AI时代，数据库面临着严峻的挑战。一方面，AI应用需要处理的数据量日益庞大，数据类型也愈发多样，这对数据库的存储、检索和处理能力提出了更高要求。另一方面，AI算法的不断优化和迭代，要求数据库能够更快地响应查询，提供更精准的数据分析结果。近日，OceanBase在北京召开的2024年度发布会上发布了最新的4.3.3 GA版本，不仅新增了向量引擎，还进一步增强了多模态数据处理能力，实现了SQL与AI的一体化融合，为AI时代的数据管理提供了全新的解决方案。
![]()
#AP场景性能提升
在新版本中，OceanBase 针对 AP（分析处理）场景进行了大幅度的性能优化。通过对 AP 类 SQL 的执行计划生成和执行策略的优化，显著提升了复杂查询的效率，特别是在海量数据分析和复杂数据融合查询时，新版本提供了更短的响应时间和更高的吞吐能力。更重要的是，OceanBase 4.3.3引入了全新的向量检索功能，支持向量数据类型和向量索引，并基于向量索引提供强大搜索能力，用户可通过SQL及Python SDK等方式灵活调用，大大降低了AI应用的开发门槛和成本。
#多模态数据处理能力增强
OceanBase 4.3.3通过引入多模数据库技术，实现了对多种数据模态的统一存储和管理，用户可以更加便捷地处理和分析跨模态数据，为文本分析、图像识别、语音识别等应用场景提供强大的数据支持。
#SQL+AI一体化
在OceanBase 4.3.3版本中，SQL与AI的融合达到了新的高度。通过向量化执行引擎的优化和扩展，OceanBase实现了对SQL查询和AI算法的无缝集成。这意味着用户可以在同一个数据库中同时进行SQL查询和AI分析，无需在不同的系统之间切换，从而大大提高了数据处理的效率和便捷性。此外，OceanBase 4.3.3还支持多种AI算法和模型，包括但不限于机器学习、深度学习等。用户可以根据自己的需求选择合适的算法和模型，通过SQL语句即可轻松调用，实现了从数据查询到AI分析的全链条打通。在发布会上，OceanBase的首席执行官杨冰向众人演示了一款名为“望小京”的AI助手Demo。该助手能够迅速响应用户的特定需求，例如寻找“两公里范围内，评分超过4.5分，且人均消费不超过25元的干净奶茶店”。“望小京”作为一个典型的多模态混合查询应用，融合了包括基于地理位置的信息（GIS）、价格与评分数据（关系型数据）、排队状况（向量数据）等不同类型的数据。以往，构建此类复杂的AI应用往往需要多个数据库的支持，不仅技术架构繁琐，管理难度也极大，通常还需要一支经验丰富的大型团队。然而，借助OceanBase，杨冰透露，“望小京”的开发仅由几位工程师在短短一周内便顺利完成。随着AI应用的不断演进，能够灵活适应变化、满足复杂应用场景需求，并有效减少多数据库维护成本的一体化数据库，将在企业数字化转型的征途中扮演愈发关键的角色。结合大模型通用知识及在交通、社会治理、安全生产、自然资源等行业领域的知识，深入业务场景，精确捕获用户意图，为用户提供智能问答、数据分析、报表生成、工作任务理解与执行等一系列服务
📞若您有相关需求，欢迎点击下方链接与我们沟通洽谈
🗨️也可以在公众号后台给我们留言
![]()
