2014 年，Oracle 发布了 Oracle 12.1.0.2，在所有 Oracle 数据库版本中增加了原生 JSON 支持这点表示怀疑，应该是OSON发布后才算吧在此版本之前，JSON 通常存储在 NoSQL 数据库中，而 NoSQL 数据库缺乏功能和数据一致性模型，这迫使开发人员添加额外的代码来确保数据完整性。为了弥补 NoSQL 的不足，开发人员开始使用关系数据库或其他数据存储技术，例如

Oracle Database 23ai 于2024年5月2日正式发布。快速了解可以看官网主页和官方博客。23ai的3个要点，核心都是数据：数据的人工智能主要指数据库内置机器学习和AI向量搜索。这实际是Oracle融合数据库策略的延续，避免了复杂的数据集成和数据不一致，并且可以利用已有的安全，可用性和性能特性。AI向量搜索使得LLM可以与用户的私域数据结合，形成专用的业务解决方案。补充：还有SQL

本文回顾 Michael Stonebraker在2005年和2024年发表的两篇关于数据模型发展的两篇论文，并做简明解读。

IDENTITY列是Oracle数据库12c推出的。之所以叫IDENTITY列，是由于其支持ANSI SQL 关键字 IDENTITY，其内部实现还是使用SEQUENCE。不过推出这个新语法也是应该的，毕竟MyQL已经有 AUTO_INCREMENT列，而SQL Server也已经有IDENTITY列。IEDNTITY列最主要用于surrogate key，也就是人造的唯一键。其语法链如下：GEN

Oracle Database 23ai 于2024年5月2日正式发布。快速了解可以看官网主页和官方博客。23ai的3个要点，核心都是数据：数据的人工智能主要指数据库内置机器学习和AI向量搜索。这实际是Oracle融合数据库策略的延续，避免了复杂的数据集成和数据不一致，并且可以利用已有的安全，可用性和性能特性。AI向量搜索使得LLM可以与用户的私域数据结合，形成专用的业务解决方案。补充：还有SQL

如何获得一个Oracle 23ai数据库（docker 容器）

在上一篇文章“”中，我们已经成功部署了ODA，并创建了数据库。本文进入第二个实验：管理数据库。ODA模拟器IP我们使用的是19.25版的ODA Simulator，本文参考的文档见。

如何获得一个Oracle 23ai数据库（RPM安装）

工业物联网和智能工厂每天产生大量数据，利用机器学习 (ML) 和深度学习神经网络等人工智能 (AI) 解决方案，可更好地分析数据并做出决策。预测性维护是典型场景，人工智能可应用于生产数据，以改进故障预测和维护计划。从而降低生产线的维护成本。

本文是观看视频Machine Learning vs Deep Learning后的笔记。