在数据库技术飞速发展的今天，数据的存储与检索方式正经历深刻的变革。尤其是随着人工智能（AI）以及大语言模型（LLM）的广泛应用，向量数据类型成为了数据库领域关注的焦点。近期，继SQL:2023发布之后，下一代SQL标准SQL:202y（预计在2028年发布）正在设计阶段，其中引入了全新的向量数据类型和相关功能。这一创新不仅顺应了AI驱动的数据处理需求，还为数据库管理系统（DBMS）带来了新的可能性和挑战。向量数据背后的理念源自于语义搜索，即通过数学上的距离和相似度测量，来捕捉数据之间的语义关系。举例来说，传统的关系数据库通常通过字符串匹配进行搜索，但随着向量技术的加入，用户能够基于信息的语义相似性来查询。
比如，针对商品描述或图像数据，通过向量化的表示，可以找到在意义上接近的记录，而不局限于文字上的直观匹配。SQL:202y标准正式引入了向量（vector）数据类型，允许开发者在数据库表中直接定义向量属性。例如，可以创建一个名为items的表，其中包含id、文本数据以及一个维度为100、坐标类型为整数的向量列embedding。这样，数据库存储的不仅是原始数据，也包含了高维度的向量表示，有利于后续的相似度计算和排序。向量类型设计了双重参数：维度数和坐标类型。维度数定义了向量的长度，坐标类型则限定了向量元素的数据类型，如整数、浮点数甚至是某些实现特有的数值类型，比如float16。
插入向量数据时，可以通过vector()构造函数，将序列化的向量数据以及维度和坐标类型传入。例如，向items表插入一个维度为100、坐标为整型的向量数据，SQL语句清晰简洁，极大地方便了数据的添加和管理。虽然标准未涵盖如何生成这些向量数据（如使用机器学习模型转换文本到向量），但它为数据库内的数据处理和查询提供了统一接口和方法。此外，SQL:202y定义了一些实用函数支持向量操作，例如查询向量维度、计算向量范数及序列化向量数据等，为复杂的向量处理奠定了基础。最受关注的是向量间相似度计算。SQL标准内置了多种衡量向量距离的算法，包括余弦相似度、点积、欧氏距离、欧氏距离平方、汉明距离和曼哈顿距离。
通过vector_distance()函数，用户可以灵活指定所需的距离计算方式，从而满足不同场景的查询需求。例如，可以用余弦相似度衡量两个向量方向的相似性，或利用欧氏距离衡量它们的空间距离。实际应用中，最常见的需求是基于向量距离进行排序，查找与目标向量最相似的前N条数据。通过在查询中结合ORDER BY子句和FETCH FIRST限制行数，SQL语句能够高效返回最相关的记录。值得注意的是，向量检索的实用性常常建立在“近似”结果基础上。这与传统SQL查询追求完全精确不同，因为向量搜索通常涉及高维空间，精确计算成本极高且效率低下。
结果上，数据库系统多采用近似最邻近搜索的方法，通过建立向量索引（如HNSW等技术）实现快速检索。虽然向量索引实现并非SQL标准内容，但其支持成为各大DBMS竞相追逐的重要功能。针对这一点，SQL:202y引入了FETCH FIRST子句的新关键字APPROX，允许查询语句显式请求近似结果，而非精确匹配。这种设计从标准层面认可了向量搜索中精度和效率的权衡。比如，用户可以使用FETCH APPROX FIRST 10 ROWS ONLY语法快速获得10条近似最相关结果。更灵活的是，标准支持给出近似行数范围，如FETCH APPROX FIRST 5 TO 10 ROWS ONLY，确保返回的结果量在设定区间内。
这样的设计不仅契合了向量搜索的特性，也为应用程序提供了更多调优空间。展望未来，SQL:202y中的向量支持将极大提升数据库对人工智能场景的适用性。无论是智能推荐、电商搜索还是图像识别，向量数据类型和相关查询功能为实现语义化、高效且灵活的数据处理铺平了道路。尽管还需等待标准的最终发布及实际数据库产品的广泛支持，但这一趋势势不可挡，反映出数据库技术与AI深度融合的未来。数据库开发者、应用设计者及数据科学家应密切关注SQL标准演进，把握向量数据管理和检索技术带来的机遇，积极准备适应新时代数据驱动的挑战。随着相关标准和技术不断成熟，向量化数据的存储、索引和查询必将成为数据库领域的核心竞争力之一，驱动整个行业迈进智能化转型的新时代。
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