【金仓数据库征文】一个老DBA的多模融合实战：用金仓KES+JSONB搞定MongoDB文档业务

原创手机用户1978 2026-07-15

做了十几年DBA，从Oracle到MySQL再到现在的国产化，见过太多"一个库一种技术栈"的痛点。前两年公司搞微服务，每个团队各选各的——关系型用MySQL，文档存MongoDB，时序用InfluxDB，结果光数据库运维就养了一个班的人。今年推信创要上金仓 KingbaseES V9R3C18 MySQL兼容版，我本来以为就是把MySQL迁过去完事，没想到顺手研究了一下金仓的JSONB能力，居然把我们两个MongoDB的业务也一起收编了。

今天就从一个老DBA的视角，聊聊怎么用金仓的多模能力搞定文档型业务，全是可运行的实测代码，看完就能上手。

一、环境准备：双环境对照测试

先说明测试环境，所有代码都是实测跑通的，大家可以照着抄：

环境	版本	地址
金仓KES	V9R3C18 MySQL兼容版	192.168.1.100:54321
MongoDB	4.4	192.168.1.101:27017

金仓这边直接用MySQL兼容模式连库，不用开额外的端口或服务，JSONB是数据库原生支持的数据类型，开箱即用。

先建一张文档表，模拟MongoDB的集合（collection）：

-- 金仓KES：创建文档存储表

CREATE TABLE t_user_profile (

id BIGSERIAL PRIMARY KEY,

user_id BIGINT NOT NULL,

profile JSONB NOT NULL,

create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

update_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

-- 建索引，对应MongoDB的单字段索引

CREATE INDEX idx_user_profile_user_id ON t_user_profile(user_id);

CREATE INDEX idx_user_profile_gin ON t_user_profile USING GIN(profile);

-- 加个注释，方便后面管理

COMMENT ON TABLE t_user_profile IS '用户画像文档表';

COMMENT ON COLUMN t_user_profile.profile IS '用户画像JSON文档';

对应的MongoDB建集合就简单了，不用显式建表：

// MongoDB：创建集合并建索引

use testdb;

db.user_profile.createIndex({ user_id: 1 });

db.user_profile.createIndex({ "profile.tags": 1 });

二、文档写入：Insert操作对比

先看最基本的插入操作，两边各写一条试试：

-- 金仓KES：插入单条文档

INSERT INTO t_user_profile (user_id, profile)

VALUES (1001, '{

"name": "张三",

"age": 28,

"city": "北京",

"tags": ["开发", "DBA", "数据库"],

"contact": {

"email": "zhangsan@example.com",

"phone": "13800138000"

"level": "vip",

"score": 9500

}'::jsonb);

-- 批量插入，对应MongoDB的insertMany

INSERT INTO t_user_profile (user_id, profile) VALUES

(1002, '{"name": "李四", "age": 32, "city": "上海", "tags": ["前端", "Vue"], "contact": {"email": "lisi@example.com"}, "level": "normal", "score": 3200}'::jsonb),

(1003, '{"name": "王五", "age": 25, "city": "深圳", "tags": ["后端", "Java", "Spring"], "contact": {"email": "wangwu@example.com"}, "level": "vip", "score": 7800}'::jsonb),

(1004, '{"name": "赵六", "age": 35, "city": "杭州", "tags": ["运维", "K8s", "Docker"], "contact": {"email": "zhaoliu@example.com"}, "level": "normal", "score": 4500}'::jsonb),

(1005, '{"name": "钱七", "age": 29, "city": "北京", "tags": ["数据", "Python", "AI"], "contact": {"email": "qianqi@example.com"}, "level": "vip", "score": 12000}'::jsonb);

对应的MongoDB写法：

// MongoDB：插入单条

db.user_profile.insertOne({

user_id: 1001,

profile: {

name: "张三",

age: 28,

city: "北京",

tags: ["开发", "DBA", "数据库"],

contact: { email: "zhangsan@example.com", phone: "13800138000" },

level: "vip",

score: 9500

}

});

// MongoDB：批量插入

db.user_profile.insertMany([

{ user_id: 1002, profile: { name: "李四", age: 32, city: "上海", tags: ["前端", "Vue"], level: "normal", score: 3200 } },

{ user_id: 1003, profile: { name: "王五", age: 25, city: "深圳", tags: ["后端", "Java", "Spring"], level: "vip", score: 7800 } },

{ user_id: 1004, profile: { name: "赵六", age: 35, city: "杭州", tags: ["运维", "K8s", "Docker"], level: "normal", score: 4500 } },

{ user_id: 1005, profile: { name: "钱七", age: 29, city: "北京", tags: ["数据", "Python", "AI"], level: "vip", score: 12000 } }

]);

写完查一下，验证数据进去了：

-- 金仓：查询所有文档

SELECT id, user_id, profile FROM t_user_profile ORDER BY id;

-- 金仓：查询文档数量，对应count()

SELECT COUNT(*) AS total FROM t_user_profile;

三、文档查询：从简单到复杂全对照

这部分是重点，MongoDB最常用的查询操作，在金仓里怎么写，我一个个测过。

3.1 基本字段查询

-- 金仓：查北京的用户（字段值匹配，对应MongoDB find({"profile.city":"北京"})）

SELECT user_id, profile->>'name' AS name, profile->>'city' AS city

FROM t_user_profile

WHERE profile->>'city' = '北京';

-- 金仓：查VIP用户，返回指定字段，对应投影projection

SELECT

user_id,

profile->>'name' AS name,

profile->>'level' AS level,

profile->'contact'->>'email' AS email

FROM t_user_profile

WHERE profile->>'level' = 'vip'

ORDER BY (profile->>'score')::int DESC;

解释一下金仓JSON操作符：

1）取JSON对象/数组，返回JSONB类型

2）取JSON值，返回文本类型

3）嵌套字段用 profile->'contact'->>'email' 一层层取

3.2 数值比较与范围查询

-- 金仓：年龄大于30的用户，对应$gt

SELECT user_id, profile->>'name' AS name, (profile->>'age')::int AS age

FROM t_user_profile

WHERE (profile->>'age')::int > 30;

-- 金仓：积分在5000-10000之间，对应$gte + $lte

SELECT user_id, profile->>'name' AS name, (profile->>'score')::int AS score

FROM t_user_profile

WHERE (profile->>'score')::int BETWEEN 5000 AND 10000

ORDER BY (profile->>'score')::int DESC;

3.3 数组查询（标签匹配）

这个是MongoDB用得最多的场景——按标签查人，金仓用 @> 包含操作符：

-- 金仓：包含"DBA"标签的用户，对应$all或者数组元素匹配

SELECT user_id, profile->>'name' AS name, profile->'tags' AS tags

FROM t_user_profile

WHERE profile->'tags' @> '["DBA"]'::jsonb;

-- 金仓：同时包含多个标签，对应$all

SELECT user_id, profile->>'name' AS name

FROM t_user_profile

WHERE profile->'tags' @> '["开发", "DBA"]'::jsonb;

-- 金仓：数组长度大于2的用户，对应$size

SELECT user_id, profile->>'name' AS name, jsonb_array_length(profile->'tags') AS tag_count

FROM t_user_profile

WHERE jsonb_array_length(profile->'tags') > 2;

对应的MongoDB写法做个对照：

// MongoDB：包含DBA标签

db.user_profile.find({ "profile.tags": "DBA" });

// MongoDB：同时包含开发和DBA

db.user_profile.find({ "profile.tags": { $all: ["开发", "DBA"] } });

3.4 模糊查询与正则匹配

-- 金仓：名字带"张"的用户，对应MongoDB的$regex

SELECT user_id, profile->>'name' AS name

FROM t_user_profile

WHERE profile->>'name' LIKE '%张%';

-- 金仓：邮箱是example.com域名的，用正则

SELECT user_id, profile->>'name' AS name, profile->'contact'->>'email' AS email

FROM t_user_profile

WHERE profile->'contact'->>'email' ~ '.*@example\.com$';

四、文档更新：四种常见场景

更新操作是文档数据库的精髓，MongoDB的、push、$inc这些操作，金仓JSONB都能实现。

4.1 更新字段值（对应$set）

-- 金仓：修改用户城市，对应$set

UPDATE t_user_profile

SET profile = jsonb_set(profile, '{city}', '"广州"')

WHERE user_id = 1002;

-- 验证

SELECT user_id, profile->>'name', profile->>'city' FROM t_user_profile WHERE user_id = 1002;

jsonb_set 函数参数说明：

1）第一个参数：原JSONB字段

2）第二个参数：路径数组，{city} 表示根节点下的city字段

3）第三个参数：新值，注意字符串要加双引号

4.2 嵌套字段更新

-- 金仓：更新嵌套的邮箱字段

UPDATE t_user_profile

SET profile = jsonb_set(profile, '{contact, email}', '"new_email@example.com"')

WHERE user_id = 1001;

-- 验证

SELECT user_id, profile->'contact' FROM t_user_profile WHERE user_id = 1001;

4.3 数组追加元素（对应$push）

-- 金仓：给用户追加一个标签，对应$push

UPDATE t_user_profile

SET profile = jsonb_set(

profile,

'{tags}',

(profile->'tags') || '"信创"'::jsonb

)

WHERE user_id = 1001;

-- 验证

SELECT user_id, profile->'tags' FROM t_user_profile WHERE user_id = 1001;

|| 操作符用来拼接JSONB数组，"信创"::jsonb 把字符串转成JSONB元素后追加到数组末尾。

4.4 数值自增（对应$inc）

-- 金仓：积分+500，对应$inc

UPDATE t_user_profile

SET profile = jsonb_set(

profile,

'{score}',

((profile->>'score')::int + 500)::text::jsonb

)

WHERE user_id = 1001;

-- 验证，应该是9500+500=10000

SELECT user_id, profile->>'name', profile->>'score' FROM t_user_profile WHERE user_id = 1001;

4.5 删除字段（对应$unset）

-- 金仓：删除contact里的phone字段，对应$unset

UPDATE t_user_profile

SET profile = profile #- '{contact, phone}'

WHERE user_id = 1001;

-- 验证

SELECT user_id, profile->'contact' FROM t_user_profile WHERE user_id = 1001;

#- 操作符按路径删除JSONB中的字段。

五、聚合查询：文档统计分析

MongoDB的Aggregation Pipeline，在金仓里用SQL + JSONB函数就能实现，反而更灵活。

-- 场景1：按城市统计用户数，对应 $group + $sum

SELECT

profile->>'city' AS city,

COUNT(*) AS user_count

FROM t_user_profile

GROUP BY profile->>'city'

ORDER BY user_count DESC;

-- 场景2：按等级统计平均积分，对应 $group + $avg

SELECT

profile->>'level' AS level,

COUNT(*) AS user_count,

ROUND(AVG((profile->>'score')::int), 2) AS avg_score,

MAX((profile->>'score')::int) AS max_score

FROM t_user_profile

GROUP BY profile->>'level';

-- 场景3：标签统计（数组展开后分组，对应 $unwind + $group）

SELECT

tag AS tag_name,

COUNT(*) AS user_count

FROM t_user_profile,

jsonb_array_elements_text(profile->'tags') AS tag

GROUP BY tag

ORDER BY user_count DESC;

第三个查询最能体现多模融合的优势——jsonb_array_elements_text 把数组展开成行（相当于MongoDB的$unwind），然后和普通SQL一样分组聚合，DBA一看就懂，不用学新的聚合语法。

六、混合查询：关系型+文档型联查

多模融合真正的价值在这里——不是把MongoDB替换成"另一个文档数据库"，而是文档和关系型数据放在同一个库里，想怎么联查就怎么联查。

假设我们还有一张标准的关系型订单表：

-- 关系型订单表

CREATE TABLE t_order (

id BIGSERIAL PRIMARY KEY,

order_no VARCHAR(32) NOT NULL,

user_id BIGINT NOT NULL,

amount DECIMAL(10,2) NOT NULL,

status INT DEFAULT 1,

create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

-- 插入测试数据

INSERT INTO t_order (order_no, user_id, amount, status) VALUES

('ORD20240101001', 1001, 299.00, 1),

('ORD20240101002', 1001, 599.00, 1),

('ORD20240101003', 1002, 199.00, 2),

('ORD20240101004', 1003, 899.00, 1),

('ORD20240101005', 1005, 1299.00, 1),

('ORD20240101006', 1001, 399.00, 3);

SELECT * FROM t_order

现在要查"北京的VIP用户"的订单汇总，这在MongoDB里得先查用户再查订单（或者用$lookup），在金仓里直接联表：

-- 文档表 + 关系表联查：北京VIP用户的订单统计

SELECT

u.user_id,

u.profile->>'name' AS user_name,

u.profile->>'city' AS city,

u.profile->>'level' AS level,

COUNT(o.id) AS order_count,

SUM(o.amount) AS total_amount

FROM t_user_profile u

LEFT JOIN t_order o ON u.user_id = o.user_id

WHERE u.profile->>'city' = '北京'

AND u.profile->>'level' = 'vip'

GROUP BY u.user_id, u.profile->>'name', u.profile->>'city', u.profile->>'level'

ORDER BY total_amount DESC;

同样的查询，在MongoDB里要用Aggregation + $lookup：

// MongoDB：文档联查（假设订单也在MongoDB里存了一份）

db.user_profile.aggregate([

{ $match: { "profile.city": "北京", "profile.level": "vip" } },

{

$lookup: {

from: "order",

localField: "user_id",

foreignField: "user_id",

as: "orders"

}

{

$project: {

user_id: 1,

user_name: "$profile.name",

city: "$profile.city",

level: "$profile.level",

order_count: { $size: "$orders" },

total_amount: { $sum: "$orders.amount" }

}

{ $sort: { total_amount: -1 } }

]);

两边都能查，但金仓的好处是：优化器是成熟的关系型优化器，执行计划一目了然，DBA用EXPLAIN就能调优，不用重新学一套。

七、索引优化：GIN索引实战

文档查询快不快，全看索引建得对不对。金仓的GIN索引对应MongoDB的单字段索引，但用法不太一样。

-- 查看当前的执行计划，看看没有GIN索引时的查询

EXPLAIN ANALYZE

SELECT user_id, profile->>'name' AS name

FROM t_user_profile

WHERE profile->'tags' @> '["DBA"]'::jsonb;

-- 已经建了GIN索引的话，看看索引有没有用上

-- idx_user_profile_gin 是之前建的 USING GIN(profile)

-- 如果经常按某个嵌套字段查，可以建局部GIN索引

CREATE INDEX idx_user_profile_tags ON t_user_profile USING GIN((profile->'tags'));

CREATE INDEX idx_user_profile_city ON t_user_profile((profile->>'city'));

-- 建完再看执行计划

EXPLAIN ANALYZE

SELECT user_id, profile->>'name' AS name

FROM t_user_profile

WHERE profile->>'city' = '北京';

索引调优的经验说几条：

1）经常按字段值过滤的，建普通B树索引，比如 (profile->>'city')

2）经常用包含查询的数组字段，建GIN索引，比如 USING GIN(profile->'tags')

3）整个JSONB字段都要查的，建全量GIN索引 USING GIN(profile)，但索引体积大，按需建

4）联合查询多的，考虑组合索引，和普通B树索引思路一样

八、写入性能实测

光说不练假把式，我跑了个简单的压测，对比一下批量写入性能。测试数据量1万条，每条文档大概200字节。

-- 金仓：批量插入性能测试（1万条）

EXPLAIN ANALYZE

INSERT INTO t_user_profile (user_id, profile)

SELECT

2000 + n,

jsonb_build_object(

'name', 'user_' || n,

'age', 20 + (n % 30),

'city', (ARRAY['北京','上海','深圳','杭州','广州'])[1 + (n % 5)],

'tags', jsonb_build_array('tag_' || (n % 10), 'tag_' || (n % 7)),

'level', CASE WHEN n % 3 = 0 THEN 'vip' ELSE 'normal' END,

'score', 1000 + (n * 13) % 10000

)

FROM generate_series(1, 10000) AS n;

我这边的测试结果（仅供参考，和机器配置有关）：

场景	金仓KES JSONB	MongoDB 4.4
单条插入（1万次）	约 2.8 秒	约 3.1 秒
批量插入（1万条）	约 0.6 秒	约 0.5 秒
等值查询（带索引）	约 0.3 ms	约 0.4 ms
数组包含查询（GIN）	约 1.2 ms	约 1.5 ms

结论是：常规读写性能两者在同一水平线上，没有数量级的差距。对于绝大多数业务来说，这个性能完全够用。

九、迁移落地经验

最后说说我们实际迁移两个MongoDB业务的经验，都是真实踩过的坑。

9.1 什么样的业务适合迁到金仓JSONB？

1）文档结构相对稳定，不会天天加字段

2）需要和关系型数据做联查、统计分析

3）团队DBA更熟悉SQL调优

4）想减少数据库种类、降低运维成本

9.2 什么样的业务不建议迁？

1）超大规模（十亿级以上文档）的纯文档业务

2）严重依赖MongoDB特有功能（如Change Stream、事务跨文档复杂操作）

3）团队全员只会MongoDB、完全不会SQL

9.3 迁移步骤参考

迁移流程：

1. 数据建模：MongoDB集合 → 金仓JSONB表设计

└── 核心字段（user_id、create_time等）提出来建普通列

└── 灵活字段放JSONB里

2. 全量同步：用DTS工具或者自己写脚本导数据

3. 增量同步：双写一段时间，验证一致性

4. 灰度切换：先切读流量，再切写流量

5. 全量切换：观察一周稳定后下掉MongoDB

写在最后

做了十几年DBA，我最深的体会是：技术选型永远不是"谁最强"，而是"谁最适合"。金仓的多模融合能力，最大的价值不是"替代MongoDB"，而是给了我们一个新的选择——当你的业务既有结构化数据、又有半结构化文档，不想维护两套数据库的时候，金仓一个库就能搞定，运维成本、学习成本、 license成本都降下来了。

V9R3C18的JSONB能力我测下来，支撑中等规模的文档业务完全没问题，SQL的灵活性反而比MongoDB的聚合管道更对DBA的胃口。信创这条路，国产数据库是真的在进步。

墨力计划

最后修改时间：2026-07-24 09:46:34

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