从 OpenAI 收购实时分析数据公司看未来数据库长什么样？

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文章摘要

OpenAI收购实时分析数据库Rockset的事件在数据库领域和AI界引起了广泛关注。Rockset成立于2016年，由来自Facebook、谷歌、雅虎、甲骨文和VMware等公司的技术专家组成，其中联合创始人&CTO Dhruba Borthakur是RocksDB的创始工程师，也是Hadoop和Apache HBase的贡献者。OpenAI此举意在强化实时数据访问和处理能力，以在AI竞赛中取得优势。

PingCAP的联合创始人黄东旭和副总裁刘松在接受采访时，分享了AIGC时代下数据库的发展趋势和TiDB的探索。他们指出，AI技术的发展对数据库提出了新挑战，如大模型和Chatbot等AI应用需要更灵活、动态的数据访问模式。为此，TiDB在增强灵活性、支持多租户和向量搜索能力等方面进行了创新。

黄东旭介绍，TiDB在AI领域的工作主要集中在以下几个方面：
1. 增强灵活性：TiDB具有Serverless能力，可适应AI应用的动态需求。
2. 支持多租户：TiDB可为海量用户提供个性化的数据存储和访问服务。
3. 向量搜索能力：TiDB在Serverless架构基础上加入向量索引功能，实现向量搜索。

TiDB的向量检索引擎是完全自研的，与开源方案相比，TiDB的优势在于基于SQL进行操作，简化了用户流程。此外，TiDB还提高了扩展性和高可用性，满足企业级应用需求。

在多模态数据处理方面，TiDB通过引入embedding技术，打破了传统关系型数据库在处理非结构化数据时的局限。用户可以通过关键词或图片进行搜索，系统迅速找到匹配项并返回相关数据源信息。

黄东旭认为，尽管AI应用尚未对主流数据库设计产生颠覆性影响，但云原生和企业级需求是推动数据库架构变化的主要动力。TiDB正重点投入于Serverless技术、大规模多租户系统和云原生数据库产品，以适应AI应用趋势。

刘松分享了TiDB在金融行业的落地实践。随着国产替代步伐加快，中小银行在技术路线选择、资源充足性等方面面临挑战。TiDB通过提供先进的技术架构和支持，助力金融行业数字化转型。

总之，AI技术的发展对数据库提出了新要求，TiDB通过创新和自研技术，满足了AI时代下数据库的灵活性、扩展性和多模态数据处理能力。同时，TiDB在金融等行业的实践，展示了其在企业级应用中的潜力和价值。随着AI技术的不断进步，数据库架构也将随之演进，以更好地支撑未来应用需求。