OceanBase向量能力与AI应用案例集（2025）

研报正文总结

一、引言

• 全球非结构化数据占比将持续增长，到 2027 年将占数据总量的 86.8%。
• 传统数据库主要面向结构化数据，难以应对非结构化数据的存储、向量检索和实时智能计算需求。
• 重新思考“数据库与 AI 的边界”至关重要，需要打造支持事务一致性、实时分析和 AI 推理能力的统一数据平台。

二、Data x AI 革命

• Data x AI 发展趋势：
  • 非结构化数据爆发与多模态检索需求激增，预计到 2028 年，全球向量数据库市场规模将达 43 亿美元。
  • 技术架构革新：混合查询与分层存储成为标配，例如稀疏与稠密向量融合、多级存储优化成本。
  • AI 融合：从 RAG 到大模型的“数据中枢”，向量数据库成为大模型的“长期记忆体”与知识增强工具。
  • 云上的向量数据库的技术栈加速迭代，未来会出现新的存储形态 VaaS（Vector as-a-Service）。
  • 非结构化数据爆发与多模态检索需求激增，数据质量和可获取性成为制约智能化能力上限的核心因素。
• 向量嵌入：通过深度学习神经网络提取非结构化数据里的内容和语义，将非结构化数据（文图音视）变成特征向量的过程，采用语义相似性搜索。
• 向量数据库的作用及场景：
  • 检索增强生成（RAG）
  • 高级搜索（图像/文字）
  • 个性化推荐
  • AI 智能体

三、OceanBase Vector 构建一体化向量数据库

• OceanBase 向量特性介绍：
  • 支持基于图的 HNSW 以及基于倒排的 IVF 的索引组织算法。
  • 支持通用的量化算法，如 Flat、SQ8、PQ、BQ 等。
  • 提供丰富的距离算法，支持曼哈顿距离、欧式距离、内积、余弦距离等多种类型向量距离的计算。
  • 支持稠密向量、稀疏向量，也支持多种类型向量的混合检索。
  • 支持带有标量过滤的混合检索能力。
  • 提供灵活的访问接口，支持通过 MySQL 协议及各种语言的客户端访问。
• OceanBase 向量的五大优势：
  • 海量向量，超群性能：原生分布式架构，支撑从千万到千亿+数据量的向量场景。
  • 超高性能：OceanBase 和蚂蚁自研了高性能的向量计算库，该算法库（ Vsag ）已经开源。
  • 极简架构，敏捷运维：对开发、运维、架构友好，兼容 MySQL 协议接口简单，支持多种开发语言和生态。
  • 多模融合，混合检索：提升检索效率和效果，融合查询，同时支持关系、NoSQL、KV、GIS 等多种数据存储。
  • 技术降本，工具降本：高压缩比、完整的数据库工具降低降本。
• OceanBase：全球技术领先的分布式数据库：
  • 100% 根自研的原生分布式数据库，基于单机分布式一体化架构。
  • 高度兼容 Oracle 和 MySQL，支持事务处理（TP）和实时分析处理（AP）等多工作负载。
  • 原生支持向量检索与多模数据混合检索。
  • 已广泛应用于金融、运营商、零售、互联网及公共服务等行业。
• Data x AI Landscape：
  • 开源开放，深度融入全球 AI 生态圈。
  • 已与 LlamaIndex、LangChain、Dify 等 60 余个 AI 生态工具打通。
  • 已原生支持 MCP，通过 OceanBase MCP Server 提供对数据库的结构化查询、实时监控、智能诊断等能力的封装。

四、向量数据库选型和未来趋势

• 选择向量数据库的考虑因素：
  • 支持多种访问方式：支持 SQL、Python 和 Java API 的支持。
  • 支持多模数据和混合检索。
  • 高性能和可扩展性。
  • 完整的数据持久性管理。
  • 企业级服务。
• 性能基准：通过 VectorDBBench 对比了 OceanBase 与其他向量数据库在典型测试负载下的性能。
• 迁移服务：OceanBase 提供了完整的向量数据迁移方案，支持 Milvus、Elastic Search、PGVector、Qdrant 等主流向量数据库的数据迁移。
• 未来趋势：
  • 技术趋势：分布式架构为骨、多模查询为脉。
  • 产品趋势：通用数据库是向量数据库主流。

五、案例

• 介绍了货拉拉、携程、中国联通软研院、九讯云、慧视通、三维家、视源股份、当贝投影、伯俊科技、in银泰商业、某跨境电商品牌、百宝箱等 12 个企业应用 OceanBase 向量数据库的案例。