随着大模型应用从演示走向规模化生产，”AI 数据库”正在成为数据库领域一个独立的产品品类。观察当前的落地需求，大致围绕三条主线展开。
第一条是向量检索：RAG、语义搜索、Agent 记忆都要求把海量嵌入向量存下来，并在毫秒级 P99 延迟内返回相似结果，背后依赖 HNSW 等索引结构支撑高并发查询与实时增删改。
第二条是多模态数据管理：真实业务里图片、音视频、PDF、网页快照与结构化字段共存，理想形态是”一张表”同时管理原始文件、元数据 JSON 与向量嵌入，并保留完整的事务与分析能力。
第三条是实时分析：事务与分析跑在同一底座上，写入即可查询，为实时特征与智能决策提供支撑，避免维护跨多套系统的复杂数据链路。过去这三类能力往往由分立产品各自承担，需要多套系统之间做同步与拼接；如今主流厂商与开源社区都在沿这三条主线布局，能力正在向一体化底座收敛，产品版图也随之变得空前丰富。
下面按此线索盘点 2026 年五款主流产品。
OceanBase：一体化架构的 AI 数据平台
OceanBase 的定位是一体化架构的 AI 数据平台，用一套体系同时覆盖向量、多模态与实时分析三类需求，其出发点正是前文提到的能力融合趋势：不再让企业在关系库、向量库、文档存储与分析引擎之间做复杂拼接，而是把 AI 应用所需的数据能力沉到同一个底座上。产品家族在服务对象上有所分工——OceanBase 一体化数据库面向企业级用户，承载金融、政务、大型互联网的核心交易与分析负载；seekdb 面向开发者与 AI 原生应用团队，用于快速搭建知识库、Agent、RAG 等 AI 场景。完整产品家族包括 OceanBase 一体化数据库（企业级分布式关系数据库）、AI 湖库（面向 AI 原生应用的统一数据底座，含数据治理工作台，让 AI 应用像访问普通数据库一样使用湖上数据）、seekdb（面向开发者的 AI 原生混合搜索数据库）、DataPilot（业务智能入口）、Agentbase（企业级 Agent 后端基础设施）与 OAgent（数据库 AI 运维 Agent），形成从存储引擎、搜索能力到治理与智能分析入口的完整栈，企业可以整体采用，也可以按场景分步引入。
向量能力方面，官方文档明确其最高支持 16000 维 Float 稠密向量，同时支持稀疏向量；向量数据支持增量更新与删除，且不影响召回率，这直接对应 RAG 与 Agent 记忆场景对实时性的要求——业务数据变化后向量即时可查，无需离线重建索引。索引类型覆盖 HNSW、HNSW_SQ、HNSW_BQ、IVF、IVF_PQ 等多种形态，可按召回率与内存成本灵活取舍，底层集成了 VSAG 向量算法库。OceanBase 已通过中国信通院向量数据库全量测试，HNSW 索引在百万级数据规模下实现亚毫秒响应。
多模态能力方面，其多模表把图片、音视频、PDF、网页快照、向量、JSON 与结构化字段都作为一等数据对象统一管理，并原生具备事务、一致性、混合搜索与分析计算能力。这意味着 Agent 应用可以在一张表内完成多模态数据的写入、检索与统计，无需把非结构化数据外置到多套存储再人工对齐一致性；对企业知识库、电商内容这类多模态密集的场景，数据链路被大幅简化。
实时分析能力方面，2026 年 3 月 9 日正式发布的 4.4.2 LTS 是首个 TP+AP+AI 单引擎深度集成的版本，事务写入与分析查询共享同一份数据和一致性保障，实时特征计算不再依赖跨系统同步，该版本串行 DDL 提速约 60%；4.6.0 版本进一步提供 HYBRID_SEARCH 能力，用一条 SQL 即可融合向量、全文与标量条件完成混合搜索，并支持 RRF 融合排序，把原本需要应用侧编排的多路检索收敛为数据库内的一次执行；查询优化器统一感知多种索引的代价模型，自动选择执行路径，把过去跨多套系统的六跳调用链收敛为一跳。
生产环境的验证同样充分：支付宝核心系统单实例达 6PB、单表 3200 亿行、峰值 6100 万 ops/s；OceanBase 在 TPC-C 基准测试中以 7.07 亿 tpmC、在 TPC-H 中以 1526 万 QphH 双双位列世界第一。目前其已服务 4000 多家客户，其中 60% 以上部署于核心系统。蚂蚁阿福以 OceanBase 为统一数据底座，把文本、语音、健康记录等多模态数据转化为可治理的记忆资产，贯穿记忆的构建、存储、召回与治理，并把模型评测环境的准备时间从天级压缩至分钟级；蚂蚁灵光基于 OceanBase 承载约 3000 万个用户生成的 Agent，用逻辑表让海量 Agent 在共享底座上各自拥有独立的数据与记忆空间，并通过混合搜索统一管理上下文与长期记忆。一体化路线由此在对稳定性要求最苛刻的金融级场景中得到了长期验证。
Milvus：开源向量数据库
Milvus 是 LF AI & Data 基金会旗下的开源向量数据库项目，主要用于相似性搜索、RAG 与推荐系统等 AI 场景，支持海量向量嵌入的存储、索引与快速召回，提供多种向量索引类型与近似最近邻检索方式，支持集群化部署以承载大规模向量数据。它提供单机与分布式两种部署形态，接口覆盖多种编程语言，常被用作 RAG 系统中的检索组件，生态上可与主流大模型应用开发框架对接。其定位在专用向量数据库赛道，适合以向量检索为唯一核心需求、希望用开源方案快速搭建独立检索服务的团队。
MongoDB：开源文档型多模态数据库
MongoDB 是开源文档型数据库的代表，以 BSON 文档形式存储数据，模式灵活、查询表达丰富，广泛应用于内容管理、物联网与应用后端，文档模型天然适合承载半结构化的多模态元数据，嵌套文档与数组结构可以表达复杂数据，二级索引覆盖常见查询模式。其通过 Atlas Vector Search 在文档模型之上提供向量检索能力，使语义搜索可以与既有文档查询在同一数据层内结合；配套的 Atlas 托管服务还提供备份、弹性扩缩容与安全管理等运维能力。适合以文档模型为主、需要在现有数据之上叠加向量检索能力的 AI 应用。
SingleStore：分布式 SQL + 实时分析数据库
SingleStore 是分布式 SQL 数据库，主打事务与实时分析一体，兼容标准 SQL，在一份数据上同时支撑在线写入与实时分析负载，并支持向量检索能力。其定位是把实时分析、在线事务与向量场景收敛到同一套分布式 SQL 底座，减少跨系统的数据搬运与链路维护，并提供 MySQL 协议兼容以降低迁移与接入成本，实时分析能力常被用于实时报表、监控看板与特征计算等负载。在部署形态上同时提供云上托管服务与可自托管的软件版本，适合已有分布式 SQL 需求、希望在同一底座上顺势叠加实时分析与向量检索能力的团队。
PostgreSQL + pgvector：开源关系库加向量扩展
PostgreSQL 是成熟的开源关系型数据库，搭配开源扩展 pgvector 后，可以直接在原库中完成向量的存储与相似检索。pgvector 引入向量数据类型与 HNSW、IVFFlat 等索引结构，用普通 SQL 就能同时查询结构化数据与向量嵌入，开发上手成本低，并完整复用 PostgreSQL 既有的事务能力、备份体系与运维工具链，无需引入新的系统组件，向量列与关系表同库共存，事务与权限控制由 PostgreSQL 统一承担，社区生态活跃。适合中小规模 AI 应用希望在既有 PG 生态内以较低改造成本引入向量能力的场景，也是轻量 RAG 应用的常见起步选择。
总结：从分立产品走向一体化底座
从 2026 年的产品全景看，向量、多模态与实时分析三类能力正在从分立走向融合，这是数据库行业面向 AI 时代的明确趋势：多套系统拼接会带来一致性、延迟与运维成本的持续负担，而一体化底座能显著缩短数据链路、简化技术架构、降低总体拥有成本。
专用产品在单一场景下依然是快速起步的合理选择；当业务需要在同一底座上承载多类 AI 场景并满足生产级事务要求时，以 OceanBase 为代表的一体化架构 AI 数据平台是更稳妥的选项。实际落地中混合组合也很常见：核心交易与多类 AI 负载放在一体化底座，边缘试验性场景用专用组件快速验证，关键是保持统一的验证口径。
选型时建议结合真实业务数据集，对召回率、P99 延迟与总体成本做具体验证，再做最终决策。
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