中国电建集团江西省电力建设有限公司旗下智信能源科技有限公司（简称：智信能科）专注于低碳能源技术与数字化运营服务，致力于解决新型能源体系中各类能源资产在运营过程中所面临的难点与痛点。

9 月 12 日，由 KaiwuDB、KWDB 社区、河北工业大学人工智能与数据科学学院联合主办的“开放原子校源行 Meetup（河北工业大学站）”成功举办。河工大人工智能与数据科学学院百余名师生到场参与，现场互动氛围热烈。

在工业物联网（IIoT）时代，数据是驱动业务创新的核心燃料。以智能电网为例，海量电表每时每刻都在产生两类性质迥异的数据：一是描述设备档案、用户信息的关系型数据，二是记录实时电压、电流的时序型数据。

随着“智能船舶”与“海洋强国”战略的深入推进，我国船舶工业正迎来数字化转型升级的关键窗口期。数据库作为支撑该行业智能化应用的基石，其重要性不言而喻。当前，船舶行业内广泛采用的其中一种数据管理方案为异构架构（如 Redis + MySQL）。然而，在应对智能化应用场景日益复杂的需求时，异构架构逐渐暴露出越来越多的系统性瓶颈：一方面，跨数据库协同机制下的数据一致性较差，影响了关键任务执行的可靠性；另一方面，现有开源数据库存在较高的安全风险，其技术支持不足与数据安全可控的要求形成双重压力，严重制约了智能航行、预测性维护等新一代船舶智能化应用的落地效能。

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《小K闪电课堂》是 KaiwuDB 推出的系列技术短视频，聚焦数据库创新设计与技术实践，涵盖多模架构、时序处理、AI 引擎、SQL 执行引擎等核心模块，助力用户快速掌握 KaiwuDB/KWDB 的高性能特性与场景化应用。让我们来一探究竟吧！

城市燃气作为城市公用事业的重要组成部分，正加速推进数字化转型升级进程。燃气远传表管理系统作为行业核心基础设施，承担着实时采集、存储和分析海量燃气表的运行数据（包括用气量、设备状态、异常告警等）的重要职能，为燃气企业提供精准的计量管理与智能运营决策支持。 随着智慧燃气建设的深入推进，系统管理的海量燃气表数据呈现指数级增长，从初期百万级快速扩展到数千万量级。在此过程中，传统数据库在数据存储容量、实时查询效率、系统扩展能力等方面逐渐暴露出明显不足。虽然部分企业采用分库分表等技术手段暂时缓解了性能压力，但仍面临系统架构复杂化、运维成本持续攀升、难以满足行业安全可控要求等突出矛盾。特别是在大数据量场景下，系统生成业务报表效率低下、计算资源占用率居高不下等问题，已直接影响企业日常运营效率，制约了智能抄表、用气预测等创新业务的开展。

随着物联网，智能制造，人工智能，机器人等技术的发展，单纯的关系型数据库已经不能满足所有的存储场景了。时序数据库，大模型数据在一些场合下也需要和关系型数据库共同搭配，才能完成一些融合业务。这些信息化，物联网，大模型等应用对数据的需要使用诸如关系型数据库，时序数据库等不同的类型的数据库产品，这无论是部署还是维护都会带来一些开销。本文介绍一款方便用在物联网，机器人方向的一款数据库产品：kwdb.它融合了关系型数据库，时序数据库等多种类型的数据库，很适合用在iot应用中。本文在unbuntu24.04.2 x64操作系统中，通过编译安装KWDB数据库，并编写简单demo，为IOT的场景搭建基础的专用数据库。

KaiwuDB是面向实时分析的高性能分布式数据库，具备以下核心特性： - 混合负载处理（HTAP） 支持事务型（OLTP）与分析型（OLAP）混合负载，单引擎实现毫秒级实时分析。 - 内置分布式事务管理，保证ACID特性。 时序数据优化 专为物联网场景设计，支持时间分区、降采样、数据自动压缩（压缩率可达10:1）。 - 提供time_bucket等时序函数，简化时间窗口分析。