明敏 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

几个工程师、一个星期，就能作念一个AI Agent应用了。

效用be like——

能领悟用户复杂龟龄令，保举适合条件的奶茶店。

保举两公里内、评分4.5以上、东说念主均耗尽25元以内干净卫生的奶茶店。

要知说念，这背后需要它能分析处理不同模态的数据，比如文本、地舆信息、图像等。

放在往时，构建这样的AI应用需要多个不同的数据库，还需要配备教养丰富且规模较大团队来经管复杂技能栈。

如今，能如斯松弛科罚，多亏了背后的一体化数据库OceanBase。

最新发布会上，OceanBase推出首个面向及时间析处理场景的GA版块：4.3.3版块。

不仅推出全新向量检索功能，已毕SQL+AI一体化，还进一步增强多模态数据处理身手。

嗅觉方方面面皆是为AI时期作念好了准备啊。

为啥能这样说？

从最新发布的新身手看起。

这次OceanBase 4.3.3中枢升级的身手主要有3方面：

领先，OceanBase 4.3.3版块升级了对复杂数据类型处理身手。

新增Array类型，这意味着数据库不错径直存储、查询和操作数组数据。并对Roaringbitmap类型数据的打算性能进行了优化，意味着数据库约略更高效地处理和操作大型集合数据。

其次，OceanBase 4.3.3在向量和会查询的关键身手上带来提高，推出全新向量检索身手，扶植向量数据类型和向量索引，并基于向量索引提供将强搜索身手。

用户可通过SQL及Python SDK等式样纯真调用OceanBase的向量检索身手。

如今，在通用数据库中集成向量插件依然成为一种趋势，这种式样约略径直复用通用数据已有功能和生态。

OceanBase与蚂辘集团聚拢建立了向量索引库，这个索引库依然在蚂辘集团渊博业务场景中取得考证（如生物识别、企业里面学问库等），性能熟谙。

现场跑分限度高傲，该向量库在960维的GIST数据集上发达出色，在ANN Benmarks测试中性能远超其他算法，排行第一。

止境是在 90% 以上的调回率区间，查询性能（QPS）比较此前最优算法 glass 提高 100%，比较基线算法hnswlib提高300%。

该向量引擎深度和会了OceanBase的存储引擎和SQL引擎，已毕SQL+AI一体化。约略在一条SQL语句中已毕标量、向量、空间地舆等羼杂查询。

比如“望小京”demo中，用户给的请示词为“保举两公里内、评分4.5以上、东说念主均耗尽25元以内干净卫生的奶茶店”。这背后触及到处理文本、图像和地舆位置等不同类型的数据，需要更将强的数据分析和查询身手。

临了，OceanBase 4.3.3还针对AP（分析处理）场景进行大幅性能优化，尤其是在海量数据分析时，约略提供更短的反适时间和更高的蒙眬身手。

同期大幅完善了及时AP功能，包括扶植列存副本、归天视图、外在集成、快速导入导出等。

已毕孤高TP和AP负载的物理资源强窒碍，可确保系统在处理事务型负载时，不受分析型负载的影响，止境是在及时数据分析和决策场景中，约略保抓系统的高性能与稳重性。

在易用性方面也作念了升级，通过提供AP参数版块，用户不错针对不同场景采选特定模板，不需要再单独确立参数。并增强了AP场景中对SQL会诊身手的扶植。

回来来看，OceanBase 4.3.3在基础散布式身手上，带来更强性能、向量多模和会、融入AI技能栈。

也就是将AI与数据库进一步和会。

这并不难领悟，AI应用/AI Agent大势所在，各样应用智能化升级窜改，底层数据库必须紧随趋势升级。

不外在这之中，OceanBase还反复提到了一个关键词——一体化。

它不仅是OceanBase的本人秉性，如今也慢慢成为行业拥抱AI时期的一个优解。

Why？

关于数据库的发展，行业内慢慢达成一些共鸣。

AI身手大幅提高，导致公共80%以上的非结构化数据被激活，背后的挖掘分析需求井喷，在这一新变化下，数据处理靠近更大规模、更多模态、及时性更强以及数据碎屑和数据孤岛问题。

这些变化给数据库建议了诸多新的发展需求。

最要紧的即是，散布式数据库成为一种大趋势。

华东师范大学数据学院院长、CCF数据库专委会常委钱卫宁建议，互联网时期数据走向了盛开环境，在数据是散布式的时期里，数据库也需如果散布式的。

散布式数据库不错让多台办事器协同功课，完成单台办事器无法处理的任务，尤其是高并发或者大数据量的任务。

除此除外，跟着AI、云打算等技能发展，数据库还呈现出以下秉性。

第一，云打算的普及鼓吹了云数据库的快速发展。云数据库提供按需推广、高可用性和本钱效益。

第二，大数据和非结构化数据需求增加，多模态是一种趋势，NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra、Redis、Couchbase）越来越受到原谅。NoSQL数据库提供了更好的推广性和纯真性，适用于存储和处理各式数据类型，如文档、键值对、图数据等。

第三，HTAP数据库成为热门，以致是主流数据库的一项基础身手。这类数据库约略同期处理事务性和分析性责任负载，孤高了企业及时数据处理和分析的需求。

第四，开源亦然一大趋势。开源数据库（如PostgreSQL、MySQL、MariaDB）凭借其社区运转的发展步地、将强的功能和纯真实部署式样，成为企业和建立者的热门采选。

不外来到本色落地层面，尽管数据、数据库在变得愈增多元复杂，然而企业用户总如故但愿能只用一套系统来解决不同责任负载。

比如能同期在事务处理（如支付、订单等高频交游场景）和复杂的及时间析查询，这背后需要TP+AP联接。

以及AI与多模查询身手的和会，如Rockset和Oracle这样的数据库系统通过hybrid search和会查询技能，将SQL查询与向量化查询相联接，使得数据处理约略同期包含文本、结构化数据和向量数据等不同类型。

方方面面影响下，一体化联想慢慢成为被阛阓敬爱的门路。

以MongoDB和Oracle为代表的数据库厂商正在各自鼓吹一体化数据库的发展。国度工业信息安全发展参谋中心等共同编制的《散布式数据库发展趋势参谋讲述》中也默示，散布式数据架构的联想正在走向一体化。

在这之中，OceanBase的一体化理念特地昭彰。它包括：

OceanBase先容，这种一体化的念念路是跟着客户需求连续发展而来。

领先在底层架构联想上，单机散布式一体化与多云原生并存，不错孤雄壮中小企业的不同需求。OceanBase依然和当今主流云厂商均达成配合，已毕公有云“多云共生”，同期也提供专有云、羼杂云等不同部署环境，保证一致体验。

其次跟着数据库场景连续变化，从传统场景到泛互联网场景，OceanBase从TP到TP+AP，慢慢走向多责任负载一体化。

比如在第一阶段OLTP+，会表露出山东迁徙这类客户的需求，他们主要柔和复杂查询场景，需要增强业务处理效用。

第二阶段表露出了海底捞这类用户的需求。海底捞本来使用两个系统分袂处理OLTP和OLAP，这导致OLTP和OLAP之间存在数据延长，没法保证数据一致性，还需要两份数据两份本钱。OceanBase能将其整合，不仅使举座本钱缩小，还能提高原来的AP性能。

第三阶段还会表露出及时营销等场景，对及时AP建议更多条件。

以及在本色实行中，OceanBase发现越来越多客户将OceanBase既应用在KV存储场景，也应用在NoSQL场景，或者替换HBase、Redis等。因为OceanBase约略解决各个场景中许多辣手问题，比如关于NoSQL而言，最大的挑战在于数据规模，散布式架构不错很好解决数据推广的问题。

因此，适合用户需求，OceanBase在连续增加对多种数据类型的扶植，已毕多模一体化。

临了，来到AI时期。“AI for DB，DB for AI”成为共鸣。

AI应用大规模落地的前提是大模子技能约略在百行万企低本钱易用。

数据库的发展教养不错为AI应用实行提供参考。比如在数据库中引入向量插件，已毕SQL+AI，约略大幅简化原有AI技能栈，让打造AI Agent的门槛骤降。

临了回来来看，以OceanBase为代表的一体化数据库不仅能为企业提供更更好的数据底座，况兼方方面面皆孤高AI应用发展的需求。它总体呈现出这些秉性：

第一，高效的数据处理和分析。

扶植HTAP，约略在并吞个系统中同期处理事务性（OLTP）和分析性（OLAP）负载。企业不错及时地对交游数据进行分析，而不需要恭候数据的同步和转换，从而加速决策速率和反适时间。

及时间析，不错在数据生成的同期进行分析，确保数据的时效性，这关于及时保举、风控、监控等AI应用至关伏击。

第二，简化的数据经管。

一体化数据库约略确保数据的一致性和好意思满性，因为事务处理和分析处理在并吞个系统内完成，幸免了数据同步和调理经过中可能出现的延长和失实。

通过将多种数据类型（如推断型数据、文档数据、向量数据等）集成在一个系统中，一体化数据库简化了数据存储和经管。企业不需要爱护多个数据库系统，减少了数据孤岛问题和运维复杂性。

第三，纯真性和推广性。

一体化数据库扶植多模态数据处理，约略处理和分析结构化、半结构化和非结构化数据。这种纯真性使企业不错在一个平台上处理不同类型的数据，孤高各式业务需求。

一体化数据库不错在公有云、特有云和土产货数据中心的羼杂环境中部署，扶植异构环境下的数据经管和应用。这使企业约略左证业务需求纯真采选和调理部署决策。

第四，简化AI应用构建。

AI应用时时需要进行高效的向量检索和一样性搜索。一体化数据库通过深度集成向量引擎，扶植快速向量化打算和一样度查询，提高AI应用的性能。

一体化数据库约略将数据存储和AI模子追究联接，扶植复杂的AI责任负载。这种集成减少了数据传输的延长，提高了模子实践和推理的效用。

第五，缩小本钱和复杂性。

一体化数据库减少了企业需要爱护的数据库系统数目，简化了技能栈，缩小了系统集成和运维的复杂性。

通过优化资源讹诈和减少多系统间的数据同步和调理，一体化数据库缩小了总体领有本钱，提高了投资文书率。

AI时期，Data is Power。

李飞飞当初详情作念ImageNet，背后的中枢逻辑就在于，她慑服AI改变天下，数据是最浅易最径直的式样。

如今，AI应用落地趋势依然开启。数据算作出产成分，在AI时期已是水电般的存在。

而一体化数据库正在为数据更充分纯真高效应用提供新念念路。

据了解，一体化数据库OceanBase将成为蚂辘集团的AI数据底座，为一系列AI时期新应用“支小宝”、“蚂小财”以及支付宝百宝箱智能体建立平台的数据经管提供扶植。

一体化正在成为数据库发展历程中，一个卖身投靠的场地。

— 完 —

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