Google Cloud 推出由 Spanner 驱动的 Lakehouse runtime catalog，支持 Apache Iceberg REST Catalog

AlloyDB 的 ScaNN 索引现已支持超过 100 亿向量的规模，通过全新的四层树架构（预览版）实现，将查询复杂度从 O(N^1/2) 降至 O(N^1/4)。内部测试中，该架构在 100 亿向量规模下可实现 p95 延迟不超过 51 毫秒、召回率达 95%。该功能可通过快速入门指南部署，新用户可享受 30 天免费试用。

Google Cloud 在 Database Migration Service（DMS）中推出由 Gemini 驱动的 AI 辅助代码转换，可将 Oracle 或 SQL Server 的存储过程、触发器和自定义函数转换为 PostgreSQL PL/pgSQL 代码。

Google Cloud 在 Agentic Data Cloud 发布中推出两款 AI 数据库智能体：Database Onboarding Agent 负责 Day 0 的配置与部署，Database Observability Agent 负责 Day 1/2 的监控、故障排查与维护。

Google Cloud 的 AlloyDB 在预览版中推出列式引擎加速的 HNSW 索引，使 pgvector 向量搜索的每秒查询数（QPS）相比标准 PostgreSQL HNSW 提升最高 4.9 倍，在固定 QPS 下召回率可提升 0.163。该加速通过将索引固定在列式引擎内存中、使用向量化内存布局并绕过标准 PostgreSQL 缓冲管理器开销实现，无需修改应用即可获得性能提升。

Google Cloud 发布一系列 Data Agent 新工具，帮助开发者利用企业数据构建 AI 智能体。新功能包括 BigQuery 中 Conversational Analytics 的扩展支持、已正式上线的 Data Engineering Agent，以及预览版的 Database Observability Agent。

Google Cloud 在 SIGMOD 发表论文，提出用代理模型（proxy model）加速 BigQuery 和 AlloyDB 中的 AI 函数。代理模型是面向特定查询和数据微调的轻量级模型，在 10 个基准测试中 F1 分数达到 LLM 的 90%-116%。该优化已默认集成在 BigQuery 和 AlloyDB 的优化模式下。

Google Cloud 为 AlloyDB AI 推出由 Reciprocal Rank Fusion（RRF）驱动的 hybrid_search() SQL 函数，把向量搜索与全文搜索的多步融合工作流合并为单次 SQL 调用，免去分数归一化和应用侧 join。

Google Cloud 宣布 Spanner queues 正式商用，将事务性消息直接嵌入 Spanner，使状态变更与下游动作在同一事务中原子提交或完全失败。它支持原子决定与入队、定时执行与取消、流式 SQL 消费与租约续期、记忆持久化与移交，通过 at-least-once 送达加 at-most-once ACK 实现恰好一次处理，也可用于社交、零售、金融等事件驱动架构。

Google Cloud 宣布分布式多模型数据库 Spanner Omni 正式 GA，可部署在本地数据中心、其他云、Kubernetes 甚至笔记本上，提供与托管 Spanner 一致的 SQL、图、键值、全文搜索、向量搜索和分析能力。

Google Cloud 宣布 AlloyDB 推出面向 Agent 的 PostgreSQL（预览版），通过在数秒内动态配置沙箱化数据库实例实现完整工作负载隔离，Agent 任务完成后自动缩容到零并按活跃推理循环计费。