前言

几十年来，从报表系统到财务分析，再到用户行为查询，我们早已习惯了通过 SELECT–FROM–WHERE 的方式与数据库对话。而在这一过程中，SQL 也逐渐成为人们对‘数据库查询’的默认理解方式。甚至，当年标榜“反 SQL 革命”的 NoSQL，有无一例外，引入了 SQL 支持。

但历来如此，就代表永远正确吗？

根据 Gartner 预测，到 2026 年，大多数企业将优先采用自然语言作为查询接口，SQL 将从“必选项”变成“可选项”。

而随着大模型与向量数据库的落地速度加快，我们需要重新审视：SQL是否还是数据库查询的最优解？

01 自然语言交互，数据库查询的另一种解法

想象一下，不再需要写复杂 SQL 查询，而是直接说一句：“帮我找出最近购买行为和我最像的用户最喜欢的商品。”

后台就听懂了你的意图，然后迅速决定：

做完这些决策，数据库就能自行搞定所有执行细节，返回你想要的结果。

而这样做带来的用户升级主要包括：

✅ 零语法门槛，我们不需要记字段名、不怕括号乱套，表达需求更自然。

✅ 对非结构化数据查询更友好，图像、音频、文本都能作为查询对象。

✅ 这套系统会的受众会更加广泛：不仅是工程师能用，运营、产品甚至市场部也都能对数据进行交互。

那么实现基于自然语言的交互？业内通常的做法是自然语言解析 + 向量检索 + Agent 调度。

自然，这其中最重要的一环就是Agent 调度，它主要可以完成四大功能

举个例子：在向量数据库 Milvus 中，一行代码就能完成一次复杂的相似度检索：


results = collection.search(query_vector, top_k=10, filter="is_active == true")

这种“API-first” 的思路，天然适配大模型的 Function Calling、MCP 能力，执行更快，出错更少，也更容易标准化和集成。

一个共识是，非结构化数据占据了全世界数据总量的80%，而向量数据库，相比传统的关系型数据库，天生适配自然语言查询也更适配大模型。

当然，为了解决传统关系型数据库无法对非结构化数据做查询的这一弊病，很多传统关系型数据库也推出了“SQL 风格的向量检索”功能，比如PostgreSQL + PGVector 提供了 <-> 运算符，下面这样的语句看起来“挺高级”的：


SELECT *  FROM items ORDER BY embedding <-> query_vector LIMIT 10;

但表面上的“兼容”，又带来了新的问题：这种SQL并未形成标准，从而给开发者带来了更高的学习成本。不仅如此，将向量数据存储在关系型数据库中还存在严重的性能问题：

问题一，执行路径复杂：但传统数据库会强制走解析器、优化器、事务等重逻辑路径，导致消耗了大量额外的资源

问题二，I/O 压力大：向量存成 BLOB，每次检索都要解码；图索引场景还可能频繁跳转磁盘，极度消耗性能。

我们做过一个测试，在相同检索条件下，Milvus 查询延迟是 pgvector 的 40%，吞吐量提升了 4.5 倍。换句话说，传统关系型数据库套壳向量检索，其实反而带来了更大的系统复杂度。

整体来说，关系型数据库和向量数据库在设计哲学、数据结构和查询逻辑上，思路天差地别：

尾声

总结来说，应对AI时代，向量数据库的优势有四：

现实世界的数据远比表格复杂。向量数据库能灵活支持嵌套文档、时间序列向量，以及 ColBERT、CoLPAL 等多向量结构，以适配不同模型生成的丰富语义表示。

大模型更擅长调用函数而不是写 SQL。向量数据库具备 Python-first 的 API 设计，原生支持 Function Calling，一行代码即可完成嵌入检索、过滤、重排序和语义高亮，极大降低开发和运维成本。

向量数据库不只是执行命令，更能理解意图。它与 AI Agent 协作，可以跳出“字面匹配”的束缚，实现语义层面的智能检索，让未来的数据库不只要知道“怎么查”，更要知道“你真正想查什么”。

通过结构化过滤、混合检索、Rerank 等手段，向量数据库可以不断优化搜索结果的相关性，把更多真正有价值的内容找回来，达成性能与召回的平衡。

一句话总结，向量数据库并不是为了替代关系型数据库，它更多情况下，是一种专门与 AI 场景相伴生的新型基础设施，能更好的响应你的自然语言查询，也能够对语义信息进行检索。最终让数据库从死板的执行者，转变为真正理解上下文、主动帮你决策的数据智能体。

阅读原文：原文链接

该文章在 2025/7/2 0:18:32 编辑过

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