介绍
当今世界正在经历一场重大变革，人工智能（AI）和机器学习（ML）能力几乎已融入到我们生活的方方面面。嵌入式 AI/ML 功能的新兴趋势现已进入数据库系统，从而彻底改变了组织处理、分析数据资产和从数据资产中获取价值的方式。这些新系统不再是从数据库中提取数据以在单独的环境中执行分析，而是在数据库本身内实现实时洞察和预测，从而不再需要数据移动并加速了洞察的实现。本文将探讨如何在数据库系统中直接嵌入 AI/ML 功能，从而实现即时分析，消除数据移动的难题，并在组织内广泛普及对先进预测能力的访问。
数据库智能的变革
传统数据库系统主要用作结构化数据存储和检索的存储库。随着时间的推移，它们不断发展为包含更高级的分析功能，但这些功能通常仅限于聚合、统计函数和基本模式识别。最新的发展将复杂的机器学习算法直接引入到数据库引擎中，为数据管理和高级分析创建了一个统一的平台。
这种融合解决了数据科学工作流程中的一个基本挑战：数据在存储系统和分析环境之间不断移动。通过在数据库本身嵌入 AI/ML 能力，组织可以显著减少延迟、增强安全性并改进治理，同时保持数据新鲜度。
重要功能和优势
数据库中的嵌入式 AI/ML 提供了多种变革性功能。自动化特征工程可以识别数据集中的相关模式和关系，从而减少传统上数据科学家所需的手动工作。实时异常检测可以持续监控传入的数据流，立即标记可能存在欺诈、系统故障或商机的异常模式。
预测分析功能允许用户使用类似 SQL 的语法创建和部署模型，从而使对复杂预测功能的访问大众化。这些模型可以根据历史数据进行训练，并在收到新信息时自动更新，从而在无需外部干预的情况下随着时间的推移保持其准确性。
从运营的角度来看，好处是巨大的。在数据驻留的位置处理数据可以消除与系统之间数据移动相关的安全风险。它还通过整合以前独立的系统进行存储和分析来降低基础架构的复杂性和成本。简化的架构可以带来更好的治理，因为可以在单个环境中管理安全策略、访问控制和审计跟踪。
采用 AI/ML 集成的领先数据库平台
主要数据库供应商已经认识到这一趋势，并正在迅速增强其产品。Microsoft SQL Server 引入了机器学习服务，支持在数据库引擎中执行 R 和 Python 代码。Oracle's Autonomous Database 整合了机器学习算法，可实现自我调优、安全性和预测性分析。PostgreSQL 扩展如 MADlib 通过 SQL 接口提供可扩展的数据库内机器学习算法。
云原生数据库采用这些功能的速度特别快。Amazon Redshift ML 允许用户使用 SQL 命令创建、训练和部署机器学习模型。Google BigQuery ML 同样支持使用标准 SQL 语法直接在数据仓库中构建机器学习模型，而 Snowflake 的 Snowpark 将数据科学工作负载直接引入数据所在的位置。
将 AI 整合到数据库管理工具
数据库管理工具也整合了 AI 技术，以增强用户体验和生产力。这些工具利用人工智能来帮助数据库管理员和开发人员完成查询优化、架构设计和数据管理任务。一个值得注意的例子是 Navicat 的 AI 助手功能。Navicat AI 助手在 17.2 版本中发布，它是一个集成工具，可在软件应用程序中提供即时的上下文指导和答案，利用人工智能帮助用户解决问题、理解功能，并通过自然语言交互改进他们的工作流程。Navicat 的 AI 助手可帮助你更高效地编写 SQL 语句。它通过将你的查询提交给 AI 提供商进行处理来实现这一点，并将回复专门发送回安装在你本地设备上的 Navicat 应用程序。你可以从许多流行的 AI 聊天机器人那里获得指导，包括 ChatGPT、Google Gemini、DeepSeek 和 Ollama。
结语
将 AI/ML 功能直接集成到数据库系统中代表了数据管理技术的自然演变。随着组织继续努力应对呈指数级增长的数据量和日益复杂的分析要求，嵌入式 AI/ML 功能将成为标准功能，而不是差异化因素。
这一趋势有望使高级分析的访问民主化，使各种规模的组织都能从其数据资产中获得有用的见解，而无需维护单独的分析基础设施的复杂性和费用。随着这些技术的成熟，我们可以期待传统数据库功能与尖端 AI/ML 功能之间更深入的集成，从而进一步模糊数据存储、管理和分析之间的界限。
