数据库检索（Database Retrieval）是指在大规模数据库中查找、筛选、获取与特定信息需求相关的数据记录、信息或文档的过程，可以为用户提供一种高效、快捷地获取数据信息的方式。在实际应用中，数据库的检索常常需要运用到统计学、信息学、人工智能等技术。
各种类型的信息（如图书馆图书编码、电子商务的商品信息、科学文献、商业数据等）被保存在越来越多的数据库中，而这些数据库通常包含海量的数据记录。如何高效地检索这些信息，以快速找到用户需要的数据，就成为了数据库检索所面临的挑战。
对于大规模数据库的检索，一般需要通过特定的搜索引擎和工具实现。当前较为常用的数据库检索技术包括关键词检索、自然语言检索、多媒体内容检索等。通过关键词检索，用户可以利用系统提供的接口，输入相应的单词、短语、或特定的符号来搜索相关的信息；自然语言检索则允许用户通过输入自然语言来检索相关信息，此技术的核心在于自然语言处理；而多媒体内容检索则主要用于搜索音频、视频、图片等多媒体资料，关键技术在于多媒体信息处理与分析。
OceanBase数据库采用的是聚集索引表模型，因此在索引的行中除了用户指定的索引列之外，还会存储主表的主键列，以方便进行回表。对于索引表，OceanBase 数据库存储时使用 MemTable 和 SSTable 来存储数据，其中 MemTable 使用的是 BTree 结构，而 SSTable 使用的是宏块结构。在 MemTable 或者 SSTable 都按照上述扫描过程，扫描出相应的数据，而最终的数据行是由 MemTable 和 SSTable 的数据行融合成完整的数据行。
在数据库检索的实际应用中，不同的检索技术会有各自的优缺点。基于关键词检索的技术容易实现和使用，但是在语义分析和信息提取上存在着一定的局限性；而自然语言检索则能够满足用户提出的自然语言需求，但是其需要投入大量的人力和计算资源进行自然语言处理；多媒体检索技术则需要更加专业的技术支持，涉及到数据结构与索引等专业内容。
除了在实际应用中检索数据库外，数据库检索也是信息检索研究领域中的重要组成部分。信息检索是指在大规模数据集合中自动检索与信息需求相关联的数据的过程，它有很长的历史，并涉及到许多领域，包括计算机科学、统计学、信息科学、人工智能等，广泛应用于互联网搜索引擎、图书馆和商业数据库等领域。
综上所述，数据库检索是在信息时代重要的工具，对于需要进行大量数据信息查找的用户十分有用。难度和效果的不同取决于所选择的检索技术和数据库的实际存储形式。
