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      2月數據庫圈值得關注的事 | 2026

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      2月經歷了熱鬧的春節,海內外的數據庫動態也不少。日前,一批有影響力的MySQL用戶和開發者向甲骨文聯合發布了一封公開信,呼吁建立一個獨立的非營利基金會來支持MySQL社區發展;資本市場的融資與收并購也在進行著……

      市場動態

      MySQL開發者向Oracle發布聯名公開信欲成立獨立基金會展開自救

      日前,一批有影響力的MySQL用戶和開發者向甲骨文聯合發布了一封公開信,呼吁建立一個獨立的非營利基金會來支持MySQL社區發展,希望甲骨文作為MySQL軟件及商標所有者協助制定計劃并參與其中。

      聯名信共同起草人之一、Percona聯合創始人Vadim Tkachenko向外媒透露,他們希望給予甲骨文時間考慮是否參與該計劃,并設定了3月底的截止期限。若屆時這家科技巨頭仍無實質性回應,該團體可能在沒有甲骨文參與的情況下推進計劃。

      “我們需要給甲骨文留出空間,”他表示,“若甲骨文釋放出合作意愿,這并非硬性截止期限;但若始終杳無音訊,鑒于每季度都面臨著日益加劇的邊緣化風險,我們實在沒有余力再等待更久。”

      活躍了30多年的老牌開源數據庫MySQL迎來了自己的低谷,困境中的MySQL走在了發展的十字路口。在如今AI時代的快速發展與變革中,MySQL能否擺脫困境,重拾用戶與開發者的信賴,或將面臨不小的挑戰。

      Rocket Software將收購OpenText旗下Vertica分析數據庫平臺

      2月2日,Rocket Software宣布,已與OpenText達成最終協議,將收購其Vertica分析數據庫業務。

      Vertica作為企業級分析數據庫平臺,憑借其成熟技術和工業級性能,在關鍵任務分析工作負載領域贏得全球領先企業的信賴。該技術處于當今眾多投資的核心位置,助力企業實現更優業務成果,同時平衡云創新與合規要求、數據主權、性能及成本需求。通過將Vertica納入產品組合,Rocket Software將擴展其支持高性能分析、數據及人工智能現代化的能力,尤其惠及IT環境要求嚴苛的客戶。

      Rocket Software擁有數十載關鍵任務數據平臺運營經驗,旗下產品包括支撐零售與醫療日常運營的Rocket MultiValue數據庫、面向高吞吐量主機交易處理的Rocket Model 204,以及采用治理優先策略、支持AI的大規模內容現代化解決方案Rocket ContentEdge。

      根據普華永道2026年全球CEO調查,超過80%的首席執行官正在投資人工智能和分析等領域,以改善業務成果并實現智能決策。然而,要釋放數據價值以獲取這些洞察,必須整合正確的基礎設施、系統和數據源。

      云器科技獲 B 輪融資

      2月4日消息,近日,AI 數據基礎設施服務商「云器科技」完成 B 輪融資,由私募基金ALC Capital領投。此輪融資將用于核心技術研發,持續深耕AI+數據賽道。成立四年來,云器科技已累計融資超7億元。

      云器是開源湖倉標準格式 Apache Iceberg C++ 的主要貢獻者,例如近期發布的 Apache Iceberg C++ 0.2.0 版本,云器科技作為該項目的主要推動者,貢獻了其中 66% 的代碼。此外,云器產品兼容國內外主流云平臺,走云中立路線。企業無需遷移數據、不綁定單一廠商,即可快速部署。

      Databricks完成70億美元總額融資,數據巨頭加速AI競爭

      當地時間2月9日消息,Databricks宣布其年化營收突破54億美元,第四季度同比增長65%。根據最新披露的數據,Databricks人工智能產品收入年化營收已經突破14億美元。在此增長勢頭下,Databricks正完成總額逾70億美元的融資,包括估值1340億美元的約50億美元股權融資,以及約20億美元的額外債務融資額度。

      據悉,Databricks將利用新資金加速推進兩項核心產品:專為AI代理打造的Serverless Postgres數據庫Lakebase,以及讓員工能與數據對話的對話式AI助手Genie。

      去年6月,Databricks基于收購的Neon技術,推出了面向AI代理的Lakebase數據庫,在其具有傳統優勢的Lakehouse之上,補齊了OLTP的能力,簡化了架構并縮短開發周期,拓展了能力邊界,同時也意味著Databricks與Oracle、IBM等展開競爭。整體來看,其Lakehouse、Lakebase以及其數據智能平臺可以為企業提供實現數據AI就緒的全方位能力。

      Lakebase和Genie實為同一戰略的兩翼。Lakebase解決AI應用如何存儲和使用數據的問題,Genie則聚焦人類日常如何與數據交互。前者簡化后端,后者優化前端。

      Lakebase與Genie的推出標志著Databricks正從湖倉架構的基礎上向更廣闊的人工智能數據平臺拓展。

      SurrealDB完成2300萬美元A輪融資,正式發布SurrealDB 3.0

      2月18日,多模、AI原生數據庫的開發者SurrealDB宣布完成2300萬美元A輪融資,公司迄今總融資額(含種子輪)達4400萬美元。

      此次融資擴展正值SurrealDB 3.0正式發布通用可用版本(GA),該版本作為廣受歡迎的數據庫產品,具備穩定、高效且適合企業部署的特性。

      同時管理多個數據庫及復雜的集成API層會降低效率、增加復雜度和成本,導致AI智能體缺乏生成有效結果所需的數據、上下文或記憶。 SurrealDB 3.0是采用Rust語言構建的新一代數據庫,融合了關系型、文檔型、圖數據庫、時序型、向量型、搜索型、地理空間型及鍵值型數據類型,并具備實時處理能力。這使開發者能更快速高效地構建AI應用。

      產品與解決方案

      TDengine TSDB 3.4.0.0 上線:虛擬表、流計算性能顯著提升,安全能力全面進階

      2月3日消息,近日,TDengine TSDB 發布新版本 3.4.0.0,圍繞查詢性能、流計算能力、安全體系與數據接入生態進行了系統性增強。本次更新在虛擬表查詢、狀態窗口計算、流計算性能等核心場景下帶來了顯著優化,同時補齊了多項安全能力,并進一步擴展了數據訂閱、授權服務及主流數據源接入能力。

      安全功能全面提升(企業版): 通過對身份鑒別、權限控制、審計、傳輸與存儲等關鍵環節的系統性安全加固,新版本整體安全能力得到顯著提升,為安全可靠性測評及等保三級、四級要求提供有力支撐。

      流計算事件窗口新增「子事件窗口」觸發機制: 本次版本在流計算中引入事件窗口的子窗口觸發機制,支持為同一事件定義多個開始條件。

      此外,新版本在 Nevados 實際業務場景下對流計算引擎進行了針對性優化,顯著降低了資源消耗并改善了計算延遲表現。新版本針對虛擬超級表及虛擬子表的投影查詢場景,系統對查詢路徑,對虛擬超級表在聚合函數與選擇函數場景下的查詢性能等方面進行了優化。

      在查詢能力方面,新增對非相關標量子查詢的支持,子查詢可返回單行單列結果并作為常量參與主查詢計算與條件判斷。

      Snowflake推出Cortex Code加速企業數據堆棧中的AI開發

      2月3日,Snowflake今日發布全新Snowflake原生AI編碼代理及其他專用工具,旨在助力企業更快將數據與人工智能項目從構思推進至生產階段。Cortex Code作為數據原生AI編碼代理,可自動化并加速端到端企業級開發流程,用戶將獲得深度理解并能自主運作于企業數據環境的智能助手。

      Cortex Code賦能數據專家與領域專家等各類人員,在保持企業級安全治理控制的前提下,更快構建數據管道、分析工具及AI應用。Cortex Code作為Snowflake Cortex AI產品套件的重要組成部分,與Snowflake Intelligence共同擴展了公司在整個企業數據生命周期中的AI賦能能力。此外,Snowflake還推出了vibe編碼新功能和協作開發環境,助力用戶實現更順暢的創新。

      據悉,Cortex Code將復雜的數據工程、分析、機器學習及智能體構建任務轉化為簡潔的自然語言工作流,助力團隊更快交付生產級成果。不同于通用編碼助手,Cortex Code能理解用戶在Snowflake中的數據、計算、治理及運維語義,同時通過安全設計和嚴格管控確保安全性。

      Snowflake通過Snowflake Postgres及開放數據互操作性創新技術,助力企業數據實現AI就緒

      2月3日,Snowflake宣布推出多項創新技術,通過設計使數據具備AI就緒特性,讓企業在AI技術從實驗階段過渡到實際生產系統時,能夠持續獲取可用且受控的數據。通過對Snowflake Postgres(即將全面上市)的新增強化,這款全球最受歡迎的數據庫現已原生運行于AI數據云(AI Data Cloud)平臺,助力企業將事務處理、分析計算及AI應用場景整合至單一安全平臺。

      為確保AI系統在企業級規模獲得信任,Snowflake正進一步將其增強的互操作性、治理和彈性功能嵌入平臺,使更多客戶能夠將Snowflake直接應用于其數據所在的任何位置。

      YashanDB攜手9家頭部 ISV發布9大行業聯合解決方案

      近日,YashanDB攜手賽易特、深圳水務、華資軟件、泛微、藍凌、英方、開目軟件、星網信通、達遠健康9家行業頂尖ISV伙伴,重磅發布9大行業聯合解決方案,讓YashanDB的硬核能力,真正落地賦能各行業數智化轉型。從制造到醫療,從政務到水務,每一套方案都瞄準不同行業最迫切的需求,用“國產底座+行業深耕”的組合拳,打破轉型困局。

      Apache Doris 4.0.3 版本正式發布

      2月10日消息,Apache Doris 4.0.3 版本正式發布此版本新增了在 AI & Search、湖倉一體、查詢引擎等方面的能力,并同步進行了多項優化改進及問題修復。

      AI & Search方面,添加倒排索引 NORMALIZER 支持;實現類似 ES 的布爾查詢;為搜索函數引入 lucene 布爾模式。

      湖倉一體方面,支持通過 AwsCredentialsProviderChain 加載 Catalog 憑證;支持使用 OSSHDFS 存儲的 Paimon DLF Catalog;支持使用 OSSHDFS 存儲的 Paimon DLF Catalog。

      查詢引擎方面,支持 INTERVAL 函數并修復 EXPORT_SET;支持 TIME_FORMAT 函數;支持 QUANTILE_STATE_TO/FROM_BASE64 函數。

      PolarDB一站式記憶管理重磅上線:讓記憶成為數據庫最有溫度的力量

      2月26日消息,阿里云瑤池旗下的云原生數據庫PolarDB PostgreSQL版(以下簡稱PolarDB-PG)全新推出一站式記憶管理AI應用,使智能體能夠跨會話、跨應用持續保留用戶偏好、事實背景與歷史交互信息,解決大模型有限上下文窗口和跨會話記憶丟失的核心痛點。

      據悉,PolarDB-PG記憶管理真正融合了圖 + 向量一站式記憶庫 + 開放記憶引擎 + 模型算子能力,提供了全面白屏化的參數配置,提示詞策略管理以及模型算法混池加速能力,支撐“記憶讀寫 → 上下文注入 → 模型推理 → 結果反饋”的完整閉環。一期已接入Mem0(發音為 "mem-zero")記憶引擎,兼容開源 Mem0社區生態,使智能體能夠跨會話、跨應用持續保留用戶偏好、事實背景與歷史交互信息,從而實現真正的個性化和持續學習體驗。

      Confluent通過A2A支持拓展其在AI技術棧中的覆蓋范圍

      2月27日消息,既去年十月,、Confluent 通過推出流式數據驅動的 AI 代理開發功能后,這家數據流平臺公司又邁出關鍵一步,正式支持開放的 Agent2Agent (簡稱A2A)協議。此舉使 Confluent 的角色從單純為代理提供數據,轉變為協助協調代理間的交互機制。

      A2A協議在Confluent Intelligence框架內實現部署,旨在使AI代理通過實時事件流進行通信與協同。此次更新支持多個代理在Confluent流式基礎設施上交換信號、相互觸發,并在分布式企業系統中協同運作。

      該公司還推出了升級版異常檢測功能,該功能基于實時流數據而非歷史批量數據運行,旨在幫助智能體聚焦真正重要的信號。

      從競爭視角看,Confluent此舉與其說是新增A2A支持,不如說是捍衛戰略陣地,Confluent希望突破單純數據傳輸層的局限,扮演更重要的角色。

      The Others

      Snowflake與OpenAI達成2億美元多年期合作協議

      2月2日,Snowflake與OpenAI宣布達成2億美元多年期合作協議,將為雙方的共同企業客戶開發和部署定制化AI解決方案。此外,OpenAI的模型將集成進Snowflake的企業智能代理Snowflake Intelligence。

      Snowflake早在12月初就宣布與AI研究實驗室Anthropic達成2億美元企業級合作。當時Sridhar Ramaswamy發表過極為相似的聲明,強調與Anthropic的合作將使客戶在現有數據基礎上獲得強大AI模型支持。

      平凱數據庫與超聚變FusionOS 26全面適配

      2月27日消息,近日,平凱數據庫與超聚變數字技術股份有限公司(以下簡稱 “超聚變”)正式宣布完成核心產品兼容性認證。平凱數據庫 (TiDB 企業版 ) V 8.5.4 已全面適配超聚變企業級服務器操作系統 FusionOS 26(x86 / ARM 雙架構),此次基礎設施認證 - 操作系統聯合解決方案,深度匹配運營商、金融、政企等行業核心需求,為數據庫、大數據、云計算、Web 等場景提供高性能、可靠、易運維的技術支撐,助力企業安全完成 CentOS 替換與業務遷移,賦能各行業數字化穩定發展。

      聯合方案在 x86 與 ARM 架構下均完成全流程測試,包括 TiDB 集群安裝部署、參數配置、數據寫入(200 條批量數據插入)、查詢(精準查詢、統計查詢)、修改(單條/批量更新)、刪除(字段/表/數據庫級刪除)及集群清理等核心操作,所有測試用例均 100%通過。適配結果滿足運營商、金融、政企等行業多架構部署需求,為混合架構 IT 環境提供統一數據底座支撐。

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