在数据库技术的不断演进中，SQL（结构化查询语言）作为基石，已稳固屹立数十载。然而，当现代生成式AI与SQL相遇，会碰撞出怎样的火花？Google Cloud在近期的一系列数据库更新中，给出了令人瞩目的答案，特别是在其Google Cloud Next大会上，一系列创新举措将数据库技术与AI深度融合，开启了数据库的新纪元。
AlloyDB：AI查询引擎引领变革
AlloyDB，自2022年由Google首次推出以来，便作为开源PostgreSQL数据库的增强版而受到瞩目。在2024年夏天的Google Next大会上，AlloyDB迎来了重大更新——集成了AI查询引擎。这一创新使得开发者能够在标准的SQL查询中直接使用自然语言表达式，不仅增强了SQL的功能，更实现了50年前SQL诞生时的初衷：让数据库查询语言更加贴近自然语言。
AI查询引擎的引入，标志着数据库接口的重大进化。开发者现在可以结合精确的SQL语法与灵活的自然语言表达式，进行更加直观、高效的查询。这种融合不仅提升了查询的便捷性，更保持了SQL的结构化和安全性，为数据库操作带来了前所未有的体验。
自然语言接口：拓宽数据库访问边界
与AI查询引擎相辅相成的是，Google Cloud还将AlloyDB与其全新的Agentspace平台相连，创建了一个自然语言接口。这一接口极大地拓宽了数据库访问的边界，使得非技术背景的普通员工也能轻松访问和利用企业数据。无论是销售、市场还是财务部门，员工都可以通过自然语言提问，快速获取所需信息，从而做出更加明智的决策。
向量搜索优化：提升语义搜索性能
除了AI查询引擎和自然语言接口外，Google Cloud还对AlloyDB的向量搜索能力进行了显著优化。通过引入Scalable Nearest Neighbor（ScaNN）索引，AlloyDB现在能够执行比标准PostgreSQL中的HNSW索引快10倍的过滤向量搜索查询。这一性能提升对于语义搜索应用至关重要，它使得企业能够更准确地理解用户意图，提供更加个性化的服务和产品。
其他数据库更新：完善AI生态布局
在Google Cloud Next大会上，除了AlloyDB外，其他数据库也迎来了重要更新。Firestore数据库增加了MongoDB兼容性，使得开发者可以在两个平台之间无缝迁移数据。Bigtable数据库则新增了物化视图支持，以及针对Oracle数据库的扩展支持，为实时应用提供了高性能的数据处理能力。这些更新共同完善了Google Cloud的AI生态布局，为企业提供了更加多样化的选择。
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