Oracle 23ai 通过融合数据库架构（向量+关系型+JSON+图+分布式）统一了多模态数据处理能力，结合AI原生设计与企业级高可用RAFT TrueCache，在保障数据安全与性能的同时大幅简化开发生命周期。其技术亮点不仅覆盖 AI 场景，更重塑了分布式数据库与多模型处理的行业标准。
1. 原生向量数据处理引擎
向量数据类型与索引：新增内置向量数据类型（VECTOR），支持高效存储和查询非结构化数据（如文本、图像）的语义向量，并引入专用内存结构 Vector Pool（位于 SGA 中，需配置 vector_memory_size）。
高级索引算法：支持 In-Memory Neighbor Graph Vector Index 和 Neighbor Partition Vector Index，显著提升相似性搜索效率（如近邻检索）。
2. AI 与业务数据融合查询
SQL 向量运算符：通过新增 SQL 运算符（如 VECTOR_DISTANCE）实现向量与结构化数据的联合查询，允许单条 SQL 语句同时处理语义相似性搜索和业务条件过滤（例如：“查找与某图片相似且价格低于 $100 的商品”）。
3. 检索增强生成（RAG）集成
私有数据安全增强：支持 RAG 技术，将企业私有数据与大模型（LLM）结合生成自然语言回答，避免私有数据泄露至外部模型训练集。
4. 内置 ONNX 模型支持
安全模型推理：允许将 ONNX 格式的 AI 模型直接加载至数据库内，实现数据在库内实时编码（如生成向量嵌入），无需外传至第三方服务，保障数据安全。
5. 分布式架构升级（RAFT 协议）
强一致性分布式复制：引入 RAFT 共识算法管理分片集群，支持多副本（Raft Factor=3/5）自动选主与故障恢复，跨可用区（AZ）部署确保高可用。
自动分片运维：支持数据分片在线迁移（MOVE DATA CHUNKS BETWEEN SHARDSPACES）、分片键更新同步（AUTOMATIC DATA MOVE）等。
6. 多模型数据一体化
JSON 关系二元视图（JSON Relational Duality）：无缝融合关系型与文档模型，开发者可同时使用 SQL 操作 JSON 文档与关系表，无需冗余存储。
图数据处理增强：内置图计算引擎，支持属性图查询，替代专用图数据库（如 Neo4j）。
7. TrueCache 实时缓存
一致性缓存层：提供与主数据库实时同步的内存缓存服务，避免传统缓存（如 Redis）的数据延迟与同步问题，提升 OLTP 性能6。
8. 自然语言转 SQL（Text2SQL）
LLM 集成：通过 Cohere/Llama 等大模型将自然语言问题（如“显示过去4个季度年轻人喜爱的产品销量”）自动转换为 SQL 查询，降低使用门槛。
9. 多租户混合只读模式（Hybrid Read-Only PDB）
灵活维护与访问：可插拔数据库（PDB）支持同时以读写和只读模式开放，允许管理员在维护期间保持部分业务查询可用。
10. 弹性资源池与成本优化
计算资源池化：通过 Autonomous Database Elastic Resource Pools 动态调配多租户资源，节省高达 87% 计算成本。
跨分片并行 DML：支持并行写入操作跨分片执行，提升分布式事务吞吐量。
