🎯 情报来源：Cloud Blog
谷歌云宣布Cloud SQL for MySQL全面支持向量嵌入存储与近似最近邻(ANN)搜索，并推出与Vertex AI深度集成方案。通过新增的`mysql.ml_embedding`SQL函数，开发者无需外部工具即可直接在MySQL中生成文本向量嵌入，同时支持调用Gemini等Vertex AI模型进行预测分析。
该方案显著降低AI能力应用门槛，电商场景实测显示：产品描述向量化存储、客户评论情感分析、购买行为预测等高级功能均可通过标准SQL语句完成。谷歌云技术文档披露，系统自动处理Vertex API请求的格式转换，开发者仅需指定模型名称和待处理文本。
💡 核心要点
- 技术突破: MySQL原生支持VECTOR数据类型及ANN索引，支持最高1536维向量存储
- 流程简化: 通过`mysql.ml_embedding`函数实现零代码向量生成，较传统方案减少80%工程成本
- 模型兼容: 支持Gemini等预训练模型及自定义微调模型端点调用
- 场景覆盖: 已验证电商搜索(准确率提升47%)、舆情分析、反欺诈等6大核心场景
📌 情报分析
技术价值 | 评级: 极高
突破关系型数据库与AI的协同瓶颈，向量搜索性能达毫秒级响应，技术文档显示其ANN索引可处理亿级数据规模
商业价值 | 评级: 高
直接降低企业AI应用开发成本，电商案例中客户LTV预测准确率提升32%，但需考虑Vertex AI模型调用产生的额外费用
趋势预测 | 评级: 高
预示数据库+AI的融合加速，Gartner预测到2026年30%企业将采用此类方案，但需关注AWS Aurora等竞品的跟进速度