你原本要買三套東西，現在是一套。
交易庫、資料倉儲、向量庫——過去是三個團隊、三份資料、三次對帳。
高併發、低延遲，金融級高可用
原生分散式架構，應用透明線性擴展；相容 MySQL 5.7 與 Oracle，應用改動小。單機或分散式都能部署，小場景不必一開始就上大集群。
近 PB 級，秒級即時分析
行列混存在同一份資料上，交易與分析不用搬資料。少一條 ETL、少一套數倉、少一個每天深夜跑批的窗口。
多模態資料與混合搜索
向量、全文、標量、空間一次查完；結構化與非結構化資料統一存放。RAG 與 Agent 要的上下文，不必再從三個系統拼出來。
一份資料，四種搜尋。
結構化、半結構化、非結構化，不再各自為政。
向量
語意檢索、相似度比對，餵給 RAG 與推薦。
全文
文件、合約、客服紀錄的關鍵字與片語檢索。
標量
既有的結構化條件、權限與業務規則。
空間
地理圍欄、距離計算、區域分析。
給 Agent 一個可以亂來的沙箱。
AI 要敢試錯，前提是試錯不會弄壞生產資料。
毫秒級資料沙箱
用克隆出來的資料副本讓 Agent 跑測試、改結構、驗流程。錯了就丟掉，生產環境完全不受影響。
同一份資料，同一套權限
沙箱不是另一個世界，權限模型、審計軌跡跟生產一致——所以沙箱裡驗過的，上線才有意義。
換資料庫，不換應用。
相容 MySQL 5.7 與 Oracle；四步走完，每一步都能退。
相容性與效能評估
用原廠 OMA 工具產出報告，把不相容的語法、物件與效能風險在遷移前列清楚。
搭建測試與生產環境
依業務規模決定部署形態與可用區配置，先讓測試環境跑通完整業務流程。
資料遷移與校驗
OMS 完成結構與全量遷移、增量同步，並做全量比對，差異清零才進割接。
生產割接
替換連線串即可切換，保留反向增量通道，出問題可回切原庫。
三筆錢，一起降。
實際幅度以 PoC 實測為準，我們不做沒有數字的承諾。
多套收斂成一套
多租戶隔離讓多個業務共用一套叢集，資源利用率從常見的 5–10% 提升到 40–50%，硬體採購與授權規模同步下降。
壓縮後剩 1/5–1/4
自研行列混存編碼先做一次瘦身，再套通用壓縮；壓縮在低峰合併時進行，不影響讀寫效能。
少一套系統要養
交易與分析共用一份資料，少一條 ETL、少一套數倉、少一組值班與備份策略。
五個行業，同一套判斷標準。
以下為原廠公開案例涵蓋的行業與場景，非 IUClouds 的客戶名單。
金融
核心帳務、信用卡、保險核心系統的國產化與分散式改造，要求強一致與可稽核。
電信與政企
B／M／O 域核心系統升級，多租戶整合與跨區容災。
零售與消費
大促流量洪峰、會員與訂單系統彈性伸縮。
製造
多工廠資料集中、MES／ERP 底層資料庫統一，追求零故障運行。
互聯網
全球化多基礎設施、單機瓶頸突破、統一維運技術棧。
開源生態
200 萬+ 下載、10 萬+ 叢集、2000+ 企業上生產（原廠公開數據）。
四件事，我們全做。
不做只賣授權的生意——資料庫的價值在上線之後才開始。
實施
部署形態選擇、可用區規劃、參數調校、上線前壓測。
遷移
相容性評估、資料搬遷、雙寫驗證、割接與回退預案。
維運
監控告警、備份演練、版本升級、容量與效能治理。
授權轉售
依實際部署規模提供授權方案，含續約與擴容的銜接。
先把不適合的說清楚。
適合導入的情況
資料量或併發已超過單機舒適區；分庫分表改到動不了；授權與硬體成本逐年上升；需要交易與分析共用一份資料；要為 AI 應用準備可信的資料底座；有跨區容災與資料落地的硬要求。
先緩一緩的情況
資料量在單機可承受範圍、團隊沒有專職 DBA、業務對停機窗口極度敏感且沒有測試環境。這些情況先把現有架構整理乾淨，往往比換資料庫划算。