DSC第一季高清 7天建设一个AI Agent应用！高明火器：一体化数据库
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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。
放在畴前，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范畴较大团队来不竭复杂时刻栈。
如今，能如斯闲逸处分，多亏了背后的一体化数据库OceanBase。
最新发布会上，OceanBase 推出首个面向及时期析处理场景的 GA 版块：4.3.3 版块。
不仅推出全新向量检索功能，收尾SQL+AI 一体化，还进一步增强多模态数据处理才调。
嗅觉方方面面齐是为 AI 时期作念好了准备啊。
为啥能这样说？
从最新发布的新才调看起。
首个面向及时期析的 GA 版块
这次 OceanBase 4.3.3 中枢升级的才调主要有 3 方面：
AP 场景性能擢升
多模态数据补助
向量检索与索引
最初，OceanBase 4.3.3 版块升级了对复杂数据类型处理才调。
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 类型数据的计较性能进行了优化，意味着数据库约略更高效地处理和操作大型连合数据。
其次，OceanBase 4.3.3 在向量交融查询的舛错才调上带来擢升，推出全新向量检索才调，补助向量数据类型和向量索引，并基于向量索引提供强盛搜索才调。
用户可通过 SQL 及 Python SDK 等神色纯真调用 OceanBase 的向量检索才调。
如今，在通用数据库中集成向量插件也曾成为一种趋势，这种神色约略径直复用通用数据已有功能和生态。
OceanBase 与蚂会聚团长入建设了向量索引库，这个索引库也曾在蚂会聚团大齐业务场景中得回考证（如生物识别、企业里面常识库等），性能熟练。
现场跑分为止夸耀，该向量库在 960 维的 GIST 数据集上发扬出色，在 ANN Benmarks 测试中性能远超其他算法，排行第一。
极端是在 90% 以上的调回率区间，查询性能（QPS）比较此前最优算法 glass 擢升 100%，比较基线算法 hnswlib 擢升 300%。
该向量引擎深度交融了 OceanBase 的存储引擎和 SQL 引擎，收尾SQL+AI 一体化。约略在一条 SQL 语句中收尾标量、向量、空间地舆等混杂查询。
比如"望小京" demo 中，用户给的辅导词为"保举两公里内、评分 4.5 以上、东说念主均消耗 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，需要更强盛的数据分析和查询才调。
终末，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，约略提供更短的反映时间和更高的费解才调。
TPC-H 1T 场景擢升 64%
TPC-DS 1T 场景擢升 36%
ClickBench hot- run 擢升 49%
cold-run 性能擢升 149%
同期大幅完善了及时 AP 功能，包括赞陈设存副本、逝世视图、外在集成、快速导入导出等。
收尾知足 TP 和 AP 负载的物理资源强隔断，可确保系统在处理事务型负载时，不受分析型负载的影响，极端是在及时数据分析和决策场景中，约略保握系统的高性能与褂讪性。
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聘用特定模板，不需要再单独建立参数。并增强了 AP 场景中对 SQL 会诊才调的补助。
回来来看，OceanBase 4.3.3 在基础散布式才调上，带来更强性能、向量多模交融、融入 AI 时刻栈。
也就是将 AI 与数据库进一步交融。
这并不难意会，AI 应用 /AI Agent 大势方位，种种应用智能化升级纠正，底层数据库必须紧随趋势升级。
不外在这之中，OceanBase 还反复提到了一个舛错词——一体化。
它不仅是 OceanBase 的本人性格，如今也缓缓成为行业拥抱 AI 时期的一个优解。
Why？
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关于数据库的发展，行业内缓缓达成一些共鸣。
AI 才调大幅擢升，导致环球 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，数据处理靠近更大范畴、更多模态、及时性更强以及数据碎屑和数据孤岛问题。
这些变化给数据库提议了诸多新的发展需求。
最强大的即是，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提议，互联网时期数据走向了灵通环境，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做事器协同功课，完成单台做事器无法处理的任务，尤其是高并发或者大数据量的任务。
除此以外，跟着 AI、云计较等时刻发展，数据库还呈现出以下特质。
第一，云计较的普及鼓励了云数据库的快速发展。云数据库提供按需膨大、高可用性和资本效益。
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）越来越受到接待。NoSQL 数据库提供了更好的膨大性和纯真性，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，致使是主流数据库的一项基础才调。这类数据库约略同期处理事务性和分析性使命负载，知足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样式、强盛的功能和纯真实部署神色，成为企业和建设者的热门聘用。
不外来到本体落地层面，尽管数据、数据库在变得愈增多元复杂，然则企业用户总照旧但愿能只用一套系统来解决不同使命负载。
比如能同期在事务处理（如支付、订单等高频交游场景）和复杂的及时期析查询，这背后需要 TP+AP 团结。
以及 AI 与多模查询才调的交融，如 Rockset 和 Oracle 这样的数据库系统通过 hybrid search 交融查询时刻，将 SQL 查询与向量化查询相团结，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，一体化缠绵缓缓成为被市集把稳的阶梯。
以 MongoDB 和 Oracle 为代表的数据库厂商正在各自鼓励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敷陈》中也暗示，散布式数据架构的缠绵正在走向一体化。
在这之中，OceanBase 的一体化理念非常昭着。它包括：
一体化居品：多使命负载（TP+AP）、多模（SQL+NoSQL）、向量（SQL+AI）。
一体化引擎：一体化存储，一体化事务，一体化 SQL。
一体化架构：包括单机散布式一体化与多云原生。
OceanBase 先容，这种一体化的念念路是跟着客户需求接续发展而来。
最初在底层架构缠绵上，单机散布式一体化与多云原生并存，不错知足大中小企业的不同需求。OceanBase 也曾和当今主流云厂商均达成协作，收尾公有云"多云共生"，同期也提供专有云、混杂云等不同部署环境，保证一致体验。
其次跟着数据库场景接续变化，从传统场景到泛互联网场景，OceanBase 从 TP 到 TP+AP，缓缓走向多使命负载一体化。
比如在第一阶段 OLTP+，会流泄露山东出动这类客户的需求，他们主要暄和复杂查询场景，需要增强业务处理效力。
第二阶段流泄露了海底捞这类用户的需求。海底捞本来使用两个系统永别处理 OLTP 和 OLAP，这导致 OLTP 和 OLAP 之间存在数据延伸，没法保证数据一致性，还需要两份数据两份资本。OceanBase 能将其整合，不仅使举座资本镌汰，还能擢升蓝本的 AP 性能。
第三阶段还会流泄露及时营销等场景，对及时 AP 提议更多条款。
以及在本体现实中，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好多辣手问题，比如关于 NoSQL 而言，最大的挑战在于数据范畴，散布式架构不错很好解决数据膨大的问题。
因此，适当用户需求，OceanBase 在接续增加对多种数据类型的补助，收尾多模一体化。
终末，来到 AI 时期。" AI for DB，DB for AI "成为共鸣。
AI 应用大范畴落地的前提是大模子时刻约略在百行万企低资本易用。
数据库的发展教养不错为 AI 应用现实提供参考。比如在数据库中引入向量插件，收尾 SQL+AI，约略大幅简化原有 AI 时刻栈，让打造 AI Agent 的门槛骤降。
终末回来来看，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，况且方方面面齐知足 AI 应用发展的需求。它总体呈现出这些特质：
第一，高效的数据处理和分析。
补助 HTAP，约略在归拢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动，从而加速决策速率和反映时间。
及时期析，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 应用至关热切。
第二，简化的数据不竭。
一体化数据库约略确保数据的一致性和齐全性，因为事务处理和分析处理在归拢个系统内完成，幸免了数据同步和转念佛由中可能出现的延伸和无理。
通过将多种数据类型（如联系型数据、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不竭。企业不需要崇敬多个数据库系统，减少了数据孤岛问题和运维复杂性。
第三，纯真性和膨大性。
一体化数据库补助多模态数据处理，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，知足各式业务需求。
一体化数据库不错在公有云、特有云和土产货数据中心的混杂环境中部署，补助异构环境下的数据不竭和应用。这使企业约略凭证业务需求纯真聘用和诊疗部署决策。
第四，简化 AI 应用构建。
AI 应用不时需要进行高效的向量检索和相同性搜索。一体化数据库通过深度集成向量引擎，补助快速向量化计较和相同度查询，擢升 AI 应用的性能。
一体化数据库约略将数据存储和 AI 模子轮廓团结，补助复杂的 AI 使命负载。这种集成减少了数据传输的延伸，提高了模子老练和推理的效力。
第五，镌汰资本和复杂性。
一体化数据库减少了企业需要崇敬的数据库系统数目，简化了时刻栈，镌汰了系统集成和运维的复杂性。
通过优化资源诳骗和减少多系统间的数据同步和转念，一体化数据库镌汰了总体领有资本，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，她信服 AI 改造宇宙，数据是最肤浅最径直的神色。
如今，AI 应用落地趋势也曾开启。数据行为坐褥因素，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 将成为蚂会聚团的 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设平台的数据不竭提供补助。
一体化正在成为数据库发展历程中，一个口角分明的标的。
— 完 —
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