2024年Oracle公開MySQL 9.0 LTS。VECTOR Data Type+Vector Index+JSON_VALUE改善+Innovation Release+Vector Search対応+HeatWave AutoML統合搭載。
MySQL 9.0 Vector Searchは2024年7月にOracleが公開したMySQL 9.0 LTSの新世代RDBMSメジャーリリースで、VECTOR Data Type新規追加+Vector Search機能搭載が最大の進化要素。AI時代に対応するMySQL初のNative Vector機能を提供し、PostgreSQL pgvector(2021年〜)・MariaDB 11.7 Vector(2024年)に追従するOracle・MySQLエコシステムの戦略的アップデート。VECTOR Data Type は最大65535次元の高次元ベクトル(Embedding)をMySQL Native でTable列に保存可能で、AI生成のSentence Embedding(OpenAI Ada-002等の1536次元・Qwen3-Embedding-8B等の4096次元)を直接DB保存できる。Vector Distance関数(Euclidean/Cosine/Inner Product等)による類似度検索で、RAG(Retrieval-Augmented Generation)・Recommendation System・Image Search等のAIワークロードがMySQL内で完結する。HeatWave AutoML統合によりOracle Cloud上でVector Search+ML推論が一体化、Enterprise向けのAI Database統合戦略の中核。
WHERE VEC_DISTANCE(embedding, ?) < 0.5 ORDER BY ...| 項目 | MySQL 9.0 | MySQL 8.0 LTS | PostgreSQL 17 + pgvector | MariaDB 11.7 |
|---|
| Vector Type | ○ VECTOR Native | × | ○ pgvector拡張 | ○ VECTOR Native |
| Vector次元 | ~65535次元 | × | ~16000次元(pgvector) | ~65535次元 |
| Vector Index | HNSW/IVFFlat | × | HNSW/IVFFlat(pgvector 0.5+) | HNSW |
| HeatWave統合 | ○ Cloud | △ Cloud | × | × |
| 主要採用例 | Oracle Cloud + Enterprise | レガシー多数 | Supabase/Neon | OSS DB Choice |
| Release Cycle | Innovation半年 | LTS 2-3年 | LTS 2-3年 | LTS 2-3年 |
| OSS Edition | ○ Community | ○ Community | ○ Open Source | ○ Open Source |
| 最新Version | 9.1+ (2024 Q4) | 8.0.40+ | PostgreSQL 17.4 | 11.7+ |
-- VECTOR列定義(1536次元 OpenAI Ada-002 互換)
CREATE TABLE documents (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
content TEXT,
embedding VECTOR(1536) NOT NULL
);
-- Vector挿入
INSERT INTO documents (content, embedding)
VALUES ('Sample document', STRING_TO_VEC('[0.1, 0.2, ..., 0.5]'));
-- Vector類似度検索
SELECT id, content, VEC_DISTANCE_COSINE(embedding, ?) AS distance
FROM documents
WHERE VEC_DISTANCE_COSINE(embedding, ?) < 0.3
ORDER BY distance ASC
LIMIT 10;
-- HNSW Index作成
CREATE VECTOR INDEX idx_embedding ON documents (embedding) USING HNSW;
MySQL 9.0 Vector SearchはWeb開発者・データベース管理者向けの新機能で、jisaku.com の VPS API(Hono on Bun + PostgreSQL)では直接関係しないが、AI Database 戦略の文脈で重要。jisaku.com は PostgreSQL 採用で pgvector 経由のVector Search が既存利用可能だが、MySQL 採用プロジェクトの読者向け情報として有用。MySQL 9.0 採用の判断基準は、1)既存MySQL 8.0プロジェクトのAI機能拡張、2)Oracle Cloud HeatWave 利用予定、3)Enterprise Support 重視。AI機能(RAG/Recommendation等)を新規構築するなら、PostgreSQL+pgvector(成熟度+Open Source)、Pinecone/Weaviate/Qdrant(Vector DB専用)、Milvus(High-scale)等の選択肢が現実的。一方、既存MySQL運用組織でVector Search追加するならMySQL 9.0 が自然な選択。Innovation Release Cycle(半年ごと新機能)はLTS(2-3年安定)と二極化、Production安定運用なら MySQL 8.0.40 LTS継続+特定機能ニーズで MySQL 9.0 検証が一般的Approach。jisaku.com の Recommend System は Qdrant Native採用済み、MySQL 9.0 への移行不要。
MySQL 8.0 LTSとの違い: 8.0(2018-2026)はLTS、9.0(2024-2029)は新LTS+Innovation Release。Vector機能・JSON_VALUE改善・InnoDB Cluster GA等のMySQL 9.0新機能は8.0未対応。Production移行には1年以上の検証期間推奨。 PostgreSQL+pgvectorとの違い: pgvectorは2021年〜成熟+OSS Community主導+大規模採用実績(Supabase/Neon)、MySQL 9.0 Vectorは2024年新規+Oracle主導+Enterprise志向。OSSコスト・成熟度ならpgvector、Enterprise Support・HeatWave統合ならMySQL 9.0。
Q1: MySQL 8.0からMySQL 9.0へ移行すべき？ A: Vector機能必須・HeatWave統合予定なら検討、それ以外は MySQL 8.0 LTS継続が安全。MySQL 8.0 LTSサポートは2026年4月まで、それ以降は移行必須。早期検証(2025年中)+段階移行が現実的。
Q2: pgvector との性能比較は？ A: 公式ベンチマークで MySQL 9.0 Vector が pgvector(PostgreSQL 17)同等〜10% 高速。HNSW Indexの実装精度+Inner Loop最適化でMySQL 9.0 が若干優位、ただし pgvector 0.6+(2024年) で大幅改善されたため実質互角。
Q3: AI Application 用途で本当に使える？ A: 使える。1536次元 OpenAI Ada-002 / 4096次元 Qwen3-Embedding-8B 等のEmbedding を VECTOR Data Type に保存し、Cosine Distance 検索で大半のRAG/Recommendation用途に対応。100万件規模までは MySQL 9.0+HNSW で実用十分。