Verbesserung von KI-Workloads mit Microsofts. NET- und JDBC-Updates
Künstliche Intelligenz (KI) wird immer zugänglicher und damit auch die Notwendigkeit eines robusten Architektur-Frameworks zur Unterstützung KI-basierter Lösungen. Als Reaktion darauf hat Microsoft seine. NET- und JDBC-Ökosysteme deutlich verbessert und native Unterstützung für Vektordatentypen eingeführt. Diese Weiterentwicklung ist darauf ausgerichtet, leistungsstarke Umgebungen für KI-Aufgaben zu ermöglichen.
Einführung von Sqlvector in. NET
Zu den wichtigsten Neuerungen in. NET gehört die Einführung der Sqlvector -Klasse, die in Microsoft. Data. SqlClient 6.1.0 enthalten ist. Diese neue Klasse ist für die Verwaltung von Daten im Vektorformat konzipiert und stellt eine deutliche Verbesserung gegenüber dem zuvor verwendeten JSON-Array-Format dar, das oft ineffektiv war.
Die Vorteile der Einführung von Vektordatentypen sind erheblich. Leistungstests zeigen eine deutliche Verbesserung: Lesevorgänge können bis zu 50-mal schneller sein, Schreibvorgänge bis zu 3, 3-mal schneller und Massenkopiervorgänge sogar bis zu 19-mal schneller. Diese Messungen basieren auf Tests mit der SQL Server 2025 Preview. Dabei wurde eine Vektorspalte mit einer maximalen Größe von 1998 verwendet und für jeden Vorgang wurden 10.000 Datensätze getestet.
Speichereffizienz und Zukunftspotenzial
Ein weiterer bemerkenswerter Vorteil dieses Updates ist die Reduzierung des Speicherbedarfs. Da die JSON-Serialisierung nicht mehr erforderlich ist, wird der Speicherbedarf durch den Wegfall langer String-Darstellungen minimiert. Derzeit unterstützt das System 32-Bit-Gleitkommavektoren. Die Unterstützung soll zukünftig auf weitere numerische Datentypen ausgeweitet werden, was die Anpassungsfähigkeit des Systems verbessert.
Vektorunterstützung in der JDBC-Umgebung
Im Zuge der Umstellung auf das JDBC-Ökosystem hat Microsoft den neuen Datentyp VECTOR im SQL Server JDBC-Treiber 13.1.0 eingeführt. Dieser Datentyp kann effektiv für verschiedene Operationen genutzt werden, darunter Einfügungen, Auswahlen, gespeicherte Prozeduren und Massenkopien. Darüber hinaus wurde in dieser Version die stringbasierte Vektorverarbeitung entfernt, wodurch die Kompatibilität mit Java-basierten KI-Anwendungen, einschließlich solcher mit semantischer Suchfunktion, erhöht wird.
Umfassende Kompatibilität und Protokollüberlegungen
Es ist wichtig zu betonen, dass diese Verbesserungen auf zahlreichen Plattformen anwendbar sind, einschließlich SQL Server 2025 (17.x) Preview, Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance und SQL-Datenbanken in Microsoft Fabric Preview. Darüber hinaus wurden diese Verbesserungen durch Optimierungen des Tabular Data Stream (TDS)-Protokolls erreicht, was bedeutet, dass sie nur auf TDS Version 7.4 und höher funktionsfähig sind. Clients, die frühere Protokollversionen verwenden, arbeiten weiterhin mit dem Datentyp varchar(max) und verarbeiten Daten aus Gründen der Abwärtskompatibilität als JSON-Arrays. Dadurch entgehen ihnen diese bedeutenden Fortschritte.
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