彼得·艾森特劳特：等待SQL:202y：向量
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内容提要
SQL:2023引入了向量数据类型，支持语义相似性匹配，允许通过向量比较数据并提供多种相似度计算方法，如余弦和欧几里得距离。查询时可使用FETCH APPROX语句选择近似结果。标准仍在开发中，未来可能增加更多功能。
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关键要点
- SQL:2023引入了向量数据类型，支持语义相似性匹配。
- 向量数据类型允许通过向量比较数据，提供多种相似度计算方法，如余弦和欧几里得距离。
- 新数据类型vector需要两个参数：维度计数和坐标类型。
- 可以使用vector_distance()函数计算向量之间的相似度。
- FETCH APPROX语句用于选择近似结果，允许用户获取快速且足够好的结果。
- SQL标准仍在开发中，未来可能增加更多功能。
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延伸问答
SQL:2023引入了什么新特性？
SQL:2023引入了向量数据类型，支持语义相似性匹配。
向量数据类型的构造函数需要哪些参数？
向量数据类型的构造函数需要维度计数和坐标类型两个参数。
如何计算向量之间的相似度？
可以使用vector_distance()函数计算向量之间的相似度，支持多种计算方法，如余弦和欧几里得距离。
FETCH APPROX语句的作用是什么？
FETCH APPROX语句用于选择近似结果，允许用户获取快速且足够好的结果。
SQL标准中是否包含向量索引的处理？
向量索引的处理不在SQL标准中，具体实现由数据库管理系统决定。
向量数据类型的主要用途是什么？
向量数据类型主要用于比较相似性并排序，帮助用户找到语义上相似的数据。
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