Data Agent Ready Database：下一代企业数仓架构

如果说 2025 年是数据库的 AI Ready 元年（向量检索、AI 函数成为标配），那么 2026 年将是 Data Agent Ready 的开端。

随着 Cursor、Codex 和 Claude Code 等编程 Data Agent 的兴起，以及各类数据分析 Data Agent 的普及，越来越多的数据库操作正在被 AI 接管。但企业级场景与个人实验不同，Data Agent 面对的是海量数据和复杂的业务逻辑。当数据库的使用者从"人"变成了"Agent"，设计哲学也需要随之进化。Data Agent 对数据操作的安全性、便捷性、一致性以及大规模数据处理能力有着与人类完全不同的诉求。

从 Data Agent 的视角出发，理想的数据库体系架构应具备以下核心特质。

统一存储与语义感知：让 Data Agent 既能找到数据，更能理解数据

企业数据通常是割裂的：OLTP 数据库存储订单，Elasticsearch 存储日志，GIS 数据库存储空间数据，向量数据库存储向量数据，对象存储存放非结构化文件。这种数据孤岛让 Data Agent 的工作变得极其复杂——光是找到正确的表，就可能耗费大量时间。

Data Agent Ready Database 首先必须是统一的。

底层统一基于对象存储（如 S3），上层通过统一的接口管理结构化（Table）、半结构化（JSON）和非结构化数据。Data Agent 只需通过一个 SQL 入口，就能调度一切数据资源。

但仅仅"能访问"还不够。正如 OpenAI 在其内部 Data Agent 实践中指出的：Context is everything。Data Agent 不仅要能找到数据，更要能理解数据的含义——字段的业务语义、表之间的血缘关系、数据的更新频率和适用范围。没有这些上下文，即使是最强大的模型也可能产生错误的结果。

Data Agent Ready Database 应当提供丰富的元数据层，包括 Schema 信息、表血缘（Lineage）、字段注释、历史查询模式等，让 Data Agent 在执行查询前就能建立对数据的深度理解。同时支持运行时上下文查询，Data Agent 可以实时验证 Schema 和数据状态，确保推理基于最新的真实情况。

即时 Schema Evolution：想改就改，无负担

传统数据库修改表结构（Add/Drop Column）往往是昂贵的操作，尤其是大表加字段可能需要长时间锁表重写数据。而 Data Agent 在进行数据探索或自动化清洗时，根据数据特征动态调整 Schema 是常态。

Data Agent Ready Database 需要支持即时 Schema Evolution。

通过元数据版本控制（Schema Versioning），字段增删只修改元信息，不触动底层数据文件。利用读时解析（Read-on-Write）技术自动兼容旧数据，无论数据量多大，Schema 变更都能瞬间完成。这让 Data Agent 可以毫无顾虑地快速迭代模型。

零开销 Git-like 分支：安全隔离，透明可追溯

将生产库的写权限直接交给 Data Agent 存在巨大的安全隐患。Data Agent 若产生"幻觉"误删或者修改数据，后果不堪设想。

解决方案是像管理代码一样管理数据：支持 Branching。

基于 Zero-Copy Snapshot 技术，创建分支仅需创建一个逻辑指针，成本极低且不占用额外存储。Data Agent 的所有探索性操作（清洗、测试、变更）都在独立的 dev 或 feature 分支上进行，与生产数据（main 分支）完全物理隔离。

验证无误后，再应用到主分支数据，正式生效。

透明性同样重要。 Data Agent 的每一步操作都应当是可审计的——执行了什么查询、修改了哪些数据、基于什么假设做出的决策。这种透明性让人类可以随时审查 Data Agent 的推理过程，验证结果的正确性，并在必要时进行干预。

-- 基于当前状态创建开发分支
ALTER TABLE orders CREATE BRANCH dev;

-- Data Agent 在分支上自由探索，不影响生产
SELECT * FROM orders/dev;

-- 甚至可以回溯到任意时间点创建分支
ALTER TABLE orders CREATE BRANCH feature_branch 
  AT (TIMESTAMP => '2026-01-27 10:00:00');

完善的事务性：多步操作，原子保障

Data Agent 执行的数据操作往往不是单条 SQL 那么简单。有时需要更新或写入多张表，一个典型的流程可能包含：从源表读取数据、执行转换计算、写入中间表、最终更新目标表。

如果这些步骤中任何一步失败，而之前的步骤已经生效，数据就会陷入不一致的"半成品"状态。

Data Agent Ready Database 必须支持完善的多语句事务。

通过事务的原子性保障，Data Agent 可以将多个操作打包为一个整体：要么全部成功提交，要么全部回滚。这种"全有或全无"的机制，让 Data Agent 在面对复杂的数据处理链路时，无需担心中途失败导致的数据污染。

更进一步，当某个操作因意外错误而失败时，Data Agent 可以基于事务的回滚能力进行自我纠错（Self-Correction）——自动重试或调整策略，而不是让错误继续传播。配合记忆系统（Memory），Data Agent 可以将每次纠错的经验保存下来，在后续操作中避免重复犯错，实现持续进化。

UDF Sandbox：为 Data Agent 提供计算沙箱

Data Agent 的能力不仅在于"查数"，更在于"处理"。调用 LLM API、运行复杂的 Python 逻辑，完成数据的清洗、分析、建模等任务，是 Data Agent 的高频需求。

Data Agent Ready Database 通过内置 UDF Sandbox 直接解决这一问题。

这种设计带来三大核心优势：

• 数据不动代码动：将 AI 生成的 Python 代码下推到离数据最近的地方执行，彻底消除大规模数据搬运的网络开销和延迟。
• 故障隔离：UDF 在独立沙箱中运行，即使代码崩溃或出现异常，也不会影响数据库主进程的稳定性，生产环境安全无忧。
• 版本可控：对 UDF 代码进行版本管理，确保计算逻辑的可追溯性和可复现性，方便 Data Agent 进行 A/B 测试和迭代优化。

Databend 的演进

Databend 作为一个完全基于对象存储构建的云原生数仓，正在将这些理念付诸实践：

• 统一存储与语义感知：原生支持 Parquet 格式，统一存储结构化、半结构化、向量、时空数据。通过元数据服务提供表血缘、字段注释等语义信息，让 Data Agent 不仅能访问数据，更能理解数据。
• 即时 Schema Evolution：基于 Rust 重写的存储引擎实现了完整的元数据版本控制，支持即时的 Add/Drop Column 操作，让 Data Agent 可以快速迭代数据模型。
• 零开销 Git-like 分支：通过 Zero-Copy Snapshot 技术，支持零开销的 Branching 创建与 Tag 管理。每个操作都可追溯、可审计，为 Data Agent 提供安全透明的数据演练场。
• 完善的事务支持：支持完整的 ACID 多语句事务，确保 Data Agent 多步操作的原子性和数据一致性，支撑自我纠错能力。
• UDF Sandbox（开发中）：基于沙箱实现 Python UDF 的安全隔离与按需自动伸缩，无缝支持 SQL 调用 Python 的复杂计算任务。

欢迎你和你的 Data Agent 来 Databend Cloud 体验这一全新的数据交互方式。