Oracle Database 23ai 全面上市

2024年5月2日，甲骨文公司宣布 Oracle Database 23ai 全面上市。在过去四年中，Oracle 数据库开发部门一直致力于提供 Oracle 数据库的下一个长期支持版本，重点关注人工智能和开发人员生产力。鉴于此版本数据库对 AI 的关注，我们决定将数据库名称从 Oracle Database 23c 更改为 Oracle Database 23ai。这反映了本次发布的重点以及发布时的氛围。

改变游戏规则的创新

Oracle Database 23ai 专注于三个关键领域。

•  数据人工智能
•  数据开发
• 数据的关键任务

在此博客中，我们将描述此版本的一些关键功能，突出显示我们在这些重要重点领域的工作，并在您在所选平台上看到它们时提供详细信息。

 数据人工智能

我们的数据人工智能目标有两个：

1. 使应用程序开发人员能够更轻松地将人工智能功能添加到数据驱动的应用程序中
2. 将 GenAI 功能融入我们的产品中，以便 Oracle 数据库的所有用户（从数据分析师到应用程序开发人员和 DBA）都可以提高工作效率。

这是通过利用 AI 简化 Oracle 的数据管理流程、提供 AI 算法来从数据中发现新见解、促进数据库查询的自然语言交互以及使用户能够存储 AI 生成的向量以进行快速高效的对象相似性搜索来实现的。让我们进一步深入研究这些功能。

增强新一代人工智能模型

人们正在感受到 AI 大型语言模型 (LLM) 的影响，ChatGPT、Google Gemini、Cohere 和 LLaMA 等产品就是例证。虽然LLMs对我们执行日常任务的方式产生了深远的影响，但这些引擎面临的挑战之一是它们仅限于在其创建的特定时间窗口内回答问题。他们还缺乏组织内保存的数据的背景和详细信息。为了使这些和其他LLMs有用，我们需要用与您就数据库中保存的数据提出的问题相关的数据来增强他们的现有理解。

在 Oracle Database 23ai 中，我们引入了 AI 矢量搜索，这是一项强大的新技术，使您能够利用新一代 AI 模型来生成和存储矢量。这些向量（有时称为嵌入）是文档、图像、视频、声音等的多维表示。通过将这些对象编码为向量，您可以使用数学计算来查找它们之间的相似性。 Oracle Database23ai 解决方案的真正强大之处在于，您可以将这些相似性搜索与使用简单 SQL 的业务数据搜索结合起来。任何对 SQL 有基本了解的人都可以创建结合相似性和其他搜索条件的强大语句。这些类型的查询为LLMs提供了额外的上下文，增强了他们的知识并使他们的回答更加准确并且与您的客户或组织的问题相关。为了启用此功能，我们添加了新的数据类型、新的向量索引和 SQL 语言扩展，以便利用 Oracle Database 23ai 的高级分析功能，查询向量以及现有业务数据变得异常简单。

数据的安全编码

为了实现 LLMs 提供的巨大优势，我们首先需要加深对数据集及其中对象的理解。对这些对象进行编码的模型可能是庞大且复杂的代码片段。因此，将这种处理工作转移给第三方服务已成为常见的做法。这可能要求您与第三方共享潜在的敏感信息，并带来固有的风险。

为了确保对象的安全编码，Oracle Database 23ai 允许您通过其对 ONNX 标准的支持将自己的可信 AI 模型直接加载到数据库中。这使得 Oracle Database 23ai 能够在对象插入数据库时对其进行编码。这使得能够对对象进行近乎实时的安全推理，并确保不需要从数据库中提取数据并将其移交给第三方服务。

自然地提问

虽然 SQL 是一种非常强大的语言，但上手可能有点困难。为了让更广泛的用户能够提出有关 Oracle 数据库的最复杂的问题，我们正在与 Cohere 和 Llama 等 LLMs 集成，以便您可以使用自然语言提出问题。所以你可以简单地问一个问题，比如“显示最近 4 个季度受年轻一代欢迎的产品的销量”。 Oracle Database 23ai 将共享表的元数据来回答 LLM 的问题以及用户的问题。 LLM 理解“年轻一代”的含义，并将其转换为数据范围作为 SQL 查询中的过滤器，并将其返回到数据库。当然，我们并不将 Oracle Database 23ai 限制为仅允许您查询数据库中的信息。您还可以就 Oracle 数据库的各个方面提出问题。

从数据中寻找新的见解

自 Oracle 数据库 9iR2 发布 20 多年前以来，该数据库具有内置的机器学习 (ML) 算法，使您能够快速查找表中数据的模式和趋势并预测客户行为。这些 ML 算法使您能够使用复杂的 ML 算法，而无需复杂的 ETL 操作来提取数据并写回结果。然后，当您的数据插入或加载到 Oracle 数据库时，可以使用这些模型进行分类、聚类和预测，从而提供切实的业务优势，例如客户推荐和欺诈检测。自该版本发布以来，我们改进了 Oracle 数据库并向其添加了新的机器学习算法和功能，创建了业界最复杂、功能最强大的数据挖掘平台之一。

适用于 Oracle 数据库的所有版本

AI Vector Search 是 Oracle Database 23ai 的一部分，在企业版、标准版 2、Database Free 和所有 Oracle 数据库云服务中免费提供。

早期测试人员的反馈

AI矢量搜索在推出之前就引起了极大的兴趣，许多客户和合作伙伴都热衷于尝试并提供有关AI矢量搜索等最新功能的反馈。以下是我们收到的反馈示例。

“我们很高兴看到 AI 矢量搜索添加到 Oracle 数据库中。我们很高兴能够在与其他工作负载相同的 Oracle 数据库中运行 AI 矢量搜索，这使我们能够提供可靠且安全的解决方案。”

Shinichiro Otsuka，NRI 认证 IT 架构师，野村综合研究所

“人工智能矢量搜索通过将人工智能引入您的数据，改变了我们思考业务的方式：例如，我们可以使用自然语言查询我们的文档，以找到客户提出的问题的答案。这使得为客户提供服务的过程变得更快，服务质量也得到提高。能够将生成式人工智能的力量与我们自己的数据结合使用会产生巨大的变化。”

Heli Helskyaho，奇迹芬兰公司首席执行官

“我们一直在利用先进的数字技术为各种业务转型项目提供咨询。 Oracle Database 23ai AI Vector Search的实现非常简单，只需在当前的关系数据库系统中添加向量列即可。我很高兴矢量数据与现有数据位于单个记录中，因此可以使用单个 SQL 语句完成相似性重新排序。这使得可以轻松地将大型语言模型和公司数据结合起来，以创建和操作企业级检索增强生成系统。”

漆原茂 (Shigeru Uushibara)，UL 系统公司董事长

“随着日本国内劳动力的减少，XCAT 的客户希望采取节省劳动力的措施。Oracle Database 23ai 的 AI Vector Search 允许客户使用 SQL 进行向量检索，这对于很少或没有 AI 知识的工程师来说是一个出色的工具此外，无需额外成本即可管理人工智能数据的能力对于许多 Oracle 数据库客户来说是一个主要吸引力。”

山根光典 (Mitsunori Yamane)，Cross Cat Co., Ltd. 总裁

 数据开发

Oracle Database 23ai 的重点是通过消除与数据库交互相关的复杂性来简化应用程序的开发体验。消除应用程序开发过程的复杂性意味着您有更多机会专注于创建满足客户需求的优雅应用程序的复杂性，而不是陷入技术细节的困境。此外，降低复杂性可以缩短开发周期，这在当今快节奏的数字环境中至关重要，因为市场需求可能会迅速变化。

JSON 还是关系型，一个艰难的选择？

Oracle 23ai引入了多项关键技术来降低开发人员的复杂性。也许其中最具创新性和最重要的是 JSON 关系二元性的引入。该技术允许您在单个应用程序中充分利用关系的强大功能和 JSON 开发方法的简单性。 JSON 提供了一种优雅的数据建模方法，其中回答查询所需的所有相关数据都包含在单个对象中，而无需跨表执行复杂的联接。关系方法提供了灵活、存储高效、一致的数据模型，易于使用 SQL 等语言进行查询。从历史上看，当您被迫在应用程序生命周期开始时选择采用哪种数据库建模方法时，就会出现问题。随着业务需求的变化，此阶段做出的决策可能会在以后产生影响。 JSON 关系二元性的优点在于，您可以从这两种方法中受益，而无需使用复杂且笨重的对象关系映射框架 (ORM)。

通过在关系表之上创建简单的 JSON Duality 视图，您可以构建使用文档来查询和更新基础数据集的应用程序。避免了文档建模中的一个基本问题——数据重复，甚至数据库级并发控制的复杂性也被隐藏起来，因为 Oracle Database 23ai 代表您管理文档级可串行性。您可以继续使用简单的 HTTP PUT、POST 和 GET 操作，或者直接针对 Oracle 数据库使用特定于语言的 API，例如 Oracle 的 SODA API 甚至 MongoDB API。使用 JSON Duality Views，“鱼与熊掌不可兼得”这句老话不再成立。

SQL 变得更简单了

SQL 仍然是当今应用程序开发人员最流行的开发语言之一。在询问最简单或最复杂的业务数据问题时，它的多功能性使其成为数据管理的基石，在可预见的未来，它可能会占据这一地位。这并不是说它有可以改进的地方。在 Oracle Database 23ai 中，我们听取了常见的增强请求，并研究了哪些可以变得更简单或提供更引人注目的方式来与数据库交互。我们所做的一些 SQL 改进示例包括添加了两种新数据类型“布尔”和“向量”，我们添加了“数据用例域”以允许您丰富表定义中使用的数据类型的含义，消除了简单 SQL 语句中“from Dual”的需要，以提高可读性，从而更容易聚合“interval”数据类型，引入表值构造函数，以便轻松在 insert select 或 merge 语句中指定多行。这些只是我们对 SQL 所做的众多改进中的一小部分。查看此博客了解更多详细信息。

与 AI Vector Search 一样，我们也感谢参与 Oracle Database 23ai Beta 计划的客户和合作伙伴提供的大量有用反馈。以下是我们收到的评论样本 -

“JSON 关系二元视图最终解决了对象关系映射问题，从而改变了应用程序开发的游戏规则。而且，我们终于在多层或 Web 架构中实现了符合 ACID 的事务。”

Peter de Vaal，Transfer Solutions 首席顾问

“JSON 关系二元性为您提供了两全其美的优势：关系专家可以与文档数据库专家处理相同的数据，而无需学习新技能。应用程序开发人员拥有所需的灵活性，并且数据库管理更加简单。甲骨文比其他数据库取得了巨大的飞跃。”

Patrick Barel，Qualogy 高级 Oracle 顾问

“具有 JSON 关系二元视图和 Oracle APEX 的 Oracle Database 23ai 使我们能够创建功能齐全、符合标准的应用程序来处理 JSON 医疗保健数据。”

Rade Pobulic，VDEL Informationstechnik & Consulting GmbH 技术总监

建模复杂关系的属性图

图数据库为建模现实场景中的复杂关系提供了全新的视角。然而，直到最近，开发人员仍在努力解决专有语言问题，并且必须将数据传送到专门为管理这些关系而定制的数据库。这阻碍了这项突破性技术的广泛接受。幸运的是，该行业采取了协作方式将图表带给大众，最终建立了标准。这些标准使开发人员能够熟悉 SQL 的多功能性，从而形成更易于访问的环境。 Oracle Database 23ai 是采用这一新标准的开创性商业数据库。通过这些进步，我们预计企业生态系统中图数据库的集成将大幅增加。

与 JSON 对偶视图一样，您可以通过属性图视图的用户来表达您希望如何使用现有关系表或 JSON 集合中保存的数据的意图。通过简单的视图，您可以丰富数据以对数据所包含的潜在复杂关系进行建模。新的 SQL 扩展使编写强大的查询变得更加简单，以更深入地理解使用标准 SQL 难以描述的信息。我们还添加了一组新的复杂图形算法（最短路径、分类、连接等），这些算法将在 GA 后不久发布。

属性图

Property Graph 在 Oracle Database 23ai 的所有版本中均可用。

数据的关键任务

Oracle 数据库因为世界上一些最重要的应用程序提供支持而闻名。多年来，它已成为企业最宝贵资产：数据的坚定守护者。 Oracle 数据库的功能范围无与伦比，擅长保护关键系统免遭意外停机。一个典型的例子是 Oracle 真正应用集群 (RAC)，这是一种支持全活动、共享磁盘数据库的尖端技术，非常适合最关键的任务场景。 Oracle Active DataGuard 和 Oracle GoldenGate 在构建同质和异构数据复制架构方面提供了无与伦比的灵活性。

分片更好、更快、更简单

对于企业希望在更远的距离上分发数据的用例，无论是出于监管原因（用户数据必须存储在客户所在的国家/地区）还是为了减少与全球分布式应用程序相关的访问延迟：我们引入了支持用于 Oracle Database 12c 中的数据库分片。分片将数据集分布在多个 Oracle 数据库中，但作为单个逻辑数据集进行管理。这种分片架构允许通过添加和删除分片来扩展或缩小数据库，并允许 Oracle 自动重新平衡数据集。 Oracle 能够在线完成此操作，并且对业务影响很小，因为分片的概念直接融入到数据库中。

在 Oracle Database 23ai 中，我们的全球分布式数据库技术引入了对 Raft 复制的支持。这是一种基于共识的协议，有助于跨所有分片自动配置复制。使用 raft，复制在所有分片中保存称为复制单元的副本。当出现分片故障或重新配置时，Oracle Database 23ai 会自动重新平衡数据。新的 Raft 协议还支持亚秒级故障转移，以确保持续的业务连续性。

Oracle 23ai 为我们的高可用性产品带来了一系列全面改进，例如新的“本地滚动数据库维护”，通过在接收补丁的同一节点上建立另一个实例来简化集群中滚动补丁的影响。我们还引入了对新的 Data Guard Per Pluggable Database (PDB) 的支持，允许在两个容器数据库 (CDB) 之间提供可插拔数据库级别的灾难保护，并且每个 CDB 都运行活动工作负载。我们还改进了 Oracle Clusterware 中 PDB 的集成和管理。有关这些 HA 功能及更多功能的更多详细信息，请查看 Markus 的博客，他在其中详细介绍了我们在 Oracle Database 23ai 中所做的改进。

缓存数据变得简单

在应用程序层缓存数据可以带来相当大的好处。它通常用于提高应用程序的响应速度并减少数据库的负载，因为查询会被卸载到通常更靠近代码的缓存中。然而，为了实现这些好处，开发人员面临着许多挑战；其中最大的问题之一是确保缓存与后端数据库中保存的数据一致，否则就有提供过时且可能不正确的数据的风险。开发人员通常被迫创建复杂的代码来管理这些场景，并且常常不得不求助于诸如“生存时间”之类的设计模式，其中数据定期从缓存中刷新并重新加载。这些和许多其他挑战通常意味着缓存的维护变得困难且昂贵，并且在某些情况下，这是一个比其设计要解决的问题更大的问题。

在 Oracle Database 23c 中，我们希望通过名为“True Cache”的新功能来解决针对 Oracle 数据库构建的缓存问题。 True Cache 是在主数据库之前运行的无盘 Oracle 实例。 True Cache 实例利用 Active Data Guard 技术来确保它随着主数据库实例中的数据更改而自动更新。这种新的缓存技术最重要的功能之一是其简单的配置和最少的代码更改，只需这些更改即可充分利用其提供的优势。

使 SQL 执行更安全

组织面临的挑战之一是恶意行为者不断尝试窃取数据或破坏其日常活动。在 Oracle Database 23ai 中，为了防止执行未经授权的 SQL（无论是通过 SQL 注入攻击还是由未经授权的人员执行），我们引入了 SQL 防火墙。 SQL 防火墙允许您根据允许执行的 SQL 来训练数据库。然后，SQL 的“允许列表”可用于记录未经授权的 SQL 或记录其执行情况。可以添加其他条件以允许 IP 范围或授权调用程序的例外。 SQL 防火墙的强大之处在于它是 Oracle 数据库的一部分，因此，它对 SQL 的执行造成的开销非常小。设置和训练 SQL 防火墙非常简单，可以通过 GUI 或通过对存储过程的一些简单调用来完成。

超过 300 多个新功能

在我之前的博客中，我讨论了 Oracle Database 23ai 的云版本，并描述了 300 多个新功能中的一些。其他一些值得注意的功能包括

• Java 脚本存储过程
•  优先交易
•  数据用例域
•  架构权限
•  注释
•  布尔数据类型
•  开发者角色
• 每个 PDB 只读备用
•  JSON 架构
• 实时 SQL 计划管理
• 性能改进
•  免费锁定预订
• 改进的微服务支持
• XML 和 JSON 搜索索引增强功能
• 还有很多很多

有关这些内容的详细分类，另请参阅新功能指南文档

 平台推出

Oracle Database 23ai 现已在 Oracle Exadata Cloud@Customer、OCI Exadata 数据库服务和 OCI 基础数据库服务上提供。 Azure Oracle 数据库服务中也提供了它。对于开发人员来说，Oracle Database 23ai 现在可以在始终免费的 Autonomous Database 中使用，也可以在 Autonomous Database 23ai 容器映像和 Oracle Database 23ai Free 中下载。我们还很高兴地宣布，Oracle GoldenGate 23ai 和 GoldenGate 23ai Free 也可供下载。适用于 Linux（OL 和 RHEL 8/9）和 Windows 的 Oracle Database 23ai 本地版本将很快推出，其他平台将在未来几个月内推出。有关更多详细信息，请查看 Oracle 支持说明文档 ID 742060.1

Oracle Database 23ai 的全面发布标志着这一重要版本进入了一个新阶段。数千名开发人员为其设计、开发和测试做出了贡献，我们认为这是市场上最好的企业数据库。

立即下载 Oracle Database 23ai

您现在可以尝试 Oracle Database 23ai。

免费下载 Oracle Database 23ai

下载自治数据库 23ai 容器映像

下载 Oracle GoldenGate 23ai

 了解更多信息

有关上述某些功能的更多信息，请尝试新功能指南文档或查看此博客或查看下面列出的一些博客

• Oracle 宣布在 Oracle Database 23ai 中全面推出 AI 矢量搜索
• Oracle 宣布在 Oracle Database 23ai 中全面提供 JSON 关系对偶性
• JSON 关系二元性：文档、对象和关系模型的革命性统一
• Oracle True Cache 简介：内存中、一致且自动管理的 SQL 和键值（对象）缓存
• Oracle Database 23ai 现已在云端推出
• 免费试用 Oracle Database 23ai
• 将 JSON 关系对偶视图与 Micronaut 框架结合使用
• 将 JSON 关系对偶性与 Oracle Database API for Mongo DB 结合使用
• Oracle Database 23ai 内存深度矢量化增强功能
• SQL 防火墙现已内置于 Oracle Database 23ai 中
• 揭示 Oracle 全球分布式数据库的强大功能：Oracle 23ai 数据库进步
• Oracle 全球分布式数据库支持 Oracle Database 23ai 中的 RAFT 复制
• 锁定23ai免费预订
• 使用 faker-js/SimpleFaker 在 Oracle Database 23ai 中生成测试数据
• 使用 SQL 和 PGQL 查询图形：有什么区别？
• Oracle Database 23ai 快速摄取增强功能
• 数据库 23ai 的模式级权限授予