本报告的撰写得到了数据库领域多家企业与专家的支持和帮助，主要参与编写单位如下（排名不分先后）：

大数据技术标准推进委员会、极限数据（北京）科技有限公司、拓尔思信息技术股份有限公司、中移（苏州）软件技术有限公司、星环信息科技（上海）股份有限公司、北京人大金仓信息技术股份有限公司、达梦数据技术（江苏）有限公司、腾讯云计算（北京）有限责任公司、中移（杭州）信息技术有限公司。

本报告来源于：CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会。

前言 #

随着数据智能时代的到来，非结构化数据日益成为各类组织数据的增长主力，蕴含巨大价值，如何高效存储并利用非结构化数据，成为业内关注的焦点。以自动分词、倒排索引、相关度计算、向量检索引擎等技术为核心构建的搜索型数据库，作为高效处理非结构化数据的基础软件，逐渐成为数据智能时代的基石。

搜索型数据库结合全文检索引擎和 NoSQL 数据库的特点，相较于传统的关系型数据库，在处理大规模数据、实现快速检索和智能分析方面展现出显著的优势。近年来，搜索型数据库进一步集成了深度学习、向量搜索和 AI 大模型等尖端技术，使其不仅能够处理基础的文本搜索，还能胜任地理位置信息、图片、音视频等多模态数据的复杂检索任务。然而，搜索型数据库在性能优化、数据一致性保障以及安全性维护等方面仍面临挑战。

本白皮书全面介绍了搜索型数据库的基本概念、发展轨迹和技术架构，同时深入探讨了其在电子商务、金融、医疗健康等关键应用场景中的运用。结合当前搜索型数据库的发展现状和面临的主要问题，本白皮书提出了关于数据库的选择、应用实施的策略，并展望了搜索型数据库未来的发展方向和演进趋势，旨在为行业内外的相关利益方提供宝贵的参考和指导。

内容大纲 #

一、搜索型数据库概述 #

（一）搜索型数据库概念
（二）搜索型数据库发展历程
（三）搜索型数据库的挑战

二、搜索型数据库技术详解 #

（一）搜索型数据库核心技术
（二）搜索型数据库关键特性

三、搜索型数据库应用场景 #

（一）业务场景
（二）行业应用

四、搜索型数据库能力模型 #

（一）基础能力模型
（二）能力模型的符合性验证情况

五、搜索型数据库应用与实施建议 #

（一）数据建模和索引设计
（二）性能调优与监控
（三）安全性考量
（四）应用案例

六、搜索型数据库演进趋势 #

（一）多模态数据的融合处理和分析
（二）人工智能与搜索型数据库的结合
（三）云原生架构的演进
（四）其它技术对搜索型数据库的影响

七、总结和展望 #