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“标量过滤+向量相似度”的混合查询。传统做法是关系库管标量、向量库管向量，业务代码分别查再合并，两套系统两套API，开发复杂运维更复杂。
GBase 8c把向量能力直接融入数据库内核，向量就是原生数据类型，跟整数、字符串一样在SQL里直接使用。查询时先按标量条件过滤生成位图，再通过ANN检索算法找向量数据，同时满足两个条件才返回结果。SQL Join与向量搜索还能组合成复杂融合SQL，支持窗口分析函数、存储过程、聚合等所有SQL功能。
一套系统、一套SQL、一次查询，搞定标量和向量的混合检索。RAG、推荐系统、相似搜索，直接跑在GBase 8c上，无需独立部署向量数据库。百亿级向量规模、百万级QPS、毫秒级查询延迟，一套系统全搞定。
02、HTAP行列融合存储：一套系统同时服务交易与分析
AI应用经常需要实时数据——做实时推荐要读最新交易数据，跑风险模型要分析历史行为数据。传统架构是TP库管交易、AP库管分析，中间ETL搬数据，延迟大、运维重。
GBase 8c同时支持行存引擎和列存引擎。行存管交易，列存管分析，delta表自动同步，查询优化器自动选择最优路径。一套系统同时支撑TP和AP，数据不搬家、延迟近为零，为AI实时推理提供新鲜数据。
03、多模统一存储：消灭数据孤岛
AI应用的数据类型越来越多样——结构化、向量、图、时序，传统方案每种数据类型一套数据库，数据来回搬运，一致性难保证。
GBase 8c将多种数据模式统一存储管理，一份数据多种访问方式，消灭数据孤岛，降低AI应用的开发运维复杂度。
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