向量數據庫最主要的特點是讓傳統的只能基于具體值/關鍵字的數據檢索，進化到了可以直接基于語義的數據檢索。這在AI時代至關重要！

回到標題問題：是否有必要使用 Oracle 向量數據庫？

這實際還要取決于你的具體應用需求。

客觀來講，Oracle 23ai 及其向量數據庫功能在企業級應用中有一定優勢，特別是在與現有 Oracle 生態整合時。以下是幾個考慮點：

適用 Oracle 向量數據庫的場景：

• 已有 Oracle 生態：如果你的數據已經存儲在 Oracle Database，直接使用 Oracle 的向量功能（如 AI Vector Search）可以減少系統復雜度，避免額外的數據 ETL 操作。
• 混合查詢（向量 + 關系型數據）：Oracle 支持 向量搜索 + 傳統 SQL 查詢 的混合模式，適合 企業級 BI、數據分析、AI 賦能的業務應用。
• 高可用性 & 安全性：Oracle 具備企業級的 數據安全、事務處理、可擴展性，相比一些開源向量數據庫更可靠。
• Exadata / ExaCC 加持：如果你的數據庫運行在 Exadata 或 ExaCC，Oracle 的向量查詢性能更優。

后面筆者工作需要，將測試下Oracle數據庫的Vector能力，也會不定期分享。

在此之前，肯定會有不太熟悉Oracle發展的小伙伴會困惑，怎么感覺Oracle是老牌的關系型數據庫，咋啥時候成了向量數據庫？

答案是，Oracle是多模（Multi-model）數據庫，主流模型都支持，早已不單是傳統的關系型。

如果你去業界公認的 db-engines 查數據庫排名，那么Complete ranking一直都是Oracle沒疑問，但是在細分領域，Oracle也OK嗎？

• https://db-engines.com/en/ranking

從下圖可以看到，DB綜合排名Oracle一直還是第一位：

那么繼續查詢下 Vector DBMS的排名：

• https://db-engines.com/en/ranking/vector+dbms

向量數據庫排名：DB-Engines Ranking of Vector DBMS

咦？默認老大是ES（Elasticsearch）？貌似沒有看到Oracle的身影？

別著急，這是因為默認未考慮到多模態，勾選上 include secondary database models，你會發現ES直接下滑到第五位，Oracle又出現在了榜首：

其實Oracle早已是多模（Multi-model）數據庫，除了最近AI時代很火的向量數據庫之外，其他相對常見的比如文檔數據庫、圖數據庫、空間數據庫，甚至不算常見的RDF全部都支持。

如果去細分領域默認查詢，提到 Document stores 你可能首先想到的是 MongoDB；提到 Graph DBMS 你可能首先想到的是圖數據庫 Neo4j，提到Spatial DBMS，你首先想到的是空間數據 PostGIS。但是你只要把這個 include secondary database models 勾選上，就會發現Oracle已經全部支持這些類型的DB，并處于領先地位。

所以，如果是企業級應用，比如 AI 賦能業務、BI 分析、數據庫增強搜索，且你本身就有用到 Oracle 數據庫，站在純技術角度考量，在 Oracle 基礎上繼續擴展更多的可能場景，是個比較省心省力的選擇。

但這也要求企業中的Oracle DBA能夠不斷擴展自己的技能，擁抱新技術，勇于承擔新時代下的挑戰。

不可停留在固有的認知上，那個曾經連大對象（LOB）都不允許存到庫中的寶貴經驗，在這個AI新時代的背景下，恐怕早已經過時了。

此外，在AI時代下，我們不得不面臨的一個慘痛現狀是，傳統意義上的純運維管理DBA，即便是資深級別，路也會越來越窄了。

但路在腳下，未來也還長，主動擁抱變化，允許一切發生，一起加油突破自己吧！共勉~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的是否有必要使用 Oracle 向量数据库？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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