AI時代，需要怎樣的數據庫？10月23日，獨立數據庫廠商OceanBase在2024年度發佈會上推出OceanBase 4.3.3 GA版本，升級向量檢索與索引功能，實現SQL+AI一體化。該版本深度融合AI與數據庫處理能力，支持多模態數據的融合查詢，幫助企業簡化AI技術棧，提升AI應用構建效率。

　　CEO楊冰表示，OceanBase持續踐行一體化産品戰略，為AI時代打造易用、好用的數據底座。

　　楊冰：一體化數據庫是AI時代的數據底座

　　隨著AI技術發展，越來越多的AI應用不再局限于純文本來生成回答，涉及的數據類型日益複雜，並且常存儲于IT架構的不同數據庫中，這對數據庫提出了新的要求，包括提升性能與響應速度，要求數據庫處理和存儲不同類型的數據，並支持結構化、半結構化及非結構化數據的複雜融合查詢。

　　楊冰認為，伴隨著互聯網/移動互聯網時代向AI時代演進，數據庫也正從分散走向統一，一體化數據庫將成為AI時代的數據底座。如何通過一個統一的數據庫來處理所有類型的數據，並通過向量融合查詢能力，讓小團隊也可以快速構建AI應用，是OceanBase一體化産品戰略在AI時代的核心思考。

　　會上，楊冰演示了一個叫“望小京”的AI Agent Demo，請“望小京”推薦兩公里內、評分4.5以上、人均消費25元以內乾淨衛生的奶茶店。他介紹，這一Demo以OceanBase為數據底座，管理和處理結構化、半結構化以及非結構化數據，完成空間查詢、關係過濾、向量計算等工作，為AI實時查詢提供支持。

　　“以往構建一個複雜的AI應用，需要依賴多個不同的數據庫、管理非常複雜的技術棧，同時還需要一個經驗豐富且規模較大的團隊。”他介紹，正是因為OceanBase具備一體化能力，才得以通過一個數據庫高效處理所有查詢、並通過極簡架構就可以完成數據管理和AI應用開發。以OceanBase為底座的“望小京”僅依靠幾位工程師、用一週時間就開發完成。

　　未來，OceanBase將成為螞蟻集團的AI數據新底座，支持AI生活管家“支小寶”、AI金融管家“螞小財”、AI健康管家三大AI應用，及支付寶百寶箱智慧體開發平臺的數據管理。

　　OceanBase 4.3.3發佈 增加向量能力

　　面對AI時代提出的全新挑戰，OceanBase持續推進技術升級。在發佈會上，OceanBase推出4.3.3版本，這也是其面向實時AP場景的首個GA版本。

　　OceanBase CTO楊傳輝介紹，OceanBase 4.3.3在向量融合查詢的關鍵能力上取得了顯著突破，推出全新的向量檢索功能，實現SQL+AI一體化，深度融合AI與數據庫處理。

　　具體而言，在對多模態數據的支持層面，4.3.3進一步擴展了對複雜數據類型的處理能力，新增Array類型，並對Roaringbitmap類型數據的計算性能進行了優化，為企業處理多樣化資料結構提供更高的靈活性。

　　在向量融合查詢能力上，4.3.3新增向量檢索能力，支持向量數據類型和向量索引，並基於向量索引提供強大的搜索能力。用戶可通過SQL及Python SDK等方式靈活調用OceanBase的向量檢索能力，同時結合對海量數據的分佈式存儲能力、多模數據類型及多類型索引的支持，極大簡化AI應用的技術棧，助力企業高效構建AI應用。

　　在多工作負載方面，OceanBase 4.3.3對AP（分析處理）場景進行大幅性能優化，尤其是在海量數據分析時，能夠提供更短的響應時間和更高的吞吐能力。同時，4.3.3引入了列存副本的新形態，實現滿足 TP 和 AP 負載的物理資源強隔離。該物理隔離機制可確保系統在處理事務型負載時，不受分析型負載的影響，特別是在實時數據分析和決策場景中，能夠保持系統的高性能與穩定性。

　　發佈會上，OceanBase與螞蟻集團聯合開發的向量庫在業內標準的ANN Benchmarks基準測試中，針對GIST-960數據集表現出色。測試結果顯示，該向量庫在ANN Benmarks測試中性能遠超其他演算法，排名第一。特別是在 90% 以上的召回率區間，查詢性能（QPS）相比此前最優演算法 glass 提升 100%，相比基線演算法 hnswlib 提升 300%。

　　楊傳輝還強調，AI天然擁抱雲，OceanBase作為一體化數據庫，不僅具備雲上雲下一體化能力，同時具備多雲原生開放架構，這些優勢都能有效地幫助客戶實現雲與AI結合，滿足客戶在雲+AI時代的數據管理需求。（圖/文 南南）