支持 Oracle、MySQL、达梦等多种数据源接入，通过虚拟数据层实现跨库实时查询，无需物理复制数据，避免传统中间库导致的数据不新鲜、不准确问题，平均查询响应时间缩短 80%。

基于 MPP 架构，将 SQL 解析为子 SQL，从源库获取数据后在集群节点完成关联、汇总计算，直接从数据源头到结果输出，减轻生产库性能压力，同时使复杂 SQL 查询性能提升 3 倍以上。

通过 AI 元数据工具自动识别表结构、字段关联关系，减少人工配置；注入 SQL 原生 AI 引擎，支持文本 / PDF / 图片等实时转向量（免向量库），可实现语义搜索、文档解析、RAG 问答等零编程 AI 应用。

支持与帆软 Fine BI、Metabase、Kettle 等 BI/ETL 工具集成，通过 JDBC、Python 驱动连接，同时开发自然语言报表查询系统，用户可通过对话获取报表数据，多终端（Web、移动端）适配提升访问便捷性。

为 HIS、PACS 等系统减负，避免数据上报、同步导致的生产库压力；支持电子病历评级、等级医院评审等场景的跨库指标比对，一个 SQL 即可完成复杂数据校验；为智慧医院建设提供实时、全面的数据支撑，同时通过自然语言查询快速获取急诊人次、病种数据等信息。

通过逻辑数据湖统一视图，提升库存数据准确性与时效性，使库存管理效率提高 40%，减少积压与浪费；业务人员可通过自然语言查询部门绩效、销售数据等，无需手动翻阅报表，提升决策效率。

适用于企业监管审计、公立医院绩效考评等场景，实时调取多系统数据，生成合规报告，避免传统分步分库查询的繁琐流程，确保数据一致性与审计准确性，同时满足数据安全访问控制要求。