Oracle 23ai 详解：面向未来的 AI 数据库

Oracle 23ai 详解：面向未来的 AI 数据库

引言：AI 时代的数据库变革

在人工智能（AI）以前所未有的速度渗透到各行各业的今天，数据成为了驱动创新和决策的核心引擎。数据库作为数据存储、管理和分析的基石，也正经历着一场深刻的变革。传统的数据库技术在面对 AI 时代海量、多样、高速的数据挑战时，逐渐显现出其局限性。企业需要一种更智能、更高效、更能适应 AI 应用需求的数据库解决方案。

正是在这样的背景下，Oracle 推出了其最新版本的数据库——Oracle 23ai。它不仅仅是一个数据库，更是一个融合了 AI 技术、面向未来应用场景的智能数据平台。Oracle 23ai 的发布，标志着数据库技术发展的一个重要里程碑，预示着 AI 与数据库深度融合的未来趋势。

Oracle 23ai：核心特性与技术创新

Oracle 23ai 的核心理念在于“AI for DB”和“DB for AI”。“AI for DB”是指利用 AI 技术增强数据库自身的管理、优化和安全性；“DB for AI”则是指为 AI 应用提供更好的数据支持和开发环境。

1. AI Vector Search：向量数据库的集成

Oracle 23ai 最引人注目的新特性之一是 AI Vector Search。这是对传统关系数据库的一次重大扩展，使其能够原生支持向量数据的存储和检索。

• 什么是向量数据？ 向量数据是 AI 模型（如大型语言模型、图像识别模型等）产生的中间结果或输出。它们通常是高维度的数值数组，用于表示数据的语义信息（例如，文本的含义、图像的内容）。
• 向量数据库的优势： 传统的数据库擅长处理结构化数据（如表格中的行和列），但对非结构化数据（如文本、图像、音频）的处理能力有限。向量数据库则专门针对向量数据的相似性搜索进行了优化，能够快速找到与给定查询向量最相似的向量。这对于 AI 应用（如语义搜索、推荐系统、图像识别）至关重要。
• Oracle 23ai 的实现：
  • 新的数据类型： 引入了新的 VECTOR 数据类型，用于存储向量数据。
  • 新的索引： 提供了新的向量索引类型（如 IVF (Inverted File), HNSW (Hierarchical Navigable Small World)），用于加速向量相似性搜索。
  • 新的 SQL 运算符和函数： 扩展了 SQL 语言，增加了用于向量操作的运算符和函数（如 VECTOR_DISTANCE 用于计算向量距离，VECTOR_SIMILARITY 用于计算向量相似度）。
  • 与关系数据的集成： 最重要的是，Oracle 23ai 允许将向量数据与现有的关系数据存储在同一个数据库中，并进行联合查询。这使得开发者可以在同一个查询中同时利用结构化数据和非结构化数据的优势，构建更强大的 AI 应用。例如，你可以根据用户的文本查询（向量）找到相关的产品（关系数据），并根据用户的购买历史（关系数据）进行个性化推荐。

2. JSON Relational Duality：JSON 与关系模型的统一

Oracle 23ai 引入了 JSON Relational Duality（JSON 关系二元性）这一创新概念，旨在解决长期以来开发者在关系数据库中使用 JSON 数据所面临的挑战。

• 传统挑战：
  • 数据模型不匹配： 关系模型基于表格，而 JSON 数据是层级结构。
  • 性能问题： 将 JSON 数据存储在关系表中（如使用 CLOB 类型）会导致查询性能下降。
  • 开发复杂性： 开发者需要在关系模型和 JSON 模型之间进行繁琐的转换。
• JSON Relational Duality 的解决方案：
  • 统一视图： 开发者可以通过“Duality Views”同时以关系表和 JSON 文档的形式访问相同的数据。对视图的任何一方进行更改，都会自动反映在另一方。
  • 原生 JSON 支持： Oracle 23ai 内部以一种高度优化的二进制格式存储 JSON 数据，确保了查询和更新的高性能。
  • SQL 和 JSON 的融合： 开发者可以使用 SQL 查询 JSON 数据，也可以使用 JSON 查询语言（如 JSON Path）查询关系数据。
• 优势：
  • 简化开发： 无需在不同数据模型之间进行转换，降低了开发复杂性。
  • 提高性能： 原生 JSON 支持和优化的存储格式，确保了高性能。
  • 数据一致性： 数据始终保持一致，无论通过关系视图还是 JSON 视图访问。

3. Operational Property Graph：图数据库功能的增强

图数据库擅长处理高度关联的数据，例如社交网络、知识图谱等。Oracle 23ai 进一步增强了其原有的 Property Graph 功能，使其更易于使用和扩展。

• SQL Property Graph Queries：
  • SQL 标准支持： Oracle 23ai 支持 SQL/PGQ 标准，这是 SQL 标准中用于图查询的部分。
  • 简化图查询： 开发者可以使用熟悉的 SQL 语法进行图查询，无需学习新的查询语言。
  • 与关系数据的集成： 可以在同一个查询中同时查询图数据和关系数据。
• 图分析的增强：
  • 新的图算法： 增加了更多的内置图算法，例如社区检测、路径查找等。
  • 性能优化： 对图查询引擎进行了优化，提高了大规模图数据的处理能力。

4. 分布式数据库的增强 (Globally Distributed Database)

Oracle 23ai 进一步增强了其分布式数据库功能，特别是对 Raft 复制的支持。

• Raft 复制： Raft 是一种分布式共识算法，用于确保分布式系统中的数据一致性和高可用性。Oracle 23ai 现在支持基于 Raft 的复制，相比传统的复制方式，Raft 复制具有以下优势：
  • 更高的可用性： 即使部分节点发生故障，也能保证数据的一致性和服务的可用性。
  • 更强的容错性： 能够自动处理网络分区等问题。
  • 更易于管理： 自动进行领导者选举和故障转移。
• 分片技术的增强： Oracle 23ai 对其分片技术（Sharding）进行了增强，使其更易于部署和管理大规模分布式数据库。

5. AI 驱动的数据库自治 (AI for DB)

Oracle 23ai 利用 AI 技术进一步增强了其自治数据库（Autonomous Database）的能力。

• 自动索引： AI 算法可以自动识别查询模式，并创建或删除索引，以优化查询性能。
• 自动调优： AI 算法可以自动调整数据库参数，以适应不同的工作负载。
• 自动故障诊断： AI 算法可以自动检测和诊断数据库问题，并提供修复建议。
• 自动安全： AI 算法可以自动检测和防御安全威胁。

6. 开发者的福音：更友好的开发体验

Oracle 23ai 在提升数据库性能和功能的同时，也注重改善开发者的体验。

• JavaScript Stored Procedures: 支持 JavaScript 作为存储过程语言, 借助 GraalVM, 提供高性能.
• 简化的安装和部署： Oracle 23ai 提供了更简化的安装和部署流程，可以更快地启动和运行数据库。
• 增强的开发工具： Oracle SQL Developer 等开发工具得到了增强，提供了更好的代码编辑、调试和性能分析功能。
• 更丰富的 API： 提供了更丰富的 API，方便开发者将数据库集成到各种应用中。
• Microservices Support: 23ai 对微服务的支持非常友好, 更易于扩展, 提升性能.

Oracle 23ai 的应用场景

Oracle 23ai 的强大功能使其适用于各种应用场景，特别是那些需要处理海量数据、复杂数据关系和 AI 集成的场景。

• AI 应用开发： AI Vector Search 功能使其成为构建语义搜索、推荐系统、图像识别等 AI 应用的理想选择。
• 物联网（IoT）： 可以处理来自大量 IoT 设备的高速数据流，并进行实时分析。
• 金融服务： 可以用于欺诈检测、风险管理、个性化推荐等场景。
• 医疗保健： 可以用于疾病诊断、药物研发、患者管理等场景。
• 零售： 可以用于客户行为分析、库存管理、个性化营销等场景。
• 社交网络： 可以用于关系分析、内容推荐、社区发现等场景。
• 知识图谱： 可以用于构建和查询大规模知识图谱。
• 混合事务/分析处理（HTAP）： 可以同时支持事务处理和分析处理，实现实时决策。

总结：面向未来的数据库

Oracle 23ai 不仅仅是一个数据库产品的升级，更代表了数据库技术发展的一个重要方向。它将 AI 技术与数据库深度融合，为 AI 应用提供了强大的数据支持，同时也利用 AI 增强了数据库自身的管理和优化能力。

Oracle 23ai 的创新特性，如 AI Vector Search、JSON Relational Duality、Operational Property Graph 等，使其能够更好地适应现代应用的需求，特别是那些涉及非结构化数据、复杂数据关系和 AI 集成的应用。

随着 AI 技术的不断发展和应用场景的不断扩展，Oracle 23ai 这种面向未来的数据库将发挥越来越重要的作用。它将帮助企业更好地管理和利用数据，加速创新，赢得竞争优势。

展望：数据库与 AI 的未来

Oracle 23ai 的发布，预示着数据库与 AI 融合的未来趋势。我们可以预见，未来的数据库将更加智能化、自动化和集成化。

• 更深入的 AI 集成： 数据库将不仅仅是存储数据，还将成为 AI 模型训练、部署和运行的平台。
• 更广泛的数据类型支持： 数据库将能够处理更多类型的数据，包括文本、图像、音频、视频、图形等。
• 更强大的自治能力： 数据库将能够自动完成更多的管理和优化任务，减少人工干预。
• 更广泛的应用场景： 数据库将在更多领域发挥作用，成为各行各业数字化转型的核心引擎。

Oracle 23ai 为我们展示了数据库与 AI 融合的无限可能。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的数据库将更加强大、智能和易用，为人类社会的发展做出更大的贡献。