向量数据库最主要的特点是让传统的只能基于具体值/关键字的数据检索，进化到了可以直接基于语义的数据检索。这在AI时代至关重要！
回到标题问题：是否有必要使用 Oracle 向量数据库？
这实际还要取决于你的具体应用需求。
客观来讲，Oracle 23ai 及其向量数据库功能在企业级应用中有一定优势，特别是在与现有 Oracle 生态整合时。以下是几个考虑点：
✅ 适用 Oracle 向量数据库的场景：
- 已有 Oracle 生态：如果你的数据已经存储在 Oracle Database，直接使用 Oracle 的向量功能（如 AI Vector Search）可以减少系统复杂度，避免额外的数据 ETL 操作。
- 混合查询（向量 + 关系型数据）：Oracle 支持 向量搜索 + 传统 SQL 查询 的混合模式，适合 企业级 BI、数据分析、AI 赋能的业务应用。
- 高可用性 & 安全性：Oracle 具备企业级的 数据安全、事务处理、可扩展性，相比一些开源向量数据库更可靠。
- Exadata / ExaCC 加持：如果你的数据库运行在 Exadata 或 ExaCC，Oracle 的向量查询性能更优。
后面笔者工作需要，将测试下Oracle数据库的Vector能力，也会不定期分享。
在此之前，肯定会有不太熟悉Oracle发展的小伙伴会困惑，怎么感觉Oracle是老牌的关系型数据库，咋啥时候成了向量数据库？
答案是，Oracle是多模（Multi-model）数据库，主流模型都支持，早已不单是传统的关系型。
如果你去业界公认的 db-engines 查数据库排名，那么Complete ranking一直都是Oracle没疑问，但是在细分领域，Oracle也OK吗？
从下图可以看到，DB综合排名Oracle一直还是第一位：
那么继续查询下 Vector DBMS的排名：
向量数据库排名：DB-Engines Ranking of Vector DBMS
咦？默认老大是ES（Elasticsearch）？貌似没有看到Oracle的身影？
别着急，这是因为默认未考虑到多模态，勾选上 include secondary database models，你会发现ES直接下滑到第五位，Oracle又出现在了榜首：
其实Oracle早已是多模（Multi-model）数据库，除了最近AI时代很火的向量数据库之外，其他相对常见的比如文档数据库、图数据库、空间数据库，甚至不算常见的RDF全部都支持。
如果去细分领域默认查询，提到 Document stores 你可能首先想到的是 MongoDB；提到 Graph DBMS 你可能首先想到的是图数据库 Neo4j，提到Spatial DBMS，你首先想到的是空间数据 PostGIS。但是你只要把这个 include secondary database models 勾选上，就会发现Oracle已经全部支持这些类型的DB，并处于领先地位。
所以，如果是企业级应用，比如 AI 赋能业务、BI 分析、数据库增强搜索，且你本身就有用到 Oracle 数据库，站在纯技术角度考量，在 Oracle 基础上继续扩展更多的可能场景，是个比较省心省力的选择。
但这也要求企业中的Oracle DBA能够不断扩展自己的技能，拥抱新技术，勇于承担新时代下的挑战。
不可停留在固有的认知上，那个曾经连大对象（LOB）都不允许存到库中的宝贵经验，在这个AI新时代的背景下，恐怕早已经过时了。
此外，在AI时代下，我们不得不面临的一个惨痛现状是，传统意义上的纯运维管理DBA，即便是资深级别，路也会越来越窄了。
但路在脚下，未来也还长，主动拥抱变化，允许一切发生，一起加油突破自己吧！共勉~