平凯数据库（TiDB 企业版）标准模式
新一代原生分布式数据库，支持 OLTP、OLAP 及 Data + AI 混合负载告别分库分表，TB-PB 级数据量从容增长，平稳应对海量数据与高并发挑战
源自 TiDB 成就企业级安全可信赖
延续先进架构，首批通过分布式数据库安全可靠测评
他们都在使用平凯数据库
助您从容增长 获得极致效能
全场景，自由扩展，高稳定
高可用故障自愈，更省心
- 原生分布式：数据以多副本形式存储，无任何单点故障风险。
- 原生高可用：当少数节点发生故障时，系统可自动完成切换和数据补全，实现零停机时间。整个过程对业务透明，无需人工干预。
- 金融级零数据丢失：RPO=0
- 秒级自动故障转移：RTO < 30s
弹性资源池，应对潮汐业务
- 精细化资源隔离：同时提供物理和逻辑级别的租户隔离
- 提升资源利用率：避免传统架构中“一个系统一个数据库”的资源闲置浪费
- 敏捷业务交付：新业务或新租户上线时，无需采购和部署新的硬件
可以构建统一的数据库资源池，通过灵活的租户管理和精细化的资源隔离，实现资源按需分配和高效共享，从容应对潮汐式流量。
存算分离，成本随需而动
- 业务高峰期，可单独扩容计算节点应对流量洪峰；
- 数据量增长时，可单独扩容存储节点降低成本;
- 存储成本仅需 1/3，3 倍于 MySQL 的数据压缩
存算分离架构 ，计算资源与存储资源可以独立地按需扩缩容，打破 “存算一体” 的资源捆绑 ，显著降低总体拥有成本（TCO）。
高效迁移，业务零感知
- 支持零改造白屏化迁移
- 支持多源异构数据库
- 支持单任务在线迁移速度 100-500GB/ 小时
- 支持上万张表并行迁移
一站式自动化迁移工具集，涵盖了从迁移前的评估、迁移过程到迁移后的校验等全链路环节，帮助用户从容规划和执行迁移方案，最终实现业务无损的平滑切换。
All-In-One Database，简化技术栈
- 多种数据类型：支持结构化和半结构化（JSON）以及原生支持向量（Vector）、图（Graph）的存储与计算。
- 融合业务负载：同时支撑在线交易（OLTP）、实时分析（OLAP）以及 AI 驱动的应用负载。
支持多种数据类型和混合负载，告别传统多数据库并存带来的技术栈臃肿、成本高昂和运维复杂的困境。
AI 就绪，应对未来负载的不确定性
- 弹性负载：OLTP+OLAP 架构，面对 AI Agent 等不可预测的 workload，确保应用在复杂查询模式下的极致性能。
- 开放 AI 生态：无缝对接 LangChain, LlamaIndex 等主流 AI 框架，支持 MCP 协议，快速构建 RAG、AI Agent 等前沿应用。
- 原生多模一体：统一管理向量、文档、图及结构化数据，告别多数据库复杂性。
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选择平凯数据库，不止于替换，更是用分布式数据库实现架构的进化
为规模化、高成长性，动态伸缩的业务提供的原生分布式数据平台
- • 手机银行 / 理财 / 信贷类关键业务系统
- • 会计引擎 / 总账 / 财务类系统
- • 交易明细查询系统
- • ECIF / 账务类核心系统
- • 反洗钱系统
- • 数据集市
- • 存量系统与数据库强耦合，传统兼容性评估常忽略性能等非功能维度。
- • 新一代分布式架构追求敏捷交付，要求应用与数据库松耦合，以避免技术栈锁定。
- • 数据驱动与实时洞察，混合负载场景增多，亟需多模数据库以简化选型、架构与运维负担。
- • 集中式架构扩展难，分库分表管理方案复杂成本高，亟需更优雅方案降本增效。
- • 自研成熟内核（SQL 引擎、优化器等），保障异构存量系统功能与非功能指标高质量迁移。
- • 透明分布式、高可用和灵活部署，助力新一代架构（微服务、云原生）无感升级。
- • 行列混合架构，满足 OLTP、OLAP 混合负载，覆盖联机、批量、数据集市等多业务场景。
- • 智能分片、全局资源调度及高压缩比，实现按需精准规划资源，提升性价比。
如果您还在考虑以下问题，我们向您推荐敏捷模式
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已经在数据量大的场景中使用了 TiDB / 平凯数据库？
您可以在数据量小的系统中（如中后台系统、历史数据、测试环境）选择敏捷模式，降低业务成本和运维复杂度。
目前应用基于 MySQL 开发，希望最低成本替换？
选择敏捷模式，像使用 MySQL 一样简单，几乎无需代码改造，还能获得 MySQL 不具备的分布式高可用与 HTAP+AI 能力。
传统的 “主从” 架构看似高可用，但在主库宕机时仍面临业务中断、数据丢失和复杂的人工切换。
选择敏捷模式，其原生的分布式架构和 Raft 强一致协议，可实现故障的自动秒级切换，并确保数据零丢失 (RPO=0)。
为什么平凯数据库值得信赖
新一代分布式 HTAP 数据库
是依托于 TiDB 开源内核，经过深度优化与功能增强，为企业级关键业务场景打造的分布式数据库。
