🧠 เรื่องเล่าจากข่าว: “SQL Server 2025” กับการปฏิวัติการจัดการข้อมูลเวกเตอร์ ในยุคที่ AI กลายเป็นเครื่องมือประจำวันของทั้งนักพัฒนาและผู้ใช้ทั่วไป Microsoft จึงเดินหน้าอัปเดตไดรเวอร์ .NET และ JDBC ให้รองรับ vector data type แบบเนทีฟ เพื่อให้ SQL Server 2025 และ Azure SQL Database ทำงานกับข้อมูลเวกเตอร์ได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในฝั่ง .NET มีการเพิ่มคลาสใหม่ชื่อ SqlVector ใน Microsoft.Data.SqlClient 6.1.0 ซึ่งสามารถจัดการข้อมูลเวกเตอร์ได้โดยตรง แทนการใช้ JSON array แบบเดิมที่ช้าและกินหน่วยความจำมาก โดยผลการทดสอบพบว่า: - อ่านข้อมูลเร็วขึ้นถึง 50 เท่า - เขียนข้อมูลเร็วขึ้น 3.3 เท่า - ทำ bulk copy เร็วขึ้น 19 เท่า ในฝั่ง JDBC ก็มีการเพิ่ม VECTOR data type ในเวอร์ชัน 13.1.0 ซึ่งสามารถใช้ในคำสั่ง insert, select, stored procedure และ bulk copy ได้โดยตรง—เหมาะกับแอปพลิเคชัน Java ที่ใช้ AI และ semantic search การปรับปรุงนี้รองรับ SQL Server 2025 Preview, Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance และ Microsoft Fabric Preview โดยต้องใช้ TDS protocol เวอร์ชัน 7.4 ขึ้นไป ✅ Microsoft อัปเดต .NET และ JDBC drivers ให้รองรับ vector data type แบบเนทีฟ ➡️ .NET ใช้ SqlVector class ใน Microsoft.Data.SqlClient 6.1.0 ➡️ JDBC ใช้ VECTOR data type ในเวอร์ชัน 13.1.0 ✅ ประสิทธิภาพดีขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับการใช้ JSON array ➡️ อ่านข้อมูลเร็วขึ้น 50 เท่า ➡️ เขียนข้อมูลเร็วขึ้น 3.3 เท่า ➡️ ทำ bulk copy เร็วขึ้น 19 เท่า ✅ ลดการใช้หน่วยความจำ เพราะไม่ต้อง serialize JSON อีกต่อไป ➡️ ใช้ binary format สำหรับจัดเก็บเวกเตอร์ ➡️ รองรับ float 32-bit และสามารถขยายไปยัง numeric type อื่นในอนาคต ✅ รองรับการใช้งานใน SQL Server 2025, Azure SQL Database, Managed Instance และ Microsoft Fabric ➡️ ต้องใช้ TDS protocol เวอร์ชัน 7.4 ขึ้นไป ➡️ ถ้าใช้เวอร์ชันเก่าจะยังคงใช้ varchar(max) และ JSON array ✅ เหมาะกับงาน AI เช่น semantic search, recommendation, NLP และ fraud detection ➡️ ใช้เวกเตอร์แทนข้อมูล เช่น embeddings จากข้อความหรือภาพ ➡️ รองรับการค้นหาแบบ k-NN และการวัดระยะห่างด้วย cosine, Euclidean, dot product https://www.neowin.net/news/net-and-jdbc-drivers-get-native-vector-data-support-enabling-up-to-50x-faster-reads/