MonkDB
人工智能原生主权数据飞机

你的人工智能原生统治数据飞机

提供您的服务和代理商从所有数据中获得的全面背景,确保对控制,可扩展性或性能没有妥协.

VectorTime-SeriesGeospatialFull-Text SearchDocument / JSONStreaming SQLBlob StorageKey-ValueGraphIn-Memory LayerMulti-Modal AI
Positioning

From Data Systems to Execution Systems

Three shifts that turn fragmented stacks into one continuous operating plane.

01

Unify

All data in one engine. Vector, time-series, geospatial, document, blob, and streaming.

9 workloads, 1 engine
02

Understand

Live AI context built into the engine. Intelligence runs where the data lives.

Vector + hybrid retrieval
03

Act

Decisions trigger actions inside the system. No external orchestrators.

In-engine triggers
性能
LIVE
0.0M/sec
书籍的持续性
流量摄入量,单个集群
<0ms
p99查询延迟
矢量和SQL在一个平面中
0
工作负载,一个发动机
矢量,时间序列,地质空间,全文,文档,SQL,点,键值,图
0.00%
工作时间SLA
包含空中隙部署
人工智能解决方案智能化服务

保持人工智能生态系统在连续数据背景下,将流,数据库,应用程序和模型连接到一个安全层.

让我们共同构建数据基础设施的未来

通过单一,统一的查询体验,提供无的实时和历史数据的人工智能生态系统和代理.

UserUser
20万以上的用户

蒙克DB已经准备好了

  • 简单:单双,零操作
  • 效率:高性能C++引擎
  • 互操作性:每一个协议和格式
  • 安全:主权,治理,可追溯性
关于

你的完整数据主权设计为人工智能原生时代

0k
基于AI的解决方案
交给客户

目前的数据基础设施过度繁重,缓慢和复杂,使其不适合构建人工智能原生主权数据计划.

蒙克DB将流,数据库,应用程序和模型统一成一个安全的数据层,具有内置的治理,身份和政策执行.

管理的访问实时流媒体完全可追踪性准备的代理
Platform

The AI-Native Unified Execution Engine

MonkDB is a unified system where data is ingested, understood, and acted upon in real time. No pipelines, no delays, no fragmented tools.

  • Vector
  • Time-Series
  • Geospatial
  • Document
  • Blob
  • Streaming SQL
  • Full-Text
  • Key-Value
  • Graph

MonkDB consolidates vector, time-series, geospatial, document, blob, and streaming data into a single platform.

TouchedVectorTime-SeriesGeospatialSQL
monkdb shell · productionLive
-- One query, four workloads, one engine
SELECT id, name,
v.embedding <=> $query_vec AS similarity,
ST_Distance(geo, $origin) AS distance_m,
ts.value AS last_reading
FROM events e
JOIN vectors v ON v.event_id = e.id
JOIN timeseries ts ON ts.event_id = e.id
WHERE ts.ts > now() - INTERVAL '1 minute'
AND v.embedding <=> $query_vec < 0.30
ORDER BY similarity ASC LIMIT 25;
25 rows in 0.8 ms p99

No federation. No glue code. No data movement.

Difference

Most platforms stop at insight.MonkDB executes.

Traditional systems separate data, AI, and execution. MonkDB unifies them into a single system.

01Unified by Design
ONE9 WORKLOADS1 ENGINE

All data types in one system

Vector, time-series, geospatial, document, blob, full-text, streaming SQL, key-value, graph. One engine. One query language.

02AI-Native Core

Intelligence built into the engine

Embeddings, vector search, hybrid retrieval, and live context, native to the data plane.

03Execution Built-In
DECIDEACTIN-ENGINE LOOP

Instant action, not insight reports

Decisions trigger workflows, state updates, and downstream actions directly inside the engine.

03 / 功能

为什么团队选择MonkDB

保持建筑规模简单

大多数数据堆都携带五个系统,执行一个工作,提高运营成本并减速团队.MonkDB将它们分解成一个单双:更少的移动部件,更清洁的SLO,更快的代.

现代数据战略,用于人工智能代理世界

现在来自各个格式,每个次序的代理,工作流程和事件.MonkDB通过单个查询表面摄入,转换和服务.没有管道粘合剂.没有方案漂移.

实时系统,超越静态基础设施

自主系统的数据速度比批量能吸收的速度更快.MonkDB在飞行中处理流量并与历史背景相结合.决策在毫秒内降落,而不是分钟.

智能人工智能工作负载的自主管理基础设施

人工智能工作负载需要自行管理的基础设施.MonkDB在执行之前将身份,政策和血统连接到每个查询中,以规模摄入,处理和存储.

Capabilities

Six engines, one system

MonkDB supports SQL, vector search, and real-time analytics in one execution layer.

9 workloads

Multi-model engine

Nine workloads in one binary. Query across them with standard SQL.

VectorTime-SeriesGeospatialDocument
1 dialect

Hybrid query engine

Vector similarity, full-text search, time-series, and SQL filters in a single statement.

ANNBM25Spatial joinWindow fns
<1 ms write

Real-time ingestion

Streaming and batch ingestion, sub-millisecond write path, no separate broker required.

KafkaCDCS3 batchPulsar
C++ engine

High performance

Vectorized execution, native code paths, and a compact memory layout. Built in C++.

SIMDVectorizedARM + x86Zero-copy
SOC2 / ISO27001

Enterprise security

Identity, access, audit, and lineage built into every query before it executes.

RBACABACAudit logAES-256
ARM + x86_64

Flexible deployment

Cloud, on-premises, edge, or air-gapped. The same binary, the same semantics.

CloudOn-premEdgeAir-gapped
Stack

Replace complexity with one system

Replace databases, pipelines, vector DBs, and AI layers with a single unified platform.

MonkDB reduces infrastructure overhead, simplifies architecture, and accelerates time to production.

Workload
Traditional Stack
MonkDB
Operational data
PostgreSQL, MySQL
Native
Vector search
Pinecone, Weaviate
Native
Time-series
InfluxDB, TimescaleDB
Native
Streaming SQL
Kafka + Flink
Native
Search and full-text
Elasticsearch, OpenSearch
Native
Geospatial
PostGIS, custom
Native
AI inference
vLLM, Triton, custom
Native
7 workloads
7+ vendors · 7+ ops surfaces
1 binary · 1 vendor
04 / 主权

你完全拥有数据主权.
对于一个人工智能世界来说,安全和完整.

现有的数据基础设施过于繁,缓慢和复杂,这使得它不适合构建AI原生主权数据平面.

蒙克DB准备好了.

  • Air-Gapped Ready
  • SOC 2 Type II
  • ISO 27001
  • GDPR
  • HIPAA
Flow

Data Sources to Action,
in one engine

MonkDB integrates ingestion, storage, compute, and execution into one distributed system.

Data Sources

Streams, databases, applications, sensors.

  • Kafka
  • S3
  • Postgres
  • OPC UA

MonkDB

Unified ingestion, storage, and query.

  • Multi-model
  • Vector
  • SQL

Intelligence

Vector search, hybrid retrieval, live context.

  • Embeddings
  • ANN
  • Hybrid

Execution

Decisions, triggers, workflows in-engine.

  • Triggers
  • Workflows
  • Webhooks

Applications

Apps, agents, dashboards, downstream systems.

  • Apps
  • Agents
  • BI
06 / 发动机

蒙克DB是 超越数据库.

仅基于数据库的堆将向量存储,时间系列引擎,流处理器和文件存储器结合在一起,只为运输一个功能.MonkDB将该堆取代了一个单个多模型引擎,这是我们人工智能原生主权数据平面的基础,以及我们在上面构建的一切基板.

01 / 操作层

Monk AIO

人工智能原生操作情报系统

运营层将流媒体数据转化为自主决策. 代理,配套和实时推理在主权数据平面上运行.

  • Autonomous
  • Real-time
  • Sovereign
02 / 平台组合

SmartX Platforms

域和功能特定

产品平台与工业和运营功能调整.智能矿,智能移动,智能金融以及不断增长的投资组合,所有这些都由MonkDB和Monk AIO支持.

  • SmartMine
  • SmartMobility
  • SmartFinance
  • + more
蒙克DB已经准备好了
  • 01
    简单

    单双,零运营费用.

    一个过程,一个引擎,没有侧车,没有管弦乐器扩张,没有代码. 运营规模越来越小.

  • 02
    有效

    具有低效的C++引擎.

    设计以运行最重的工作负载,

  • 03
    互操作性

    适用于每个协议,系统和数据格式.

    语句SQL,流事件,吞点,查询向量,服务文件.所有这些都来自同一层面,没有管道在中间.

  • 04
    安全

    数据主权,治理,以及完整的追溯性.

    任何行动都被授权,每个查询都被审计. 在场部署,边缘部署,或空中空隙,

证据,四种方式

只有一个声明,没有管道,没有,没有联邦.

每个工作负载都编译成相同的计划. 连接是本地发生的,而不是在系统中.下面的例子根据语义相似性排名附近的用户,通过现场活动过,在一个查询中,在交互性延迟.

monkdb · psqlSQL
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
VectorGeospatialTime-SeriesSQL
Performance

Built for the workloads that don't tolerate delay

Engineered in C++. Vectorized execution. Distributed by default. Production-tuned across the workloads that matter most.

0.0 ms
Sub-millisecond latency

p99 across vector, SQL, and streaming workloads.

p50p90p99
Linear concurrency

Add nodes, get linear throughput. No coordinator bottleneck.

10×
0 PB+
Scalable architecture

Petabyte clusters. Cloud, on-prem, edge, air-gapped.

12-NODE CLUSTER
07 / 任务

人工智能改变了企业数据的各个方面. 因此,我们建立了它们运营的平台.

智能化智能主权数据平台代表了MonkDB对人工智能和代理时代的答案.它具有一个监管的访问层,该层集成数据系统,以促进安全,文本和实时人工智能.

07 / 比较

如何比较MonkDB,
个性以个性.

企业团队在统一数据平面上结合时评估的能力.来源:供应商文档,公共基准和客户部署.

部署

它们在哪里运行

MonkDB
云,预备,边缘

处理器

支持的CPU架构

MonkDB
ARM, x86_64

多型号

V, TS, GIS, FTS, DOC, SQL, BLOB, KV, G

MonkDB
9 / 9

混合搜索

单个查询中的向量和关键字

MonkDB

交易和分析

MonkDB

人工智能原生

嵌入式,向量索引,代理文本

MonkDB

主权

无气隙,现场,零出口

MonkDB

许可证

商业模式

MonkDB
灵活的EULA
支持部分没有支持

*基于公开可用的供应商文档.多个模型传说:V (矢量),TS (时间系列),GIS (地质空间),FTS (全文),DOC (文档),SQL (流量SQL),BLOB (Blob),KV (关键值),G (图).

投资回报其他MonkDB

70%降低成本
快速查询
1统一平台

关键的区分

  • 多个专业数据库
  • 复杂,脆弱的数据管道
  • 静态基础设施,没有实时
  • DevOps 总费增加
  • 碎片化人工智能和治理

在MonkDB之后

  • 简单:单双,零操作
  • 效率:高性能C++引擎
  • 互操作性:每一个协议和格式
  • 安全:内置的主权和可追溯性
  • 智能化准备:代理级文本层

准备好开始吗?

查看MonkDB如何统一数据基础设施, 没有对主权,性能或规模的妥协.

预订演示