Oracle 23c? No Oracle 23ai

昨天 Oracle 发布了最新的Oracle版本。出乎意料的是这个版本从Oracle 23c 更名为 Oracle 23ai ,似乎预示着Oracle的掌舵人Larry也要全面拥抱AI技术浪潮了。

23ai版本主要功能介绍:

Oracle Database 23ai 是 Oracle 数据库的下一个长期支持版本。它包括 300 多项新功能,重点关注人工智能 (AI) 和开发人员生产力。AI 矢量搜索等功能使您能够利用新一代 AI 模型来生成和存储文档、图像、声音等的矢量; 对它们进行索引并快速查找相似性,同时利用 Oracle 数据库的现有分析功能。这与已经广泛的机器学习算法集相结合,使您能够快速创建复杂的支持 AI 的应用程序。Oracle Database 23ai 还使用 AI 来优化许多关键数据库功能,以便更准确地估算时序和资源成本。

构建使用 JSON 或关系开发方法使应用程序变得更加简单。增强支持微服务和改进消息传递功能。如果合规或性能要求而需要分发或分片数据库,Oracle Database 23ai 将添加新的 RAFT 协议支持。

Oracle Database 23ai 还包括对 SQL 和 PL/SQL 的重大改进,引入了新的数据类型和语言增强功能,以创建新的或改进现有的 OLTP 或分析应用程序。但许多新功能(如 SQL 防火墙)使您能够准确控制针对数据库执行的 SQL。

为了帮助 DBA,Oracle Database 23ai 进一步优化了许多关键管理任务,降低了这些任务的复杂性并提高了其性能,并引入了一些新功能来简化任务,例如回收表空间中的可用空间。Oracle 数据库还在基础设施级别(使用 True Cache 等技术)和 SQL 级别增加了新的性能改进,确保某些语句的执行速度提高了许多倍。

更多详细的功能介绍在下面链接:

https://blogs.oracle.com/database/post/oracle-23ai-now-generally-available  

Oracle DataBase 23ai专注在3个关键领域:1.AI for Data。2.Dev for Data。3.Mission Critical for Data

感觉就是AI => AI Vector Search

Dev => JSON duality views, SQL Property graphs

Mission Critical => True Cache, SQL Firewall

个人比较感兴趣的功能:

1.Oracle AI 矢量搜索专为人工智能 (AI) 工作负载而设计,允许您根据语义(而不是关键字)查询数据。也就是说除了数据库传统上支持的属性值或关键字等数据值之外,它还允许用户根据数据的语义或含义来搜索数据。

2.缓存数据变得简单。相比传统redis。缓存的数据和数据库的一致性需要应用去维护。真正的缓存是不需要应用去维护了,数据库内部直接维护和缓存的一致性。

3.SQL中的操作图

4.无锁修改,保留允许应用程序在不锁定行的情况下修改行记录

5.多种数据类型和 SQL 增强功能。比如每个表最多 4096 列,创建枚举类型,等等

10分钟下载体验Oracle 23ai版本链接如下

https://www.oracle.com/cn/database/free/get-started/#quick-start 

直接下载VirtualBox镜像,然后导入VirtualBox

然后登陆数据库,镜像的所有密码都是oracle

欢迎关注下面公众号(DBA码农)  同步更新

### 配置 Oracle 23c AI 功能的方法 为了启用配置 Oracle 23c 中的 AI 功能,需要遵循一系列操作流程。以下是关于如何配置这些功能的具体说明: #### 1. 安装 Oracle 23c 数据库 在开始之前,确保已成功安装 Oracle 23c 数据库。可以通过以下命令完成 CentOS 上的安装[^3]: ```bash dnf -y install oracle-database-free-23c-1.0-1.el8.x86_64.rpm ``` #### 2. 启用生成式 AI 支持 Oracle 23c 提供了对生成式 AI 的支持,允许开发者通过机器学习算法自动生成数据[^4]。要激活这一功能,需执行以下 SQL 脚本以加载必要的组件: ```sql BEGIN DBMS_GENERATIVE_AI.INITIALIZE; END; / ``` 上述脚本会初始化生成式 AI 所需的基础环境。 #### 3. 创建用于 AI 计算的数据表空间 由于 AI 应用通常涉及大量计算密集型任务,因此建议为 AI 特定工作负载分配独立的数据表空间。可以使用如下语句创建专用表空间: ```sql CREATE TABLESPACE AISPACE DATAFILE '/path/to/aispace.dbf' SIZE 1G AUTOEXTEND ON NEXT 512M MAXSIZE UNLIMITED; ``` #### 4. 加载预训练模型或导入矢量数据 如果计划利用 AI 矢量搜索功能,则需要先加载预先训练好的模型或将目标对象转换成向量形式并存入数据库中[^1]。例如,对于一组图片文件,可运行类似下面的操作将其嵌入到数据库里: ```sql DECLARE v_image_vector BLOB; BEGIN -- 假设这里有一个函数 IMAGE_TO_VECTOR 将图像转为特征向量 SELECT IMAGE_TO_VECTOR('image.jpg') INTO v_image_vector FROM DUAL; INSERT INTO image_vectors (id, vector_data) VALUES ('img1', v_image_vector); END; / ``` #### 5. 构建索引加速查询性能 针对存储于数据库中的高维向量集合构建高效的近似最近邻(ANN)索引来提升检索速度是非常重要的一步。可通过调用 `DBMS_INDEXING` 包实现这一点: ```sql EXECUTE DBMS_INDEXING.CREATE_ANNOY_INDEX('IMAGE_VECTORS', 'VECTOR_DATA'); ``` 以上步骤涵盖了从基础设置到高级特性的整个过程,从而充分利用 Oracle 23c 的强大 AI 功能。 ---
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