当前，从高端数据库到核心企业级应用平台，传统商业化数据库成为中国企业数智化转型的瓶颈。尤其在AI技术加速落地、企业对实时数据处理、智能决策需求激增的背景下，数据库安全、性能和能力扩展问题可直接制约业务创新，甚至影响关键行业的数智化安全。因此，企业亟需一款既满足业务对高效、智能的需求，同时筑牢数据与技术安全底座的解决方案。在这样的时代背景下，阿里云PolarDB云原生数据库与用友BIP超级版的深度整合与协同演进，不仅是一次技术架构的升级，更成为中国企业实现安全数智化升级的典型实践。

数智化需求下的业财管理，离不开大数据和AI技术的支撑，而这一切需要一个强大的数智化平台承载。通常做法是将不同类型的数据写入关系型数据库、实时计算引擎、离线计算引擎、向量计算引擎，但这个过程可能会带来大量的网络延迟和资源成本，以及对于不同引擎的开发学习成本和运维成本。

现在，依托用友BIP超级版与阿里云PolarDB的全面适配，这次升级不仅是性能的跃迁，更绝非简单的“换个数据库”，而是一次从数据模型、业务逻辑到用户体验的全面重构，为企业服务软件打造全新的技术架构。

01、内存索引带来的性能飞跃

PolarDB-IMCI（In-Memory Column Index）是一个基于内存索引的列式数据引擎，所有热数据常驻内存，避免了传统I/O瓶颈。查询响应时间从秒级降至毫秒级。

传统ERP的3NF数据模型，采用“分账标表”->“总账汇总表”->“总账表”的方式进行多层数据聚合，导致复杂JOIN操作频繁。用友BIP整合PolarDB IMCI（In-Memory Column Index）能力后，“总账汇总表”被大幅度减少，系统可直接构建宽表设计，实现数据模型扁平化，实时直接查询明细凭证，减少数据冗余，应用逻辑更简洁，维护成本降低，数据一致性增强，这些都得益于，PolarDB-IMCI的高性能聚合能力。

02、实时数据处理与HTAP架构，成就实时企业

传统企业系统大多基于单体架构和关系型数据库，数据写入后需经过ETL抽取才能用于分析，导致决策滞后、“T+1报表”成为常态。而用友BIP作为面向未来的数智商业创新平台，其核心使命是帮助企业实现实时运营、敏捷管理和智能决策。要达成这一目标，必须依赖一个强大、高效、可扩展的数据引擎。

借助PolarDB强大的HTAP（混合事务/分析处理）能力，同一份数据可同时支撑高并发交易与复杂分析查询。订单创建、发票入账、库存变动等操作完成后，管理层即可通过用友BIP的实时看板查看经营全景，无需等待夜间批处理。更进一步，用友BIP通过PolarDB的SQL优化器深度协同，实现部分聚合逻辑、主数据匹配规则直接在数据库侧执行，减少网络往返与应用层负担，真正践行“计算靠近数据”的云原生原则。某大型零售集团上线该组合方案后，日结时间从6小时缩短至40分钟，促销活动效果可在2小时内完成评估，极大提升了市场响应速度。

在过去，财务关账动辄数天，销售报表总是“昨天的数据”。原因很简单：OLTP（事务处理）与OLAP（分析处理）分离，必须通过ETL工具抽取、清洗、加载。用友BIP结合PolarDB的并行处理能力，利用多核CPU架构进行并行查询执行（EPQ），支持大规模并发事务与分析混合负载（HTAP）,让同一份数据同时支撑交易与分析。订单创建瞬间即可进入BI报表，发票入账立刻反映在现金流预测中。某农业企业在启动PolarDB方案后，月结时间从7天缩短至8小时以内；供应链团队可实时监控库存周转率，并自动触发补货建议——这才是真正的“实时企业”。

03、智能数据分层与老化策略，让成本可控

在企业数智化进程中，一个常被忽视的问题是：并非所有数据都值得被“一视同仁”地对待。每天产生的交易单据、日志记录、历史凭证中，80%以上属于低频访问的“冷数据”，却长期占用昂贵的高性能数据库资源。这不仅推高了IT成本，也影响了核心业务系统的响应速度。如何让“热数据飞起来、冷数据沉下去”，用友BIP与阿里云PolarDB的深度协同，正在通过数据分层存储，为企业构建一套“动静相宜、成本可控、性能卓越”的数据管理新架构。开启PolarDB冷数据归档后，集群中某些数据库表中几乎没有更新且读取频率非常低的数据。如果您有降低成本的需求，可以使用提供的冷数据归档功能，将这部分数据转存至低成本的对象存储服务（OSS），以降低数据存储成本。

04、从计算存储到数据应用的一站式AI架构

当用友BIP的业务逻辑与PolarDB for AI深度集成，AI不再是一个“外部服务”，而是成为数据库能力的一部分。传统RAG（检索增强生成）架构通常需将企业数据导出至独立向量数据库，PolarDB向量引擎作为YonGPT的AI数据引擎之一，在RAG场景无需数据搬移，真正实现“数据不动，计算就地发生”，并提供统一数据视图：打破“结构化”与“非结构化”鸿沟。

PolarDB for AI通过计算、存储、数据到应用层的全面优化，加速Data+AI价值的落地：

▶︎ 存储层：通过硬件加速（CXL、AliSCM、DMP）+软件优化，支持高性能介质和低成本介质数据同步，实现海量结构化、非结构化数据的存储和处理。

▶︎ 计算层：支持Serverless模式，降低GPU使用成本；托管AI执行引擎Ray和vLLM/SGLang推理框架；基于3层解耦的KVCache，提供PD分离的推理加速功能。

▶︎ 数据层：Limitless支持云原生分布式，业务透明，秒级扩缩容，支持海量并发和存储，自动维护元数据与源数据的一致性，结构化+非结构化、多模数据统一纳管。通过PolarSearch实现高性能搜索+向量库，兼容MySQL和ES生态。

▶︎ 应用层：支持将Qwen、DeepSeek等通用模型作为数据库模型算子按需调用，支持库内一站式推理；内置Data Agent智能查数模型，支持通过自然语言实现库内私域数据的智能问答；内置了一系列的机器学习和人工智能算法，包括分类算法、回归算法和聚类算法等，可以使用熟悉的SQL语言来执行一系列机器学习的MLOps（Machine Learning Operations）操作，无需额外学习，即可快速上手。

05、安全可靠，共筑SaaS用户的“数智安全双引擎”

随着技术的发展用户数据安全已经在各行各业建立行业标准，用友从业务到产品不断升级用户数据的安全体系。

用友BIP和PolarDB都是能满足数据安全标准，并互相适配的云服务产品，在功能、性能、安全性和兼容性方面全面满足金融、能源、交通、电力等关键行业的安全要求。两者的深度整合，正构建起中国企业在新发展格局下的“业务+数据”双安全底座——不仅是产品层面的对接，更是安全生态协同进化的典范。

阿里云PolarDB+用友BIP超级版正在定义中国企业的数智化新标准。这不是一次简单的“替换”或“迁移”，而是一场关于数据实时性、架构弹性与生态开放性的系统性升级。打破了传统商业软件的封闭环境，可以互相印证，共同发展，也能拥有实时财务关账能力，敏捷供应链响应，数据驱动的智能运营。