新的里程碑：Oracle Database 23ai将AI引入企业数据和应用程序

劳动节假期第二天，甲骨文董事长兼首席技术官Larry Ellison和执行副总裁Juan Loaiza宣布全面推出新的长期支持版本 Oracle Database 23ai，这标志着数据库时代一个新的里程碑的到来。Oracle数据库的用户能够通过内置人工智能使其数据变得更加智能，对全球企业来说是一个游戏规则改变者，因为其突破性 AI 技术的重要性，将其命名为 Oracle Database 23ai。Oracle Database 23ai 作为里程碑意义的版本，包括 Oracle AI 向量搜索、300 多个附加功能和数千项增强功能，专注于简化 AI 与数据的使用、加速应用程序开发和运行关键任务工作负载。通过将 AI 算法引入数据所在的位置，而不必将数据移动到 AI 算法所在的位置，这使得AI可以在Oracle数据库中实时运行，大大提高AI的有效性、效率和安全性。

Oracle Database 23ai 专注于三个关键领域：

• 数据人工智能( AI for Data)

• 数据开发( Dev for Data) 

• 数据的关键任务(Mission Critical for Data)

以下将从这三个方面来描述其关键功能。

数据人工智能

Oracle Database 23ai 将 AI 引入业务数据所在的地方。其AI 向量搜索功能使客户能够安全地将文本、文档、图像和其他非结构化数据的搜索与企业私域业务数据的查询结合起来，而无需将数据移动或复制到单独的向量数据库。新发布的Oracle Exadata System Software 24ai 和 OCI GoldenGate 23ai也将为数据人工智能提供有力支持。

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。

我们通过以下几个方面来实现这些目标：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。

增强新一代人工智能模型

人们正在体验到 AI 大语言模型 (LLM) 的影响，ChatGPT、Google Gemini、Cohere 和 LLaMA 等产品就是例证。虽然大语言模型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。他们还缺乏企业私域业务数据的上下文和详细信息。为了使这些大语言模型更有意义，我们需要用您数据库中保存的私域业务数据来增强他们对您提出的问题的理解。

在 Oracle Database 23ai 中，我们引入了 AI 向量搜索，这是一项强大的新技术，使您能够利用新一代 AI 模型来生成和存储向量。这些向量（有时也称为嵌入）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 Database 23ai 给出的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。这些类型的查询为大语言模型提供了额外的背景信息，增强了他们的知识并使他们的回答更加准确并且与客户或组织的问题相关。为了启用此功能，我们添加了新的 Vector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，使得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（Secure encoding of data）

为了实现大语言模型提供的巨大优势，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，并带来内在的风险。

为了确保对象的安全编码，Oracle Database 23ai 允许您将自己可信的且支持ONNX 标准的 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，从而实现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企业私域数据并将其移交给第三方服务。

用自然语言提问

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 数据库的复杂的问题，我们正在与 Cohere 和 Llama 等大语言模型集成，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 将与 LLM 共享表的元数据以回答用户的问题。 LLM理解“年轻一代”的含义，并将其转换为数据范围作为SQL查询中的过滤条件，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

自从20 多年前 Oracle 数据库 9iR2 发布以来，Oracle数据库就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。这些机器学习算法使您能够无需复杂的 ETL 操作即可实现提取数据并写回结果。当您的数据插入或加载到 Oracle 数据库中时，这些模型可用于分类、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，我们在持续改进Oracle 数据库并为其不断添加新的机器学习算法和功能，创建了业界复杂、功能极其强大的数据挖掘平台之一。

适用于 Oracle 数据库的所有版本

AI 向量搜索是 Oracle Database 23ai 的一部分，在企业版、标准版2、Database Free 和所有 Oracle 数据库云服务中都免费提供。

客户反馈

AI向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向量搜索等新功能的反馈。以下是我们收到的反馈示例。

“我们很高兴看到 AI 向量搜索添加到 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 向量搜索，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

“AI向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来查询我们的文档，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 向量搜索的实现非常简单，只需在当前的关系数据库系统中添加向量列即可。我很高兴向量数据与现有数据位于单条记录中，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。”

Shigeru Urushibara，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 向量搜索允许客户使用 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 数据库客户来说有极大吸引力。”

Mitsunori Yamane，Cross Cat Co., Ltd. 总裁

加速应用程序开发

Oracle Database 23ai 通过JSON 关系二元性视图和SQL 属性图来提供 JSON 与关系型的统一和图与关系型的统一，从而简化应用程序开发并提高开发人员的工作效率。为了更好的支持数据开发，Oracle提供了多种供免费开发者数据库— Always Free Autonomous Database 23ai、Autonomous Database 23ai 容器映像和 Oracle Database 23ai Free。

JSON 和关系型的统一

JSON 关系二元性解决了某些应用程序使用数据的方式与关系数据库存储数据的方式之间的不匹配问题。 几十年来，开发人员一直能够使用 SQL 读取和写入关系数据。 现在，他们还可以使用 JSON 通过 REST 或原生 JSON API 轻松检索和存储相同的数据，而不会影响关系数据模型固有的数据一致性、存储效率和灵活性。 借助 JSON 关系二元性视图，开发人员和客户不再需要为其数据选择某个单一数据模型而烦恼。 他们在同一数据上同时受益于 JSON 和关系数据模型。

图和关系型的统一

可操作属性图使开发人员能够轻松构建使用属性图查询数据之间和数据内的关联性的应用程序。 属性图查询可以在 Oracle 数据库支持的所有类型的数据之上运行，包括关系数据、JSON 数据和空间数据。 开发人员可以直接在可操作数据上定义图模型，并使用新的 ISO 标准 SQL/PGQ 语法查询图。 这使得创建分析数据之间（例如多个金融交易之间）的联系、模式和关系的应用程序变得更加容易和快捷。

免费的开发人员数据库

始终免费的自治数据库在云中无限期地提供两个免费的自治数据库无服务器实例，并提供预集成的工具，包括 Oracle APEX、Select AI、数据库工具、机器学习和图。 Autonomous Database Free 容器映像和 Oracle Database Free 现在支持 Oracle Database 23ai，使开发人员能够轻松下载并尝试新功能，包括 AI 向量搜索、JSON 关系二元性和使用 SQL 的可操作属性图。

其他和应用开发相关的增强

除了 JSON和图之外，我们还致力于在使用 Oracle Database 23ai 进行微服务、JavaScript时增强开发人员的工作效率。对 JavaScript 的支持简化存储过程开发，从而允许开发人员在数据库中使用 JavaScript 创建存储过程。 此功能允许开发人员利用大量现存的 JavaScript 库，前台开发人员也能轻松开发数据库服务器应用。同时，在23ai中提供了更简单的 SQL 写法，更强大的功能，降低应用开发的难度，比如Boolean 数据类型、一个表支持4096列、基于表连接的更新和删除操作、使用别名或位置 的Group By，以及表值构造函数等。与此同时，23ai中提供了Schema 级别的权限授权方式以及新的开发者角色，都可以极大的简化数据库的赋权操作，让应用开发变得更加简单。

数据的关键任务

Oracle 全球分布式数据库现在支持物理数据库之间的 RAFT 复制，可在几秒内实现自动故障转移并实现零数据丢失。Oracle Database 23ai 提供 True Cache 和数据库内 SQL 防火墙等新特性来支持数据关键任务。

采用 RAFT 的 Oracle 全球分布式数据库

Oracle 全球分布式数据库允许云中的数据跨多个位置的多个物理数据库（而不是一个数据库）存储，而对于应用程序看起来是单个数据库映像。它用于实现超大规模数据库部署并帮助解决数据驻留和数据主权要求。现在，物理数据库之间的 RAFT 复制可实现自动故障转移，在几秒内实现零数据丢失。在构建必须实现超高可扩展性和可用性的云规模分布式数据库时，这一点至关重要。将数据库内部的复制与基于 RAFT 的协议相集成，简化了容错分布式数据库的创建和管理，并减少了维护多活可用性时需要的手动流程。

Oracle True Cache

True Cache 是内存中、始终一致、应用程序透明的高性能中间层缓存。 Oracle True Cache 缩短了应用程序响应时间，同时减少了数据库服务器上的负载。与其他中间层缓存不同，True Cache 数据在每个时间点都会自动保证事务一致性。 True Cache 不需要开发人员编写代码来填充和管理缓存中的数据，这使得在应用程序和数据库之间的部署变得很容易。 True Cache 将 Oracle 数据库的丰富功能引入中间层缓存。 True Cache 中提供所有 Oracle SQL、JSON 和图查询功能，意味着应用程序无需修改即可利用True Cache的缓存功能。

数据库内 SQL 防火墙

Oracle SQL 防火墙有助于保护数据库免受未经授权的 SQL 攻击，包括 SQL 注入攻击。 Oracle SQL 防火墙内置于 Oracle Database 23ai 中，提供了一种可扩展、高性能且难以绕过的方式来应对黑客和受损内部帐户带来的风险。此外，企业可以使用 Oracle Data Safe 来管理多个 SQL 防火墙，以显著降低部署成本。

和DBA日常工作相关的改进

现在让我们来看看一些有助于提高 DBA 工作效率的重点领域。Oracle Database 23ai提供了多项可自动执行操作任务并改善用户体验的增强功能和新功能，而且还提供了一系列新的安全功能。

• 添加了机器学习来提高实时统计的准确性。它使我们能够更好地预测数据将如何随时间变化，从而提供有关规划查询执行的更好信息。这减少了对那些昂贵的统计信息收集工作的需求，减少了对操作系统的影响。

• Oracle Database 23ai 可以自动检测 SQL 计划中的回归并提供更优计划。它还会自动拦截以前可能引发 ORA 600 消息的错误，并提出替代解决方案，在不中断应用程序的情况下返回预期结果。此功能可主动处理可能导致应用程序错误或降低响应时间的 SQL 计划问题。

• 在 Oracle Database 23ai中，我们增强了创建物化视图的方式。底层机器学习框架可以更好地理解物化视图可能为您的分析工作负载带来的好处，而且，它了解维护这些物化视图可能给数据库带来的负担。

• Oracle Database 23ai支持事务优先级控制。用户现在可以启用自动中止阻塞高优先级事务的低优先级事务的功能，从而实现让高优先级的事务优先执行。

• Oracle Database 23ai支持无锁列值保留，也称为托管锁定。这允许开发人员创建关于何时需要锁定数据行的规则。例如，当库存充足时，数据仅在提交时锁定，并有可能改善最终用户体验以及事务的吞吐量。

在 Oracle Database 23ai中，PDB 级别的 Data Guard 现在支持以只读模式打开的备用 PDB，以允许将报告查询卸载到 DGPDB 备库。

下载地址：

• Oracle Database 23ai Free：

  https://www.oracle.com/database/free/get-started/

• Autonomous Database 23ai 容器映像：

  https://www.oracle.com/autonomous-database/free-trial/#free-container-image

编辑：赵靖宇