前言

幾十年來，從報表系統到財務分析，再到用戶行為查詢，我們早已習慣了通過 SELECT–FROM–WHERE 的方式與數據庫對話。而在這一過程中，SQL 也逐漸成為人們對‘數據庫查詢’的默認理解方式。甚至，當年標榜“反 SQL 革命”的 NoSQL，有無一例外，引入了 SQL 支持。

但歷來如此，就代表永遠正確嗎？

根據 Gartner 預測，到 2026 年，大多數企業將優先采用自然語言作為查詢接口，SQL 將從“必選項”變成“可選項”。

而隨著大模型與向量數據庫的落地速度加快，我們需要重新審視：SQL是否還是數據庫查詢的最優解？

01 自然語言交互，數據庫查詢的另一種解法

想象一下，不再需要寫復雜 SQL 查詢，而是直接說一句：“幫我找出最近購買行為和我最像的用戶最喜歡的商品。”

后臺就聽懂了你的意圖，然后迅速決定：

做完這些決策，數據庫就能自行搞定所有執行細節，返回你想要的結果。

而這樣做帶來的用戶升級主要包括：

? 零語法門檻，我們不需要記字段名、不怕括號亂套，表達需求更自然。

? 對非結構化數據查詢更友好，圖像、音頻、文本都能作為查詢對象。

? 這套系統會的受眾會更加廣泛：不僅是工程師能用，運營、產品甚至市場部也都能對數據進行交互。

那么實現基于自然語言的交互？業內通常的做法是自然語言解析 + 向量檢索 + Agent 調度。

自然，這其中最重要的一環就是Agent 調度，它主要可以完成四大功能

舉個例子：在向量數據庫 Milvus 中，一行代碼就能完成一次復雜的相似度檢索：


results = collection.search(query_vector, top_k=10, filter="is_active == true")

這種“API-first” 的思路，天然適配大模型的 Function Calling、MCP 能力，執行更快，出錯更少，也更容易標準化和集成。

一個共識是，非結構化數據占據了全世界數據總量的80%，而向量數據庫，相比傳統的關系型數據庫，天生適配自然語言查詢也更適配大模型。

當然，為了解決傳統關系型數據庫無法對非結構化數據做查詢的這一弊病，很多傳統關系型數據庫也推出了“SQL 風格的向量檢索”功能，比如PostgreSQL + PGVector 提供了 <-> 運算符，下面這樣的語句看起來“挺高級”的：


SELECT *  FROM items ORDER BY embedding <-> query_vector LIMIT 10;

但表面上的“兼容”，又帶來了新的問題：這種SQL并未形成標準，從而給開發者帶來了更高的學習成本。不僅如此，將向量數據存儲在關系型數據庫中還存在嚴重的性能問題：

問題一，執行路徑復雜：但傳統數據庫會強制走解析器、優化器、事務等重邏輯路徑，導致消耗了大量額外的資源

問題二，I/O 壓力大：向量存成 BLOB，每次檢索都要解碼；圖索引場景還可能頻繁跳轉磁盤，極度消耗性能。

我們做過一個測試，在相同檢索條件下，Milvus 查詢延遲是 pgvector 的 40%，吞吐量提升了 4.5 倍。換句話說，傳統關系型數據庫套殼向量檢索，其實反而帶來了更大的系統復雜度。

整體來說，關系型數據庫和向量數據庫在設計哲學、數據結構和查詢邏輯上，思路天差地別：

尾聲

總結來說，應對AI時代，向量數據庫的優勢有四：

現實世界的數據遠比表格復雜。向量數據庫能靈活支持嵌套文檔、時間序列向量，以及 ColBERT、CoLPAL 等多向量結構，以適配不同模型生成的豐富語義表示。

大模型更擅長調用函數而不是寫 SQL。向量數據庫具備 Python-first 的 API 設計，原生支持 Function Calling，一行代碼即可完成嵌入檢索、過濾、重排序和語義高亮，極大降低開發和運維成本。

向量數據庫不只是執行命令，更能理解意圖。它與 AI Agent 協作，可以跳出“字面匹配”的束縛，實現語義層面的智能檢索，讓未來的數據庫不只要知道“怎么查”，更要知道“你真正想查什么”。

通過結構化過濾、混合檢索、Rerank 等手段，向量數據庫可以不斷優化搜索結果的相關性，把更多真正有價值的內容找回來，達成性能與召回的平衡。

一句話總結，向量數據庫并不是為了替代關系型數據庫，它更多情況下，是一種專門與 AI 場景相伴生的新型基礎設施，能更好的響應你的自然語言查詢，也能夠對語義信息進行檢索。最終讓數據庫從死板的執行者，轉變為真正理解上下文、主動幫你決策的數據智能體。

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該文章在 2025/7/2 0:18:32 編輯過

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