昨天蓝星最强的关系型数据库Oracle发布了最新版的Oracle 23 Ai，实际上很早之前我们就测试并了解了一些Oracle 23c的内容，没想到正式Release的时候，直接改名为Ai版本了。难道是因为现在Ai很火或者是Larry很狂？我想这次正式版本的rename应该不是单纯的为了营销，那么一定是软件在Ai方面有很多创新。
Oracle 23 Ai Vector Search
实际上之前我已经大致看过了Oracle 23c的New Features了，不知道这次rename后的23 Ai版本，是否有会一些新的变化。
基于我个人的理解，这里我给大家总结一下，我认为23 Ai版本一些比较强悍的地方（这块应该够国产数据库学很多年了）。
首先我们来看看Oracle目前走在最前沿的地方，Ai vector，如下是一个示意图：
实际上对于向量化，在12.2版本就开始出现了，针对OLAP场景一种优化技术；这个技术在后面版本中不断迭代进步。
从23 Ai版本的架构来看，针对Ai Vector检索，引入了一个新的内存结构Vector Pool,该内存结构也位于SGA中，且需要单独设置vector_memory_size来实现。该内存结构主要存vector相关的一些元数据信息等内容。
从文档介绍来看还支持In-Memory Neighbor Graph Vector Index、Neighbor Partition Vector Index等（从这个角度来看，以后图数据库可以淘汰了）。除此之外，23 Ai版本的vector search功能，还支持很多SQL function 操作，并且还支持通过PlSQL代码来进行调用，也就是说提供了Pl/SQL APIs；翻了一下文档，其实就是提供了2个新的PL/SQL Package. dbms_vector、dbms_vector_chain。
老实说，虽然现在Ai各种满天飞，实际上我认为Database Ai还比较早，还需要很长一段时间才会成熟，因此这部分功能我反而不是很关心；我更关心的是其中的OTLP and Core database部分，这才是数据库内核的关键所在。
Changes in Oracle Globally Distributed Database for Oracle Database 23ai
这是Oracle 23 Ai版本中gds的增强部分，其实GdS也出来了很多年了，从Oracle 12.2 shareding 就开始了。曾经记得很多年之前，国内互联网几乎天天讲shareding，没想到没多久Oracle 也推出了自己的sharding。早期版本的gds中还需要依赖goldengate，从23 Ai版本开始，彻底废弃了GolgenGate的依赖，以后gds不再支持Goldengate了。
这里说说其中几个非常关键的特性。
Raft Replication
Directory-Based Sharding
Synchronous Duplicated Tables
Fine-Grained Refresh Rate Control For Duplicated Tables
Sharded Database Coordinated Backup and Restore Enhancements
Automatic Data Move on Sharding Key Update
Move Data Chunks Between Shardspaces
PL/SQL Function Cross-Shard Query Support
Pre-Deployment Network Validation
Parallel Cross-Shard DML Support
特性实在是太多了，我这里还没罗列完毕，大家可以去看看官方文档，这里我对raft replication是非常感兴趣的，我想大家应该也一样。
我的第一感觉，raft replication，这玩意儿不是分布式数据库才有的东西吗？Oracle引入这个干什么呢？或许从这一刻开始，我们不能说Oracle说集中式数据库了，它说一个真正的分布式数据库了（尽管Oracle 12.2 就引入了sharding，我认为之前的版本都很鸡肋）。
对于raft replication，Oracle这里有3个比较重要的概念：raft unit，raft group，raft factor.
从上面的示例图可以看出，其中有3个AZ区，3个raft replication副本，其中leader和fellower 都位于不同的AZ。
另外 Raft factor是什么意思呢？从Oracle 文档的解释来看，Raft factor的含义就是指raft group中的副本数量。其中rf可能的取值为3或者5，3表示可以容忍一个副本失效，5表示可以容忍2个副本失效（遵循多数派原则）。
如果Leader副本遭遇节点或者AZ级别的故障，整个shared集群是会进行自动选主，当节点或者AZ恢复之后，会自动加入集群。
如果是fellower副本节点故障，leader节点会不断尝试去往异常节点复制raft log，或者你此时也可以部署一个新的fellower节点。这里分享一个相对完整的架构图，其中L表示leader，F表示fellower 副本。
23Ai版本中的多租户增强
这块儿新特性其实我认为也非常不错，主要就2个关键核心功能（我个人认为哈），分别有如下2点：Hybrid read-only mode for pluggable databases
Control PDB Open Order
第一点这里我就不再过多阐述了，实际上很早之前我就做过技术分享了，这里贴一下之前的测试例子。
++Session 1
SQL> create user C##test identified by test123;
User created.
SQL> grant connect,resource,dba to C##test;
Grant succeeded.
SQL> grant connect,resource,dba to C##test container=all;
Grant succeeded.
SQL> alter pluggable database enmopdb1 close immediate;
Pluggable database altered.
SQL> alter pluggable database enmopdb1 open hybrid read only;
Pluggable database altered.
++Session 2
SQL> conn C##test/test123@enmopdb1
Connected.
SQL> select CON_NAME,OPEN_MODE,CPU_COUNT,CON_ID,RESTRICTED,IS_HYBRID_READ_ONLY from v$container_topology;
CON_NAME OPEN_MODE CPU_COUNT CON_ID RES IS_
------------------------------------------ ---------- ---------- ---------- --- ---
ENMOPDB1 READ WRITE 16 3 NO YES
SQL> select name, open_mode from v$pdbs;
NAME OPEN_MODE
------------------------------------------ ----------
ENMOPDB1 READ WRITE
SQL> create table t0711（a number）;
Table created.
SQL> insert into t0711 values（1）;
1 row created.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL> select * from t0711;
A
----------
1
可能有人会问，这个混合read only pdb有什么用呢？或者说有什么应用场景？实际上有了这个小功能之后，超级管理员可以很方便的对只读pdb进行维护，这难道不香吗？
对于第二点，我个人还未进行测试，从官方文档介绍来看主要有几个功能，其中有2个我认为是非常实用的，比如单独对某个pdb的状态进行修改以及进行pdb级别的failover、switchover操作。这真的是非常的给力。
实际上对于修改单个pdb的状态（open、restoration、upgrade 3种模式），非常的实用，想想几年前我们修复一套12.2 cdb多租户数据库的时候，恢复好一些pdb之后，本来想暂时恢复部分业务，但是发现在恢复其他pdb的时候，还需要反复去操作cdb甚至重启，因此就非常的麻烦。这个难点，看上去在23 Ai版本将不复存在了。
ASM 增强
曾经处理过很多次ASM故障了，其中我认为比较经典的场景是一个用户的ASM diskgroup中的磁盘组使用不均匀，有些磁盘使用率高，有些比较低，到个别磁盘free接近0的甚至等于0的时候，该diskgroup 是无法进行reblance操作的。我想应该不少人都遇到过类似的场景吧。
在Oracle之前的磁盘组支持磁盘组和文件级别的Scrubbing 操作，而在最新的23 Ai版本中，已经支持Scrubbing extent了，可不能忽略这个小小的改进。我认为是非常实用的。或许从这个版本开始，ASM的管理真的做到极致了，以前那些磁盘使用不均衡的场景，可能再也看不到了。
函数自动转换成表达式
这个小功能我认为也是非常值得讲的，因为提升不小的性能，这就是sql_transpiler（这个功能我们在几个月前就已经提交给MogDB 内核研发了，或许很快国产数据库也将具备这个特性）。
SQL> alter session set container=enmopdb1;
Session altered.
SQL> conn roger/roger@enmopdb1
Connected.
SQL> create table t0710（
2 a number,
3 b number,
c number
）; 4 5
Table created.
SQL> insert into t0710 values（1, 2, 3）,（2, 20, 30）,（3, 200, 300）;
3 rows created.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL> create or replace function add_numbers（p1 in number, p2 in number）
2 return number as
3 begin
4 return p1 + p2;
5 end;
6 /
Function created.
SQL> set autot on
SQL> select a, b, c from t0710 where add_numbers（b, c）= 500;
A B C
---------- ---------- ----------
3 200 300
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value：925956317
---------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost（%CPU）| Time |
---------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 39 | 3 （0）| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| T0710 | 1 | 39 | 3 （0）| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------
Predicate Information（identified by operation id）:
---------------------------------------------------
1 - filter（"ADD_NUMBERS"（"B","C"）=500）
SQL> alter system flush shared_pool;
System altered.
SQL> alter session set sql_transpiler=on;
Session altered.
SQL> select a, b, c from t0710 where add_numbers（b, c）= 500;
A B C
---------- ---------- ----------
3 200 300
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value：925956317
---------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost（%CPU）| Time |
---------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 39 | 3 （0）| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| T0710 | 1 | 39 | 3 （0）| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------
Predicate Information（identified by operation id）:
---------------------------------------------------
1 - filter（"B"+"C"=500）
最后给大家看下测试对比，性能大概可以提升36%。
另外23 Ai版本在机器学习、向量化等、运维（自动化诊断框架）、可视化、安全（SQL firewall）等方面都有极大的增强，新特性太多，大家自行去看看官方文档吧。
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