人工智能工程师对数据库的要求主要表现在以下几个方面：

1. 高性能数据处理能力：人工智能应用，特别是深度学习和大规模机器学习模型训练，往往需要处理海量数据。数据库需具备高效的读写速度，能够快速响应复杂查询，支持高并发访问，以满足模型训练和推理过程中对数据的实时或近实时调取需求。例如，在处理包含数百万甚至数十亿样本的训练数据集时，数据库的查询响应时间直接影响模型迭代效率。

2. 灵活的数据模型支持：AI项目中数据类型多样，包括结构化数据（如用户信息、传感器读数）、半结构化数据（如JSON格式的日志、XML文档）和非结构化数据（如图像、音频、文本）。数据库需要支持多种数据模型，如关系型模型、键值模型、文档模型、图模型等，以便灵活存储和管理不同类型的数据。例如，使用文档数据库存储非结构化文本数据，使用图数据库分析实体间的复杂关系网络。

3. 强大的扩展性：随着AI项目的发展，数据量会持续增长，用户和应用对数据库的访问压力也会不断增加。数据库必须具备良好的水平扩展和垂直扩展能力，能够通过增加节点、集群等方式轻松扩展存储容量和处理能力，确保在数据规模和并发量增长时系统仍能保持稳定高效运行。例如，分布式数据库通过分片技术将数据分布在多个节点上，实现存储和计算能力的横向扩展。

4. 高可用性和可靠性：数据库存储的数据是AI模型训练和决策的基础，数据的丢失或损坏可能导致严重后果。因此，数据库需要具备完善的备份与恢复机制、故障转移能力，确保数据的持久性和一致性。例如，采用主从复制架构，当主节点出现故障时，从节点能够快速接管服务，保证数据服务的不间断运行。

5. 高级查询与分析功能：AI工程师需要对数据进行深入的探索性分析和特征工程，数据库应支持复杂的查询操作（如聚合、连接、子查询等）以及高级分析功能（如统计分析、数据挖掘算法集成等）。部分数据库还集成了机器学习功能，允许在数据库内部直接运行简单的模型训练和预测任务，减少数据移动带来的开销。

6. 与AI框架和工具的兼容性：数据库需要能够与主流的AI框架（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等）和数据处理工具（如Python、Spark、Hadoop等）无缝集成，支持数据的快速导入导出和实时交互。例如，提供Python API或JDBC/ODBC接口，方便AI工程师使用熟悉的工具从数据库中获取数据并用于模型训练。

7. 数据安全与隐私保护：AI应用涉及的数据可能包含敏感信息（如个人隐私数据、商业机密等），数据库需要具备严格的访问控制、数据加密（传输加密、存储加密）、脱敏处理等安全机制，以满足数据合规性要求（如GDPR、CCPA等），保护数据隐私。

8. 低延迟与实时处理能力：对于实时AI应用（如实时推荐系统、自动驾驶决策系统），数据库需要支持低延迟的数据写入和查询操作，能够实时处理和分析流数据，为模型提供实时的输入数据。例如，使用内存数据库或流处理数据库来处理实时产生的传感器数据。

9. 成本效益：在满足性能和功能需求的前提下，数据库的部署和维护成本也是AI工程师需要考虑的因素。开源数据库通常具有较低的许可成本，而商业数据库则提供更完善的技术支持和服务，AI工程师需根据项目预算和需求进行选择。

10. 易管理性与监控：数据库应提供直观的管理界面和完善的监控工具，方便AI工程师和运维人员对数据库的性能、资源使用情况、数据增长趋势等进行实时监控和管理，及时发现并解决问题。