MonkDB
AI 原生统一执行平台

让数据转化为行动

MonkDB 是一款 AI 原生的统一执行平台,将数据、智能与行动汇聚于同一系统,让决策在毫秒间发生。

VectorTime-SeriesGeospatialFull-Text SearchDocument / JSONStreaming SQLBlob StorageGraphMulti-Modal AI
定位

从数据系统迈向执行系统 to Execution Systems

三大转变,将分散技术栈整合为一个持续运行的执行平面。

01

统一

所有数据在同一引擎中。Vector、Time-Series、Geospatial、Document、Blob 与流式数据同处一个平面。

9 种工作负载,1 个引擎
02

理解

实时 AI 上下文内建于引擎。智能在数据所在之处运行,而非跨管道之后。

Vector + 混合检索
03

执行

决策在系统内部即时触发行动。无需外部编排器,无需额外延迟。

引擎内触发器
性能
实时
0.0M/sec
持续写入
流式摄取,单一集群
<0ms
p99 查询延迟
Vector 与 SQL 同一平面
0
工作负载,单一引擎
Vector、Time-Series、Geospatial、Full-Text、Document、SQL、Blob、Graph
0.00%
可用性 SLA
包含气隙部署
AI 解决方案AI 服务

让 AI 生态系统始终建立在持续的数据上下文之上,将流、数据库、应用与模型整合到同一安全层。

共同构建数据基础设施的未来

通过统一的查询体验,为 AI 生态系统与智能体提供实时与历史数据的无缝访问。

UserUser
2 万以上在线用户

MonkDB 原生支持 AI

  • 简洁:单一二进制,零运维
  • 高效:高性能 C++ 引擎
  • 互通:兼容各类协议与数据格式
  • 可信:主权、治理与可追溯性
02 / 关于我们

完整的数据主权,为 AI 原生时代而生

现有的数据基础设施过于臃肿、缓慢且复杂,难以承载 AI 原生主权数据平面。MonkDB 已经准备好。

MonkDB 将数据流、数据库、应用与模型整合到同一安全数据层,内置治理、身份与策略管控。每一次智能体的操作,都会在执行前完成授权和合规校验。

可治理访问实时流式处理全链路可追溯智能体就绪
平台

AI 原生统一执行引擎Unified Execution Engine

MonkDB 是一个统一系统,数据在其中被实时摄取、理解并执行。无管道、无延迟、无碎片化工具。

  • Vector
  • Time-Series
  • Geospatial
  • Document
  • Blob
  • Streaming SQL
  • Full-Text
  • Graph
  • Multi-Modal AI

MonkDB 将结构化、非结构化与半结构化数据整合到单一平面,消除数据移动,让智能与执行直接发生在数据所在之处,降低延迟与复杂度。

TouchedVectorFull-TextGeospatialSQLDocument/JSONTime-Series
monkdb shell · productionLive
-- One query, six workloads, one engine
SELECT id, name,
v.embedding <=> $query_vec AS similarity,
match(d.body, $keywords) AS relevance,
ST_Distance(geo, $origin) AS distance_m,
d.metadata->>'tier' AS tier,
ts.value AS last_reading
FROM events e
JOIN vectors v ON v.event_id = e.id
JOIN documents d ON d.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.

差异

多数平台止步于洞察。MonkDB 直接执行。

传统系统将数据、AI 与执行割裂开来。MonkDB 将三者统一为同一系统,实现真正实时的智能化运营。

01统一设计
ONE9 WORKLOADS1 ENGINE

一个系统,承载所有数据类型

Vector、Time-Series、Geospatial、Document、Blob、Full-Text、Streaming SQL、Graph。一个引擎,一种查询语言。

02AI 原生内核

内嵌于引擎的智能

嵌入、向量搜索、混合检索与实时上下文,原生于数据平面之内。无需对接外部 AI 层。

03执行内嵌
DECIDEACTIN-ENGINE LOOP

即时行动,而非洞察报告

决策在引擎内直接触发工作流、状态更新与下游动作。闭环就在这里完成。

03 / 功能

为什么团队选择 MonkDB

在规模化中保持架构简洁

多数数据栈用五套系统做一件事,运维成本高、迭代缓慢。MonkDB 将其归并为单一二进制:组件更少,SLO 更清晰,迭代更快。

面向 AI 智能体时代的现代数据策略

数据如今来自智能体、工作流与各类事件,格式与频率各异。MonkDB 通过统一的查询界面摄取、转换并提供数据。无需管道粘合,无需模式漂移。

用实时系统取代静态基础设施

自主系统产生数据的速度已超出批处理所能承受。MonkDB 在流式过程中即时处理,并与历史上下文一同提供。决策以毫秒计,不再以分钟计。

面向 AI 工作负载的自治基础设施

AI 工作负载需要能自我治理的基础设施。MonkDB 大规模摄取、处理与存储数据,每一次查询在执行前都已嵌入身份、策略与血缘。

能力

六个引擎,一套系统, one system

MonkDB 在同一执行层支持 SQL、向量搜索与实时分析,无需多套系统。

9 种工作负载

多模引擎

一个二进制承载九种工作负载。通过标准 SQL 跨模查询。

VectorTime-SeriesGeospatialDocumentStreaming SQLBlobFull-TextGraph多模态 AI
1 种方言

混合查询引擎

Vector 相似度、Full-Text 搜索、Time-Series 与 SQL 过滤同处一条语句。

ANNBM25空间连接窗口函数
<1 ms 写入

实时摄取

流式与批量摄取,亚毫秒写入路径,无需独立 Broker。

KafkaCDCS3 批量Pulsar
C++ 引擎

高性能

向量化执行、原生代码路径与紧凑内存布局。以 C++ 构建。

SIMD向量化ARM + x86零拷贝
SOC2 / ISO27001

企业级安全

身份、访问、审计与血缘内建于每一次查询执行之前。

RBACABAC审计日志AES-256
ARM + x86_64

灵活部署

云、本地、边缘或气隙环境。同一二进制,同一语义。

本地边缘气隙
技术栈

用一个系统取代复杂性 with one system

用一个统一平台替换数据库、管道、向量数据库与 AI 层。

MonkDB 降低基础设施开销、简化架构并加速上线。更少的系统、更少的集成、更少的运行时活动部件。

工作负载
传统技术栈
MonkDB
操作型数据
PostgreSQL、MySQL
原生
向量搜索
Pinecone、Weaviate
原生
时间序列
InfluxDB、TimescaleDB
原生
Streaming SQL
Kafka + Flink
原生
搜索与全文
Elasticsearch、OpenSearch
原生
地理空间
PostGIS、自研
原生
AI 推理
vLLM、Triton、自研
原生
7 workloads
7+ vendors · 7+ ops surfaces
1 binary · 1 vendor
04 / 主权

完整的数据主权。
在 AI 优先的世界中安全完整。

现有的数据基础设施过于笨重、缓慢且复杂,不适合构建 AI 原生的主权数据平面。

MonkDB 已为此就绪。

流向

从数据源到行动,尽在一个引擎,
in one engine

MonkDB 将摄取、存储、计算与执行整合为一个分布式系统。

数据源

数据流、数据库、应用与传感器。

  • Kafka、S3、Postgres、OPC UA

MonkDB

统一摄取、存储与查询。

  • 多模、Vector、SQL

智能

Vector 搜索、混合检索、实时上下文。

  • Embeddings、ANN、Hybrid

执行

在引擎内完成决策、触发与工作流。

  • Triggers、Workflows、Webhooks

应用

应用、智能体、仪表板与下游系统。

  • Apps、Agents、BI
06 / 引擎

MonkDB 不止是 一个数据库。

仅依赖数据库的技术栈,往往要拼接多种数据系统才能交付一个功能。MonkDB 用单一多模引擎取而代之,这既是我们 AI 原生主权数据平面的基础,也是我们之上一切构建的底座。

01 / 操作层

Monk AIO

AI 原生操作智能系统

将流式数据转化为自主决策的操作层。智能体、编排与实时推理原生运行在主权数据平面之上。

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

SmartX Platforms

面向行业与职能定制

面向行业与运营职能精调的生产级平台。SmartMine、SmartMobility、SmartFinance 等持续扩展中,全部由 MonkDB 与 Monk AIO 提供支撑。

  • SmartMine
  • SmartMobility
  • SmartFinance
  • + more
MonkDB 原生支持 AI
  • 01
    简洁

    单一二进制,零运维负担。

    一个进程,一个引擎。无 sidecar、无编排器蔓延、无胶水代码。规模增长时运维依然轻量。

  • 02
    高效

    占用极小的高性能 C++ 引擎。

    原生代码路径、向量化执行、紧凑内存布局。在最小的硬件上承载最重的工作负载。

  • 03
    互通

    兼容各类协议、系统与数据格式。

    执行 SQL、流式事件、摄取 Blob、查询 Vector、提供 Document。同一平面完成,无需中间管道粘合。

  • 04
    可信

    内置数据主权、治理与完整可追溯性。

    每次操作都经授权,每次查询都被审计。可部署在本地、边缘或气隙环境,数据始终掌握在自己手中。

示例:4 种模态

Vector 搜索、Geospatial、Time-Series 与 SQL,在同一条语句中完成。无管道、无粘合、无联邦查询。

每种工作负载都编译为同一执行计划。连接在引擎内原生完成,无需跨系统。下例在一条查询中按语义相似度对附近用户排序,并按实时活动过滤,整体保持交互级延迟。

monkdb · psqlSQL
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
VectorFull-TextGeospatialSQLDocumentTime-Series
性能

为零容忍延迟的工作负载而生

以 C++ 工程化。向量化执行。默认分布式。在最关键的工作负载上进行生产级调优。

0.0 ms
亚毫秒延迟

Vector、SQL 与流式工作负载下的 p99。

p50p90p99
线性并发

增加节点即获得线性吞吐,无协调器瓶颈。

10×
0 PB+
可扩展架构

PB 级集群。云、本地、边缘、气隙。

MULTI-NODE CLUSTERS
07 / 使命

AI 已重塑企业数据的每一个层面。 因此,我们构建了它所运行的平台。

AI 原生主权数据平台是 MonkDB 对 AI 与智能体时代的回答。它通过受治理的访问层整合数据系统,赋能安全、上下文化、实时的 AI。

07 / 对比

MonkDB 的横向对比,
逐项能力解析。

企业团队在向统一数据平面整合时常评估的能力对照表。来源:厂商文档、公开基准与客户部署。

部署

运行位置

MonkDB
云、本地、边缘

处理器

支持的 CPU 架构

MonkDB
ARM, x86_64

多模

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

MonkDB
8 / 8

混合搜索

Vector 与关键词同处一条查询

MonkDB

HTAP

事务与分析

MonkDB

AI-Native

内置嵌入、向量索引与智能体上下文

MonkDB

主权

气隙、本地、零出向流量

MonkDB

授权

商业模式

MonkDB
灵活 EULA
支持部分支持不支持

*基于公开厂商文档。多模图例:V (Vector)、TS (Timeseries)、GIS (Geospatial)、FTS (Full-Text)、DOC (Document)、SQL (Streaming SQL)、BLOB (Blob)、G (Graph)。

投资回报,使用 MonkDB

70%成本下降
查询提速
1统一平台

关键差异化

  • 多个专用数据库
  • 复杂且脆弱的数据管道
  • 静态基础设施,无实时能力
  • DevOps 负担加重
  • AI 与治理分散割裂

使用 MonkDB 之后

  • 简洁:单一二进制,零运维
  • 高效:高性能 C++ 引擎
  • 互通:兼容各类协议与数据格式
  • 可信:内置主权与可追溯性
  • AI 就绪:智能体级上下文层

停止管理数据。开始运行系统。

与我们的工程师交流。我们将在您的环境中为您规划价值验证。

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