引言
現今世界正經歷著一場重大變革，人工智慧（AI）和機器學習（ML）功能幾乎融入了我們生活的每個角落。嵌入式 AI/ML 功能的新興趨勢已進入資料庫系統，徹底改變了組織處理、分析和挖掘資料資產價值的方式。這些新系統不是從資料庫中提取資料以在獨立的環境中執行分析，而是在資料庫內部實現即時深入解析和預測，從而消除資料移動的需要，加快獲得見解的時間。本文將探討將 AI/ML 功能嵌入資料庫系統如何實現即時分析、消除資料移動，並使更多組織能夠掌握高階的預測功能。
資料庫智慧的演變
傳統資料庫系統主要用作結構化資料儲存和擷取的儲存庫。隨著時間推移，它們逐漸發展整合更先進的分析能力，但這些能力通常僅限於彙總、統計功能和基本模式識別。最新的演變將複雜的機器學習演算法直接引入資料庫引擎，創造了一個統一的平台，兼具資料管理和先進分析功能。
這種融合解決了資料科學工作流程中的一個基本挑戰：資料在儲存系統和分析環境之間的不斷移動。透過將 AI/ML 功能嵌入資料庫內部，組織可以顯著降低延遲、增強安全性並改善資料治理，同時保持資料的新鮮度。
主要功能與優勢
嵌入式 AI/ML 在資料庫中提供了多個變革性的能力。自動化特徵工程能夠識別資料集內的相關模式和關係，減少資料科學家傳統上所需的手動工作。即時異常偵測可持續監控傳入的資料流，立即標記可能指示詐騙、系統故障或商業機會的異常模式。
預測分析功能允許使用者使用類似 SQL 的語法建立和部署模型，讓複雜的預測能力變得更加平易近人。這些模型可以根據歷史資料進行訓練，並隨著新資訊息的到來而自動更新，保持其準確性，無需外部干預。
從運營的角度來看，這些優勢是顯著的。在資料存儲地處理資料可以消除系統之間資料移動的安全風險。它還透過整合之前分開的儲存和分析系統來簡化基礎設施和成本。簡化的架構可以高了治理效率，因為安全性策略、存取控制和審計追蹤可以在單一環境中進行管理。
領先的資料庫平台擁抱 AI/ML 整合
主要資料庫供應商已看出這一趨勢並迅速增強其產品。Microsoft SQL Server 引入了機器學習服務，支援在資料庫引擎內執行 R 和 Python 程式碼。Oracle Autonomous Database 結合了機器學習演算法，用於自我調整、安全性和預測分析。PostgreSQL 擴充功能（如 MADlib）透過 SQL 介面提供可擴展的資料庫內機器學習演算法。
雲端原生資料庫已經特快地採用這些功能。Amazon Redshift ML 允許使用者使用 SQL 命令建立、訓練和部署機器學習模型。Google BigQuery ML 可以使用標準 SQL 語法直接在資料倉儲中構建機器學習模型，而 Snowflake 的 Snowpark 將資料科學工作負載直接帶到資料所在之處。
整合 AI 的資料庫管理工具
資料庫管理工具也在融入 AI 技術，以提升使用者體驗和生產力。這些工具利用人工智慧協助資料庫管理員和開發人員進行查詢最佳化、結構描述設計和資料管理工作。其中一個顯著的例子是 Navicat 的 AI 助理功能。該功能在版本 17.2 中發布，是一款整合工具，可在軟體應用程式中提供即時的上下文相關的指導和解答，利用人工智慧幫助使用者解決問題、理解功能並改善工作流程。Navicat 的 AI 助理能幫助使用者更有效率編寫 SQL 陳述式，透過將查詢提交給 AI 提供者處理，並將回應完整地傳回安裝在本機裝置上的 Navicat 應用程式。你可以獲得多個熱門 AI 聊天機器人的指導，包括 ChatGPT、Google Gemini、DeepSeek 和 Ollama。
總結
將 AI/ML 功能直接整合到資料庫系統中代表了資料管理技術的一種自然演進。隨著組織繼續努力應對指數級增長的資料量和日益複雜的分析需求，嵌入式 AI/ML 功能將成為一項標準功能，而非僅僅是區別優勢。
這一趨勢有望使先進分析更平易近人，使各種規模的組織能夠從資料資產中獲得可行的見解，而無需維護單獨的分析基礎設施所帶來的複雜性和成本。隨著這些技術的成熟，我們可以期待傳統資料庫功能與尖端 AI/ML 能力之間的更深層次的整合，進一步模糊資料儲存、管理和分析之間的界限。
