oracle查询的数据显示为二维数据，Oracle提向量数据库意味着什么 | 企服国际观察

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一、oracle查询的数据显示为二维数据

对于日常的报表统计，在oracle中的groupby子句产生的查询往往不够直观，还需要excel的透视图才能产生二维报表.虽然在Oracle11G中实现了这个功能，但我想鉴于我们目前还是10G的数据库.写这么一个函数还是有必要的.

源代码已经在下文中，直接在运行代码就可以得到函数GET_TWO_DIMENSIONAL_QUERY.

函数构成:该函数有3个参数，第一个参数是表名或者查询语句，第二个参数是X轴字段(仅允许单个字段)，第三个参数是Y轴字段(允许多个字段，字段之间使用，分隔)

二、数据库的相关问题解答

您这是好几个问题了，我慢慢回答。
??数据存储方式多种多样
数据库只是一种数据存储和读取系统，还有很多数据存储方式，例如以存文件的方式（xml，txt等），但是大多数数据存储方式选择数据库，因为数据库安全，方便。
??程序连接数据库的方式
这就要看具体是什么语言写的程序了，不过一般都是用一个数据库的驱动，然后将数据库的标识等配置到程序中。（如果需要具体的，你应该说明你要什么语言的）
??数据库的查询方式
这个是数据库的查询方式，基本都是用数据库的UI工具或者用基本的sql语句。
??软件源代码的查看
一般的情况下，软件因其商业价值和用户的易用行，软件都是经过一系列的打包，封装，编译后得到的，所以不能直接查看源代码，不过有些软件可以查看，不过是违法的哟。

Oracle提向量数据库意味着什么|企服国际观察

在今年举办的Oracle全球大会上，Oracle一如既往强调了几个关键词：数据库、云、人工智能。但与往常有所不同的是，2023年初AIGC生成式人工智能技术的概念渗透和应用创新，正潜移默化影响着业内做法，GPU算力、数据库、云与网络、SaaS应用等等方面，且路径可能不止一种，这自然包括Oracle公司。

本次大会上提到的其中一项核心升级，也是业内近段时间十分关注的向量数据库技术。目前Oracle在其最新数据库版本Database23c中添加了使用AI向量的语义搜索功能。据官方介绍，此功能集合包括新的向量数据类型、向量索引和向量搜索SQL运算符，使Oracle数据库能够将文档、图像和其他非结构化数据的语义内容储存为向量，并以此快速运行相似性查询。

这与23c版本所倡导的理念“AppSimple（简化应用）”一致，即简化所有应用和分析的开发与运行，借助生成式AI能力，让Oracle数据库自动生成应用和SQL语言，进一步简化开发，甚至能够做到低代码、无代码开发。

钛媒体注意到，在国内企业市场，通过“AI+低代码”实现企业开发效率和质量极大提升的策略，已经在一些场景中得到实践。从低代码到无代码（全员开放）的过渡，恰需要人工智能技术，这个过程可以是：先将自然语言通过指令生成SQL语言，其次再通过低代码平台生成应用，经过不断调整优化，这时自然语言生成的代码也会逐渐贴合于编程语言。

在此之前，Oracle提出的自治数据库，利用机器学习技术，就可支持自然语言查询。这个场景中，开发人员还可以用自然语言与Oracle数据库“对话”，就可以通过调用生成式AI的能力，把SQL展示出来。

而此次Oracle推出集成向量数据库，也是看到了开发人员在大模型训练过程中存在的挑战。据甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监李珈解释，“如果只是做类似于ChatGPT的聊天、查询等功能，无法产生企业级价值。对于企业级场景，只用ChatGPT远远不够，向量数据库是必须的。”

在她看来，大模型运行过程中因为上下文记忆的缺失，导致无法记住之前问过的问题，因此生成的数据也不具备商业意义；使用上向量数据库后，需要从生成效率、噪音数据处理、存储压缩算法等性能方面进行处理；此外还有企业私有数据怎么进行模型训练的问题，私有化的算力也会面临不足。

Oracle原来的数据库可以处理整个结构化数据，也能处理一些非结构化数据。但现在更好的一个能力是，将AI向量检索与客户的业务数据相结合的检索，通过数据向量化处理，回到Oracle数据库，再以向量方式进行查询，如近似查询、模糊查询。

为了实现这一点，Oracle重新设计了向量数据库的表格式（向量表VectorTable），包括语法、函数、索引等。同时，支持RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）技术，将大模型和私有商业数据相结合，以回答自然语言问题。（RAG的原理在于，可提供更高准确性，并通过将私有数据包含在大模型训练数据中来避免泄露私有数据。）

李珈进一步解释，目前向量数据库集成在Oracle的融合数据库里，跟之前单独的图数据库、文档数据库它集成在一起。其优势是除了性能、存储拓展、安全性等方面外，最核心的是能够发挥整个数据库的整体能力，同时跟其他数据库之间做快速的集成，利用一部分存储于Oracle数据库的数据，给出一个有商业价值的结果。

在什么情况下，客户会考虑用上向量数据库？很长一段时间可能都会存在“好”与“更好”产品组合的策略切换。为此，我们还能够看到，成本似乎也成为数据库细分市场不能绕过的一个话题。

随着技术预算的审查，企业IT正寻找经济高效的数据库解决方案，同时又不影响性能和功能。透明的定价模式和必要的优化工具开始提上日程。只不过，每个厂商都在声称自身服务比另一个更便宜，尤其对大企业客户还会提供业内早已熟悉的折扣套路。

Oracle首席执行官SafraCatz在今年的全球大会上也提及了客户成本方面。据她所述，Oracle通过在构建云方式上的改变使其成本更低。策略之一包括“在近些年投资建设较小规模数据中心，更轻的硬件占用空间和云实施可实现成本节约和可扩展性，较低价格吸引那些正有意向替换或对其采购的IT产品采取成本控制的客户。”

Catz还表示，Oracle正在更多地点建立小型数据中心，以增强其计算能力。在数据中心方面，去年一季度的资本支出达到创纪录的24亿美元。

而在整体云市场，多云是用户市场主流趋势，Oracle认同这一趋势之外，其实已经在与微软、英伟达等进行了越来越多的合作。据外媒，近段时间，Oracle宣布了与微软将深化长达四年的合作伙伴关系，让客户更容易在微软数据中心使用其数据库。例如，艾默生同时使用了Oracle和微软的云，期望两家公司“保持彼此诚实”。

德意志银行分析师BradZelnick表示，“Oracle的战略非常明确，它以非常有竞争力的价格优势，去换取市场份额。”Oracle表示，根据2020年的数据，它比AWS便宜61%，比Google云便宜38%。根据一位客户对最近五年的预测，Oracle声称其竞争对手的服务费用是其两倍以上。

例如，Uber根据价格和技术能力对供应商进行了11个月的审查后，选择了Oracle和谷歌。相关人士评论，“超大规模提供商之间的竞争确实让（客户）受益，这种方式性价比更高。”

另一方面，Oracle依靠与英伟达合作保持在人工智能算力方面的优势，根据路透社消息，Oracle于上月提交的委托书中，Oracle同意预付1.041亿美元购买初创公司Ampere生产的处理器芯片。据悉，Ampere基于Arm构建定制服务器芯片，与使用X86的英特尔和AMD存在竞争关系。

外媒分析师评论，对于投资和采购Ampere芯片背后的目的之一，是让Oracle云比竞争对手更具优势。目前AWS、谷歌云都在自研芯片设计。而此次大会上，Oracle宣布基于AmpereOne芯片的OCIAmpereA2机型即将上线，相比X86在性价比方面有了44%的提升。

从数据库存储的关键数据，到算力、人工智能技术的投入，加之原有的品牌影响力和客群、合作伙伴的支撑，这些都构成了Oracle下一个阶段的增长潜力。

“向量数据库、低代码开发、大语言模型、人工智能，这些名词不是Oracle最先提出的，但是问题是怎么把这些东西融合起来，给最终用户带来价值，这是我们想做的事情。”甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨说道。

（本文首发自钛媒体APP，作者|杨丽）

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