Microsoft の. NET および JDBC アップデートによる AI ワークロードの強化
人工知能（AI）のアクセシビリティは向上しており、それに伴い、AI主導のソリューションを支える堅牢なアーキテクチャフレームワークの必要性がますます高まっています。こうしたニーズに応えるため、Microsoftは. NETおよびJDBCエコシステムを大幅に強化し、ベクターデータ型のネイティブサポートを導入しました。この進歩は、AIタスクのための高性能環境を実現するように設計されています。
.NET での Sqlvector の導入
.NET の目立ったアップデートの一つとして、 Microsoft. Data. SqlClient 6.1.0で導入されたSqlvectorクラスが挙げられます。この新しいクラスは、ベクター形式でデータを管理するように設計されています。これは、これまで使用されていた JSON 配列形式からの大幅なアップグレードであり、多くの場合、効率が悪かったものです。
ベクターデータ型の採用によるメリットは計り知れません。パフォーマンステストでは、顕著な改善が見られました。読み取り操作は最大50倍、書き込み操作は最大3.3倍、一括コピー操作は最大19倍の速度向上が見られました。これらの測定値は、SQL Server 2025 Previewで、最大サイズ1998のベクター列を使用し、各操作で10, 000件のレコードをテストした結果に基づいています。
メモリ効率と将来の可能性
このアップデートのもう一つの注目すべき利点は、メモリ消費量の削減です。JSONシリアル化が不要になったため、長大な文字列表現が排除され、メモリ使用量が最小限に抑えられます。現在、システムは32ビット浮動小数点ベクトルをサポートしていますが、将来的には他の数値データ型のサポートも拡大し、システムの適応性を高める予定です。
JDBC 環境におけるベクトルサポート
JDBCエコシステムへの移行に伴い、MicrosoftはSQL Server JDBCドライバー13.1.0に新しいVECTORデータ型を導入しました。このデータ型は、挿入、選択、ストアドプロシージャ、一括コピーなど、様々な操作で効果的に活用できます。さらに、このリリースでは文字列ベースのベクター処理が廃止されたため、セマンティック検索機能を備えたアプリケーションを含むJavaベースのAIアプリケーションとの互換性が向上しています。
幅広い互換性とプロトコルの考慮事項
これらの機能強化は、SQL Server 2025 (17.x) プレビュー、Azure SQL Database、Azure SQL Managed Instance、Microsoft Fabric プレビューの SQL データベースなど、多数のプラットフォームに適用できることを強調しておくことが重要です。さらに、これらの改善は表形式データ ストリーム (TDS) プロトコルの最適化によって実現されているため、TDS バージョン 7.4 以降でのみ動作します。以前のプロトコル バージョンを使用しているクライアントは、引き続きvarchar(max)データ型で動作し、下位互換性のためにデータを JSON 配列として処理するため、これらの重要な進歩を利用できません。
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