机器学习和人工智能不仅是IT行业的热门话题，它们已经深刻地重塑了我们的软件架构和开发范式。在我们多年的实战经验中，我们发现数据库作为AI系统的“记忆中枢”，其选型往往决定了项目的成败。因此，数据库是机器学习和人工智能中不可或缺的核心要素，它们为这些蓬勃发展的技术奠定了坚实的基础。
这些技术也进一步发展出了强大的预测和决策能力。因此，在本文中，我们将以2026年的视角，为您提供关于数据库的全面知识，并详细介绍2025年开发者在机器学习和人工智能领域使用的10大最佳数据库，同时融入我们对未来技术趋势的深度思考。
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什么是数据库？
数据库是指经过组织、以便于访问、更新和管理数据的信息集合。数据由数据库管理系统（DBMS）控制。但在AI时代，数据库的定义正在发生变化。对于我们开发者而言，现代数据库不仅是存储系统，更是能够支持向量检索、实时流处理和智能分析的数据平台。
数据库收集有关地点、人员和事物的信息。这些信息由组织收集，以便进一步分析并供将来参考。但在2026年，我们认为“数据”不再仅仅是结构化的记录，它还包括了文本嵌入、图像特征和多模态交互日志。
目录
- 2025年机器学习（ML）和AI的10大最佳数据库
- 2026年技术趋势：AI原生数据库与向量检索
- 工程化实践：从部署到优化的全流程
1. MongoDB
MongoDB 是一种流行的数据库，因其可扩展性而被广泛应用于机器学习和人工智能领域。它是一种 NoSQL数据库，专为水平扩展而设计。正因如此，MongoDB为机器学习和人工智能技术提供了广泛的优势，这也是它深受开发者喜爱的原因。
在我们的实际项目中，MongoDB常用于存储非结构化的训练日志和中间特征数据。它的灵活模式（Schema-less）特性让我们在快速迭代的算法实验中如鱼得水。
#### 主要特性
- 它为 聚合工具和即席查询 提供支持。
- 分片、身份验证和复制 是其主要功能中的一部分。
- 对于运行大型数据应用程序的公司来说，MongoDB非常有用。
#### 2026实战示例：Python中利用聚合管道处理特征数据
让我们来看一个实际的例子。在处理用户行为数据时，我们经常需要进行复杂的预处理。以下是使用Python脚本直接在数据库层面完成特征工程的最佳实践：
from pymongo import MongoClient
# 我们推荐使用上下文管理器来确保连接的释放
with MongoClient("mongodb://localhost:27017/") as client:
db = client["ai_production_db"]
collection = db["user_interactions"]
# 定义聚合管道：过滤异常值并计算特征均值
# 这种方式将计算下推到数据库，减少网络传输开销
pipeline = [
{"$match": {"session_duration": {"$gt": 0}}}, # 过滤无效数据
{
"$group": {
"_id": "$user_id",
"avg_duration": {"$avg": "$session_duration"},
"total_actions": {"$sum": 1}
}
}
]
# 使用批处理游标处理大规模数据集，防止内存溢出
results = collection.aggregate(pipeline, batchSize=1000)
for doc in results:
print(f"User: {doc[‘_id‘]}, Avg Duration: {doc[‘avg_duration‘]:.2f}")
2. Redis
Redis 是另一种在机器学习和人工智能领域广泛使用的流行数据库。它提供了一个快速的内存数据存储，被用作分布式的内存键值数据库。Redis还支持丰富的数据类型、原子操作等。它是一个开源数据库，供所有人免费使用。
在AI推理阶段，速度就是一切。我们通常利用Redis作为模型特征缓存或Token存储库。在2026年的实时推荐系统中，Redis的低延迟特性至关重要。
#### 主要特性
- Redis提供了一个简单且 易于使用的界面。
- 它还包含灵活的数据结构，例如 哈希集、列表、字符串 等。
- Redis数据库用于处理每秒大量的事务操作。
#### 性能优化策略：位图在用户标签中的应用
你可能会遇到这样的情况：需要快速判断数百万用户中哪些符合特定标签（如“已购买”、“VIP”）。普通的字符串存储会占用大量内存。我们可以利用Redis的Bitmap（位图）数据结构将空间复杂度降低12倍。
# 假设我们用位偏移量表示用户ID
# 设置用户1005和用户1008为"活跃"状态
redis-cli SETBIT user_activity_2026 1005 1
redis-cli SETBIT user_activity_2026 1008 1
# 统计活跃用户总数（这是一个O(1)操作）
redis-cli BITCOUNT user_activity_2026
# 获取特定用户状态
redis-cli GETBIT user_activity_2026 1005
我们建议： 在生产环境中，始终为Redis设置INLINECODE06cf9d55（如INLINECODE620ada2e），以防止内存溢出导致服务崩溃，这在处理高并发AI请求时尤为关键。
3. Couchbase
Couchbase 是一种用于机器学习和人工智能的NoSQL数据库。Couchbase是一个分布式数据库，是支持数据库机密引擎插件的主流数据库之一。该数据库有助于提供大规模的无与伦比的性能，并包含多种功能。
在处理多模态数据（JSON文档）与关系型查询并存的场景时，Couchbase通过其SQL++（N1QL）查询语言给了我们很大的灵活性。我们可以像写SQL一样查询文档，这在团队技术栈转型期非常友好。
#### 主要特性
4. HBase
HBase 是一个著名的数据库管理系统，主要提供托管集群，并提供对数据的随机和持久化访问。它用于实时分析和表格数据。HBase还包含可扩展的大数据存储，并提供高延迟操作。借助HBase，我们可以轻松使用 Java API 进行客户访问。
当我们遇到写吞吐量极大（例如每秒写入百万级传感器数据）的场景时，HBase通常是不二之选。它是我们构建离线数仓（ODS层）的坚实基础。
#### 主要特性
- HBase为用户提供线性和模块化的可扩展性。
- 它还提供 自动的且可配置的表分片。
- 由于数据存储在HDFS中，它允许数据在所有节点上进行扩展存储。
常见陷阱与调试： 在使用HBase时，切记不要将RowKey设计成单调递增的序列（如时间戳直接前缀）。这会导致Region Server出现“热点”，即所有请求打到单台机器上，造成写入瓶颈。我们的经验是：在RowKey中加入业务哈希前缀来打散数据。
5. PostgreSQL
PostgreSQL 是一种用于机器学习和人工智能的关系型数据库，该数据库对于结构化数据的处理极其强大。而在2026年，我们要特别提到它的AI进化——PGVector。PostgreSQL通过扩展插件，已经摇身一变成为了一个具备向量搜索能力的混合数据库。
#### 深入讲解：向量搜索与混合查询
在构建RAG（检索增强生成）应用时，我们需要将文本转化为向量进行相似度匹配。传统数据库做不到这一点，但PostgreSQL配合pgvector扩展可以完美胜任。这意味着我们可以用SQL同时完成元数据过滤和语义搜索。
-- 创建一个表来存储文档和对应的向量
-- 我们假设使用OpenAI的text-embedding-3-small模型，维度为1536
CREATE TABLE ai_documents (
id bigserial PRIMARY KEY,
content text,
metadata jsonb,
embedding vector(1536)
);
-- 查询与输入文本最相似的前5个文档
-- 这里的‘>‘ 操作符计算余弦距离
-- 我们可以同时结合元数据过滤（只查找技术类文档）
SELECT content, metadata, embedding ‘[...你的查询向量...]‘ AS distance
FROM ai_documents
WHERE metadata->>‘category‘ = ‘Technical‘
ORDER BY distance
LIMIT 5;
替代方案对比： 虽然专门的向量数据库（如Pinecone或Milvus）在纯向量检索性能上可能略胜一筹，但PostgreSQL的优势在于“一套代码，多种用途”。你不需要维护两套数据库系统，大大降低了运维复杂度和数据同步的延迟。
6. Maria DB
MariaDB作为MySQL的增强版，在AI数据处理中也占有一席之地。它提供了强大的临时表和窗口函数支持，这在数据预处理阶段非常有用。当我们需要对大量训练集进行分组排序（GroupBy + OrderBy）操作时，MariaDB的优化器通常能给出比MySQL更高效的执行计划。
7. MySQL
MySQL 仍然是许多公司AI系统的基石。它的优势在于稳定性和社区支持。我们在很多基于Rule-Based（基于规则）向ML-Based（基于机器学习）转型的项目中，选择MySQL作为主要数据源。通过Change Data Capture（CDC，变更数据捕获）技术，我们将MySQL中的数据实时同步到Kafka，进而供给流式AI模型使用。
8. Elastic search
Elasticsearch 不仅仅是一个搜索引擎。在AI领域，它常被用于日志分析和RAG系统的稀疏向量检索（基于BM25算法）。当我们利用大语言模型分析系统日志以自动定位故障根因时，Elasticsearch提供了毫秒级的全文检索能力，帮助LLM快速锁定相关日志片段。
9. Amazon Dynamo DB
DynamoDB 是AWS云上的全托管NoSQL服务。对于无服务器架构的AI应用（如Lambda函数调用AI模型），DynamoDB是最理想的伴侣。它不仅性能强劲，而且支持TTL（Time To Live）功能，这对于存储临时会话历史非常有用——我们可以设置过期时间，自动清理过期的对话上下文，从而降低存储成本。
10. Microsoft SQL Server
SQL Server 在企业级AI应用中表现卓越，特别是它集成的Python和R运行时（Machine Learning Services）。这允许我们直接在数据库内部运行训练好的模型，实现“Bring Code to Data”，极大地减少了数据移动的开销。
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2026年技术趋势：AI原生数据库与向量检索
当我们展望2026年时，我们观察到数据库领域正在发生一场深刻的变革。传统的数据库只是被动地存储数据，而AI原生数据库则是为了智能化而生的。
1. 多模态数据融合
在未来的项目中，我们不再将文本、图像和音频分开存储。新兴的数据库正在支持原生多模态类型，允许我们在单一查询中同时关联关系数据、文本嵌入和图像特征。
2. Vibe Coding与数据库交互
随着Vibe Coding（氛围编程）理念的普及，数据库查询的编写方式正在改变。我们越来越多地使用自然语言提示（Prompts）来生成SQL查询，甚至利用AI Agent（智能代理）自动优化慢查询。在这样的环境下，数据库的API必须更加结构化和语义化，以便AI能够理解和操作。
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工程化实践：从部署到优化的全流程
仅仅选择正确的数据库是不够的，我们还需要像资深工程师一样思考如何运维和优化它。
容灾与高可用
在任何AI生产环境中，单点故障（SPOF）是不可接受的。我们建议主从复制，并采用读写分离策略。所有的模型训练读操作可以指向从库，从而减轻主库压力。
监控与可观测性
不要等到系统崩溃才发现问题。我们推荐结合Prometheus和Grafana建立监控大盘，重点关注以下指标：
- 查询延迟（P99 Latency）：这对于实时AI推理至关重要。
- 缓存命中率：如果Redis命中率低，说明你的特征计算逻辑可能存在瓶颈。
- 连接池使用率：频繁建立连接是性能杀手。
安全左移
在DevSecOps时代，安全是我们的首要任务。特别是在存储敏感的AI训练数据或个人隐私信息（PII）时，我们应启用数据库级别的透明数据加密（TDE），并强制实施最小权限原则。不要让AI服务以Root权限连接数据库。
总结
在这篇文章中，我们深入探讨了从传统的MongoDB到面向未来的PostgreSQL（向量扩展）等多种数据库选项。我们在2026年的技术选型中，不仅要看数据库的性能指标，更要看它与AI工作流的集成度、云原生的支持程度以及是否符合现代开发理念。希望我们的实战经验能帮助你在构建下一代AI应用时做出明智的决策。