Oracle 26ai 是 Oracle 数据库的最新版本，带来了大量 AI 原生功能和性能提升特性，主要新特性如下表：
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特性类别 |
特性细分子类 |
特性描述 |
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???? AI 与智能增强 |
原生AI向量存储与搜索 |
内置向量数据类型和高效索引，支持对文本、图像、音频等数据的语义相似性检索，无需外部分析系统 |
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AI 代理与工作流 |
提供 “Select AI Agent” 框架和低代码工厂，可直接在数据库内创建、运行和管理AI代理，实现智能化的数据任务自动化 | |
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统一混合检索 |
将向量相似性搜索与传统的 关系、文本、空间、JSON和图形搜索无缝结合，实现单一查询同时满足多种复杂条件 | |
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???? ️ 数据管理与互通 |
自治AI数据湖 |
原生支持 Apache Iceberg 开放表格式，可直接对接Databricks、Snowflake等系统，打破数据孤岛 |
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JSON 与关系统一 |
通过JSON关系二元视图等技术，同一份数据可同时以高性能关系模式和灵活文档模式进行访问与操作 | |
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⚡ 性能与架构 |
Exadata 智能卸载 |
专为AI优化，可将向量搜索等计算密集型任务卸载到智能存储层，性能提升 |
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全局分布式数据库 |
基于RAFT协议，支持多主架构和全局数据分布，故障切换时间小于3秒且确保零数据丢失 | |
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True Cache |
提供透明的应用层事务一致性缓存，显著降低读取延迟，无需修改应用代码 | |
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???? 安全与防护 |
SQL 防火墙 |
在数据库内核层面提供防护，主动识别和阻止未经授权或可疑的SQL操作及注入攻击 |
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量子安全加密 |
采用NIST标准的后量子密码学算法（如ML-KEM），为传输和静态数据提供面向未来的加密保护 |
以AI Vector Search
(
向量搜索) 为例介绍：
AI Vector Search
是 Oracle 26ai 的
标志性特性，将传统关系型数据库转变为
原生向量数据库。它允许直接在数据库中存储、索引和查询高维向量嵌入（Embeddings），无需将数据迁移到专门的向量数据库（如 Pinecone、Milvus、Weaviate）。
对于近似性搜索与
相似性搜索，往往不关心两个向量的距离；而重点关注点输入/查询向量与向量列中向量集之间的结果集排序（按距离排序）：
1
）创建向量表 ：
2
）插入向量数据：
//查询向量表数据
//向量坐标图示
3
）查找指定向量距离最近的向量结果排序：
//3.1)
向量[5,0]距离最近的向量结果排序
//向量坐标图示
可以看到，
距离向量
[5,0]
距离最近的向量结果(id)排序
: 2,1,3
//3.2)
向量[10,7]距离最近的向量结果排序
