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我刚接触 Select AI 这个功能的时候，其实是持怀疑态度的。让 AI 自动写 SQL？先不说安全风险，它连我库里的表结构、字段含义都不知道，写出来的东西能靠谱吗？直到实际用了 Oracle 26ai 版本的实现，才发现这个功能的成熟度比预想中高很多。今天就聊聊它背后的核心逻辑，特别是大家最关心的 “精准转换”，到底靠什么支撑。一、核心底层：不是纯靠大模型，是元数据驱动的工程化体系很多人对这类

自然语言也能写复杂SQL：用 Select AI 搞定多表联查与统计分析的实战笔记上个月月底，老王又站在我工位旁边了。老王是我们这边的业务分析负责人，手里永远攥着一杯凉透的美式，开口永远是"帮个忙"。那天他甩过来一张Excel截图，是老板要的月度经营分析报告：按大区拆、按月拆，还要看同比，数据源跨了客户表、订单表、订单明细、产品表，外加一张区域维度表。老王自己试着拼 SQL，写

前阵子公司做了一次内部安全演练，第三方团队模拟攻击者拿到了一个应用的数据库账号，然后顺着 SQL 注入的漏洞往库里塞了条查询工资表的语句。那条语句被数据库拦下来了，但安全部门发现的时候还是冒了身冷汗——如果当时没有部署 SQL Firewall，后果是什么样谁都说不准。后来复盘时我翻了一圈 Oracle 26ai 的安全能力清单，发现这两年在审计和防护上确实多了不少东西。这篇东西不念文档，

2023年春天，我接到了一个电话，内容很简单：“我们系统要国产化了，数据库从Oracle换到金仓，你过来帮我们搞。”说"简单"其实是我高估了自己。挂了电话才开始意识到，这事儿不是装个新库、导个数据就完事的。一套跑了七八年的Oracle系统，几十张表、几百个存储过程、一堆定时任务，还有外面挂着的十几个应用——换掉底层的数据库，等于给跑着的火车换轮子。后面这一年，我把整个迁移过程分

接手那套金仓数据库的头一个月，我最大的感受是两眼一抹黑。系统慢是显而易见的——页面转圈、报表超时、早高峰CPU飙到95%。但慢在哪里？是CPU不够用还是IO在等？是SQL烂还是参数没配好？没有人能告诉我。前几任运维留下的交接文档只有一句话：“系统性能一般，建议优化。”怎么优化？从哪里开始？靠猜肯定不行。这时候就得靠工具说话。金仓数据库自带了一套性能诊断工具链：SYS_KWR、SYS_KSH、SYS

# 详解Oracle 26ai Select AI原理：自然语言如何精准转换SQL？写上一篇文章的时候，我在测试环境里搭了一套Select AI，让业务部的老王上去试用。效果出乎意料得好，他一个不会写SQL的人，十五分钟内查到了七八条以前得找我帮忙的数据。文章发出来之后，好几个同行私信问我：这东西到底是怎么做到的？自然语言转SQL不是新鲜事，很多年前就有人在搞，OpenAI刚出GPT-3.5的时候

在传统数据库的世界里，SQL是一门"门槛语言"。这个门槛有多高?我见过做了五年数据分析的人，LEFT JOIN和INNER JOIN还分不清楚。也见过业务部门为了拿一个简单的月度统计，发邮件、等排期、反复沟通，一来一回耗掉三天。而DBA这边呢?每天被各种"帮我跑个数"的需求塞满，正经的调优工作全得加班干。这个困局持续了很多年。BI工具试图解决，但BI需要建模

金仓数据库系统性能调优实战复盘：内存、I/O、锁与阻塞的排查之路说起来有点不好意思，接手这套金仓数据库的时候，心里其实没底。项目是某省数字政务平台，跑了大半年，数据量翻了几番，系统开始出现各种"老年病"——页面转圈、导出超时、早高峰CPU飙到95%以上、偶尔还来个死锁把整个批处理卡死。领导给的期限是一个月内"稳住"。那段时间我每天的常态就是在服务器和数据库之

金仓数据库SQL性能调优实战复盘：从问题发现到解决去年秋天接手一个政务系统的KingbaseES数据库运维时，我没想到后面会有这么多故事可讲。系统上线跑了大半年，数据量从几十万涨到几千万，页面开始转圈，报表超时，用户电话一个接一个打到信息中心。领导找到我，说"想想办法"。这就开始了持续两个多月的SQL调优之旅。回头看，整个过程谈不上多高深，就是一遍遍定位问题、分析计划、试方案、

实操教程！用Oracle 26ai Select AI自然语言一键生成SQL友情提示：这是一篇技术实操文，有点长，但干货满满，建议先收藏。 我做DBA快20年了，写过无数条SQL，从单表查询到二十几个表关联，从简单聚合到窗口函数套娃，说实话，写SQL这事儿吧，熟练了之后确实快，但架不住需求多、变化快、逻辑绕。以前最怕的两种情况：一是业务方临时要个数据，描述了半天我还得琢磨表结构；二是自己

深度解构26ai：AI原生数据库如何重定义数据处理范式一、从“会思考”到“会进化”：26ai的诞生背景在生成式AI的浪潮席卷全球之前，我们谈论的智能，大多停留在“会思考”的层面——系统能够根据预设的规则执行复杂的查询与分析。传统数据库正是这一时代的佼佼者，它们精于处理严谨的结构化数据，在账务、订单、用户信息等“确定性”领域构筑了坚不可摧的基石。然而，当AI开始创作文本、理解图像、甚至进行对话时，世

当所有人都在讨论"数据库+AI"时，Oracle选择了另一条路——让AI成为数据库本身。2025年10月14日的深夜，Oracle AI World大会的直播画面里，Larry Ellison用他标志性的自信语气宣布了一件事：Oracle AI Database 26ai正式发布。说实话，那天晚上我的朋友圈刷屏了，但大多数人的反应出奇一致——"又改名了？"从

告别数据割裂！Oracle 26ai重新定义AI与数据库的融合逻辑

最近，技术圈里聊Oracle的人明显多了起来。因为 Oracle 发布了他们的新一代长期支持版本，名字很特别，叫 Oracle AI Database 26ai。名字里直接带上了“AI”后缀，这在过去二十年里是头一回。很多老DBA的第一反应是：哦，新版本来了。但仔细看过新功能介绍后，不少人会意识到，这次真的不一样。不是那种“我们支持跟AI模型对接”的老路子，而是直接把 AI 的基因，塞进了数据库的

各位数据库从业者和技术爱好者们，好消息来了！Oracle 发布了新一代长期支持版本 —— Oracle AI Database 26ai！这个版本不仅带来了超过 300 项新功能，尤其在人工智能（AI）和开发者体验上进行了大量革新。新版本来了，最关心的问题当然是：怎么装？今天，我们就根据 Oracle 最新的官方文档，为大家详细梳理 Oracle AI Database 26ai 在 Window

导语：在数据爆发的2026年，数据库不再仅仅是存储数据的仓库，更是驱动业务智能的核心引擎。在AI技术飞速发展的今天，我们经常被问到：“Oracle数据库过时了吗？”答案显然是否定的。从金融核心交易到智能制造，Oracle始终是“关键业务”的代名词。但在2026年，纯粹的SQL执行已无法满足需求，现在的Oracle开发者必须掌握一项新的技能：如何将AI能力与数据管理深度融合。今天，我们就结合Orac