AI时代的数据库领域宠儿：甲骨文公司的AI数据库软件

本文章仅提供学习，切勿将其用于不法手段！

​前情提要：为啥要学命令？​​

之前咱们聊了26ai是“数据库里自带AI的智能厨房”，现在问题来了——咋用这个厨房的“厨具”（命令）？​​ 不管你是DBA、开发还是业务人员，掌握几个核心命令，就能自己动手用AI功能，不用天天求技术大佬。

今天就用大白话，把26ai最常用的命令分分类，每个命令说清楚“它能干啥”“咋用”“举个实际例子”，保证你看完就能上手。

​一、日常管理命令：管好你的“智能数据库厨房”​​

就像家里厨房得先开门、关火、擦桌子，数据库也得日常管理。这些命令是“基础操作”，必须会！

sqlplus
sqlplus 用户名/密码@数据库地址:端口/服务名 as 角色
sys你的密码user1pass123localhost1521ORCLCDBmy-oracle-svcas sysdba

​例子​：用管理员身份连本地数据库：

sqlplus sys/MyStrongPassword@localhost:1521/ORCLCDB as sysdba
telnet localhost 1521podman psdocker ps
startupshutdown

​能干啥​：启动或停止数据库实例，就像开火做饭或关火收摊。
​基本用法​（先连上数据库，再用SQL命令）：

STARTUP;&SHUTDOWN IMMEDIATE;

​例子​：管理员连上后启动数据库：

SQL> STARTUP;
数据库已启动。
IMMEDIATESHUTDOWN TRANSACTIONAL
status

​能干啥​：看数据库是不是在跑，有没有出问题，就像看灶台上的锅烧开了没。
​基本用法​（两种方式）：

sqlplusSELECT STATUS FROM V$INSTANCE;OPENpodman psdocker psUp
sqlplus
SQL> SELECT STATUS FROM V$INSTANCE;
STATUS
------------
OPEN
show
show
SHOW TABLES;SHOW USERS;SHOW PARAMETER SGA_TARGET;

​例子​：查当前用户的所有表：

Oracle AI Database 26ai 命令大全：手把手教你用“数据库自带的AI工具”SQL> SHOW TABLES;
TABLES
------------------------------
PRODUCTS
PRODUCT_DESCRIPTIONS
USER_REVIEWS

​二、AI功能核心命令：用数据库自带的AI干活​

这是26ai的“灵魂命令”，不用跳出数据库，直接让AI处理数据。

vector_embeddingSEMANTIC_SIMILARITY

​能干啥​：把文本、图片转成“向量标签”，再根据标签找相似数据，就像给食材贴标签“辣的”“甜的”，要啥直接搜标签。
​核心函数​：

vector_embedding(内容, 模型名)SEMANTIC_SIMILARITY(向量1, 向量2)

​步骤+例子​：

第一步：建表存数据（比如商品评论）
CREATE TABLE product_reviews (
  id NUMBER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
  product_id NUMBER,
  review_text CLOB,  -- 存评论文本
  review_image BLOB  -- 存评论图片（比如用户拍的商品图）
);
第二步：插入数据并生成向量标签
-- 插入一条文本评论：“手机续航太差，充一次电用半天”
INSERT INTO product_reviews (product_id, review_text)
VALUES (1001, '手机续航太差，充一次电用半天');

-- 给文本评论生成向量（用OCI的文本嵌入模型）
UPDATE product_reviews 
SET review_text_embedding = vector_embedding(review_text, 'OCI_EMBED_TEXT')
WHERE id = 1;

-- 插入一条图片评论（假设图片已存入review_image字段）
-- 给图片生成向量（用OCI的图像嵌入模型）
UPDATE product_reviews 
SET review_image_embedding = vector_embedding(review_image, 'OCI_EMBED_IMAGE')
WHERE id = 2;
第三步：向量搜索——找“续航差”的相似评论
SELECT id, review_text, 
       SEMANTIC_SIMILARITY(
         review_text_embedding, 
         vector_embedding('续航短 充电慢', 'OCI_EMBED_TEXT')
       ) AS similarity
FROM product_reviews
WHERE review_text_embedding IS NOT NULL
ORDER BY similarity DESC
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;  -- 取最像的前5条

​结果​：会返回所有评论文本里和“续航短 充电慢”语义相似的评论，比如“电池不耐用，一天三充”。

CREATE AGENT

​能干啥​：用自然语言下指令，让AI在数据库里自动干多步活（查数据、分析、出结果），就像跟实习生说“帮我查下最近差评多的商品，列个表”，不用自己写SQL。
​基本用法​：

CREATE AGENT 名字 USING '模型名' WITH PARAMETERS (prompt => '指令模板');SELECT AGENT名(输入数据) FROM DUAL;DUAL

​例子​：创建一个“差评分析Agent”，自动分析商品差评原因

第一步：创建Agent（用OCI的生成式AI模型）
CREATE AGENT bad_review_analyzer
  USING 'oci-generative-ai-medium'  -- 用OCI的中等尺寸生成式AI模型
  WITH PARAMETERS (
    prompt => '你是电商客服，分析以下差评原因，返回JSON格式：{"原因": "xxx", "建议": "xxx"}。差评内容：{review}',
    output_format => 'JSON'
  );
第二步：调用Agent分析差评
SELECT bad_review_analyzer('手机拿到手就死机，联系客服没人理') AS analysis_result
FROM DUAL;
{"原因": "产品质量问题+客服响应慢", "建议": "召回问题批次，增加客服班次"}

3. ​LLM集成：用大模型“翻译”SQL（自然语言转SQL）​​

SELECT AI
SELECT * FROM sales 
WHERE product_name RAG '销量最高'  -- RAG=检索增强生成，自动理解“销量最高”对应的SQL条件
AND sale_date >= TRUNC(SYSDATE) - 7;  -- 补充时间条件（上周）
RAG '销量最高'RANK() OVER (ORDER BY quantity DESC) = 1

​三、数据操作命令：带AI的“切菜”技巧​

26ai的数据操作命令和传统数据库差不多，但多了AI辅助，比如自动建向量索引、智能标注。

CREATE INDEX ... TYPE VECTOR_INDEX

​能干啥​：向量搜索快不快，全靠索引！就像给食材建目录，“辣的”放左边，“甜的”放右边，找的时候不用翻遍整个厨房。
​基本用法​：

CREATE INDEX 索引名 ON 表名(向量列名)
INDEXTYPE IS OCI_INDEX TYPE VECTOR_INDEX
PARAMETERS ('维度=768, 算法=HNSW');  -- 768是向量长度，HNSW是搜索算法（快）

​例子​：给商品评论的文本向量建索引

CREATE INDEX idx_review_text_vec ON product_reviews(review_text_embedding)
INDEXTYPE IS OCI_INDEX TYPE VECTOR_INDEX
PARAMETERS ('DIMENSION=768, ALGORITHM=HNSW');
DBMS_ANNOTATION

​能干啥​：存量数据没标签？让AI自动标！比如给10万条用户评论自动标“好评”“差评”“中性”，省得人工一个个看。
​基本用法​：

-- 用AI给评论自动标注情感（好评/差评）
BEGIN
  DBMS_ANNOTATION.AUTOMATIC_ANNOTATION(
    table_name => 'product_reviews',
    column_name => 'review_text',
    annotation_type => 'SENTIMENT',  -- 情感分析
    model_name => 'OCI_SENTIMENT_ANALYSIS',  -- 用OCI的情感分析模型
    output_column => 'sentiment_label'  -- 结果存到sentiment_label列
  );
END;
/
product_reviewssentiment_label

​四、监控运维命令：看厨房干得咋样​

AI功能跑起来后，得看性能咋样、有没有报错，就像看灶火旺不旺、菜有没有糊。

V$AI_WORKLOAD

​能干啥​：看向量搜索、Agent调用这些AI任务的执行时间、资源占用，就像看厨师炒菜用了多久、耗了多少油。
​基本用法​：

SELECT task_type, execution_time, cpu_usage, memory_usage
FROM V$AI_WORKLOAD
ORDER BY execution_time DESC;

​例子​：看最近1小时的向量搜索任务耗时：

SELECT task_type, execution_time, sql_text
FROM V$AI_WORKLOAD
WHERE task_type = 'VECTOR_SEARCH'
AND start_time > SYSTIMESTAMP - INTERVAL '1' HOUR;
DBMS_VECTOR_CLEANUP

​能干啥​：向量索引用久了会产生旧数据，定期清理省空间，就像定期倒厨房垃圾桶，不然味儿大。
​基本用法​：

BEGIN
  DBMS_VECTOR_CLEANUP.CLEAN_UNUSED_INDEXES();  -- 清理没用的索引
  DBMS_VECTOR_CLEANUP.PURGE_OLD_EMBEDDINGS('product_reviews', 'review_text_embedding');  -- 清理旧向量
END;
/
alert.log

​能干啥​：AI任务报错了？查日志！就像菜炒糊了，看是火太大还是盐放多了。
​基本用法​（找到日志文件位置）：

$ORACLE_BASE/diag/rdbms/数据库名/实例名/trace/alert_实例名.logERRORVECTOR_SEARCH FAILED

​五、新手必背：5个“救命”命令​

telnet 数据库地址 1521SELECT * FROM 表名 WHERE 向量列 = vector_embedding('测试内容', '模型名');SELECT * FROM DBA_AGENTS;ENABLEDSELECT * FROM V$SESSION WHERE STATUS = 'ACTIVE';sqlplus sys/密码@地址 as sysdbaSHUTDOWN ABORT;STARTUP;

​总结：命令不用全记，会用这几个就够了​

26ai的命令核心就三类：​管数据库（启动/连接）、用AI（向量搜索/Agent）、看状态（监控/日志）​。不用死记硬背，遇到具体问题搜对应的命令，多练两次就会了。

记住：26ai最大的优势就是“不用跳出数据库用AI”——连数据都不用搬，命令行敲几下，AI就帮你干活了。下次再有人说“数据库和AI结合太难”，你就把这篇命令大全甩给他：“看，这不比炒菜简单？”

（PS：官方文档永远是终极答案：Oracle 26ai SQL参考，忘了命令就去查！）

注：本文仅用于教育目的，实际渗透测试必须获得合法授权。未经授权的黑客行为是违法的。