Oracle Database 26ai并非一次寻常的版本迭代，而是标志着数据库从被动的“数据容器”向主动的“业务智能伙伴”的范式革命。它通过将AI能力如同水电般内置于数据存储与处理的每一个环节，从根本上改变了企业利用数据的方式。对于专业人士而言，理解并掌握从Oracle 19c到26ai的跨越，是从一名传统数据库管理者向未来数据智能架构师转型的关键一跃。

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一、Oracle 26AI企业功能特性

01 功能特性：五大核心支柱，重塑AI原生数据库
Oracle 26ai的设计哲学是 “AI for Data” ，旨在将智能直接植入数据本源。其能力建立在五大相互增强的核心支柱之上，共同构成一个完整的智能数据价值闭环。

1. 混合AI向量搜索

核心描述：此功能将传统的SQL关系查询与非结构化数据的语义向量搜索进行原生、深度融合。它允许用户通过单一的自然语言查询，同时检索结构化表格、文本文档、图像特征、JSON属性等。
业务场景
：一位市场研究员可以直接提问：“找出过去半年中，客户对‘移动支付便捷性’和‘交易安全性’同时表示满意的所有访谈记录及相关产品部门的改进报告。” 系统会理解语义，并从客户反馈库、会议纪要和产品文档库中返回关联结果。

2. AI智能体工厂

核心描述
：AI Private Agent Factory 功能支持在数据库内部安全地构建、部署和运行自主AI智能体。这些智能体被“锚定”在特定数据表上，拥有定义好的任务和权限，能实时读取数据并触发行动。
业务场景
：创建一个“合规监控智能体”，实时监控所有跨国交易流水。一旦它基于预设规则和实时数据流，判断某笔交易触及反洗钱风险阈值，即可自动冻结该账户并立即生成报告发送给合规官。

3. 数据库内AI处理

核心描述
：SELECT AI 功能允许用户使用自然语言直接与数据库对话，由数据库自动解析意图、生成并执行最优查询计划。更重要的是，所有AI处理（如向量转换、推理）均在数据库进程内完成，杜绝了数据移动带来的延迟与安全风险。
业务场景
：业务分析师无需编写复杂SQL，只需输入“对比上海和北京区域上季度高端产品的利润贡献率及其增长趋势”，即可获得带有可视化建议的完整分析图表。

4. 数据注释

核心描述
：Data Annotations 是为数据库表、列添加富语义业务元数据的功能。这相当于为数据编写“业务说明书”，指导AI如何正确理解和使用数据。
业务场景
：在“销售额”列上添加注释：“此数值为税后净销售额，已扣除退货。在用于预测模型时，请注意其受季度性营销活动影响显著。” 当AI智能体或SELECT AI使用此列时，会自动参考此上下文。

5. 自治AI湖仓一体

核心描述
：通过原生支持Apache Iceberg开放表格式，26ai无缝统一了数据湖的灵活性与数据仓库的性能。它支持在一个平台上完成从原始数据接入、AI模型训练到高性能BI分析的完整流程。
业务场景
：企业可以将来自社交媒体、IoT设备的海量原始数据以Iceberg格式直接存入26ai，在同一平台上进行数据清洗、特征提取、模型训练，并直接服务于高并发的业务报表查询，消除跨平台数据搬运。

二、Oracle下载与部署Oracle26AI费版与企业本地版
1. Oracle Database 26ai 免费版

风哥建议
：适用于个人学习、功能验证、开发测试及小型应用。它是原Oracle Database Free的演进版，包含了核心的AI功能。
核心限制
：对可使用的CPU线程数、内存总量及数据库总容量有明确限制，不适用于生产环境。
下载与部署步骤：

访问官方
：前往Oracle官网https://www.oracle.com/database/free/get-started/
选择版本
：查找并选择 “Oracle Database 26ai Free” 版本。
选择平台
：下载适用于 Linux x86-64 (通常是RHEL 9或兼容系统) 的RPM安装包。
一键部署
：在目标Linux系统上，使用 dnf localinstall 或 yum localinstall 命令安装该RPM包。安装程序将自动创建 oracle 用户、配置内核参数、创建容器数据库并启动监听器。

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2. Oracle Database 26ai 企业本地版

定位
：面向企业生产环境，提供全部AI与企业级功能（如真正应用集群、高级安全、数据卫士等）。
获取方式
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许可客户
：拥有有效Oracle数据库许可的客户，可通过Oracle技术支持网站或客户经理申请获取软件介质。
评估用户
：可联系Oracle销售或合作伙伴，申请有限期的评估版本。
部署前提
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硬件
：建议部署于经过认证的Oracle Exadata系统以获得最佳AI性能，或满足最低配置的x86服务器。
软件
：需为Oracle认证的Linux操作系统（如Oracle Linux 8/9, RHEL 8/9）。
规划
：需提前规划存储布局、网络配置、高可用及备份恢复方案。
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动手第一步：Oracle26ai实践建议

要真正理解26ai如何“训数据”，最佳途径是亲身体验其核心功能：
部署免费版
：在Linux环境部署26ai免费版。
体验数据注释
：创建一个表，尝试使用 DBMS_VECTOR_CHAIN 或相关包中的过程为列添加注释，然后用 SELECT AI 进行自然语言查询，观察注释如何影响结果。
尝试向量搜索
：存入一些文本（如产品描述），使用 VECTOR_SIMILARITY 等函数进行语义相似度搜索。
探索智能体
：在允许的环境下，通过 AI Private Agent Factory 的界面，尝试创建一个简单的数据监控或分类智能体。

三、Oracle Database 26ai详细使用指南，从部署到实战。

快速启动：部署与基础配置
获取与安装
：

根据上面的方式下载安装，后续风哥会推出相应的教程学习，请持续关注风哥。
基础启用
：
-- 启用向量引擎（企业版通常已启用）ALTER SYSTEM SET vectorscope=ON;-- 创建一个测试用户并授权CREATEUSER ai_user IDENTIFIED BY;GRANT DB_DEVELOPER_ROLE TO ai_user;

安装后，使用 sqlplus / as sysdba 连接。
确保 COMPATIBLE 参数已设置为 26.0.0 或更高。
为使用AI向量功能，需要启用相应的选项并创建用户：
???? 核心功能一：数据语义化 (Data Annotation)
这是教会数据库理解数据业务含义的第一步，所有后续AI功能都会参考这些注释。

-- 1. 为数据表添加业务语义注释

BEGIN DBMS_VECTOR_CHAIN.ADD_ANNOTATION( object_name =>'PRODUCTS', column_name =>'PRODUCT_NAME', annotation =>'产品全称，包含系列和型号信息。用于客户搜索和产品匹配。'); DBMS_VECTOR_CHAIN.ADD_ANNOTATION( object_name =>'CUSTOMER_REVIEWS', column_name =>'REVIEW_TEXT', annotation =>'客户评论文本，包含对产品功能、质量、服务的评价。情感分析重要来源。');END;/-- 2. 查询注释SELECT*FROM USER_VECTOR_ANNOTATIONS WHERE TABLE_NAME ='PRODUCTS';

使用场景：当您用自然语言查询“用户对相机电池续航的抱怨”时，AI会优先搜索 REVIEW_TEXT 列，并理解“电池续航”是产品功能。

???? 核心功能二：混合AI向量搜索
这是实现语义搜索的核心，分为数据向量化和混合查询两步。

数据向量化
：将文本、图像等转换为向量。
-- 为客户评论表配置并执行向量化

BEGIN DBMS_VECTOR.CONFIGURE_VECTORIZE( table_name =>'CUSTOMER_REVIEWS', column_name =>'REVIEW_TEXT', model_name =>'ORACLE_AI_VECTOR_V1',-- 使用预训练模型 chunk_strategy=>'SEMANTIC_PARAGRAPH'-- 按语义段落分块);-- 执行向量化转换 DBMS_VECTOR.VECTORIZE_TABLE('CUSTOMER_REVIEWS');END;/

执行后，会生成一个隐藏的向量列和对应的向量索引。

执行混合查询
：结合语义与条件过滤。
-- 查找与“电池不耐用”语义相似的差评（星级<3），并关联产品信息

SELECT r.review_id, r.star_rating, p.product_name, r.review_text, VECTOR_SIMILARITY(r.review_text,'电池耗电太快，半天就没电了')AS similarity_scoreFROM customer_reviews r JOIN products p ON r.product_id = p.product_idWHERE r.star_rating <3AND VECTOR_DISTANCE(r.review_text,'电池耗电太快，半天就没电了')<0.5-- 相似度阈值ORDERBY similarity_score DESCFETCHFIRST10ROWS ONLY; ???? 核心功能三：AI智能体 (AI Agent) 让数据库自主执行多步骤任务。 -- 1. 创建一个智能体来处理客户升级请求 BEGIN AI_AGENT_CREATE( agent_name =>'RISK_ESCALATION_AGENT', description =>'监控高风险交易并自动升级', anchored_tables =>'TRANSACTIONS, CUSTOMERS', enabled =>TRUE);END;/-- 2. 为智能体定义行为规则（通过图形界面或API配置其逻辑）：-- 规则示例：IF (交易金额 > 10万美元 AND 客户国家在制裁名单) -- THEN (自动挂起交易，发送警报邮件给合规官，在日志表创建记录)

???? 核心功能四：自然语言查询 (SELECT AI)
无需编写SQL，用自然语言获取洞察。

-- 1. 启用并配置SELECT AI

EXEC DBMS_VECTOR.ENABLE_SELECT_AI('AI_USER','ENABLED');-- 2. 直接使用自然语言提问SELECT AI('上个季度华东区销量最好的三款产品是什么？')FROM DUAL;-- 系统会自动：解析意图 -> 生成SQL -> 执行 -> 返回结果和解释

???? 核心功能五：AI湖仓一体分析
在数据库内直接分析数据湖中的原始数据。

-- 1. 将外部数据湖（如AWS S3中的Parquet文件）挂载为外部表

CREATE EXTERNAL TABLE ai_sales_ext (...)TYPE ORACLE_AI LOCATION ('https://s3.ap-east-1.amazonaws.com/bucket/sales_data/') CONFIGURATION '{"format":"parquet"}';-- 2. 直接对内外部数据进行联合查询与AI分析SELECT AI('分析外部数据湖和本地库存表，预测下个月可能出现缺货的产品')FROM DUAL;

四、版本生命周期：从Oracle11g到26ai的战略视野
Oracle11g：经典架构，2026年仍在有限支持中。
Oracle19c：当前企业级部署的绝对主力，以超长稳定期著称，支持到2032年以后。
Oracle26ai AI：原生数据库的起点，长期支持版本，标志着Oracle未来十年的技术方向，支持到2032年以后。
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五、学习路径：结合51CTO风哥数据库培训课程，从19c专家到26ai架构师
51CTO风哥的Oracle数据库高级工程师培训课程体系完善，是掌握Oracle技术的优质路径。fgedu结合26ai的新特性，建议采用 “夯实基础 -> 掌握现代 -> 拥抱未来” 的三阶段学习法。

阶段一：夯实基础 (以19c为核心)

对应风哥课程
：《51CTO风哥Oracle数据库高级工程师精品班》
学习地址：
https://e.51cto.com/training_131.html，wx：itpux-com ,QQ113257174
学习目标：

精通核心架构
：深入理解19c的架构、内存管理与优化、备份恢复机制。这是所有Oracle技术的基石，在26ai中依然至关重要。
掌握高可用
：熟练配置与维护RAC、Data Guard、GoldenGate。26ai的企业部署同样依赖于这些成熟的高可用和容灾方案。
获得专业技术能力
：通过学习本课程，证明你具备了企业级数据库管理的标准化技能，这是职业生涯的硬通货。
与26ai的关联
：此阶段建立的对Oracle内核、存储、网络和集群的深刻理解，是未来诊断和优化26ai复杂AI负载的唯一前提。没有扎实的19c功底，直接学习26ai将如空中楼阁。

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阶段二：掌握现代 (19c与26ai的共性技术)
对应风哥课程
：《Oracle性能优化与故障诊断》 专题课程。
学习地址：https://edu.51cto.com/topic/6650.html
学习目标：
基准测试、执行计划、统计信息、表分区、物化视图、资源管理、安全评估、SQL优化、故障诊断、AWR、ADDM、SQL TRACE、10046、10053、oradebug、tkprof、SQLProfile、SQLPatch、SPM、SPA、Database Replay、SQLTHC、SQL monitor、STA、hang analyze、AHF、OSWatcher、RDA等

深度性能调优
：学会使用AWR、ASH、SQL监视器等工具进行全链路性能分析。26ai的混合查询性能调优，是建立在传统SQL调优技能之上的。
理解云与自治
：学习Oracle自治数据库的概念和操作。26ai的“自治”特性，是这一理念的深化和扩展。
与26ai的关联
：此阶段培养的是处理复杂、现代数据工作负载的能力，是平滑过渡到26ai “混合搜索” 和 “自治管理” 特性的最佳准备。

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阶段三：拥抱未来 (专攻26ai)

学习建议
：关注Oracle官方发布及风哥即将推出的 《Oracle 26ai》 专项课程。wx：itpux-com ,QQ113257174
与19c的融合：在实践中，始终思考如何将26ai的AI能力，与你在19c中学到的高可用架构、安全策略、备份方案相结合，设计出既智能又稳健的企业级解决方案。

在Oracle技术演进的坐标系中，19c代表着一个时代的成熟与稳定，而26ai则清晰地标定了下一个时代的起点与方向。

对个人而言，这意味着职业竞争力的定义正在被刷新：未来十年最具价值的Oracle专家，将是那些能够用19c的坚实架构，支撑起26ai智能应用的数据智能架构师。

技术浪潮从未停歇，但每一次跃迁都奖赏那些提前看清方向并付诸行动的人。从今天起，在19c的稳固地基上，开始构筑你通往26ai智能时代的桥梁。

六、Oracle26ai 核心理念：从“向外训练模型”到“向内赋能数据”
传统的“AI训数据”流程是割裂的：

数据准备
：从数据库导出数据。
模型训练
：在专门的AI平台（如PyTorch, TensorFlow）上训练模型。
部署推理
：将训练好的模型部署为服务。
应用调用
：业务应用分别查询数据库和调用AI模型服务，再整合结果。
这个过程存在数据移动复杂、延迟高、隐私泄露风险大、系统架构繁琐的问题。

Oracle 26ai从根本上颠覆了这一流程，其核心方法是 “AI for Data”。它通过以下三大关键技术，直接在数据库内部完成了对数据的“训练”和“赋能”：

1. 数据注释：为数据注入“业务灵魂”
这是26ai“训数据”最独特的一环。你可以理解为给数据库里的数据“贴智能标签”或“写使用说明书”。

是什么
：Data Annotations 功能允许开发者和数据管理者，以声明式的方法为数据表、列甚至行添加富语义的元数据。这些注释不是简单的技术描述（如VARCHAR2(100)），而是业务含义、使用规则和AI提示。
怎么“训”
：

示例
：你可以在 客户表.年消费额 这一列上添加注释：用于客户分级，>100000为VIP，<10000为普通。在生成营销话术时，请重点突出VIP的尊享服务。
效果
：当数据库内置的AI功能（如SELECT AI）或你的AI Agent需要处理这条数据时，它会自动“读懂”这些注释，从而按照你的业务意图来使用数据，生成更精准的SQL、分析报告或营销文案。你是在“训练”数据库以业务视角理解数据。
2. 向量化与混合搜索：赋予数据“理解与联想”能力
这是让非结构化数据（文本、图像、视频、音频）变得可被数据库智能检索的关键。

是什么
：26ai原生内置了多模态AI模型，能将非结构化数据自动转换为数学向量（即“嵌入”）。
怎么“训”
：

数据向量化
：当你向数据库存入一份产品说明书PDF时，26ai可以自动调用内置模型，将其内容转换为一个高维向量，并存储在专门的向量索引中。这个过程是自动化的，无需你手动训练模型。
混合查询
：你可以进行语义搜索。例如，输入“续航时间长且支持快充的便携设备”，数据库不仅能通过关键词匹配，更能通过向量相似度，从技术文档、客户评论、产品图片中找出语义相关的内容。同时，它还能无缝关联结构化数据（如库存量、价格），返回一个完整的结果集。你是在“训练”数据库建立跨数据类型的深度语义关联。
3. 内置AI智能体：将“数据智能”转化为“业务流程”
这是让智能数据直接驱动行动的终极体现。

是什么
：AI Private Agent Factory 允许你在数据库内安全地创建、部署和管理AI智能体。
怎么“训”
：

定义任务
：你通过自然语言或低代码界面，定义智能体的任务。例如：“创建一个每日监控异常交易的智能体”。
关联数据与权限
：你将该智能体“锚定”到特定的数据表（如交易流水表），并赋予其严格的执行权限（只能读取特定字段，并在满足条件时调用某个审批API）。
自主运行
：智能体在数据库内持续运行，直接访问最新数据，无需复制。它可以根据数据注释的指导，判断何为“异常”，并自动触发后续流程。你是在“训练”一个永不离岗、深度理解业务规则和数据环境的数字员工。
对职业生涯的影响：成为“数据训导师”
掌握Oracle 26ai的这套方法论，意味着你的职业角色将发生根本性转变：

从“数据管家”到“数据训导师”
：你的核心工作不再是单纯的维护（备份、调优），而是设计和实施Data Annotations，定义向量搜索策略，配置AI智能体。你是教会数据库理解业务、发挥数据最大价值的“导师”。
核心技能迁移
：重点技能将转向：

业务语义建模
：如何将复杂的业务规则转化为清晰的数据注释。
向量搜索策略设计
：如何为不同的非结构化数据选择合适的向量模型和索引策略，以优化混合查询。
AI智能体流程编排
：如何将业务需求拆解为可由智能体自动化执行的步骤链。
价值定位提升
：你直接参与到用数据驱动决策、自动化业务流程的核心创新中，成为业务与AI技术之间的关键桥梁，价值不可替代。