今天，企業及IT從業者們對數據庫的期望比以往任何時候都高，我們希望數據庫必須以極高的效率運作的同時，還要向人工智能（AI）等創新應用敞開大門。出于這個原因，企業應該考慮一個既由人工智能賦能又為人工智能構建的數據庫。它應該由人工智能驅動，以幫助提高優化和可用性；它同時還應該為人工智能而構建，以幫助開發人員和數據科學家能夠利用最新技術來推動深入的洞察力。

有這樣一個先驅示例的數據庫是Db2 11.5，IBM已經正式宣布這個版本面市。由于其高可靠性、高彈性和高安全性，許多公司目前依賴于Db2來支持其任務關鍵型應用程序。IBM在這個新的版本中，添加機器學習（ML）和其他功能，將Db2轉換為IT組織和開發人員所需的AI數據庫。

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由AI賦能

一個由人工智能驅動的數據庫使企業能夠更好地專注于增值任務。比起手動優化數據庫以節約成本，ML（機器學習）可以幫助以更自動化的方式不斷提高效率。人工智能還可以幫助用戶更容易地獲得洞察力。特別是，您可以更容易地使用在搜索功能或報表中使用自然語言。因此，用戶可以將更多的時間花在發掘數據洞察上，而不是處理底層數據庫。

認識到這一點，Db2 11.5將提供基于機器學習的優化器的技術預覽。ML優化器將補充現有的基于成本的優化器，以進一步增強和改進性能。作為一個技術預覽，它最初將著重于改進基數估計。另一個新的免費工具——增強數據瀏覽器（ADE）的技術預覽版也將在DB211.5中提供。ADE使用自然語言查詢、分面搜索和自然語言生成功能，使數據科學家、數據工程師和業務分析師能夠輕松地探索存儲在Db2中的數據。

為AI而生

使用人工智能優化數據庫是不夠的，開發人員還需要在他們的應用程序中輕松地利用人工智能。對流行語言和框架的支持能夠節省時間，否則可能會浪費在尋找新的或專有的東西上。數據聯合功能為人工智能模型打開了新的數據源。而且，訪問用于AI應用程序開發的兼容代碼模式意味著用戶可以立即跳轉到他們的項目中，更快地返回成品。

Db2 11.5提供了所有這些特性，它支持Python、Ruby、Go、Java、PHP、Node.js和sequentize的本地語言，并且支持流行的框架，如Visual Studio Code和Jupyter notebooks。Db2 11.5還將提供區塊鏈聯合支持，幫助應用程序開發人員直接從區塊鏈源中提取數據，并將其與其他數據源結合起來用于分析或儀表板。此外，code patterns現在可以用來加速人工智能應用程序的開發。

便捷地升級

為了充分利用人工智能數據庫的功能，組織必須選擇適合其項目規模和范圍的數據庫, 這包括與公司一起輕松成長的能力, 這樣做有助于確保他們擁有充分利用人工智能模型所需的存儲和計算能力。

為了方便客戶采用和升級部署，Db2最近將其版本整合為三個版本。用戶可以免費使用community edition，它具有Db2的全部功能，包括高可用性、災難恢復和pureScale。它可以作為本機安裝、docker安裝或云中的托管服務提供。然后，如果用戶想增加內存、內核或數據庫大小，他們可以升級到標準版或高級版。

其它性能

當他們添加新的人工智能功能時，企業不能忽視對傳統的數據庫功能（如彈性和性能）的需求。新的數據庫已經改進了這些功能，超越了以前版本中已經令人印象深刻的功能。

例如，Db2 11.5對pureScale進行了增強，pureScale是一種高級集群功能，具有更好的彈性，包括：

•支持成員間當前提交的語義

•改進了群集范圍的可用空間管理

•具有范圍分區表的更好的加載/刪除性能

•默認啟用聯機索引創建和范圍聲明

•安全功能增強

IBM對Db2進行了許多性能和可用性改進，包括：

•壓縮增強

•內置空間支撐

•ETL優化

•額外的SIMD利用

•倉庫查詢優化

•對柱狀引擎的LOB支持，通常稱為BLU引擎

•支持4K扇區存儲，有利于現代存儲設備

•支持外部表，便于從Db2加載或歸檔數據

隨著企業越來越善于管理和利用各種各樣的數據，企業應該尋找利用他們的數據庫采用和開發人工智能的方法。要做到這一點，需要一個使用人工智能來提高效率，同時支持人工智能應用程序的使用，可以很容易地升級，并具有高性能和高彈性。

作為人工智能數據庫，是專門為滿足所有這些需求而構建的，IBM并將繼續更新其人工智能功能。有了這個新的愿景，IBM混合數據管理平臺的核心組件Db2也將使客戶能夠加速他們的AI應用程序開發，同時自動化他們的一些數據管理。

來進一步探索Db2 11.5吧！

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