几乎所有数据库都忽略的 AI 功能

数据库 CI/CD 工具 -- Bytebase 介绍 在本文中,我们首先向读者展示了 Bytebase 的安装部署过程,以及其查询和更改的基本功能。接着,我们体验了 Bytebase 1.14.0 最新版本所带来的 ChatSQL 功能,该功能基于 OpenAI,能够根据我们的问题或需求生成相应的 SQL 语句。最后,我们实践了 Bytebase 的 GitOps 功能,通过结合版本控制系统,可以跟踪数据库结构的变化,方便我们对数据库变更进行审查、协作和回滚操作。 阅读详情

原文地址:https://www.whatismcp.com/articles/the-ai-feature-that-almost-every-database-missed

数据库供应商争相为其产品添加向量化功能,却往往忽视了对 AI 而言至少是同等重要的另一关键特性。经过一些调查,我发现只有 Snowflake 原生支持这一功能:

file

CREATE TAG data_sensitivity;
ALTER TABLE customer_features SET TAG data_sensitivity = 'high';

这就是以结构化方式为数据库对象附加任意元数据的能力。

实现这个功能,意味着可以直接在数据库对象旁存储其注释。随着 AI 系统与企业数据基础设施的深度融合,这类上下文信息变得日益重要,系统需要丰富的元数据来确保适当的治理、可解释性和合规性。用 AI 术语来说,这一切都关乎提供上下文。

下面,我们看看 DB-Engines ranking 榜首的四大数据库,实现这个功能的情况如何。

file

Oracle

Oracle 数据库通过其数据字典和 Oracle Multimedia 中的用户定义属性提供有限的元数据支持。然而,它缺乏一个全面、灵活的系统来为表、列和视图等标准数据库对象附加任意元数据。

SQL Server

Microsoft SQL Server 通过 sp_addextendedproperty 存储过程提供扩展属性。在传统关系型数据库中,这种方式最接近于提供元数据附加功能。

file

MySQL

什么也没有。
😎

PostgreSQL

SECURITY LABEL 是最接近的功能,尽管其设计目的并不同于「CREATE TAG」。

file


常见的变通方法是使用 COMMENT;但 COMMENT 的问题在于它只是一个纯文本字段,如果开发者、DBA、安全团队和数据工程师都想添加自己喜欢的元数据,就容易造成混乱。

部分责任在于 SQL 标准,它没有定义这种功能。Snowflake 之所以支持它,可能是因为对于数据仓库用例来说,对数据库对象进行分类至关重要。

为 LLM 提供上下文正在成为数据库的主要用例。我希望 Snowflake 的 CREATE TAG 这类语法能融入未来的数据库系统。

毕竟,在 AI 时代,上下文不仅是王,更是王道。

数据库管理审计工具Bytebase快速部署 Bytebase 是一个开源数据库 DevOps 工具,它是用于在整个应用程序开发生命周期中管理数据库的 GitLab/GitHub。由于 GitLab/GitHub 为团队提供了 GUI 和协作工作区来管理代码,因此 Bytebase 在管理数据库方面也做了类似的工作. 阅读详情

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