OceanBase 4.3.3正式发布，助力构建AI时代的高效数据底座与SQL+AI一体化向量检索数据库

AI 时代，需要怎样的数据库？

10月23日，独立数据库厂商OceanBase在2024年度发布会上推出了OceanBase 4.3.3GA版本，该版本升级了向量检索与索引功能，实现了SQL与AI的一体化融合。这一版本深度融合了AI与数据库处理能力，支持多模态数据的融合查询，帮助企业简化AI技术栈，提高AI应用构建效率。OceanBase CEO杨冰表示，公司将继续践行一体化产品战略，为AI时代打造易用、高效的数据底座。

一体化数据库是AI时代的数据底座

随着AI技术的发展，越来越多的AI应用不再局限于纯文本生成，而是涉及多种复杂数据类型，并常存储于不同数据库中。这给数据库带来了新的挑战，包括提升性能与响应速度，处理和存储不同类型的数据，并支持结构化、半结构化及非结构化数据的复杂融合查询。杨冰认为，随着互联网/移动互联网时代向AI时代的演进，数据库正从分散走向统一，一体化数据库将成为AI时代的数据底座。

OceanBase 4.3.3发布，增加向量能力

面对AI时代的全新挑战，OceanBase不断推进技术升级。在2024年度发布会上，OceanBase推出了4.3.3版本，这是其面向实时AP场景的首个GA版本。OceanBase CTO杨传辉介绍，4.3.3在向量融合查询的关键能力上取得了显著突破，推出了全新的向量检索功能，实现了SQL与AI的一体化融合。

具体而言，4.3.3在多模态数据支持方面进一步扩展了对复杂数据类型的处理能力，新增了Array类型，并优化了Roaringbitmap类型数据的计算性能，为企业处理多样化数据结构提供了更高的灵活性。在向量融合查询能力上，4.3.3新增了向量检索能力，支持向量数据类型和向量索引，并基于向量索引提供了强大的搜索能力。用户可以通过SQL及Python SDK等方式灵活调用OceanBase的向量检索能力，结合对海量数据的分布式存储能力、多模数据类型及多类型索引的支持，极大简化了AI应用的技术栈，助力企业高效构建AI应用。

在多工作负载方面，OceanBase 4.3.3对AP（分析处理）场景进行了大幅性能优化，尤其是在海量数据分析时，能够提供更短的响应时间和更高的吞吐能力。同时，4.3.3引入了列存副本的新形态，实现了TP和AP负载的物理资源强隔离。这一物理隔离机制确保系统在处理事务型负载时，不受分析型负载的影响，特别是在实时数据分析和决策场景中，能够保持系统的高性能与稳定性。

测试表现优异

在发布会上，OceanBase与蚂蚁集团联合开发的向量库在业内标准的ANN Benchmarks基准测试中表现出色。测试结果显示，该向量库在ANN Benchmarks测试中性能远超其他算法，排名第一。特别是在90%以上的召回率区间，查询性能（QPS）相比此前最优算法glass提升了100%，相比基线算法hnswlib提升了300%。

云与AI结合的优势

杨传辉还强调，AI天然拥抱云，OceanBase作为一体化数据库，不仅具备云上云下一体化能力，同时具备多云原生开放架构，这些优势都能有效地帮助客户实现云与AI的结合，满足客户在云+AI时代的数据管理需求。

本文来源： 机器之心【阅读原文】