摘要： 文｜周路平编辑｜游勇5月17日，独立数据库厂商OceanBase在广州举办了第三届开发者大会。当天除了发布面向AI的...

文｜周路平

编辑｜游勇

5月17日，独立数据库厂商OceanBase在广州举办了第三届开发者大会。当天除了发布面向AI的开箱即用产品PowerRAG，更令外界关注的是，OB的战略也从一体化数据库升级为AI时代的一体化数据底座。

众所周知，OB过去多年一直坚持走一体化数据库路线，而一体化的内涵也在不断丰富。

早在2022年8月，OceanBase发布4.0版本时，就首次公开提出了单机分布式一体化的理念，可以适应大小不同规模的工作负载，兼顾分布式系统的水平扩展优势与集中式数据库的单机性能优势，满足客户从分布式到单机场景的多元化需求。

2024年4月，OceanBase 4.3版本又打造了TP/AP一体化，不仅能实现可行存、可行列混存和可列存的多种存储方式，同时融入分布式 TP 核心能力小事务写入技术，有效消除数据导入延迟，满足更严苛的AP实时分析需求。当年10 月，OceanBase的4.3.3 GA 版本，升级了向量检索与索引功能，实现 SQL+AI 一体化。

今年4月底，OceanBase CEO杨冰发布全员信，宣布OceanBase将全面进入AI时代，要打造“DATA×AI”核心能力，建设AI时代的数据底座，实现数据与AI的融合，把OceanBase由一个一体化数据库变成一个一体化数据处理底座。

如今，OB的“一体化”主要有两层内涵：一是从负载的层面，一体化能处理TP、AP和AI业务。从用户视角来看，在用户最核心的场景里，数据量和业务并发量高，对可用性和延迟特别敏感，这类场景会用到分布式数据库。与此同时，每家企业都会有一些相对边缘的场景，比如OA系统，这类场景就适合单机版本。OceanBase希望在一套引擎里帮助用户实现技术栈的统一。

以东莞农商银行为例，这家客户把20多个业务系统升级到了OceanBase，核心业务系统采用了分布式架构，一般业务系统也采用了OceanBase的单机主备的部署，这种部署方式帮助客户节省了数百万的软件开发成本，同时实现了业务性能的大幅度提升。

二是在架构层面，单机分布式一体化+云上云下一体化，实现多云原生，既包括在不同云平台提供完全一致的体验，也包括实现跨云的高可用、跨云的容灾，以及实现面向多云的存储计算分离。

目前，OB已经兼容了国内外主流的云平台，而在开发者大会上，OB也宣布增加了对百度智能云的支持。同时，OB也全新推出了“共享存储”产品，实现对象存储与事务型数据库（TP）的深度集成，创新构建存算一体与分离的多云原生架构，成为业界首个在TP场景下支持对象存储的多云原生数据库，为海量数据场景提供兼顾成本优化与性能保障的云原生解决方案。

不难发现，从一体化数据库到一体化AI数据底座，虽然只有一字之差，但背后其实是在不断适应数据库发展的需要，尤其是AI时代对数据处理的需要。

杨传辉透露，一体化数据底座其实是OceanBase一体化数据库基础上的延伸。之所以提数据底座，是因为外界提到数据库，很容易会联想到这是做交易或者做分析的数据库产品，偏单一功能。而“数据底座”是希望通过一体化的产品、一体化的引擎，同时处理OLTP、OLAP以及AI的混合负载。

这个转变的背后，也跟当前的市场形势有很大关系。AI时代的应用带来更海量数据的同时，也让很多工作的负载边界变得模糊，无法像以前一样严格区分这个业务只做AP或者TP。开发者更希望在一套引擎里直接通过一条SQL处理所有的工作负载。

“我们希望OceanBase成为AI时代的MySQL。”OceanBase CTO杨传辉说，如今OB不仅能够支持OLTP和OLAP传统的数据库工作负载，也能支持AI领域的工作负载。比如半结构化数据、向量数据、文档、混合检索，甚至一部分RAG的能力。

而PowerRAG就是OceanBase在一体化数据底座的应用层探索的第一步。

当前，搭建RAG服务虽然有很多方式，但都有一定的门槛，背后涉及不同类型文档的识别，包括文档怎么去做切分，怎么做embedding，怎么用好向量数据库，怎么写好大语言模型的提示词。OceanBase PowerRAG相当于把这些工作都封装到公有云的服务里，实现开箱即用，帮助用户实现文档知识库、智能对话、图像比对、数据分析等多种AI应用场景的快速开发。