Oracle Database 23ai 于2024年5月2日正式发布。快速了解可以看官网主页和官方博客。

官网主页

23ai的3个要点，核心都是数据：

• 数据的人工智能
  主要指数据库内置机器学习和AI向量搜索。这实际是Oracle融合数据库策略的延续，避免了复杂的数据集成和数据不一致，并且可以利用已有的安全，可用性和性能特性。AI向量搜索使得LLM可以与用户的私域数据结合，形成专用的业务解决方案。
  补充：还有SQL，Python，R的支持，OGG 23ai和Exadata卸载向量搜索。

• 数据的开发
  支持所有的主流数据类型，工作负载和开发模式。这一点本质上还是融合数据库，可以简化开发。主要的特性就是JSON关系二元性和Graph关系二元性，还有APEX用于低代码开发，以及通过PDB实现微服务。
  补充：还有JavaScript存储过程，对于长时间事务的Lock Free Updates和Transactional Microservice。

• 数据的关键任务
  关键特性是True Cache，内置的SQL防火墙，以及全局分布式数据库支持RAFT复制。

官方博客

23c改名为23ai，于5月2日发布。23ai是长期支持版，和上一个长期支持版19c相隔4年。23ai关注AI，开发者效率和关键任务

数据的人工智能

2个目的：

• 让开发者更容易的把AI功能加入到应用中。（也就是将AI带入数据，而非将数据带到AI）
• 具有AI能力的数据库让DBA，开发者和分析人员更有效率。

第1个特性是向量搜索，便于实现RAG方案，也就是可以结合私域数据，让LLM特定于您的企业和业务，也就是更准。技术上，可以很方便的用SQL执行向量搜索。

可以利用ONNX标准将AI模型嵌入到数据库中，从而实现实时编码和避免敏感数据拿到外部去编码。

第2个特性是Select AI，就是将自然语言问题转变为SQL。需要外接大模型，如Llama和Cohere。

数据的开发

第1个特性是JSON关系二元性，或者统一性。此特性结合了JSON和关系型模型的优点，实现方式比ORM更简单。JSON 提供了一种优雅的数据建模方法，其中查询所有相关数据都包含在单个对象中，而无需跨表执行复杂的联接。关系型方法提供了灵活、存储高效、一致的数据模型，易于使用 SQL 等语言进行查询。

第2个特性是SQL增强，如增加了Boolean数据类型，向量搜索，Data Usecase Domain等。详见Oracle Database 23c Free Developer Release - 10 features you should know。

第3个特性是Property Graph，其实就是Property关系二元性，支持使用Graph SQL查询关系型数据。

数据的关键任务

第1个特性是全局分布式数据库（在12c推出时的名字是Sharding）支持Raft复制。分片的目的可能是合规性要求，或者是避免延迟。这个特性的好处是自动复制和快速错误切换。

第2个特性是True Cache。可以更简单的配置和编码。

第3个特性是SQL Firewall。由于其是数据库的一部分，因此配置简单，无法绕过，而且开销很小。

最后，看一下MOS 742060.1的数据库发布和支持时间表：