几乎所有数据库都忽略的 AI 功能

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数据库供应商争相为其产品添加向量化功能，却往往忽视了对 AI 而言至少是同等重要的另一关键特性。经过一些调查，我发现只有 Snowflake 原生支持这一功能：

CREATE TAG data_sensitivity;
ALTER TABLE customer_features SET TAG data_sensitivity = 'high';

这就是以结构化方式为数据库对象附加任意元数据的能力。

实现这个功能，意味着可以直接在数据库对象旁存储其注释。随着 AI 系统与企业数据基础设施的深度融合，这类上下文信息变得日益重要，系统需要丰富的元数据来确保适当的治理、可解释性和合规性。用 AI 术语来说，这一切都关乎提供上下文。

下面，我们看看 DB-Engines ranking 榜首的四大数据库，实现这个功能的情况如何。

Oracle

Oracle 数据库通过其数据字典和 Oracle Multimedia 中的用户定义属性提供有限的元数据支持。然而，它缺乏一个全面、灵活的系统来为表、列和视图等标准数据库对象附加任意元数据。

SQL Server

Microsoft SQL Server 通过 sp_addextendedproperty 存储过程提供扩展属性。在传统关系型数据库中，这种方式最接近于提供元数据附加功能。

MySQL

什么也没有。
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PostgreSQL

SECURITY LABEL 是最接近的功能，尽管其设计目的并不同于「CREATE TAG」。

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常见的变通方法是使用 COMMENT；但 COMMENT 的问题在于它只是一个纯文本字段，如果开发者、DBA、安全团队和数据工程师都想添加自己喜欢的元数据，就容易造成混乱。

部分责任在于 SQL 标准，它没有定义这种功能。Snowflake 之所以支持它，可能是因为对于数据仓库用例来说，对数据库对象进行分类至关重要。

为 LLM 提供上下文正在成为数据库的主要用例。我希望 Snowflake 的 CREATE TAG 这类语法能融入未来的数据库系统。

毕竟，在 AI 时代，上下文不仅是王，更是王道。

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