最近，技术圈里聊Oracle 的人明显多了起来。因为 Oracle 发布了他们的新一代长期支持版本，名字很特别，叫 Oracle AI Database 26ai 。
名字里直接带上了 “AI” 后缀，这在过去二十年里是头一回。
很多老DBA 的第一反应是：哦，新版本来了。但仔细看过新功能介绍后，不少人会意识到，这次真的不一样。不是那种 “ 我们支持跟 AI 模型对接 ” 的老路子，而是直接把 AI 的基因，塞进了数据库的内核里。
简单说， Oracle 26ai 是市面上第一款 “ 天生就会 AI” 的数据库 。
这篇文章，咱们就来解开它到底强在哪。
把 AI搬进数据库家里，而不是让它在外头住旅馆
以前，我们做AI 应用的时候，数据的处理链条很长：数据从数据库捞出来，传给外部的 AI 模型做向量化、做推理，拿到结果再导回数据库。这个流程有两个要命的问题：
1. 数据出库有风险 ：数据一旦离开数据库，它的安全边界就破了。
2. 速度慢，架构复杂 ：多了一层网络传输，还得搭一堆外部中间件。
Oracle 26ai 的做法是： 别让数据出去，把AI 请进来 。
他们在数据库里直接内置了一整套AI 能力，从 AI 向量搜索，到大模型推理，从数据生成，到智能调优，全都在数据库内部完成。数据根本不需要出库。
这就好比，以前你要做一个菜，得跑好几个不同的菜市场去买配料，现在你家厨房里就长着一个菜园子，想吃什么直接摘。
它的 AI 脑子里，到底藏着什么？
1. 你问大白话，它写 SQL
以前你要查数据，得写SQL 。现在你直接说人话就行。
比如你问： “ 上个月华东区哪三个客户退货最多？ ”
Oracle 26ai 的 Select AI 功能能听懂你的问题，自动识别你需要哪些表、哪些列，然后帮你生成精准的 SQL ，把结果怼到你脸上。这功能叫 ” 自然语言转 SQL” （ NL2SQL ）。如果再配合它的 AI Enrichment 能力 （给数据库里的表、列加上业务语义注解），生成的SQL 准确性还会更高。
2. 告诉它什么是 “ 相似 ”
这是AI 向量搜索的核心。 26ai 引进了新的 VECTOR 数据类型。你可以在数据库里直接存储文档、图片、音频的向量（embedding ），然后做 相似性搜索 。
比如，你在法律系统里输入一份合同，它能瞬间找到所有 “ 语义相近 ” 的历史合同。这东西传统的关键词模糊搜索做不了，只有向量检索能做到。
3. 数据不出库，推理也能做
它支持直接在库里运行 内置的 ONNX 格式模型 。你把训练好的模型导入数据库，它直接用数据库的 CPU 或者 GPU 来做推理和打分。你给它一篇长文章，它能在数据库内部帮你自动摘要、分类。
4. 它还会自己 “ 造 ” 数据
很多AI 应用开发初期，缺的就是数据。 26ai 的 **SDG （合成数据生成） ** 功能，可以模拟出逼真的测试数据，比如仿真的交易记录、客户画像。这对开发和测试来说，能省下大把找人的力气。
5. 当 RAG 遇上数据库
RAG （检索增强生成）是目前大模型落地的关键手段：模型回答的时候，先到知识库里搜一遍，拿着搜到的信息再回答，防止胡说八道。
Oracle 26ai 把这个过程也搬到了数据库里。你在库里面建好向量索引，把文档片段存好，大模型问问题的时候，直接从数据库里搜到最匹配的结果再回答。整个过程，数据闭环。
不止 AI，还有“二象性”和“三合一”
如果你以为 26ai 只是在 AI 上做文章，那你就低估它了。它在架构层面的创新同样不容小觑。
JSON 关系二象性：彻底消灭 ORM 噩梦
这是个很有意思的设计。数据还是存在关系表里，一张表一张表，规规矩矩。但是，你可以在上面创建一层叫 “Duality Views” 的虚拟视图。
对于前端开发，看到的是JSON 文档；对于后端 SQL 操作，数据还是在关系表里。你不用手动写代码做对象 - 关系映射（ ORM ），也不需要为同一份数据维护两套存储。底层是一等公民，上层是灵活变换。
微服务与事件队列打通
26ai 把之前只支持 Java 的 ** 事务性事件队列（ TxEventQ ） ** 扩展到了 Python 和 REST API 。这意味着你可以在数据库里直接搭建事件驱动的数据管道，或者实现微服务之间的数据流转。再加一个 Saga 框架 ，微服务之间的分布式事务也能在数据库层面找到解决方案。
一库多用，融合无界
Oracle 26ai 现在内置了以下能力：
· AI 引擎 （向量、RAG 、 NL2SQL ）
· 关系引擎 （传统SQL 、 ACID 事务）
· 文档引擎 （JSON 集合、 MongoDB API ）
· 图引擎 （SQL/PGQ 标准）
· 消息引擎 （TxEventQ ）
它不再是一个单纯的 “ 关系数据库 ” ，而是一个真正意义上的 融合数据库 。你想用什么模式访问，它都能支持。
写在最后
Oracle 26ai 这次能让人兴奋，不只是因为它加了几个新功能，而是它回答了数据库未来十年的一个关键命题： AI 到底应该怎么落地？
是像其他厂商那样，把数据库做成一个容器，往外输送数据给AI 用？还是像 Oracle 这样，直接把 AI 烧到数据库的芯片里，变成它的原生能力？
至少从目前来看，Oracle 选择的是后者。
当然，新版本也带来了一些必须要适应的变化，比如 RAC 环境里的 ASM Filter Driver 没了，传统审计被废弃了，打补丁的方式也变成了基于 Gold Image 替换的方式。这些 “ 暗坑 ” 我们在之前的文章里专门聊过，换了 26ai 的话，最好提前看一眼。
如果你打算在测试环境里开始尝试 26ai ，从安装到配置，留出一两天时间，把新特性跑一遍。等真正上了生产，你会感谢自己现在的这一步。
互动: 你觉得 “ 内生 AI” 的数据库，未来会取代现在市面上那些 “AI+ 数据库 ” 的拼凑型方案吗？欢迎在评论区聊聊。