谷歌云在其Next 2025大会上推出了很多重大的数据库增强功能，包括AlloyDB中的一系列新人工智能特性、Firestore的兼容MongoDB的应用程序编程接口(API)、BigTable中的连续物化视图、大量的模型上下文协议(MCP)连接、新的数据库迁移服务，以及在其云端引入甲骨文的Exadata数据库。

说到人工智能，谷歌云的AlloyDB(其基于Postgres的关系型数据库服务)正展现出相当大的发展势头。在2023年年中，它采用了Postgres的开源pgvector扩展，使AlloyDB的客户能够直接在他们的数据库中存储向量嵌入，并使用该扩展的近似最近邻(ANN)算法对其进行查询。

根据谷歌云2024年4月发布的白皮书，在2024年4月，谷歌云将内部开发的可扩展最近邻(ScaNN)算法添加到了AlloyDB中，使其数据库在创建向量索引方面的性能立即提升了8倍，在处理向量查询方面提升了4倍，写入吞吐量提升了10倍。

谷歌云数据库副总裁兼总经理Andi Gutmans表示，所有这些专注于人工智能的数据处理能力，在过去一年里直接使AlloyDB上的向量搜索量增长了7倍。

Gutmans说：“我们看到成千上万的客户在进行向量处理。Target公司已将AlloyDB投入到他们的在线零售搜索中，并且他们的推荐命中率提高了20%。这带来了实实在在的收入。”

现在，该公司正在为AlloyDB数据库的下一轮人工智能创新——agentic AI做准备。在拉斯维加斯曼德勒湾举行的2025年Next大会上，谷歌云概述了这项工作的几种形式。

首先，该公司正在启用其新的Google Agentspace服务，该服务使用谷歌的Gemini人工智能模型为自主AI Agent提供动力，使其能够在AlloyDB中进行结构化数据搜索。现在，生成式AI(GenAI)开发人员可以访问存储在AlloyDB中的所有数据——结构化数据、非结构化数据和实时数据——来构建AI Agent。

2024年，谷歌云为AlloyDB引入了自然语言接口，使客户能够使用自然语言查询数据。Gutmans说，现在，它通过支持参数化安全视图来增强这种自然语言查询能力，这为AI Agent和生成式AI应用程序提供了额外的安全层。

该公司还在努力优化AlloyDB中跨越向量搜索以及结构化筛选和连接的SQL功能，这对生成式AI开发人员也有帮助。

在Next 2025大会期间接受BigDATAwire采访时，Gutmans表示：“向量搜索很棒，但对向量进行索引可能真的很慢，搜索它们的成本也可能很高。例如，AlloyDB对向量进行索引的速度比开源Postgres快10倍。如果你将向量搜索与数据库筛选和连接结合起来，我们的搜索速度能快10倍。我们已经优化了查询处理器。”

谷歌云还推出了一个新的AlloyDB人工智能查询引擎，开发人员可以直接在SQL查询中使用自然语言表达式和结构。这使开发人员能够使用自由文本问题，比如“查找奥兰多适合家庭入住的酒店”，并将其直接嵌入到他们的SQL查询中。

Gutmans说：“我们必须赢得生成式AI开发人员的认可，对吧?所以我们做的很多工作都是围绕如何让人工智能对开发人员来说更简单展开的。如何为他们提供合适的API?如何让它更高效?通过将一些功能下沉到数据库层面。这就是我们正在做的很多工作。”

谷歌云还通过其在2月份首次推出的数据库生成式AI工具箱，为其一系列数据库增加了对模型上下文协议(MCP)的支持。数据库生成式AI工具箱最初专注于为AlloyDB、Spanner、Cloud SQL for Postgres, Cloud SQL for MySQ和 Cloud SQL for SQL Server提供LangChain数据集成功能。现在它支持MCP，这是Anthropic公司去年年底推出的一种协议，用于将一系列人工智能模型与数据和数据库连接起来。

Gutmans说，MCP非常符合谷歌云让开发人员构建下一代生成式AI应用程序的计划。

他说：“我们确实看到了人们对MCP的兴趣。MCP是一种非常简单但非常有效地向基础模型公开数据服务或任何服务的方式。它基于JSON-RPC(基于JavaScript对象表示法的远程过程调用)。它有一种进行服务发现的方式，有一种为服务提供自然语言描述的方式。所以实际上，AI Agent和模型可以思考应该调用哪些API。所以这是一种非常简单但我认为非常有效的协议。”

在Next 2025大会上，展示的不只是生成式AI和AlloyDB，谷歌云拥有大约六种不同的数据库产品。其中另一个数据库是Firestore，这是该公司的非关系型(NoSQL)文档存储数据库。

在大会上，该公司宣布为Firestore添加了兼容MongoDB的有线协议，这实际上将使客户能够将Firestore用作目前由MongoDB作为后端的应用程序的后端数据库。MongoDB是一种JSON数据存储数据库，在开发人员中非常受欢迎。

Gutmans说：“Firestore是一个Serverless、几乎具有无限规模的文档数据库，可用性高达5个9(99.999%)。但它有一个定制的API。客户很喜欢它。我们有60万名开发人员在使用它。但他们都说‘嘿，你能给我一个兼容MongoDB的API吗，这样我就可以使用我已经在使用的工具和框架了’。”

该公司的另一个非关系型数据库Bigtable(属于宽列式数据库，类似于Cassandra)在Next 2025大会上也获得了一些新功能。具体来说，谷歌云为Bigtable添加了连续物化视图，这将为构建用于实时分析的计数器提供一种简便的方法。

向量搜索功能现已在谷歌云的Spanner(该公司的全球规模运营数据存储数据库)上全面可用。向量搜索功能涵盖了Spanner的SQL、图、键值和全文搜索模式。

谷歌云还在几个方面扩展了与数据库巨头甲骨文公司的合作关系。首先，它推出了一项名为“甲骨文基础数据库服务”(Oracle Base Database Service)的新产品，这是对其去年在四个全球区域推出的“谷歌云平台上的甲骨文数据库”(Oracle Database@Google Cloud)服务的扩展。它还宣布甲骨文Exadata X11M正式发布，将甲骨文公司最新一代的Exadata平台引入了谷歌云。据谷歌云称，甲骨文数据库在谷歌云的20个区域可用(甲骨文公司表示，由于其衡量基础设施的方式不同，该数据库在11个区域可用)。

谷歌云的数据库迁移服务(DMS)现在支持微软的SQL Server数据库，使客户能够将他们的SQL Server安装迁移到运行在AlloyDB或云SQL上的Postgres数据库。谷歌云欢迎SQL Server数据库的客户使用该服务。

Gutmans说：“微软让客户很难在他们想要的任何地方使用他们的许可证。这不是技术问题，而是商业问题。客户越来越感到沮丧，因为他们感觉自己被束缚在微软Azure环境中，而无法有更多选择。”