向量数据库是刚需还是入口？2024数据库发展趋势预测！

2023年大模型的爆火，也为数据库领域带来新风向，向量数据库已成为数据库领域的当红炸子鸡。据IDC调查数据显示，全球在AI技术和服务上的支出2023年将达到1540亿美元，到2026年将超过3000亿美元。其中，向量数据库为AI的开发、增强内容生成的准确性提供了重要技术支撑。

作为当红炸子鸡的向量数据库究竟火热到什么程度？在资本层面，仅2023年4月份便有两家美国向量数据库公司获得价值超过10亿元人民币投资。同时，Qdrant、Chroma、Weaviate先后获得融资，成立短短几年的Pinecone宣布1亿美元B轮融资，估值达到7.5亿美元。此外，东北证券预测，到2030年，全球向量数据库市场规模有望达到500亿美元，国内向量数据库市场规模有望超600亿人民币。

受宠的向量数据库

何谓向量数据库？它其实是一种专门设计用于存储和高效检索向量表示的存储系统，例如单词嵌入或文本数据的数字表示等向量表示。向量数据库还是存储与单词或短语相关联的向量的仓库，可以根据相似性指标快速进行查找和比较操作。

向量数据库的作用在于，能够使大规模向量空间的处理更加高效，同时优化了存储、检索和比较等操作。在笔者看来，这种新型的数据库技术，能够更有效地处理和分析大数据，因此在大数据时代中受到了广泛的关注和应用。

在向量数据库受到关注的同时，我们也注意到人工智能在2023年的爆火，并且，AI与数据库的融合已经成为数据库领域的重要趋势之一。AI可以帮助数据库更好地处理和分析数据，提高数据处理的效率和准确性，AI也可以帮助数据库更好地支持业务决策，提高企业的竞争力。

为何？我们知道，在人类日常对话中，语境发挥着极为重要的作用，可以帮助人们顺畅地进行交流和理解他人的话语，大语言模型通过对话编码为一种称为“向量”的数字表示形式，来捕捉语意和语义的关系。这些向量使得模型能够理解对话出现的语境，无论是特定的文化背景表达、正在讨论的话题背景，还是其他语境线索。

可以肯定的是，几乎所有类型的数据库都在积极向AI靠拢，比如在数据库中添加向量索引，数据库和AI已经密不可分，AI 也迫切地需要从非结构化数据中创造价值。

向量数据库的作用

由于传统数据库可能导致信息检索延迟，它们在以自然语言处理为主的AI应用中表现不佳。相比之下，向量数据库为非结构化数据的存储和检索提供了更高效的解决方案。向量数据库专注于处理大规模向量数据，具有以下核心功能：

高效检索：向量数据库能迅速、准确地根据查询或相似性指标检索向量表示，确保语言模型能快速访问所需的向量嵌入。

索引与搜索：通过提供索引和搜索功能，向量数据库可以根据各种标准(如相似性搜索、最近邻搜索或范围查询)高效地寻找和搜索向量数据。

可扩展性：设计上考虑到了大规模数据处理的需要，能高效地存储和检索数百万甚至数十亿个向量。

相似度测量：向量数据库具备测量向量间相似度或距离的功能，这有助于完成如语义相似度比较、聚类和推荐系统等任务。

支持高维向量：适用于处理语言模型中常见的高维向量，可以存储和检索复杂的向量表示。

多类型数据存储：除了核心的向量数据，向量数据库还能存储地理空间数据、文本、特征、用户配置文件以及与向量相关的元数据的哈希值。但请注意，虽然它能存储哈希值，但设计重点并非加密哈希值的管理。

总体而言，向量数据库在AI应用中发挥着关键作用，尤其在需要高效处理非结构化数据的场景中表现出显著优势。

数据库2024趋势展望

可以预见的是，2024年依旧是向量数据库发展火热的一年。在向量数据库领域，要实现深度学习技术的最佳应用，确实需要跨领域的知识和技能。这包括对AI的深入理解、数据库管理的专业知识，以及在数据安全方面的实践经验。在数据库中存储的敏感数据，其安全性是至关重要的，尤其是在深度学习技术日益融入向量数据库的当下。

随着大模型的快速发展和普及，市场对向量数据库的需求也在不断增长。这种需求为向量数据库技术的进步提供了强大的推动力。这种推动力不仅促使技术的持续完善，还加速了不适宜技术的淘汰，为新技术的发展和创新提供了空间。

从长远的角度看，我们可以预见向量数据库将随着时间的推移而更加成熟和稳定。同时，它们将能够为各类应用场景提供更精确、高效的向量搜索结果，满足不同业务需求。这是一个技术不断进步、筛选和优化的过程，预示着向量数据库领域的美好未来。

除了向量数据库的发展外，我们还注意到国产数据库的不断崛起。在2023年，全球数据库产业在多个方面都呈现出快速增长的态势。无论是产业规模、软硬件创新，还是人才生态，都取得了显著的进步。然而，伴随着市场的快速增长，竞争也日趋激烈。

尽管国产数据库在技术和产品上与国际顶尖品牌仍存在一定的差距，但这种差距正在迅速缩小。越来越多的国产数据库厂商开始在国际市场上取得显著的成绩。例如，人大金仓已与多家海外企业建立合作关系，成功地在东南亚和欧洲等地进行了部署和应用。

此外，阿里云的分析型数据库AnalyticDB、华为的openGauss数据库以及酷克数据的HashData云数仓等也在国际市场上取得了重要的进展。

这些成功的案例充分表明，国产数据库产品在技术和市场上已经具备了与国际领先品牌相竞争的能力。国产数据库逐渐取代海外老牌数据库并不仅仅是因为国内的需求和推动，更是因为其自身技术实力的不断提升和进步。

写在最后

随着大模型的广泛应用，业界对向量数据库的需求也在持续增长。普遍的观点是，所有产品应用都值得借助AI技术进行重新设计和优化。在这样的背景下，企业越来越重视如何将AI、大模型等先进技术与实际业务相结合。

这就要求向量数据库在设计之初，就充分考虑到了企业在实际应用中所面临的挑战和痛点。通过向量数据库，使企业可以构建一个强大且适应性强的技术基础，并为企业顺利进入大模型时代提供了坚实的支撑，帮助企业在AI和大模型的浪潮中保持领先地位。