌 注：上述结论基于典型场景，生产环境中存在未覆盖的边界情况。五、运维建议1. 按需选择 DRAUTO简单双节点高可用 → 自动切换（1/2）复杂多集群组合 → CM 控制（3）已有 OS 集群编排 → 人工切换（0）2. 监控逻辑日志HA

南大通用自主研发的GCDW元原生数据仓库（gbase database）的监控运维支持系统，为云数仓提供全方位的监控保障，全面覆盖云仓服务、FDB服务、ELK服务等关键组件，系统具备实时数据采集与可视化展示能力，可动态追述的健康状态、资源消耗及性能指标，并在异常触发时提供精准告警，帮助运维人员快速定位问题。此外，监控系统实现了在顶层对所有租户进行监控运维管理，提供全局统一的可视化操作功能，便于运维

南大通用自主研发的GCDW元原生数据仓库（gbase database）的监控运维支持系统核心功能介绍监控策略配置功能策略配置分为全局策略配置和租户策略配置两个层级，同时每个指标都可以独立设置，通过对不同层级以及不同指标的策略设置，实现对不同租户的精准监控。每个监控指标都可以进行独立设置，可设置内容包括：- 告警级别：高危、危险、一般、提示- 指标监控状态：指标采集状态，选项为：开启、关闭、- 指

南大通用GBase 8s数据库（gbase database）切换分为自动切换、由 CM 控制的按 FOC 规则的切换以及手工切换三种方式。三、人工切换（配合 OS 高可用集群）集群切换由人工控制，GBase 8s 本身不自动触发任何动作。该情况下一般会与操作系统高可用性集群配合，将切换决策权交给操作系统层高可用集群。前置要求：DRAUTO 设为 0。3.1 主节点故障集群内所有节点保持当前状态不

2026年7月9日，由中国信息通信研究院主办、中国通信标准化协会指导的“2026可信数据库发展大会”在北京召开。会上正式发布《中国数据库产业图谱（2026年）》，GBase数据库（gbase database）蝉联金融、电信行业分析型数据库领航者，并位于电信、金融、交通、政务、能源、医疗、制造等重点行业事务型数据库前列，共计入选二十一板块。《中国数据库产业图谱》由中国信通院联合中国通信标准化协会编

南大通用GBase 8s数据库（gbase database）切换分为自动切换、由 CM 控制的按 FOC 规则的切换以及手工切换三种方式。二、CM 控制切换（多集群组合通用）CM 适用于 SSC、HAC、RHAC 的单一或混合部署。CM 维护与所有节点的通信，并依照 HA_FOC_ORDER 列表的优先级决定接管顺序。前置要求：DRAUTO 设为 3。2.1 主节点故障场景CM 按HA_FOC_