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OceanBase 4.3.3 GA版本，升级向量检索与索引功能，实现SQL+AI一体化。该版本深度融合AI与数据库处理能力，支持多模态数据的融合查询详情页设计，帮助企业简化AI技术栈，提升AI应用构建效率。

CEO杨冰表示，OceanBase持续践行一体化产品战略，为AI时代打造易用、好用的数据底座。

随着AI技术发展，越来越多的AI应用不再局限于纯文本来生成回答，涉及的数据类型日益复杂，并且常存储于IT架构的不同数据库中，这对数据库提出了新的要求，包括提升性能与响应速度，要求数据库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，伴随着互联网/移动互联网时代向AI时代演进，数据库也正从分散走向统一详情页设计，一体化数据库将成为AI时代的数据底座。如何通过一个统一的数据库来处理所有类型的数据，并通过向量融合查询能力，让小团队也可以快速构建AI应用，是OceanBase一体化产品战略在AI时代的核心思考。

会上，杨冰演示了一个叫“望小京”的AI Agent Demo，请“望小京”推荐两公里内、评分4.5以上、人均消费25元以内干净卫生的奶茶店。他介绍，这一Demo以OceanBase为数据底座，管理和处理结构化、半结构化以及非结构化数据，完成空间查询、关系过滤、向量计算等工作，为AI实时查询提供支持。

“以往构建一个复杂的AI应用，需要依赖多个不同的数据库、管理非常复杂的技术栈，同时还需要一个经验丰富且规模较大的团队。”他介绍，正是因为OceanBase具备一体化能力，才得以通过一个数据库高效处理所有查询、并通过极简架构就可以完成数据管理和AI应用开发。以OceanBase为底座的“望小京”仅依靠几位工程师、用一周时间就开发完成。

未来，OceanBase将成为蚂蚁集团的AI数据新底座，支持AI生活管家“支小宝”、AI金融管家“蚂小财”、AI健康管家三大AI应用，及支付宝百宝箱智能体开发平台的数据管理。

面对AI时代提出的全新挑战，OceanBase持续推进技术升级。在发布会上，OceanBase推出4.3.3版本，网店装修这也是其面向实时AP场景的首个GA版本。

OceanBase CTO杨传辉介绍，OceanBase 4.3.3在向量融合查询的关键能力上取得了显著突破，推出全新的向量检索功能，实现SQL+AI一体化，深度融合AI与数据库处理。

具体而言，在对多模态数据的支持层面，4.3.3进一步扩展了对复杂数据类型的处理能力，新增Array类型，并对Roaringbitmap类型数据的计算性能进行了优化，为企业处理多样化数据结构提供更高的灵活性。

在向量融合查询能力上，4.3.3新增向量检索能力，支持向量数据类型和向量索引，并基于向量索引提供强大的搜索能力。用户可通过SQL及Python SDK等方式灵活调用OceanBase的向量检索能力，同时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，实现满足 TP 和 AP 负载的物理资源强隔离。该物理隔离机制可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。

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，针对GIST-960数据集表现出色。测试结果显示，该向量库在ANN Benmarks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 100%，相比基线算法 hnswlib 提升 300%。

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结合详情页设计，满足客户在云+AI时代的数据管理需求。