乐 知 乐 享 同 心 共 济 文档 图 关系型 云数据库 分布式 时序 键值 非关系型 OLAP OLTPNoSQL Analytic ArgoDB StellarDB GoldenData 时空 产业图谱 中国数据库产品图谱家族

2023年9月18日，一年一度的Oracle CloudWorld如期在美国拉斯维加斯举行。会上Larry表示Oracle利用先进的人工智能技术，进一步优化我们的自治数据库，无需人工干预，杜绝人为错误。并且在数据库内部通过人工智能与机器学习自动解析与处理JSON数据，实现“JSON二元性”。另外，令人振奋的是Oracle将提供向量数据库，通过将AI矢量搜索集成到Oracle数据库中，能够快速、轻松地享受人工智能的优势，而无需担心牺牲安全性、数据完整性或性能。使用Oracle AI矢量搜索不需要机器学习专业知识。所有数据库用户，包括开发人员和管理员，都可以在不到30分钟内掌握使用方法。此外，Oracle还将使基于Oracle数据库和自治数据库构建的应用程序能够添加基于LLM（大型语言模型）的自然语言界面，为用户提供了一种简单且直观的方式，只需用自然语言提出问题，即可快速获取所需的数据。SQL Developer也将得到增强的生成式AI功能，使开发人员能够使用自然语言生成应用程序或生成SQL查询，而无需编写繁琐的代码。

语义解析（Semantic Parsing）是自然语言处理技术的核心任务之一，涉及语言学、计算语言学、机器学习以及认知语言等多个学科。NL2SQL(Natural Language to SQL）是语义解析领域的一个子任务，顾名思义是将自然语言转为SQL语句。它可以充当数据库的智能接口，让不熟悉数据库的用户能够快速地找到自己想要的数据,改善用户与数据库的交互方式。相关技术关键字还有：Text2SQL、Natural Language Interface to/for Database (NLIDB)、Natural Language Query (NLQ)、NLP、NLG等。

自1970年以来，数据架构技术不断演进，先后有OLTP（交易型数据库）、OLAP（分析型数据库）、大数据/数据湖、NewSQL、HTAP、LakeHouse以及目前的超融合架构。当前数据中心部署的数据产品大体可分为四大类，包括交易型数据库、分析型数据库、专用数据库以及大数据/数据湖。这四大类产品之间需要频繁的数据搬运，整个技术栈非常复杂，由此带来了诸多问题和挑战。超融合数据库融合各种技术于一体，可以很好的解决交易型数据库（OLTP）、分析型数据库（OLAP）、大数据/数据湖（Data Lake）之间频繁进行数据搬运导致的复杂低效、代价高昂等问题，简洁而优雅。不过，超融合数据库在发展过程中也面临存储扩展性受限、数据安全等问题和挑战。