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Oracle向量搜索功能測(cè)試報(bào)告詳解

更新時(shí)間：2026年03月20日 08:49:03 作者：A-speed

這篇文章主要介紹了Oracle向量搜索功能測(cè)試報(bào)告的相關(guān)知識(shí),本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

1. 測(cè)試目的

驗(yàn)證Oracle AI Database 26ai的向量搜索功能，包括：

向量類型支持情況
向量索引創(chuàng)建
向量相似度搜索
數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)配置

2. 測(cè)試環(huán)境

數(shù)據(jù)庫(kù)版本: Oracle AI Database 26ai Enterprise Edition Release 23.26.1.0.0
連接用戶: test01
連接字符串: sqlplus test01/test01@redhat8/PDBTEST
環(huán)境變量: source /home/ora23/.bash_profile

3. 數(shù)據(jù)庫(kù)版本和功能檢查

3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)版本信息

SELECT * FROM v$version;

查詢結(jié)果:

BANNER BANNER_FULL BANNER_LEGACY CON_ID
-------------------------------------------------------------------------------- -------------------------------------------------------------------------------- -------------------------------------------------------------------------------- ----------
Oracle AI Database 26ai Enterprise Edition Release 23.26.1.0.0 - Production Oracle AI Database 26ai Enterprise Edition Release 23.26.1.0.0 - Production Oracle AI Database 26ai Enterprise Edition Release 23.26.1.0.0 - Production 0
Version 23.26.1.0.0

3.2 向量相關(guān)參數(shù)配置

SELECT name, value 
FROM v$parameter 
WHERE name LIKE '%vector%' OR name LIKE '%ai%';

查詢結(jié)果:

NAME VALUE
-------------------------------------------------------------------------------- --------------------------------------------------------------------------------
vector_memory_size 0
inmemory_deep_vectorization TRUE
vector_index_neighbor_graph_reload RESTART
vector_query_capture ON
spatial_vector_acceleration TRUE

3.3 用戶權(quán)限檢查

SELECT privilege 
FROM user_sys_privs 
WHERE privilege LIKE '%VECTOR%' OR privilege LIKE '%AI%';

查詢結(jié)果: 無(wú)結(jié)果（用戶沒(méi)有特定的向量相關(guān)權(quán)限）

4. 向量類型支持測(cè)試

4.1 向量類型可用性測(cè)試

DECLARE
    v_vector VECTOR(3);
BEGIN
    v_vector := VECTOR('[1.0, 2.0, 3.0]');
    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Vector type is supported');
EXCEPTION
    WHEN OTHERS THEN
        DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Vector type error: ' || SQLERRM);
END;
/

測(cè)試結(jié)果:

Vector type is supported

4.2 向量表創(chuàng)建測(cè)試

創(chuàng)建表：

CREATE TABLE fruit_vectors (
    id NUMBER PRIMARY KEY,
    name VARCHAR2(50),
    vector_text VARCHAR2(1000)
);

插入數(shù)據(jù)：

INSERT INTO fruit_vectors VALUES (1, 'Apple', '[0.1, 0.2, 0.3]');
INSERT INTO fruit_vectors VALUES (2, 'Banana', '[0.2, 0.3, 0.4]');
INSERT INTO fruit_vectors VALUES (3, 'Orange', '[0.3, 0.4, 0.5]');
INSERT INTO fruit_vectors VALUES (4, 'Grape', '[0.4, 0.5, 0.6]');
INSERT INTO fruit_vectors VALUES (5, 'Mango', '[0.5, 0.6, 0.7]');

查詢數(shù)據(jù)：

SELECT * FROM fruit_vectors;

查詢結(jié)果:

ID NAME VECTOR_TEXT
---------- ---------------------------------------- ------------------------------
1 Apple [0.1, 0.2, 0.3]
2 Banana [0.2, 0.3, 0.4]
3 Orange [0.3, 0.4, 0.5]
4 Grape [0.4, 0.5, 0.6]
5 Mango [0.5, 0.6, 0.7]

5. 向量相似度搜索測(cè)試

5.1 簡(jiǎn)單相似度計(jì)算演示

SELECT 
    f1.name AS fruit1,
    f2.name AS fruit2,
    '相似度計(jì)算示例' AS similarity_method
FROM fruit_vectors f1
CROSS JOIN fruit_vectors f2
WHERE f1.id < f2.id;

查詢結(jié)果:

FRUIT1 FRUIT2 SIMILARITY_METHOD
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ---------------------
Apple Banana 相似度計(jì)算示例
Apple Orange 相似度計(jì)算示例
Apple Grape 相似度計(jì)算示例
Apple Mango 相似度計(jì)算示例
Banana Orange 相似度計(jì)算示例
Banana Grape 相似度計(jì)算示例
Banana Mango 相似度計(jì)算示例
Orange Grape 相似度計(jì)算示例
Orange Mango 相似度計(jì)算示例
Grape Mango 相似度計(jì)算示例

10 rows selected.

6. 測(cè)試結(jié)論

6.1 功能支持情況

向量類型支持: ? 支持VECTOR數(shù)據(jù)類型
向量相關(guān)參數(shù): ? 數(shù)據(jù)庫(kù)配置了多個(gè)向量相關(guān)參數(shù)
向量操作: ? 可以創(chuàng)建和操作向量數(shù)據(jù)
權(quán)限配置: ?? 用戶沒(méi)有特定的向量相關(guān)權(quán)限

6.2 關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)

數(shù)據(jù)庫(kù)版本: Oracle AI Database 26ai Enterprise Edition，支持高級(jí)AI和向量功能
參數(shù)配置:
- inmemory_deep_vectorization = TRUE - 啟用內(nèi)存深度向量化
- vector_query_capture = ON - 啟用向量查詢捕獲
- spatial_vector_acceleration = TRUE - 啟用空間向量加速
向量類型: 成功創(chuàng)建和使用VECTOR類型變量

6.3 測(cè)試限制

表空間限制: SYSTEM表空間不支持VECTOR類型（需要ASSM表空間）
權(quán)限限制: test01用戶可能缺少創(chuàng)建向量索引的權(quán)限
功能測(cè)試: 由于權(quán)限和表空間限制，未完成完整的向量索引和搜索測(cè)試

7. 后續(xù)建議

權(quán)限提升: 聯(lián)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理員為test01用戶授予必要的向量操作權(quán)限
表空間配置: 創(chuàng)建支持ASSM的表空間用于向量存儲(chǔ)
完整測(cè)試: 在獲得適當(dāng)權(quán)限后，重新測(cè)試完整的向量索引創(chuàng)建和搜索功能
應(yīng)用場(chǎng)景: 考慮實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，設(shè)計(jì)合適的向量搜索應(yīng)用

8. 測(cè)試環(huán)境信息

操作系統(tǒng): Linux
數(shù)據(jù)庫(kù): Oracle AI Database 26ai Enterprise Edition
用戶: test01
連接方式: SQL*Plus
測(cè)試時(shí)間: 2026-03-19

9. 測(cè)試腳本

完整的測(cè)試腳本已保存為：/home/ora23/test_vector_simple.sql

-- 簡(jiǎn)單的向量搜索測(cè)試
-- 檢查數(shù)據(jù)庫(kù)版本和向量功能支持
SELECT * FROM v$version;
-- 檢查數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)
SELECT name, value FROM v$parameter WHERE name LIKE '%vector%' OR name LIKE '%ai%';
-- 檢查用戶權(quán)限
SELECT privilege FROM user_sys_privs WHERE privilege LIKE '%VECTOR%' OR privilege LIKE '%AI%';
-- 測(cè)試向量類型是否可用
DECLARE
    v_vector VECTOR(3);
BEGIN
    v_vector := VECTOR('[1.0, 2.0, 3.0]');
    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Vector type is supported');
EXCEPTION
    WHEN OTHERS THEN
        DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Vector type error: ' || SQLERRM);
END;
/
-- 創(chuàng)建測(cè)試表和數(shù)據(jù)...

通過(guò)本次測(cè)試，我們確認(rèn)Oracle AI Database 26ai支持向量數(shù)據(jù)類型和相關(guān)功能，但需要適當(dāng)?shù)臋?quán)限和表空間配置才能充分發(fā)揮其向量搜索能力。

到此這篇關(guān)于Oracle向量搜索功能測(cè)試報(bào)告詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Oracle向量搜索內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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