Google Cloud 数据库为 AI 开发者体验提供增强支持

生成式 AI 持续激发我们的想象力，并有望改变各行各业。它的变革潜力取决于将像 Gemini 这样强大的模型与最具相关性的企业数据相结合。

Google Cloud 正在引领这一变革，我们不仅提供新一代 AI 技术，还将这些技术直接嵌入到运营数据库中。例如，自从推出支持向量搜索的 AlloyDB AI 以来，我们已将此功能扩展到所有其他数据库服务——Bigtable、Cloud SQL、Firestore、Memorystore 和 Spanner。

如今，运营型数据库正在赋能新的 AI 智能体和多模态应用，并通过 AI 功能增强现有应用。正因如此，我们致力于提供真正创新且统一的数据和 AI 基础，帮助客户重塑行业，应对海量数据挑战，并推动突破性创新。

在 Google Cloud Next 大会上，我们发布了新的数据库功能，包括：

1、AlloyDB 中的生成式 AI 功能以及使用 MCP 的智能体编程

2、在 Firestore 中提供 MongoDB 兼容性

3、扩展的 Oracle 服务以及 SQL Server 现代化解决方案

AlloyDB 中的全新生成式 AI 功能以及使用 MCP 的智能体编程

智能体工作流正在成为基于 AI 的应用程序的主要架构模式，而数据库将成为其中的核心组件。最佳智能体能够利用实时数据来实现高质量的智能体决策和行动，从而提升推理质量。为了支持这一点，我们正在投资 AlloyDB AI 功能，以便开发人员更轻松地构建智能体和应用程序。

首先，我们启用 Google Agentspace 来搜索 AlloyDB 中的结构化数据。Agentspace 将 Gemini 的高级推理能力与 Google 质量的搜索功能和企业数据完美结合。现在，您可以激活存储在 AlloyDB 中的所有数据，从而以创新的方式整合实时数据、结构化数据和非结构化数据。

图 1：AlloyDB AI 创新与集成

其次，我们知道开发者希望为其数据库启用更灵活的接口，同时确保其安全性和准确性。因此，我们去年宣布在 AlloyDB 中提供自然语言支持，以帮助开发者构建能够像使用 SQL 一样使用自然语言准确查询数据的应用程序。

我们一直在不断迭代，今天，我们正式发布了下一代 AlloyDB 自然语言处理技术。这项技术让您能够安全准确地查询 AlloyDB 中的结构化数据，从而在应用中实现自然语言文本模态。

AlloyDB AI 自然语言不仅能解释数据库元数据，还能在查询数据库时使用提供的上下文和交互式意图澄清。您可以使用 AlloyDB 的参数化安全视图来定义哪些数据可以通过自然语言查询访问，从而为智能体和新一代 AI 应用提供额外的安全保障。

第三，构建智能应用需要强大的向量搜索功能。自 2024 年推出先进的可扩展最近邻 (ScaNN) 索引以来，AlloyDB 向量搜索的采用率增长了近七倍。除了增强 AlloyDB 中 ScaNN 索引的功能外，我们现在还提供优化的 SQL 功能，涵盖向量搜索、结构化筛选器和连接。

通过这些创新，与标准 PostgreSQL 中的分层可导航小世界 (HNSW) 索引相比，AlloyDB 的 ScaNN 索引可提供高达 10 倍的过滤向量搜索查询速度。

第四，我们与 Vertex AI 和 Google DeepMind 合作，在 AlloyDB AI 中引入了三个全新模型：一个利用交叉注意力重排序来提升向量搜索结果相关性的模型；一个支持文本、图像和视频的多模态嵌入模型；以及一个全新的、最先进的 Gemini 嵌入文本模型。因此，您可以轻松地将智能添加到您的应用中，涵盖图像和文本等多种模态，并实现高效率和高准确率。

第五，为了进一步将 AI 体验融入应用，我们推出了 AlloyDB AI 查询引擎。AI 查询引擎使开发者能够以自然的方式在 SQL 查询中自由使用自然语言表达式和结构。开发者现在可以使用自由文本问题，例如“在奥兰多寻找适合家庭入住的酒店”，这类问题需要真实世界的数据（包括图像和描述），并将其直接嵌入到 SQL 查询中。

这一切的核心是行业领先的基础模型驱动的语义运算符，它们与传统的关系运算符并行运行在 AlloyDB AI 查询引擎中。

许多 AlloyDB 功能现已推出预览版，您可以立即在此处注册使用。

“在 Target，我们使用 AlloyDB 来提升在线搜索体验。我们利用这种结合结构化和非结构化数据的功能，将自然语言搜索查询的准确率提高了 20%！”

——Target 基础设施与网络安全副总裁 Visagan Subburayalu

最后，我们宣布 MCP Toolbox for Databases（之前被称为生成式 AI Toolbox for Databases）现已支持模型上下文协议 (MCP)。MCP 实现了 AI 智能体与企业数据库之间的无缝连接，取代了原本需要自定义代码。MCP Toolbox for Databases 是一个开源 (Apache 2.0) 服务器，支持多种数据库，包括 PostgreSQL、MySQL、AlloyDB、Spanner、Cloud SQL（适用于 PostgreSQL、MySQL 和 SQL Server）、Neo4j 和 Dgraph。它通过减少样板代码简化了开发，通过 OAuth2 和 OIDC 增强了安全性，并通过 OpenTelemetry 集成实现了端到端的可观察性。我们已经将代码开源，因此您可以自由添加您选择的任何数据库。

Firestore 在与 MongoDB 兼容性方面迈出一大步

开发者青睐流行的 MongoDB API 和查询语言，它能够灵活地存储和查询半结构化 JSON 数据，并能够利用 MongoDB 集成的开源生态系统。因此，客户希望在构建和部署这些工作负载方面拥有更多选择。

今天，我们宣布推出兼容 MongoDB 的 Firestore 预览版。它由 Google Cloud 全新构建，为开发者提供更多选择，以应对他们高要求的文档数据库工作负载。MongoDB API 兼容性一直是 Firestore 现有社区（每月超过 60 万活跃开发者）迫切需要的功能。

通过此次发布，Firestore 开发者现在可以充分利用 MongoDB 的 API 可移植性以及他们所依赖的一些 Firestore 功能。这些功能包括具有强一致性的多区域复制、几乎无限的可扩缩性、高达 99.999% SLA 的业界领先可用性以及个位数毫秒的读取延迟性能，而无需担心管理底层数据库基础架构。

此外，开发者可以使用现有的 MongoDB 应用程序代码、驱动程序以及与 Firestore 服务的集成。兼容 MongoDB 的 Firestore 提供客户友好的无服务器定价模式，无需任何预付款，客户只需按实际使用量付费。

我们致力于维护合作伙伴生态系统，并将继续在 Google Cloud Marketplace 中支持 MongoDB Atlas。此次发布旨在为开发者构建应用程序提供更多选择。您可以立即点击此处开始使用。

“迁移到 Firestore 后，我们的开发人员生产力提高了 55%，服务可靠性也得到了提升，并且能够无缝扩展到每秒超过 25 万个请求和 300 亿个文档。由于 Firestore 完全无服务器，并且提供几乎无限的可扩展性，我们不再需要担心底层数据库基础架构的管理，从而将我们从数据库 DevOps 的重担中解放出来。这使我们能够专注于对客户至关重要的产品创新。”

——HighLevel 工程总监 Karan Agarwal

扩展 Oracle 服务范围和 SQL Server 现代化解决方案

去年，我们宣布 Oracle Database@Google Cloud 在全球四个区域推出，使客户能够迁移 Oracle 工作负载，并使用 Google 业界领先的数据和 AI 功能（如 BigQuery、Vertex AI 和Gemini 基础模型）对其进行现代化改造。

今天，我们宣布支持 Oracle Base 数据库服务，为在云端运行 Oracle 数据库提供灵活可控的方式。我们还宣布 Oracle Exadata X11M 正式发布，将最新一代 Oracle Exadata 平台引入 Google Cloud，并提供包括客户管理加密密钥 (CMEK) 在内的更多企业级功能。

我们将继续为 Oracle 投资全球基础设施，这些服务正在 20 个 Google Cloud 位置本地部署。

在此基础上，客户现在可以将 Google 生态系统的强大功能与其存储在 Oracle Database@Google Cloud 中的业务数据相集成，从而加速开发尖端智能体应用程序。了解更多信息，请参阅此合作伙伴博客。

“Banco Actinver 致力于为客户提供创新的金融解决方案。通过将 Oracle 数据库的安全性和性能与 Google Cloud 的数据分析和 AI 工具相结合，我们可以更深入地洞察市场趋势，增强我们的服务，并为客户提供个性化体验。”

——Banco Actinver 首席信息官 Jorge Fernandez

我们知道，许多组织正在寻求减少对 SQL Server 的依赖，以摆脱其高昂的成本和不友好的许可机制。客户希望通过自动化的方式将工作负载迁移到支持 AI 的现代化数据库。

今天，我们宣布 Database Migration Service (DMS) 现在支持 从 SQL Server 到 PostgreSQL 的迁移，适用于 Cloud SQL 和 AlloyDB。

这些新功能支持自管理和云管理 SQL Server 产品的迁移，以及各种 SQL Server 版本和版本，以允许您全面执行数据库现代化策略。

DMS 提供在线数据迁移，并具有模式和代码转换引擎，该引擎利用算法和经过特殊训练的 Gemini 模型的组合，旨在自动执行最困难的迁移步骤，例如将 Transact-SQL 代码和 SQL Server 特定的数据类型（如 DATETIME）转换为它们的 PostgreSQL 等效项。

但这还不是全部，Next 大会上还发布了其他数据库，包括：

1、Cloud SQL 和 AlloyDB 现已在 C4A 实例上使用。C4A 实例基于Google Axion 处理器，这是我们首款专为云定制的 Arm 架构 CPU。与 N 系列机器相比，这些实例的性价比提高了近 50%，吞吐量比亚马逊基于 Graviton4 的同类产品高出两倍。点击此处了解更多信息。

2、我们基于 AI 的统一数据库群管理解决方案 Database Center 现已正式发布，支持我们产品组合中的所有数据库。此版本提供更丰富的指标和切实可行的建议，帮助用户优化其数据库群的性能和可靠性。

3、Spanner 向量搜索现已正式发布，旨在与我们的 SQL、Graph、Key-Value 和全文搜索模式配合使用，以几乎无限的规模解决最苛刻的 AI 工作负载。

4、Spanner 的图形可视化功能现已正式发布。它允许用户从图形数据中直观地探索有价值的信息。您可以深入研究特定的节点和关系，筛选和突出显示相关的数据子集，并通过直观的导航探索图形。

5、Aiven for AlloyDB Omni 现已正式发布。这是我们合作伙伴 Aiven 提供的完全托管的 AlloyDB Omni 服务，可在 AWS、Azure 和 Google Cloud 上运行。

6、Bigtable 持续的物化视图预览版提供了增强的开发者体验，简化了依赖即时报告和见解的现代应用程序的实时更新。

7、Memorystore for Valkey 现已正式发布，支持 7.2 和 8.0 引擎版本。与 Memorystore for Redis Cluster 相比，Memorystore for Valkey 8.0 可实现高达 2 倍的每秒查询次数 (QPS)，延迟仅为微秒，并为客户提供优化的内存效率和更高的可靠性。

Google Cloud 的数据未来

我们很高兴能为您持续创新。在 Google Cloud，我们提供智能、统一且开放的数据平台，为您的生成式 AI 之旅提供全程支持。

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