如果给梧桐数据库（WuTongDB）插上向量的翅膀

原创千钧 2025-08-24

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如果给梧桐数据库插上向量的翅膀

引子：AI时代的数据库缺什么？

在过去的几十年里，数据库技术的发展几乎伴随了整个信息化浪潮。从最早的行式存储关系型数据库，到后来为数据仓库而生的列式存储，再到云原生架构下的分布式分析型数据库——梧桐数据库正是这一发展脉络中的最新成果之一。它的核心优势在于：高扩展性、高并发处理能力，以及对复杂数据分析场景的良好支持。

然而，时代的风向正在发生变化。随着深度学习和大模型的兴起，数据的形态已经不再局限于传统的结构化表格。越来越多的业务场景涉及到 非结构化数据：文本、图像、语音、视频……甚至是传感器产生的时间序列数据。问题随之而来：

传统 SQL 查询擅长处理结构化数据，但在语义检索、相似度计算方面显得笨拙。
用户希望问一句“过去三个月关于新能源车的客户反馈”，数据库却只能返回精准匹配的字符串，而无法理解“新能源车”与“电动车”之间的语义关联。
企业正在尝试把大模型（如 ChatGPT、通义千问、DeepSeek 等）应用到业务中，可是这些模型背后的关键引擎——向量数据库，还没有很好地融入企业现有的数据库体系。

用一句比喻来说：
梧桐数据库如今是一架“性能出色的喷气飞机”，但面对 AI 时代的天空，它还缺少一对能够翱翔更高的“翅膀”。而这对翅膀，正是 向量支持。

数据形态的演变

我们不妨先看看数据形态的变化：

数据形态的演变.png

在这个演变过程中，传统关系型数据库在 A 阶段无可替代；Hadoop、Spark 等大数据体系在 B 阶段大放异彩；而到了 C 和 D 阶段，新的需求正在催生 向量数据库。

一个具体的例子

假设我们在梧桐数据库里存放了大量的客户反馈文本。如果用传统 SQL 来做检索，语句可能是这样的：

-- 查找包含“新能源车”的反馈
SELECT feedback_id, content 
FROM customer_feedback 
WHERE content LIKE '%新能源车%';

这当然能找到结果，但它无法识别“新能源车”和“电动车”、“EV”之间的语义相似性。

而如果有了向量支持，查询就能升级为：

-- 用向量相似度来查找与“新能源车”语义相近的反馈
-- embedding <-> query_vec 表示计算向量的余弦相似度或欧式距离
SELECT feedback_id, content 
FROM customer_feedback 
ORDER BY embedding <-> '[0.21, 0.45, -0.12, ...]'  -- 这里是“新能源车”的向量表示
LIMIT 10;

这时候，数据库就不再只是“精确匹配的工具”，而是能理解语义、发现相似性的“智能引擎”。

梧桐数据库的基础能力

要谈“插上向量支持的翅膀”，首先得看看梧桐数据库本身的基础有多扎实。毕竟，只有底座足够稳固，才能承载新的能力。

WuTongDB 的定位是 云原生分析型数据库，它的核心价值在于：既能支撑高并发 OLTP（联机事务处理），又能应对大规模 OLAP（联机分析处理）。这让它不仅能处理日常的业务数据，还能承担企业级的数据仓库与分析任务。

下面，我们从几个关键方面来看看它的“内功”。

多样化的存储格式

梧桐数据库的存储层设计非常灵活，它支持四种主要的存储格式：

ROW：传统的行存储，适合实时读写。
ORC：高效的列存储，擅长大规模分析场景。
Hudi：支持增量数据，特别适合实时数据摄取与更新。
MagmaAP：新一代行列混合存储，既有事务支持，也有索引能力。

简单来说，不同的格式各有优点：

多样化的存储格式.png

可以看到，梧桐数据库的存储体系就像“积木”，企业可以根据业务需要选择最合适的存储模式。

分布式执行与弹性扩展

WuTongDB 采用 Master + Segment 的分布式架构：

Master：负责全局元数据管理和调度。
Segment：负责数据存储和计算任务。

这种架构的好处是 可横向扩展。当数据量变大或者并发压力增高时，可以通过增加 Segment 节点来提升性能。

同时，WuTongDB 内置了 资源管理器，能够在不同任务之间动态分配资源，实现混合负载下的弹性调度。

灵活的数据分布策略

数据在集群里如何分布，直接关系到查询效率。WuTongDB 提供了两种主要的分布方式：

Random 分布：随机分布到各个节点，扩容时无需重新分布，适合灵活扩展。
Hash 分布：按照某个字段的哈希值分布，查询时可以避免数据重分布，性能更优。

举个例子：如果要创建一张按 user_id 哈希分布的表，可以这样写：

-- 创建一个哈希分布的用户表
-- 数据会根据 user_id 的哈希值分布到多个节点
CREATE TABLE users (
    user_id bigint,
    name text,
    email text
) 
DISTRIBUTED BY (user_id);

而如果不指定分布方式，系统默认会用 Random：

-- 创建一个随机分布的订单表
-- 扩容时不需要重分布数据
CREATE TABLE orders (
    order_id bigint,
    user_id bigint,
    amount decimal(10,2),
    created_at timestamp
)
DISTRIBUTED RANDOMLY;

这种灵活性让 WuTongDB 在面对不同业务场景时都能找到最优解。

丰富的数据类型

与传统数据库相比，梧桐数据库在数据类型上更接近 PostgreSQL 的生态：

基本类型：整数、浮点、字符、日期/时间。
扩展类型：JSON/JSONB、数组、范围、几何、网络地址等。
多样化存储：支持 XML、UUID、枚举类型。

比如，存储 JSON 数据：

-- 创建一个 JSONB 类型的反馈表
-- 适合存储半结构化的用户反馈
CREATE TABLE feedback (
    id serial primary key,
    user_id bigint,
    content jsonb,
    created_at timestamp default now()
);

这为后续引入“向量类型”打下了很好的基础。

与外部生态的互通

WuTongDB 不是“孤岛”，它支持外部表机制，可以与 HDFS、Hive、HTTP、gpfdist 等外部系统打通。

例如，通过 HDFS 外部表导入数据：

-- 定义一个 ORC 格式的 HDFS 外部表
CREATE EXTERNAL TABLE sales_ext (
    order_id bigint,
    user_id bigint,
    amount decimal(10,2)
)
LOCATION ('hdfs://namenode:8020/data/sales')
FORMAT 'orc';

这样一来，企业在数据湖、数仓、流处理系统里已有的数据，都可以无缝接入 WuTongDB，进一步进行分析和建模。

为什么是向量？为什么是现在？

向量的本质

简单来说，向量是一组高维的浮点数，它可以用来表示文本、图像、语音等复杂数据的“语义特征”。

例如：

一句话经过大模型处理，可以得到一个 768 维或 1536 维的向量。
一张图片可以被转换成几千维的向量，每一维代表一种抽象的语义特征。
不同对象之间的 相似度 就是通过计算它们的向量距离来衡量的（常见方法有欧式距离、余弦相似度）。

向量的本质.png

这种表示方式让计算机不再只是“看见字符串”，而是“理解语义空间中的位置”。

向量检索的关键能力

引入向量后，数据库需要具备三项新的核心能力：

向量存储
- 提供 vector[N] 类型，支持存储高维浮点数数组。
- 能够压缩或稀疏化，节省存储空间。
向量索引
- 建立高效的 近似最近邻索引（ANN），常见算法包括：
  - HNSW（基于图的检索）
  - IVF（分区倒排索引）
  - PQ（乘积量化压缩）
向量检索语法
- 在 SQL 中引入相似度查询的表达式，例如：

-- 用余弦相似度查找最相近的前10条记录
-- <-> 表示相似度计算运算符
SELECT doc_id, content 
FROM documents
ORDER BY embedding <-> '[0.12, -0.34, 0.98, ...]'  -- 查询向量
LIMIT 10;

这样，数据库就能支持“语义检索”，而不仅仅是关键字搜索。

为什么是现在？

有人可能会问：向量检索并不是一个全新的概念，为什么到今天才被如此重视？

答案在于 AI 大模型的爆发：

大模型的广泛应用，使得 生成向量（embedding） 的门槛极大降低。
企业在构建智能应用（RAG、智能客服、推荐引擎）时，几乎都需要 向量数据库 来做语义检索。
传统数据库与向量数据库割裂，企业数据孤岛问题进一步加剧。

所以，今天的痛点是：

业务数据 在梧桐数据库里，
语义检索数据 在 Milvus、Pinecone 等独立向量库里，
数据流转成本高，而且 一致性难保证。

这就导致了一个尴尬的局面：企业不得不维护两套系统，既要保证事务型/分析型数据库的稳定，又要兼顾向量库的实时性。

典型应用场景

为了更直观地理解向量的价值，我们不妨看几个实际的业务场景：

企业知识库问答（RAG）
用户问：“公司去年的新能源车销售情况如何？”
→ 系统先把问题转成向量 → 在知识库向量索引里找到最相关的文档 → 再结合 SQL 分析结果 → 给出回答。
推荐系统
用户浏览了几篇关于 AI 的文章，系统要推荐更多相关文章。
→ 把文章转化为向量 → 相似度检索 → 找到最相关的内容。
金融风控
一笔交易的特征向量与历史正常交易不太一样 → 触发风控模型。
多模态应用
图片、语音、文本的 embedding 融合到同一个数据库里，实现跨模态检索。

如果梧桐数据库拥有向量支持，会怎样？

新的数据类型：向量字段

第一步，自然是引入新的数据类型，例如 vector[N]。

这样，开发者就能在表结构里直接定义向量列，而不是再依赖外部系统存储 embedding。

-- 创建一个带向量字段的文档表
-- embedding 用来存储文本的语义向量
CREATE TABLE documents (
    doc_id bigint primary key,
    title text,
    content text,
    embedding vector(768)   -- 768维的向量表示
);

这种方式的意义在于：数据与语义特征存储在一起，不用在业务逻辑层做额外拼接。

新的索引与检索能力

有了向量字段，就需要新的索引机制来加速查询。
常见的 ANN（近似最近邻）索引算法，比如 HNSW、IVF、PQ，都可以被集成到梧桐数据库的索引系统中。

建索引的语句可能是这样的：

-- 为向量字段创建 HNSW 索引
CREATE INDEX idx_documents_embedding
ON documents
USING hnsw (embedding);

检索时，SQL 可以直接调用相似度运算符 <->：

-- 查找与查询向量最相似的前10个文档
-- <-> 表示计算向量相似度（如余弦相似度）
SELECT doc_id, title, content
FROM documents
ORDER BY embedding <-> '[0.12, 0.34, -0.56, ...]' 
LIMIT 10;

这样，SQL 不仅能做传统的“WHERE 条件筛选”，还能做“语义空间里的最近邻搜索”。

与分布式架构结合

向量检索在单机环境下已经很成熟，但企业的数据规模往往是 亿级、甚至百亿级 的。
梧桐数据库的优势正好在于 分布式架构，一旦与向量检索结合，就能形成“并行相似度搜索”的能力。

与分布式架构结合.png

这种架构下，WuTongDB 就能在大规模向量检索场景中保持高性能，而不是被单机瓶颈卡住。

与生态系统的无缝融合

如果梧桐数据库支持向量类型，它就能直接与 大模型接口（如 OpenAI、通义千问、DeepSeek）结合：

数据导入时：先调用模型生成 embedding → 存入 WuTongDB 向量字段。
查询时：把用户输入转成向量 → 用 SQL 相似度查询。

这意味着，企业可以直接在梧桐数据库上实现 RAG（检索增强生成） 流程：

RAG（检索增强生成）流程图.png

换句话说，梧桐数据库不仅是“数据仓库”，还能变成“知识中枢”。

新的应用场景

有了向量支持，梧桐数据库将拓展出许多全新的应用场景：

智能知识库问答
企业内部资料 → 转换为向量存入 WuTongDB → 实现内部版 ChatGPT。
个性化推荐系统
用户行为数据（Hudi 实时流） + 向量检索 → 实时推荐内容。
金融风控
交易向量特征库 + 向量相似度计算 → 异常检测与反欺诈。
多模态数据管理
图片、语音、文本向量统一存储 → 实现跨模态检索。

挑战与对策

存储与空间开销

挑战

向量通常是高维浮点数（如 768 维、1536 维），单条数据就可能占用数 KB。
一旦数据量上亿条，存储成本将呈指数级上升。
与传统列存储相比，向量存储缺乏天然的压缩优势。

对策

引入 稀疏存储 和 量化技术（如 PQ、OPQ），在不明显损失精度的前提下减少存储开销。
支持 冷热分层存储：常用向量存放在 SSD 上，历史向量迁移到磁盘/HDFS。
对接外部存储（对象存储、数据湖），避免数据库本体成为“存储黑洞”。

向量索引的复杂性

挑战

向量检索的核心在于 ANN（近似最近邻索引）。
不同算法适合不同场景：
- HNSW → 高精度、高性能，但内存占用大。
- IVF → 适合大规模数据，但召回率可能下降。
- PQ → 存储节省，但计算复杂。
如何在 WuTongDB 的 SQL 框架下优雅地引入这些索引，是一大难题。

对策

借鉴 PostgreSQL 的 pgvector 扩展，先引入 vector[N] 类型和基本的 <-> 运算符。
提供 插件化索引机制：用户可按需选择 HNSW、IVF、PQ 等索引类型。
在优化器层面，增加索引选择策略：在不同查询条件下，自动选择合适的索引。

-- 用户可以按需选择索引类型
CREATE INDEX idx_doc_embed_hnsw
ON documents USING hnsw (embedding);

CREATE INDEX idx_doc_embed_ivf
ON documents USING ivf (embedding) WITH (nlist=100);

分布式一致性与并行检索

挑战

向量检索的瓶颈往往在“Top-K 合并”。
在分布式场景下，每个节点都返回局部 Top-K，如何快速合并成全局 Top-K？
节点扩容或缩容时，如何保证索引数据的重分布不影响查询性能？

对策

引入 分布式 ANN 合并算法（如基于归并的多路合并、近似候选池）。
结合梧桐数据库已有的 Hash/Random 分布策略，为向量列设计专用分布方案。
对索引支持 增量重建，避免全量重建造成长时间停机。

查询优化与 SQL 兼容性

挑战

现有 SQL 优化器主要面向传统算子（Join、Group By、Filter），对向量检索不够友好。
如何在 SQL 里同时写条件筛选 + 向量相似度查询？
如何在 Explain Analyze 里直观显示向量索引的执行计划？

对策

扩展 SQL 语法，使其支持混合查询：

-- 示例：同时按语义相似度和时间过滤
SELECT doc_id, content
FROM documents
WHERE created_at > '2024-01-01'
ORDER BY embedding <-> '[0.12, 0.98, -0.45, ...]'
LIMIT 5;

在优化器中增加 算子融合，例如：
- 先做时间过滤，再进行向量检索。
- 避免全量扫描，提高效率。
在 Explain Plan 中展示 向量索引使用情况，方便调优。

生态与兼容性

挑战

当前市场上已有专门的向量数据库（Milvus、Weaviate、Pinecone 等）。
企业可能会问：为什么要用梧桐数据库自带的向量支持，而不是接入这些成熟产品？

对策

强调 一体化优势：数据和向量在一个库里，避免跨系统数据同步。
提供 标准 API（兼容 pgvector 或 OpenAI embedding 接口）。
支持与 外部向量库互通：既能独立完成任务，也能协同外部库。

梧桐数据库的二次飞跃

一体化的智能数据库

如果梧桐数据库能够成功集成向量支持，它将成为一种真正的一体化数据库：

传统分析型任务 → 继续发挥行列混合存储和分布式执行的优势。
AI 语义检索任务 → 借助向量索引和相似度查询，实现智能搜索。
融合场景 → 在同一条 SQL 里混合条件过滤与语义检索，让业务逻辑与智能分析天然融合。

一体化的智能数据库.png

这种“一库多能”的形态，将极大降低企业的技术成本和系统复杂度。

与大模型的深度结合

向量是大模型和数据库之间的桥梁。
有了这层桥梁，梧桐数据库就能更紧密地嵌入 AI 应用的核心环节：

RAG（检索增强生成）：在 WuTongDB 中存储知识库向量，直接为大模型提供上下文。
Agent 系统：智能体可以直接通过 SQL + 向量查询与数据库交互，而不是额外维护一个向量库。
多模态 AI：语音、图像、文本的 embedding 统一进入 WuTongDB，实现跨模态融合应用。

换句话说，未来的梧桐数据库可能不再只是“支撑分析”，而是“驱动智能”。其实，“支撑分析”与“驱动智能”本来就很像一体互相支撑的二兄弟一样。

产业价值与竞争格局

目前，全球范围内的数据库厂商都在探索“AI 原生数据库”的方向。

国外：Snowflake、Databricks 都在强化向量能力。
国内：阿里、腾讯、华为的数据库产品，也纷纷开始支持向量扩展。

在这个背景下，梧桐数据库如果能抓住机会，不仅能巩固在 云原生分析型数据库 赛道的地位，还可能在 AI 数据库 的新战场占据一席之地。

未来愿景

试想这样一个场景：

企业的数据统一存放在梧桐数据库里。
无论是 SQL 报表查询，还是 AI 问答检索，都在同一套数据库体系里完成。
开发者写的不是“传统 SQL”或“向量 API”，而是融合了语义查询的“新一代 SQL”。

在这个未来，梧桐数据库不再只是“支撑业务的引擎”，而是企业数字化与智能化的大脑。

数据库系统数据库梧桐数据库

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