利用微軟的. NET和JDBC更新增強AI工作負載
人工智慧 (AI) 的普及程度日益提升，同時，建構一個強大的架構框架來支援 AI 驅動的解決方案的需求也日益凸顯。為了滿足這一需求，微軟對其. NET 和 JDBC 生態系統進行了重大改進，引入了對向量資料類型的原生支援。這項改進旨在為 AI 任務建立高性能環境。
.NET中Sqlvector的介紹
.NET 中一個突出的更新是引入了Sqlvector類，該類別是Microsoft. Data. SqlClient 6.1.0中的新功能。這個新類別旨在以向量格式管理數據，這與之前使用的 JSON 數組格式相比有了顯著的升級，而 JSON 數組格式通常效率低。
採用向量資料型別的優勢非常顯著。效能測試表明，效能提升顯著：讀取操作速度可提升高達 50 倍，寫入操作速度可提升高達 3.3 倍，批量複製操作速度可提升高達 19 倍。這些測量資料來自 SQL Server 2025 預覽版的測試，測試中使用最大大小為 1998 的向量列，每次操作測試 10, 000 筆記錄。
記憶體效率和未來潛力
本次更新的另一個顯著優勢是減少了記憶體消耗。由於不再需要 JSON 序列化，因此透過消除冗長的字串表示形式，最大限度地減少了記憶體佔用。目前，系統支援 32 位元浮點向量，並有望在未來擴展對其他數位資料類型的支持，從而增強系統的適應性。
JDBC 環境中的向量支援
為了過渡到 JDBC 生態系統，微軟在 SQL Server JDBC 驅動程式 13.1.0 中推出了新的VECTOR資料類型。此資料類型可有效用於各種操作，包括插入、選擇、預存程序和批次複製。此外，此版本刪除了基於字串的向量處理，使其與基於 Java 的 AI 應用程式（包括具有語義搜尋功能的應用程式）高度相容。
廣泛的兼容性和協議考慮
需要強調的是，這些增強功能適用於眾多平台，包括 SQL Server 2025 (17.x) 預覽版、Azure SQL 資料庫、Azure SQL 託管執行個體以及 Microsoft Fabric 預覽版中的 SQL 資料庫。此外，這些改進是透過優化表格資料流 (TDS) 協定實現的，這意味著它們僅適用於 TDS 7.4 及更高版本。使用早期協定版本的用戶端仍將使用varchar(max)資料類型，並將資料處理為 JSON 陣列以實現向後相容，因此無法享受這些重大改進。
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