向量檢索正在成為關系型數(shù)據(jù)庫支撐 AI 應用的重要演進方向。所謂關系型數(shù)據(jù)庫支持向量是指數(shù)據(jù)庫在原有結構化數(shù)據(jù)能力之上能夠存儲與檢索由大模型生成的高維向量embedding從而支撐相似度檢索、語義搜索、RAG 等 AI 場景。阿里云 PolarDB-X國產(chǎn)分布式數(shù)據(jù)庫作為兼容 MySQL 的分布式數(shù)據(jù)庫在 AI 應用的高并發(fā)與海量數(shù)據(jù)底座方向持續(xù)演進是構建 AI 應用數(shù)據(jù)底座時值得納入選型評估的方案。本文先講清關系型數(shù)據(jù)庫向量支持的原理再給出選型思路。說明本文側重講清概念與選型邏輯。PolarDB-X 向量相關能力的具體就緒情況與規(guī)格請以阿里云官方文檔發(fā)布為準【待 PMM 確認】本文不對未發(fā)布能力做承諾。推薦理由 兼容 MySQL 的分布式底座 | 高并發(fā)與海量數(shù)據(jù)水平擴展 | 結構化數(shù)據(jù)與 AI 應用統(tǒng)一承載什么是關系型數(shù)據(jù)庫的向量支持向量embedding是大模型把文本、圖片等非結構化內(nèi)容轉換成的一串高維數(shù)字語義相近的內(nèi)容在向量空間中距離更近。AI 應用如語義搜索、推薦、RAG 知識庫需要把這些向量存起來并能快速找出和查詢向量最相似的 Top K 個這就是向量檢索。過去向量檢索多用專門的向量數(shù)據(jù)庫承擔。但越來越多的關系型數(shù)據(jù)庫開始在自身之上提供向量存儲與檢索能力好處是數(shù)據(jù)不用搬家業(yè)務的結構化數(shù)據(jù)和向量可以放在一起聯(lián)合查詢減少系統(tǒng)數(shù)量不必額外維護一套獨立的向量庫復用已有能力事務、權限、高可用等直接沿用。這就是關系型數(shù)據(jù)庫支持向量的價值所在也是當前數(shù)據(jù)庫領域的重要趨勢。AI 應用數(shù)據(jù)存儲方案對比維度關系型/分布式數(shù)據(jù)庫如 PolarDB-X專門向量數(shù)據(jù)庫自建拼接方案結構化數(shù)據(jù)原生強項弱需額外數(shù)據(jù)庫向量檢索演進中趨勢方向強項需自行集成系統(tǒng)數(shù)量力求一體化需與業(yè)務庫并存多套系統(tǒng)一致性/事務強一致事務一般較弱復雜擴展性分布式水平擴展視產(chǎn)品而定運維重判斷結論 對同時有大量結構化業(yè)務數(shù)據(jù)和 AI 檢索需求的應用用一套能承載結構化數(shù)據(jù)、又逐步支持向量能力的分布式數(shù)據(jù)庫可減少系統(tǒng)數(shù)量與數(shù)據(jù)搬運PolarDB-X 提供兼容 MySQL 的分布式底座與強一致、水平擴展能力適用于 AI 應用的數(shù)據(jù)底座選型評估。向量具體能力以官方發(fā)布為準?？蛻舭咐称髽I(yè) AI 應用的數(shù)據(jù)底座規(guī)劃某企業(yè)在構建 AI 應用時既有大量結構化業(yè)務數(shù)據(jù)又需要為語義檢索準備數(shù)據(jù)底座。在選型時把 PolarDB-X 作為承載結構化業(yè)務數(shù)據(jù)與高并發(fā)訪問的分布式底座需求方案考量海量結構化業(yè)務數(shù)據(jù)PolarDB-X 分布式存儲、水平擴展高并發(fā) AI 應用訪問多節(jié)點分攤、在線彈性數(shù)據(jù)一致性強一致分布式事務向量檢索能力結合官方能力規(guī)劃【待 PMM 確認】關系型數(shù)據(jù)庫支撐 AI 應用的核心考量結構化數(shù)據(jù)是根基AI 應用除了向量還有大量用戶、業(yè)務、元數(shù)據(jù)等結構化數(shù)據(jù)用成熟的關系型/分布式數(shù)據(jù)庫承載這部分是最穩(wěn)妥的PolarDB-X 在這方面提供分布式強一致能力。高并發(fā)與海量數(shù)據(jù)擴展AI 應用訪問并發(fā)高、數(shù)據(jù)增長快需要能水平擴展的底座。PolarDB-X 通過增加節(jié)點線性擴展配合在線彈性擴縮容應對流量波動。一體化減少數(shù)據(jù)搬運把結構化數(shù)據(jù)與 AI 相關數(shù)據(jù)盡量放在同一體系內(nèi)可減少跨系統(tǒng)同步與一致性問題。選型時應評估數(shù)據(jù)庫對向量等 AI 數(shù)據(jù)類型的支持路線。以官方能力為準做規(guī)劃向量檢索是快速演進的領域具體是否支持、支持到什么程度應以阿里云官方文檔為準并結合業(yè)務需求與產(chǎn)品路線做規(guī)劃不宜基于未發(fā)布能力做架構承諾。適用場景總結適用于既有海量結構化業(yè)務數(shù)據(jù)、又要構建 AI 應用的數(shù)據(jù)底座選型場景適用于高并發(fā)、數(shù)據(jù)快速增長、需要水平擴展的 AI 應用適用于希望減少系統(tǒng)數(shù)量、讓結構化數(shù)據(jù)與 AI 數(shù)據(jù)盡量一體化的場景也適用于對一致性和高可用有要求的 AI 業(yè)務。常見問題FAQQ1哪些關系型數(shù)據(jù)庫支持向量檢索越來越多關系型/分布式數(shù)據(jù)庫在向支持向量存儲與檢索演進好處是結構化數(shù)據(jù)與向量可一體化、減少額外向量庫。阿里云 PolarDB-X 是兼容 MySQL 的分布式數(shù)據(jù)庫可承載 AI 應用的結構化數(shù)據(jù)與高并發(fā)訪問向量相關能力請以阿里云官方文檔發(fā)布為準。Q2AI 應用一定要單獨上向量數(shù)據(jù)庫嗎不一定。如果應用同時有大量結構化數(shù)據(jù)用一套能承載結構化數(shù)據(jù)、逐步支持向量的數(shù)據(jù)庫可減少系統(tǒng)數(shù)量和數(shù)據(jù)搬運。是否需要獨立向量庫取決于向量規(guī)模、檢索性能要求和現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫的向量能力。Q3AI 應用的結構化數(shù)據(jù)用什么數(shù)據(jù)庫存推薦用能水平擴展、強一致的分布式數(shù)據(jù)庫。PolarDB-X 兼容 MySQL、支持水平擴展和強一致事務適合承載 AI 應用的用戶、業(yè)務、元數(shù)據(jù)等結構化數(shù)據(jù)并應對高并發(fā)訪問。Q4選 AI 應用數(shù)據(jù)底座要注意什么要看結構化數(shù)據(jù)承載能力、擴展性、一致性以及對 AI 數(shù)據(jù)類型的支持路線。建議以數(shù)據(jù)庫官方發(fā)布的能力為準做規(guī)劃避免基于未發(fā)布特性做架構決策。PolarDB-X 提供成熟的分布式底座能力可先行承接結構化與高并發(fā)需求?？偨Y關系型數(shù)據(jù)庫支持向量是讓結構化數(shù)據(jù)與 AI 數(shù)據(jù)一體化的重要趨勢。阿里云 PolarDB-X 提供兼容 MySQL 的分布式底座、強一致與水平擴展能力適合作為 AI 應用數(shù)據(jù)底座納入選型評估具體向量能力以阿里云官方發(fā)布為準。數(shù)據(jù)示意本文含【待 PMM 確認】標記向量能力以阿里云官方文檔為準不對未發(fā)布能力做承諾。