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Oracle 推出 Exadata X11M 提升 AI、OLTP 和分析数据库性能

Oracle 推出了其最新的 Exadata 平台——Oracle Exadata X11M，以提升 AI、在线事务处理（OLTP）和分析数据库的性能。X11M 专为优化 Oracle 数据库（包括 Oracle 自主数据库）的性能而设计，与上一代 Exadata 系统相比，在云、多云和中心中表现出显著的速度和效率提升。

X11M 的设计体现了 Oracle 在数据库开发方面的深厚专业知识，其数据库软件与硬件之间的深度工程优化支持了这一点。除了 Oracle，没有其他公司可以在源代码级别优化 Oracle 数据库的性能，并提供如 AI 智能扫描、基于 RDMA 的 IO 和内存列压缩等增量功能。

企业数据库客户的优势

Exadata X11M 建立在 Oracle 的工程专业知识之上，以应对数据库客户不断变化的需求。它提供了一个强大的平台，支持高需求的工作负载，如人工智能、在线事务处理和分析。

与上一代 Exadata 相比，新产品的主要优势包括：

性能提升：数据优化的硬件组件和数据智能的软件增强使事务处理更快，加速分析和 AI 工作负载，据 Oracle 称，速度可提高至 30 倍。

可扩展性：Exadata 可以根据当前的运营需求进行配置，并随着需求的增长而弹性扩展，确保客户能够随着时间的推移优化其基础设施投资。

成本效益：通过将更多工作负载整合到更少的系统中，客户可以节省成本。新的节能功能和优化的资源使用有助于降低运营成本。

关键平台增强

Oracle Exadata X11M 引入了一系列技术增强，为 Oracle 数据库工作负载提供了卓越的性能、可扩展性和效率。这些进步巩固了 Exadata 作为 AI、OLTP 和高级分析工作负载领先数据库平台的地位。

新的 X11M 基于最新一代的 AMD EPYC 处理器，支持多达 96 个核心，并由 Exadata 系统软件提供支持，Oracle 承诺其每核心性能比上一代快 25%。内存带宽增加了 33%，这对其整体性能提升同样至关重要。

Exadata 的智能存储架构一直是其关键差异化因素。Oracle 改进了其存储服务器的实现，使 RDMA 读取延迟减少 21%。闪存吞吐量增加了一倍多，达到 100 GB/s，分析扫描的闪存和内存组合吞吐量每个存储服务器达到 500 GB/s。

增强的 AI 功能

Oracle 的 Exadata X 系列数据库机器最初是为分析和 OLTP 工作负载设计的，该平台在性能和可靠性方面继续设定标准。然而，近年来，AI 的重要性已与之相当。X11M 和最近 Oracle 数据库版本中的新 AI 目标功能认识到了这一扩展。

X11M 通过将复杂的向量处理卸载到存储服务器来加速 AI 工作负载，减少数据传输并提高效率。使用二进制向量格式的 AI 查询速度提高至 32 倍，而优化的向量距离函数减少了 CPU 使用量，并将查询性能提高至 4.6 倍。

使用分层可导航小世界（HNSW）索引的 AI 工作负载性能提高至 43%，而存储服务器上的倒排文件平面索引使查询执行速度提高至 55%。这些数字令人瞩目。

OLTP 和分析更新

Oracle 并未忽视其传统 OLTP 和分析客户的需求。Exadata X11M 支持多达 1.25 倍的并发事务，SQL 8K I/O 读取延迟降低至 21%——现在仅为 14 微秒，实现每个存储服务器多达 1,000,000 的写入 IOPS，以增加事务工作负载的吞吐量。

对于分析，Exadata X11M 使用更快的处理器核心、内存和存储服务器中的闪存来提高整体分析查询性能 25%。增强的 Exadata 系统软件还使 Oracle 的智能扫描技术能够在闪存和 RDMA 内存中扫描数据，使分析 SQL 吞吐量每个存储服务器达到 500 GB/s，即使在小型配置中也能达到多个 TB/s。

可持续性和效率

可持续性是几乎每个企业的首要考虑因素，Oracle 在 X11M 中通过其新的智能节能功能解决了这一问题。这些功能可以限制 CPU 功耗，根据工作负载需求调整 CPU 使用量，并在低活动期间减少能耗。未使用的处理器核心也可以关闭以节省电力，降低运营成本并提高可持续性。

Exadata X11M 的极高性能水平还允许客户进一步整合工作负载，减少其硬件占用和运营开销，使组织能够实现更大的成本和环境效率。

天生云集成

Oracle 部署 Exadata 的策略在过去几年中发生了变化，以跟上企业客户不断变化的需求，他们越来越依赖云服务来支持关键业务应用。

Oracle 最初将 Exadata 引入其自己的 Oracle 云基础设施（OCI）。最近，他们通过在竞争对手的数据中心（如 Microsoft Azure、Google Cloud 和 Amazon Web Services）中本地提供该平台，令许多行业观察者感到惊讶。

新的 X11M 解决方案在其所有部署选项中均可用：公共云合作伙伴、自有的 Oracle 云基础设施、Oracle Cloud@Customer 即服务产品以及传统的本地部署。

竞争环境

数据库和云基础设施市场竞争激烈，AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等云服务提供商（CSP）都提供了强大的解决方案。AWS 提供的服务如 Amazon Aurora 和 Amazon RDS，旨在实现可扩展性和易用性。Microsoft Azure 的 SQL 数据库和 Synapse Analytics 将数据处理与分析和机器学习相结合。Google Cloud 的 BigQuery 因其高速分析和按使用付费的定价模式而广受认可。

Oracle Exadata X11M 结合了数据优化的硬件和数据智能的软件，与 Oracle 数据库一起设计，以支持所有工作负载类型。与提供通用解决方案的竞争对手不同，Exadata X11M 专为高需求的 Oracle 数据库工作负载（如 AI、OLTP 和分析处理）量身定制。

例如，与 AWS 相比，Oracle 的解决方案提供了更深层次的数据库特定优化，以减少延迟并提高关键任务应用的吞吐量。与 Microsoft Azure 和 Google Cloud 相比，Exadata X11M 提供了更优越的 AI 功能集成和数据库性能增强，使其成为专注于复杂和高性能数据库操作的企业的有力选择。

分析师观点

在领先的公共云提供商上推出的 X11M 让其能够在客户运营的地方满足需求。企业现在可以在其选择的云生态系统中利用 Oracle 数据库和 Exadata 的能力，优化成本并简化 IT 基础设施。

在多云配置中运行 Exadata 的灵活性使组织能够平衡工作负载需求，管理数据主权要求，利用现有的云服务承诺，并更轻松地从其选择的云应用中访问 Oracle 数据库中的数据。这种强大的方法使 Exadata X11M 对几乎每个企业和 Oracle 数据库客户都具有吸引力。

Oracle Exadata X11M 在数据库技术方面迈出了重要一步，提供了满足现代企业需求的性能和可扩展性。它为客户提供了灵活性和运营效率，同时支持企业向混合和多云架构的持续战略转变。对于寻求优化工作负载和未来保障其运营的数据库客户而言，Exadata X11M 是完美的解决方案。

这可能听起来像是夸张的赞美，但一旦你了解新 X11M 的内部构造，你就会发现 Oracle 实至名归。在 Exadata 平台之外运行 Oracle 数据库意味着你的组织无法获得最佳的业务成果。你的关键业务 AI、OLTP 和分析应用值得更好的支持。毕竟，Oracle 再次交付了有史以来最快的数据库机器。

披露：Steve McDowell 是一名行业分析师，NAND Research 是一家行业分析公司，曾与多家科技公司进行或曾进行研究、分析和咨询服务；作者过去曾为本文中提到的每家公司提供付费服务，未来可能再次提供。Oracle 为本文提供了技术事实核查。McDowell 先生未持有本文提到的任何公司的股票。

Oracle Database 23ai为企业数据和应用带来了AI的强大功能

Oracle融合数据库中的最新版本Oracle Database 23ai现已作为广泛的云技术服务正式发布。此长期支持版本包含了Oracle AI Vector Search以及超过300个主要功能，专注于帮助用户简化数据中的AI 使用，加快应用开发并运行关键任务工作负载。客户可以利用新的AI Vector Search功能，安全地将文档、图像和其他非结构化数据与私有业务数据结合搜索，而无需移动或复制这些数据。Oracle Database 23ai可以将AI算法引入到数据所在的位置，而不必将数据迁移到AI算法所在的位置。因此，AI可以在Oracle数据库中实时运行，大大提高了AI的有效性、效率和安全性。

生成式AI现支持用户以自然语言询问有关存储在Oracle数据库中的专用数据

Oracle Database 23ai在基于Oracle Exadata Database Service、Oracle Exadata Cloud@Customer和Oracle Base Database Service的Oracle云基础设施远程软件服务（Oracle Cloud Infrastructure, OCI）上，以及Oracle Database@Azure上提供。

甲骨文公司关键任务数据库技术执行副总裁Juan Loaiza表示：“对于全球企业而言，Oracle Database 23ai改变了游戏规则，由于这个版本主要专注于突破性的 AI 技术，因此我们将其重命名为Oracle Database 23ai。AI Vector Search结合了新的统一开发范例和关键任务功能，让开发人员和数据专业人员可以轻松构建智能应用，提高开发人员生产力并运行关键任务工作负载。”

野村综合研究所（NRI）认证IT架构师Shinichiro Otsuka表示：“我们很高兴地看到，Oracle将AI Vector Search添加到Oracle Database中。我们理解，能够在与其他工作负载相同的Oracle Database中运行AI Vector Search，这使我们能够提供可靠又安全的解决方案。”

Oracle Database 23ai的新功能包括：

面向数据的AI

· Oracle AI Vector Search：让客户可以轻松根据概念内容（而不是特定的文字、像素或数据值）来搜索文档、图像和关系数据。AI Vector Search使LLM可以使用自然语言界面查询私有业务数据，并帮助LLM提供更准确和更相关的结果。此外，借助AI Vector Search，开发人员可以轻松地为新应用和现有应用添加语义搜索功能。现在，Oracle Database的关键任务功能可以与AI向量透明地协同工作，即使是非常关键的任务应用，Oracle客户也可以运行AI Vector Search。通过在同一高性能数据库中存储和处理业务和向量数据，客户可以将AI Vector Search无缝集成到现有业务应用中，实现新的创新AI使用场景，并且不会影响数据安全性。

· Oracle Exadata System Software 24ai：Exadata智能存储可将AI Vector Search的速度提高数个量级，使应用能够在大量数据和用户的情况下运行AI Vector Search。

· OCI Golden Gate 23ai：GoldenGate支持跨云数据存储，实现异构数据集成和高可用性。GoldenGate 23ai提供了新的功能，支持在异构向量存储之间实时复制向量。此外，GoldenGate 23ai还支持企业将现有数据库的数据复制到 Oracle Database 23ai，以低风险的方式快速将AI引入所有数据，并对其进行向量化和索引，从而实现快速AI搜索。

加速应用开发

· JSON Relational Unification：JSON Relational Duality解决了某些应用使用数据的方式与关系数据库存储数据的方式不一致的问题。几十年来，开发人员一直在使用SQL读取和写入关系数据。现在，他们还可以使用JSON轻松检索和存储使用REST或原生JSON API的相同数据，而不会影响关系数据模型中固有的数据一致性、存储效率和灵活性。借助JSON Relational Duality Views，开发人员和客户不再需要为其数据选择单一的数据模型，可以从相同的数据中获得JSON和关系数据模型的双重优势。

· Graph Relational Unification：Operational Property Graph使开发人员能够使用属性图形查询，轻松构建在数据之间和数据内部进行连接的应用。Property Graph查询可以基于Oracle Database支持的各种类型的数据运行，包括关系数据、JSON数据和空间数据。开发人员可以直接基于操作数据定义图形模型，并使用新的 ISO 标准SQL/PGQ语法查询图形。这样一来，您就可以轻松又快速地创建应用来分析数据（例如多笔财务交易）之间的连接、模式和关系。

· 免费开发人员数据库：AlwaysFree Autonomous Database在云端提供了两个免费的Autonomous Database Serverless实例，让您可以随时使用预集成工具，包括Oracle APEX、Select AI、Database Tools、Machine Learning和Graph。Autonomous Database Free容器映像和Oracle Database Free现已支持OracleDatabase 23ai，开发人员可以轻松下载和试用新的功能，包括AI Vector Search、JSON RelationalDuality和Operational Property Graph with SQL。

关键任务数据

· Oracle Globally Distributed Database with RAFT：Oracle Globally Distributed Database允许云端数据存储在多个地方的多个物理数据库（而不是单一数据库）中，同时将单个数据库映像公开给多个应用。该数据库可用于实现超大规模，并有助于应对数据驻留和数据主权要求。现在，物理数据库之间的RAFT复制可在数秒内实现零数据丢失的自动故障转移。在构建具备超高可扩展性和可用性以及云技术规模的分布式数据库时，这一点至关重要。通过将数据库内部的复制与基于RAFT的协议相集成，可简化容错分布式数据库的创建和管理，并减少双主动式可用性的手动维护流程。

· Oracle True Cache：True Cache是一个内存中中间层高速缓存，具备始终一致、应用透明、高性能等优势。Oracle True Cache能够在改善应用响应速度的同时降低数据库服务器负担。与其他中间层高速缓存不同，True Cache数据会在每个时间点自动保持事务的一致性。True Cache不需要开发人员编写代码来填充和管理缓存中的数据，让他们可以轻松地在应用和数据库之间进行部署。True Cache将Oracle Database的丰富功能引入到中间层高速缓存中。True Cache中提供了Oracle SQL、JSON和Graph的全部查询功能。

· In-Database SQL Firewall：Oracle SQL Firewall有助于数据库防范未经授权的SQL，包括SQL注入攻击。Oracle SQL Firewall内置在Oracle Database 23ai中，提供可扩展、高性能且难以绕过的方式来应对黑客攻击和内部账户被盗的风险。此外，企业可以使用Oracle Data Safe来管理多个SQL防火墙，从而大幅降低部署成本。

IDC数据管理软件研究副总裁Carl Olofson表示：“随着生成式AI的兴起，向量数据库被赋予新的价值，成为了在非结构化和结构化数据源中搜索数据的高效方法。然而，根据我们的经验，孤立的数据库成为了另一个需要管理和保持同步的数据资源。由于需要使用RAG技术对LLM进行微调，因此过时的数据是无法被接受的。Oracle Database 23ai旨在通过使用AI Vector Search协调向量与来解决这个问题。该数据库为客户提供了一组夯实生成式AI基础所需的集成功能，在从项目到生产的过程中保持内容及时更新且相关，并利用数据库中的全部高级功能。借助Oracle Database 23ai的生成式AI创新，尤其是AI Vector Search，Oracle为客户带来了巨大的飞跃，提供了一体化解决方案。”

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免费的数据库工具，一个工具管理Mysql、Oracle、Sql Server

数据库管理工具还是很多的，但能用的不多，有免费的也有收费的，都有各种各样的问题，今天给大家介绍一个我参与开发的数据库客户端工具JookDB。

JookDB使用Qt开发GUI，启动快运行流畅稳定，可以在1秒内启动完毕，运行只需几十M内存。性能非常好可以打开大文件，处理1G以上的sql文件很轻松。

支持的数据库有MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreSQL, SQLite, MongoDB, SQLServer，支持的功能有表创建管理、数据编辑、sql代码提示、代码格式化、用户管理、全文搜索、Excel导入导出、大文件编辑、导出数据库表结构文档、跨不同类型数据库导数据、列名展开、数据库配置变量编辑等。

相比的类似的工具DBeaver，DBeaver使用Java开发GUI，准确的讲是基于Eclipse开发的，操作比较复杂功能较少，凑合能用。

相比收费的Navicat，Navicat抛开不定期崩溃的问题外，作为Mysql客户端还是不错的，但是作为Oarcle和SQLServer客户则问题很多很难使用。

JookDB代码提示

JookDB表设计

暗色模式，表数据编辑

暗色模式，数据导出

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com