大家好，我是 JiekeXu,江湖人称“强哥”，荣获 Oracle ACE Pro 称号，墨天轮 MVP，墨天轮年度“墨力之星”，拥有 Oracle OCP/OCM 认证,MySQL 5.7/8.0 OCP 认证以及 PCA、PCTA、OBCA、OGCA、KCP 等众多国产数据库认证证书,今天和大家一起来看看 Oracle All In AI 国产数据库跟不跟？欢迎点击最上方蓝字“JiekeXu DBA之路”关注我的微信公众号，然后点击右上方三个点“设为星标”置顶，更多干货文章才能第一时间推送，谢谢！

前  言 

众所周知，Oracle 在 2018 年的时候就宣称发布了自治数据库 Autonomous Database(ADB)，ADB 是基于人工智能和机器学习技术的数据库产品，该产品的推出标志着 Oracle 进入了一个新的时代——数据库的“自动驾驶”时代，可惜的是这是一款云数据库产品，本地部署模式无法使用，但在今年 5 月发布的 Oracle 23ai Free 版本的本地数据库中，我们可以体验向量相关能力，旨在增强数据库的 AI 处理能力和数据检索效率，因为目前如果想体验 AI 自然语言查询等相关功能，需要借助 GPT 功能才可以。Oracle 迟迟没有发布本地部署的 Oracle 23ai 版本，AI 相关的具体能力暂时只能通过官方文档捕获。

顺便说一句，Oracle 23ai 在 Oracle Exadata 数据库服务、Oracle Exadata Cloud@Customer 和 Oracle Base Database Service 上的 OCI 以及 Oracle Database@Azure 上提供，本地部署暂未发布，仅可使用开发测试 23ai Free 版本。

Oracle AI

在过去的一年时间里，Oracle 在 AI 方面的新闻隔三差五的接踵而来，最劲爆的当属今年四月份花 80 亿美元在日本投资 AI 和云计算，接着在今年五一发布 Oracle 23ai 版本，支持向量搜索等 300 多项新特性，后面接着又与 OpenAI、AWS、Google、Azure 等云厂商合作，几乎就是 All in AI，紧跟互联网热潮，如下是今年 Oracle 与 AI 相关的新闻标题，详细信息可在官网 news 板块查看。

https://www.oracle.com/news/4 月 17 日，Oracle 将在日本投资超过 80 亿美元用于云计算和 AI；5 月 2 日，Oracle Database 23ai 将 AI 的强大功能引入企业数据和应用https://www.oracle.com/news/announcement/oracle-announces-availability-database-23ai-with-ai-vector-search-2024-05-02/6 月 11 日，OpenAI 选择 Oracle 云基础设施来扩展 Microsoft Azure AI 平台；6 月 20 日，Oracle 将在西班牙投资超过 10 亿美元用于 AI 和云计算；9 月 8 日，Oracle 和 AWS(Amazon Web Services) 宣布建立战略合作伙伴关系；9 月 8 日，Oracle 和 Google Cloud 宣布全面推出 Oracle Database@Google Cloud；9 月 10 日，Oracle 提供强大的生成式 AI RAG 代理和增强的 AI 服务来帮助客户解决业务问题；9 月 11 日，Oracle 通过 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 扩展多云功能；

Oracle AI Vector Search 使用案例流程图

OceanBase

2024 年 10 月 23 日，OceanBase 年度发布会在北京望京顺利召开。本次发布会上，OceanBase 推出了两个里程碑版本：面向 OLTP、多模融合一体化的全新长期支持版本 OceanBase 4.2.5 LTS 版本和面向实时 AP 场景的首个 GA 版本 4.3.3，对分析处理（AP）场景进行了大幅性能优化，特别是在海量数据分析时，显著缩短响应时间并提升吞吐能力。同时，4.3.3 引入了向量检索能力，通过向量多模一体化能力，极大简化 AI 应用的技术栈，帮助企业高效构建 AI 应用。

那么，对于这两个新版本我这里简单介绍一下，更多详细信息请查看官方发布会或者官网。OB 4.2.5 LTS 版本相对于 4.2.1 LTS 版本的 Sysbench 基准测试读写性能提升 26%，批量写入性能提升 54%；在 Oracle 和 MySQL 兼容性方面得到加强，Oracle 租户引入了 SPM，优化了复杂查询能力等，另外 4.2.5 新增了对 OBKV-Redis 模型的支持，提升了 HBase 的兼容性。

OB 4.3.3 在向量融合查询的关键能力上取得显著突破，能够构建 1 PB 的实时数仓，对于 OLAP 场景进行大幅性能优化，推出全新向量检索功能，文档检索，实现 SQL+AI一体化，加速 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 检索增强生成、智能推荐、多模态搜索等业务场景的落地。接下来是 OB 25 年的产品路线图。

在 OB 发布会现场，除了 AI 这块我比较感兴趣，还有 OB 新的一体机 OceanBase Data Machine，ODM 也比较有兴趣，午饭后在场地和展台的工程师也简单聊了聊，¼ 配置，½ 配置，¾ 配置以及满配 12 台节点搭载企业版 OB 4.2 或者 4.3 版本的数据库。满配情况下 tpmC 达到 465w, SQL 吞吐量达到 187GB 每秒，IOPS 达到 8709w。

另外还有 AI 动手实验室看着也不错，也在其展台驻足了许久，通过智谱和 OB 数据库可以搭建自己的 AI 聊天机器人，但由于时间关系我这里先不介绍了，感兴趣的朋友可以参考 gitee 文档自行体验，文档地址：https://gitee.com/oceanbase-devhub/ai-workshop-2024#oceanbase-ai-%E5%8A%A8%E6%89%8B%E5%AE%9E%E6%88%98%E8%90%A5

接下来的一点儿事件我们来挖一下 OB 官方文档，看看 4.3.3 版本对于向量检索能力都有哪些实验特性。

OB 向量检索

OceanBase 提供了存储、索引、检索 Embedding 向量数据的能力，支持将向量数据与其他数据一起存储，但此特性仅为实验特性，可应用于 RAG 和个性化推荐、图搜图/文本搜图等场景。OB 通过支持 16000 维度的向量数据类型以及基于内存的 Hierarchical Navigable Small World，HNSW 向量索引和向量搜索 SQL 运算符，它是一种内存索引，需要完整载入内存，支持 DML 和实时查询。这些向量特性和 Oracle 5 月份发布的向量搜索能力差不多，通过内存参数启用向量检索功能。

示例如下：

--启用向量检索功能ALTER SYSTEM SET ob_vector_memeory_limit_percentage = 30;--创建向量数据类型表CREATE TABLE t1(    c1 INT,     c2 VECTOR(3),     PRIMARY KEY(c1),     VECTOR INDEX idx1(c2) WITH (distance=L2, type=hnsw)    );--插入向量数据INSERT INTO t1 VALUES(1, '[0.203846, 0.205289, 0.880265]');INSERT INTO t1 VALUES(2, '[0.735541, 0.670776, 0.903237]');INSERT INTO t1 VALUES(3, '[0.327936, 0.048756, 0.084670]');--使用近似最近邻查询向量数据SELECT * FROM t1 ORDER BY l2_distance(c2, [0.712338, 0.603321, 0.133444]) APPROXIMATE LIMIT 1;

OB 提供距离函数 L2_distance 欧几里得距离函数和 L1_distance 曼哈顿距离函数以及 cosine_distance 余弦相似度（cosine similarity），Inner_product 内积又称为点积或数量积函数，vector_distance 向量距离函数，Vector_norm 函数用于计算向量的欧几里得范数（模），Vector_dims 函数等七个函数来进行向量的计算，这也和 Oracle 今年发布的 23ai 版本差不多，但有一点就是 HNSW 索引能够支持 DML，Oracle 23ai 版本不能进行 DML 操作。

增量数据过多的情况下，查询性能会下降，为减小增量数据表的数据量，OceanBase 引入了 DBMS_VECTOR 对向量索引进行维护，可以使用增量刷新，如果建立索引后更新或删除数据较多，建议使用全量刷新。示例如下：

CREATE TABLE vector_index_test(c1 INT, c2 VECTOR(3), PRIMARY KEY(c1), VECTOR INDEX idx1(c2) WITH (distance=l2, type=hnsw, lib=vsag));INSERT INTO vector_index_test VALUES(1, '[0.203846,0.205289,0.880265]');INSERT INTO vector_index_test VALUES(2, '[0.484526,0.669954,0.986755]');INSERT INTO vector_index_test VALUES(3, '[0.327936,0.048756,0.084670]');INSERT INTO vector_index_test VALUES(4, '[0.148869,0.878546,0.028024]');INSERT INTO vector_index_test VALUES(5, '[0.334970,0.857377,0.886132]');INSERT INTO vector_index_test VALUES(6, '[0.117582,0.302352,0.471198]');INSERT INTO vector_index_test VALUES(7, '[0.551185,0.231134,0.075354]');INSERT INTO vector_index_test VALUES(8, '[0.185221,0.315131,0.558301]');INSERT INTO vector_index_test VALUES(9, '[0.928764,0.254038,0.272721]');
-- 触发增量更新call dbms_vector.refresh_index('idx1', 'vector_index_test', 'c2', 1, 'FAST');
-- 触发全量更新call dbms_vector.rebuild_index('idx1','t1','c2');

值得注意的是 OceanBase 未来计划会支持内置的 Embedding 方法和内置的模型算法，目前不支持，向量这个实验特性也是仅支持 MySQL 租户，OB Oracle 租户无法使用。

OB 一体化架构图

后面如果有时间，在找机会聊聊 OB 一体化架构，下图是一个 OceanBase 年度大事记。

大家也都知道，数据库发展的三个时代，成就了三种商业形态：

• 商业数据库时代：成就了商业软件行业；
• 开源数据库时代：成就了互联网；
• 云数据库时代：也是商业和开源的混合时代,成就了云企业和数字化企业。
  

最后，我只看到了 OB 对 AI、向量进行了简单的实验特性跟进并进行了相关的应用，Oracle 23ai 五月份才发布的新特性，OB 用了不到五个月的时间就快速跟进并实现了 HNSW，并会在明年上半年实现基于磁盘的向量算法，实属难得，点个赞。如果还有其他国产数据库也有 AI、向量相关的技术是我不知道的，这里有点抱歉了，也欢迎在评论区一起交流讨论。

参考链接

https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/23/vecse/oracle-ai-vector-search-workflow.htmlhttps://www.oracle.com/news/announcement/oracle-announces-availability-database-23ai-with-ai-vector-search-2024-05-02/https://gitee.com/oceanbase-devhub/ai-workshop-2024#oceanbase-ai-%E5%8A%A8%E6%89%8B%E5%AE%9E%E6%88%98%E8%90%A5https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000001484238https://www.oceanbase.com/conference2024?activityCode=4923042&officerId=3881#agendahttps://mp.weixin.qq.com/s/bC1dIANLqQOYXkOBguBB1Q

全文完，希望可以帮到正在阅读的你，如果觉得有帮助，可以分享给你身边的朋友，同事，你关心谁就分享给谁，一起学习共同进步~~~

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