資料庫發展趨勢
❶ 五大資料庫理念，讀懂亞馬遜雲科技的資料庫布局
1970 年，關系型資料庫之父 E.F.Codd 發表《用於大型共享資料庫的關系數據模型》論文，正式拉開資料庫技術發展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 為代表的三大商業資料庫產品獨占鰲頭，隨後涌現出 MySQL、PostgreSQL 等為代表的開源資料庫 ，和以 Amazon RDS 等為代表的雲資料庫，拉開百花齊放的資料庫新序幕。
我們知道，雲計算十年為產業轉型升級提供了 歷史 性契機，但變革仍在進行，隨著雲計算的普及，資料庫市場發生根本性改變，雲廠商打破傳統商業資料庫的堡壘，成為資料庫領域全新力量。其中以連續六年入選 Gartner 領導者象限的亞馬遜雲 科技 為代表，我們一起探討：為什麼亞馬遜雲 科技 能始終保持其創新性？縱觀雲原生時代下，亞馬遜雲 科技 資料庫未來還有哪些更多的可能性？
01 面對四大資料庫發展趨勢，亞馬遜雲 科技 打造五大資料庫理念
後疫情時代下，加速了不少行業的業務在線化和數字化運營，企業對數據價值挖掘的需求越發強烈，亞馬遜雲 科技 大中華區產品部總經理顧凡詳細介紹其中四大趨勢：
一是伴隨互聯網、移動互聯網的發展，電商、視頻、社交、出行等新應用場景的興起，不僅數據量大，對數據實時性要求極高，傳統關系型資料庫無法滿足需求，因此驅動雲原生資料庫的出現。
二是開源資料庫的廣泛應用。
三是應用程序現代化對資料庫提出更高要求，期待資料庫擁有更高的性能、可擴展性、可用性以及降低成本，讓開發人員專注於核心業務的應用開發，不用關注和核心業務無關的代碼。
四是軟體架構歷經 PC、互聯網、移動互聯網，再到如今的萬物互聯時代，其中的迭代和轉型正在驅動資料庫選型的變化。
在此四大趨勢下，伴隨企業的業務量越來越大、越來越復雜，對資料庫的要求越來越高。亞馬遜雲 科技 洞察客戶需求，在打造雲上資料庫產品時提出五大理念：
一是專庫專用，極致性能；二是無伺服器，敏捷創新；第三是全球架構，一鍵部署；第四是平滑遷移，加速上雲；第五是 AI 賦能，深度集成。
02 歷經真實錘煉，五大資料庫理念，持續賦能企業數智轉型
顧凡表示，隨著數據爆炸式增長，微服務架構與 DevOps 愈發流行的今天，一個資料庫打天下的時代已然過去。我們需要在不同的應用場景下，針對不同的數據類型和不同的數據訪問特點，為開發者和企業提供專門構建的工具。
所以亞馬遜雲 科技 提出 第一個核心資料庫理念：專庫專用 。在此理念下，推出針對關系數據、鍵值數據、文檔數據、內存數據、圖數據、時許數據、分類賬數據、寬列等專門構建資料庫的產品家族。
這些資料庫產品均經歷過亞馬遜內部核心業務的真實錘煉，成績斐然：
亞馬遜電商當年是 Oracle 的客戶之一，隨著亞馬遜電商的應用重構和業務體量發展，亞馬遜電商決定將業務遷移到亞馬遜雲 科技 里。100 多個團隊參與這龐大的遷移工作中，將亞馬遜電商采購、目錄管理、訂單執行、廣告、財務系統、錢包、視頻流等關鍵系統全部從 Oracle 遷出來。2019 年，亞馬遜將存儲近 7500 個Oracle 資料庫中的 75 PB 內部數據遷移到多項亞馬遜雲 科技 的資料庫服務中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，於是亞馬遜電商成為亞馬遜雲 科技 在全球的「第一大客戶」。
從 Oracle 切換到亞馬遜雲 科技 後，亞馬遜電商節省了 60% 成本，面向消費者端的應用程序延遲降低 40%，資料庫管理支出減少 70%。
以被譽為「亞馬遜雲 科技 歷史 上用戶數量增速最快的雲服務」Amazon Aurora 為例，其擁有科媲美高端商業資料庫的速度和可用性，還擁有開源資料庫的簡單性與成本效益，Amazon Aurora 讓客戶滿足「魚和熊掌兼得」需求。
據顧凡介紹，Amazon Aurora 可提供 5 倍於標准 MySQL 性能，3 倍於 PostgreSQL 吞吐量。同時提供高可用，可用區（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨區域災備。可擴展到 15 個只讀副本，成本只有商業資料庫的 1/10。
醫葯企業九州通為葯廠、供應商，搭建葯廠、供應商、消費者提供供應鏈鏈條。其 B2B 系統的業務特點是讀多寫少，受促銷活動、工作時間等影響，經常會出現波峰波谷落差較大的情況，讀寫比例在 7：2 或者 8：3。九州通採用 Amazon Aurora 後實現讀寫分離和按需擴展，整體資料庫性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。實現了跨可用區部署、負載均衡、自動故障轉移、精細監控、按需自動伸縮等。
據權威機構預測，到 2022 年，75% 資料庫將被部署或遷移至雲平台。在這個過程中，亞馬遜雲 科技 是如何通過技術來幫助客戶加速應用上雲的？這離不開除了上述的「專庫專用」外，以下四大理念：
第二個理念是無伺服器、敏捷創新。 亞馬遜雲 科技 大中華區產品部數據類產品高級經理王曉野表示，企業業務總有波峰波谷之時，如何按照企業 80-90% 的業務峰值來規劃資料庫的存儲容量和計算資源的話，將給應用帶來一定的業務連續性的妥協和挑戰。因此大多數企業都是按照峰值留有餘地來選擇資料庫的計算資源，這將造成成本上的浪費。而 Serverless 資料庫服務可完成無差別的繁復工作和自動化擴展。
Amazon DynamoDB 是亞馬遜雲 科技 自研 Serverless 資料庫，其誕生最早可追溯到 2004 年，當時亞馬遜電商作為 Oracle 的客戶，盡管對於關系型資料庫在零售場景的需求並不頻繁，70% 均是鍵值類操作，此時倒逼亞馬遜電商思考：為什麼要把關系型資料庫這么重得使用？我們可以設計一款支持讀寫、可橫向擴展的分布式資料庫嗎？後來的故事大家都知道了，這款資料庫就是 Amazon DynamoDB，並在 2007 年發表論文，掀起業界 NoSQL 分布式資料庫技術創新大潮。
Amazon DynamoDB 可為大規模應用提供支持，支撐亞馬遜自身多個高流量網站和系統，如亞馬遜電商網站、亞馬遜全球 442 個物流中心等。在亞馬遜電商一年一度 Prime Day，光是針對DynamoDB API 的調用達到數萬億次，最高峰值請求達到每秒 8920 萬次。由此可見，DynamoDB 擁有高吞吐、擴展性、一致性、可預測響應延遲、高可用等優勢。
智能可穿戴設備廠商華米 科技 ，在全球 70 多個國家擁有近 1 億用戶。僅 2020 年上半年，其手錶出貨量超 174 萬台，截止到 2021 年 2 月，華米 科技 的可穿戴設備累計記錄步數是 151 萬步，累計記錄的睡眠時間是 128 億個夜晚，記錄心率總時長達 1208 億個小時。如此龐大的數據同時必須保證極高的安全性和低延遲相應，如何保證穩定性是巨大的挑戰。
DynamoDB 幫助華米 科技 在任何規模下都能提供延遲不超過 10 毫秒的一致響應時間。華米 科技 健康 雲的 P0 和 P1 級別故障減少了約 30%，總體服務可用性提升了 0.25%，系統可用性指標達到 99.99%，為華為 科技 全球化擴展提供了有力的支撐。
最新無服務資料庫產品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬間擴展能力，真正把擴展能力發揮到極致，在不到一秒的時間內，將幾百個事務擴展到數十萬的級別。同時在擴展時每一次調整的增量都是非常精細化的去管理，如果按照峰值來規劃資料庫資源，可實現大概90%的成本節省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球實現預覽。
第三個理念是全球架構、一鍵部署。 在全球化的今天，如何支撐全球客戶的業務擴展連續性、一致性、以最低延遲帶給到終端客戶上，對資料庫提出新的挑戰。
亞馬遜雲 科技 提供 Amazon Aurora 關系型資料庫Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 內存資料庫、Amazon DocumentDB 文檔資料庫都能利用亞馬遜雲 科技 的骨幹網路提供比互聯網更穩定的網路支撐，以一鍵部署的方式，幫助客戶實現幾千公里跨區域資料庫災備，故障恢復大概能在一分鍾之內完成，同時跨區域的數據復制延遲通常小於一秒。
第四個理念是平滑遷移、加速上雲。 目前，450000+ 資料庫通過亞馬遜雲 科技 資料庫遷移服務遷移到亞馬遜雲 科技 中，這個數字每年都在不斷增長。亞馬遜雲 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具讓開發者和企業進行自助式雲遷移。另外，對於遷移過程中可能會需要的支持，可通過專業服務團隊和合作夥伴網路成員，為客戶提供專業支持，還通過 Database Freedom 項目幫助客戶降低他們的顧慮。
今年 11 月，最新產品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中國兩個區域正式可用，可加速企業上雲的遷移，實現讓企業可以利用原有的技術棧、原有的 SQL Server T-SQL的人員可以利用到雲資料庫進行創新。
第五個理念是 AI賦能，深度集成。 我們觀察到，ML 技術賦能資料庫開發者，開發者無需具備機器學習專業知識，就可進行機器學習操作。在此潮流下，亞馬遜雲 科技 推出 Amazon Neptune，藉由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驅動圖神經網路。
今年 8 月，Neptune ML 在中國正式可用，允許數據工程師不需要掌握機器學習的技能直接從圖資料庫里導出數據、轉換格式、訓練模型並發布，用 gremlin 語句調用訓練成的模型在資料庫里實現推理，進行欺詐檢測，推薦物品。
目前，亞馬遜雲 科技 加速在中國區域服務落地，2021年至今新發布 60 多個資料庫服務與功能。亞馬遜雲 科技 正是通過上述五大資料庫理念，打造豐富的資料庫產品家族，在全球智能化發展趨勢下，為企業提供更快更好的數智服務，釋放數據價值，並連續六年入選 Gartner 領導者象限，得到業界和客戶的深度認可。
❷ 想學資料庫的發展前景怎麼樣
資料庫的發展前景很好，首先說資料庫作為數據存儲的一個東西呢，後面是越來越需要的人才去做到很好，去優化性能啊什麼的，趨勢是一個向上的趨勢，現在想入行都來得及
❸ 新一代HTAP資料庫崛起，MySQL生態的最佳歸宿
俗話說，天下大勢，合久必分、分久必合。
資料庫領域同樣如此。過去五十餘年，資料庫經歷OLTP和OLAP兩種需求漫長的融合-分離-再融合的過程。究其原因，資料庫的發展始終與用戶場景需求變遷緊密相關。如今，隨著雲計算和大數據的興起，業務場景正在經歷前所未有的變革，資料庫領域也掀起了一股HTAP浪潮。
Gartner在多次報告中強調，HTAP是資料庫領域最重要的發展趨勢之一，也是用戶數字化轉型中重要的數據平台。業界甚至認為，HTAP的興起代表著資料庫大融合時代的開啟。
那麼，為什麼資料庫大廠和雲服務巨頭們均紛紛押寶HTAP？開源+多雲為何是HTAP普及的助推劑？面對新一代HTAP數據的崛起，多年積累形成的MySQL生態終於找到最佳歸宿？
放在幾年前，HTAP可能還會被認為是資料庫領域的小眾產品，是否成氣候還有待觀察。
而隨著數據資源、數據消費習慣和數據驅動型場景發生巨大變化，用戶需求與傳統資料庫之間的供需矛盾日漸突出，使得HTAP這種具備「同時支持OLTP和OLAP、創新計算存儲框架、去ETL」等特徵的新時代資料庫成為不可阻擋的趨勢。
如今，幾乎所有資料庫大廠和雲服務巨頭都在布局HTAP。例如，OceanBase去年推出的 3.0版本中就正式宣布向HTAP資料庫進軍；今年5月，Google Cloud發布HTAP雲端資料庫AlloyDB，為PG用戶提供了HTAP資料庫服務；再加上Oracle MySQL Heatwave，甚至連SnowFlake也發布Unistore來「蹭」HTAP的熱點。
如果細數近一年以來的HTAP新品，會發現幾乎全部都建立在雲端之上。新一代HTAP+雲正在成為資料庫市場重要的潮流。例如，PingCAP近日發布的TiDB 6.0，也是與雲端緊密聯系的新一代HTAP資料庫。
事實上，PingCAP是HTAP資料庫領域非常重要的一個引領者。早在TiDB 3.0起，PingCAP就正式轉向HTAP，從OLTP主引擎+OLAP輔助能力，到OLTP引擎+外接分析引擎，再到OLTP引擎+融合分析引擎，PingCAP在HTAP領域穩打穩扎，一個版本上一個台階。
如今，隨著TiDB 6.0的發布，針對HTAP進行了更多成熟性改進，TPC-C 性能也較 5.0 版本提升達到 76.32%，TiDB 6.0還增強了多個企業級特性，以更好適合雲時代用戶對於HTAP資料庫的需求。
固然，有人質疑當前HTAP是新瓶裝舊酒，並無太多新意。但業界普遍形成共識：新一代HTAP與過去完全不同，開源+雲孕育而出，很多都有AI加持，而且是為數據敏捷而生，擁有過去前所未有的創新活力與迭代速度，並逐漸形成資料庫技術變革的新潮流。
PingCAP CTO 黃東旭也直言：「TiDB近年來的快速進化與迭代，得益於開源和雲的助力。」
HTAP之所受到用戶青睞，某種程度是因為用戶對於數據敏捷性的極度渴求。
「在數字化時代，客戶最為在乎的是如何快速走向市場。這需要數據敏捷性，而HTAP恰恰是數據敏捷的核心能力。」黃東旭如是說。
最近幾年，「海量、實時、在線」的需求越來越廣泛，大量採用 MySQL 和 PostgreSQL 開源資料庫的新一代企業需要提升對於熱數據的實時在線分析能力，這類需求遍布幾乎所有的互聯網企業以及從事線上業務的數字化轉型企業。對於新鮮數據的實時分析能力直接決定了這些業務的生死存亡，傳統的 OLTP+OLAP+ETL 的數據架構已經嚴重阻礙了消費者體驗，這種訴求催生了 HTAP 的技術變革。
而真正幫助HTAP與用戶需求完成對接的則是開源+雲。眾所周知，開源近年來在資料庫領域的流行和影響力與日俱增，DB-Engines數據顯示，全球383款資料庫中開源資料庫占據51.7%，六款開源資料庫進入到前十，開源正在成為像HTAP這種新時代資料庫的創新源泉。
以PingCAP的TiDB為例，其產品研發體系建立在開源體系和開源社區的基礎上，實現了一年一個大版本、一個月一個小版本的迭代速度。黃東旭透露道：「開源是TiDB的第一個增長引擎，通過開源體系，開發者、貢獻者、佈道者和用戶能夠很好串聯起來，形成飛輪效應，讓產品能夠走向加速迭代和創新的正向循環。」
據悉，TiDB每年會有超過 40% 的代碼更新，而這些代碼有很大一部分由外部貢獻者所共享。TiDB開源項目一直在全球和中國開源項目活躍度中名列前茅。
如果說開源改變了HTAP產品的開發模式和迭代速度，那麼雲則能夠為HTAP產品提供用戶最為直接的需求反饋。眾所周知，雲資料庫一改以往傳統資料庫部署、運維、擴展等難題，以雲服務的方式讓資料庫使用更加簡單；更加關鍵的是，隨著雲計算的普及，雲上用戶群體持續增加，來自雲上用戶群體的需求反饋無時無刻都在發生，對於資料庫產品的進化與迭代至關重要。
「真正的產品迭代是如何縮短用戶問題/需求的反饋時間。雲無疑為資料庫等基礎軟體提供了這樣的價值，讓產品可以更好地迭代。」黃東旭如是說。以TiDB為例，自去年五月全託管的資料庫即服務（DBaaS）產品 TiDB Cloud 公測版發布以來，已經陸續登陸亞馬遜雲 科技 、谷歌雲等全球知名雲服務商的Marketplace，並在今年5月份正式全球商用；今年 6 月與阿里雲合作上線阿里雲雲市場，成為為數不多的跨全球三朵雲的資料庫服務。
在眾多資料庫產品之中，MySQL憑借著開源、免費、適合互聯網場景等優勢，常年位居全球最受歡迎資料庫的前三。根據Slintel網站的統計數據，在全球關系型資料庫市場中，MySQL市場份額最高，達到43.04%。
過去二十年裡，開源MySQL資料庫對於各行各業影響至深，捕獲了來自互聯網、金融、零售、交通等多個行業用戶的心，堪稱「萬人迷」。例如，在中國就有超過9成的金融機構都應用了MySQL資料庫。
但任何資料庫潮流都是「需求變化+技術變革+架構創新」融合的產物，MySQL是如此，HTAP亦不例外。如今，場景的數據規模、業務並發量、處理速度要求跟以往相比早已不是一個數量級。此時，MySQL資料庫的局限性愈發突出，擴展性很難滿足用戶需求，想繼續獲得增長的企業不得不使用分庫分表方案，但這又會造成數據架構的復雜性。
新一代HTAP資料庫無需分庫分表，且具備實時海量規模的OLTP和實時數據分析能力，還擁有極為出色的擴展性，與很多業務場景的海量交易實時數據展現、平穩運行的需求高度契合，HTAP憑借技術架構優勢崛起已成必然。
「用戶需求側最大的變化就是很多用戶需要藉助熱數據實現運營級別的實時分析，獲得實時洞察以支持決策，這極大推動了新一代HTAP資料庫的需求。」PingCAP副總裁劉松補充道。
雖然MySQL已經增加列存引擎Heatwave來獲得HTAP能力，但主要解決規模化查詢的問題，系統本身架構並未產生革命性變化，擴展能力、OLTP吞吐量依然有著很大局限。「智能新能源 汽車 跟傳統燃油車在外表看幾乎沒區別。資料庫也類似，像TiDB這種新一代HTAP資料庫，從架構設計、應對場景和使用體驗等角度，都與傳統資料庫有著極大的區別。」劉松形象比喻道。
事實上，與過去SAP HANA這種小眾、昂貴的HTAP不同，新一代HTAP擁有極強的兼容性，像Google Cloud、PingCAP這些資料庫廠商都藉助新一代HTAP架構為採用 MySQL或者PG開源資料庫的企業拓展 OLTP和OLAP的能力范圍。
例如，Google Cloud發布的HTAP雲端資料庫AlloyDB，為單機版PG生態用戶提供了最好選擇，TiDB則成為MySQL生態的最佳歸宿。PingCAP大量用戶中有很多TiDB與MySQL混合部署的成功案例；得益於 TiDB 的開放性，TiDB 也可通過和其他數據服務產品「混搭」形成新的數據服務解決方案， 如通過同樣是開源的大數據計算引擎 Flink 混搭形成實時數倉解決方案，擴展 HTAP 資料庫的能力邊界。
黃東旭則直言，HTAP資料庫除了產品、技術之外，尤為需要關心用戶體驗，「HTAP應該讓用戶覺得好用，屏蔽掉資料庫的復雜性。」據悉，PingCAP是2022 Gartner Peer Insights「Voice of the Customer」 雲資料庫領域唯一入選的中國資料庫公司，客戶總體評分達到 4.7 分（滿分 5 分），在所有入選企業中位列第一。在參與Gartner Peer Insights評分的PingCAP用戶中，像互聯網、金融等重點行業用戶均高度認可HTAP現代資料庫理念。
總體來看，今年是HTAP的大年，各大廠商紛紛在市場中上新。隨著新一代HTAP資料庫產品的增多，整個市場對於HTAP資料庫理念和產品的接受與採用將會提速。而隨著新一代HTAP資料庫持續完善，讓廣大MySQL生態用戶群真正看到了大數據時代一條絕佳的遷移路徑。
❹ 資料庫技術的發展趨勢
資料庫技術的發展趨勢:
根據資料庫應用及多家分析機構的評估，資料庫技術發展將以應用為導向，面向業務服務，並與計算機網路和人工智慧等技術結合，為新型應用提供多種支持。
（1）雲資料庫和混合數據快速發展
雲資料庫（Cloud Database）簡稱為雲庫， 是在雲計算環境中部署和虛擬化的資料庫。將各種關系型資料庫看成一系列簡單的二維表，並基於簡化版本的SQL或訪問對象進行操作。使傳統關系型資料庫通過提交一個有效地鏈接字元串即可加入雲資料庫，雲資料庫可解決數據集中更廣泛的異地資源共享問題。
（2）數據集成與數據倉庫
數據倉庫（Data Warehouse）是面向主題、集成、相對穩定、反映歷史變化的數據集合，是決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。主要側重對機構歷史數據的綜合分析利用，找出對企業發展有價值的信息，以提供決策支持，幫助提高效益。其特徵是面向主題、集成性、穩定性和時變性。新一代資料庫使數據集成和數據倉庫的實施更簡單。數據應用逐步過渡到數據服務，開始注重處理：關系型與非關系型數據的融合、分類、國際化多語言數據。
（3）主數據管理和商務智能
在企事業機構內部業務應用整合和系統互聯中，許多機構具有相同業務語義的數據被多次反復定義和存儲，導致數據大量冗餘成為IT環境發展的障礙，為了有效使用和管理這些數據，主數據管理已經成為一個新的熱點。
商務智能（Business Intelligence）是指利用數據倉庫及數據挖掘技術對業務數據分析處理並提供決策信息和報告，促進企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據，改善決策水平，提升績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。是企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據和信息，創造和累計商務知識和見解，改善商務決策水平，採取有效的商務行動，完善各種商務流程，提升各方面商務績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。融合了先進信息技術與創新管理理念的結合體，集成企業內外的數據，加工並從中提取能夠創造商業價值的信息，面向企業戰略並服務於管理層。
（4）「大數據」促進新型資料庫
進入「大數據時代」，大數據量、高並發、分布式和實時性的需求，由於傳統的資料庫技術的數據模型和預定義的操作模式，時常難以滿足實際需求，致使新型資料庫在大數據的場景下，將取代傳統資料庫成為主導。
（5）基於網路的自動化管理
網路資料庫應用系統的廣泛應用，使資料庫管理更加自動化。如網購、網銀等系統，從企業級Enterprise-class到世界級World-class的轉變，提供更多基於Internet環境的管理工具，完成資料庫管理網路化。應用程序編程介面API(Application ProgrammingInterface)更開放，基於瀏覽器端技術的管理套件，便於分布遠程管理。
（6）PHP將促進資料庫產品應用
隨著新一代Web技術的廣泛應用，在.NET和Java成為數據應用的主體開發平台後，很多廠商為了爭取市場在新版本資料庫產品推出後，提供面向超級文本預處理語言PHP（Hypertext Preprocessor）的專用驅動和應用。
（7）資料庫將與業務語義的數據內容融合
資料庫將更廣泛地為用於「信息服務」。對新一代基於AJAX、MashUp、SNS等技術的創新應用，數據從集中於邏輯中心資料庫，改為分布網路，為了給予技術支持，數據聚集及基於業務語義的數據內容融合也成為資料庫發展的方向，不僅在商務智能領域不斷加強對服務應用的支持，而且注重加強數據集成服務。
❺ 資料庫技術的發展趨勢
資料庫技術的發展趨勢:
根據資料庫應用及多家分析機構的評估，資料庫技術發展將以應用為導向，面向業務服務，並與計算機網路和人工智慧等技術結合，為新型應用提供多種支持。
（1）雲資料庫和混合數據快速發展
雲資料庫（Cloud Database）簡稱為雲庫， 是在雲計算環境中部署和虛擬化的資料庫。將各種關系型資料庫看成一系列簡單的二維表，並基於簡化版本的SQL或訪問對象進行操作。使傳統關系型資料庫通過提交一個有效地鏈接字元串即可加入雲資料庫，雲資料庫可解決數據集中更廣泛的異地資源共享問題。
（2）數據集成與數據倉庫
數據倉庫（Data Warehouse）是面向主題、集成、相對穩定、反映歷史變化的數據集合，是決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。主要側重對機構歷史數據的綜合分析利用，找出對企業發展有價值的信息，以提供決策支持，幫助提高效益。其特徵是面向主題、集成性、穩定性和時變性。新一代資料庫使數據集成和數據倉庫的實施更簡單。數據應用逐步過渡到數據服務，開始注重處理：關系型與非關系型數據的融合、分類、國際化多語言數據。
（3）主數據管理和商務智能
在企事業機構內部業務應用整合和系統互聯中，許多機構具有相同業務語義的數據被多次反復定義和存儲，導致數據大量冗餘成為IT環境發展的障礙，為了有效使用和管理這些數據，主數據管理已經成為一個新的熱點。
商務智能（Business Intelligence）是指利用數據倉庫及數據挖掘技術對業務數據分析處理並提供決策信息和報告，促進企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據，改善決策水平，提升績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。是企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據和信息，創造和累計商務知識和見解，改善商務決策水平，採取有效的商務行動，完善各種商務流程，提升各方面商務績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。融合了先進信息技術與創新管理理念的結合體，集成企業內外的數據，加工並從中提取能夠創造商業價值的信息，面向企業戰略並服務於管理層。
（4）「大數據」促進新型資料庫
進入「大數據時代」，大數據量、高並發、分布式和實時性的需求，由於傳統的資料庫技術的數據模型和預定義的操作模式，時常難以滿足實際需求，致使新型資料庫在大數據的場景下，將取代傳統資料庫成為主導。
（5）基於網路的自動化管理
網路資料庫應用系統的廣泛應用，使資料庫管理更加自動化。如網購、網銀等系統，從企業級Enterprise-class到世界級World-class的轉變，提供更多基於Internet環境的管理工具，完成資料庫管理網路化。應用程序編程介面API(Application ProgrammingInterface)更開放，基於瀏覽器端技術的管理套件，便於分布遠程管理。
（6）PHP將促進資料庫產品應用
隨著新一代Web技術的廣泛應用，在.NET和Java成為數據應用的主體開發平台後，很多廠商為了爭取市場在新版本資料庫產品推出後，提供面向超級文本預處理語言PHP（Hypertext Preprocessor）的專用驅動和應用。
（7）資料庫將與業務語義的數據內容融合
資料庫將更廣泛地為用於「信息服務」。對新一代基於AJAX、MashUp、SNS等技術的創新應用，數據從集中於邏輯中心資料庫，改為分布網路，為了給予技術支持，數據聚集及基於業務語義的數據內容融合也成為資料庫發展的方向，不僅在商務智能領域不斷加強對服務應用的支持，而且注重加強數據集成服務。
❻ 對話阿里雲李飛飛：關於雲原生資料庫的五大預判
作者：王慧賢
數據存儲、數據分析、數據安全......如今，圍繞「數據」的話題越來越多，離人們的生活也越來越近。
從陌生到熟悉，數據不僅「出圈」，甚至已然站在了C位。去年，中央發布的《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中明確表示，繼土地、勞動力、資本、技術後，數據成為第五大生產要素。
步入信息化時代後，資料庫、操作系統與中間件作為計算機最基礎的三大軟體，支撐著企業的正常運行。
當數據成為生產要素後，必然會迎來爆發式增長，企業的數據存儲和處理需求將進一步釋放。更重要的是，疫情加快了數字化轉型的腳步，更加速了企業的上雲速度。
從信息化到數字化，時代的變革，總會帶來商業世界的變化。如何在雲原生架構下使用資料庫，成為企業的痛點和雲廠商的機會，亞馬遜AWS的CTO Werner Vogels曾多次強調：「資料庫是雲計算的終極之戰。」
在數智化時代，雲原生到底意味著什麼？雲原生資料庫和傳統資料庫相比，核心優勢是什麼？是否把資料庫搬上雲就是雲原生？基於這些問題，雷鋒網與阿里巴巴集團副總裁、阿里雲資料庫產品事業部負責人李飛飛展開一場對話。
國產雲原生資料庫，擺脫「切膚之痛」
如今，資料庫的商業世界，因為雲的出現與發展，分成了兩大派系。
一派是以Oracle為代表的傳統商用資料庫，一派是以國外AWS、國內阿里雲為代表的雲原生資料庫，去「IOE革命」下的產物。
其實，早期較為火熱的資料庫種類有三種，層次式資料庫、網路式資料庫和關系型資料庫。
在《浪潮之巔》一書中，作者吳軍寫下了這樣的觀點：「Oracle 的興起很大程度上靠的是它最早看到關系型資料庫的市場前景，並且在商業模式上優於 IBM。」
因此，在雲原生資料庫「入世」之前，資料庫的天下一直是Oracle的，國內大部分互聯網公司都不得不採用Oracle+IBM小型機+EMC的模式來維持正常運營。
高昂的費用，使得對於資料庫需求較大的互聯網巨頭「忍無可忍」。
2009年，阿里巴巴的Oracle RAC 集群節點數達到了創記錄的20個。可由於Oracle並沒有彈性擴展的功能，只能按照峰值流量購買小型機和資料庫，導致阿里將業務上漲帶來的大部分利潤，都支付給了Oracle。
第二年，阿里便開始走上了去「IOE」之路，根據開源MySQL搭建了AliSQL，並順利經過了淘寶雙11的考驗，國產雲原生資料庫算是正式擺脫了「切膚之痛」，逐漸受到市場的真正認可。
另一邊，國外的AWS在2015年公布了基於雲計算的自研資料庫Amazon Aurora。Aurora是一個關系型資料庫，可以跨3個可用區域復制6份數據，其最大的特性就是高性能和高可用性。
雲計算巨頭的入局，讓雲原生資料庫在國內外一步步成為主流。據Gartner預測，到了2021年，雲資料庫在整個資料庫市場中的佔比將首次達到50%，到2023年，75%的資料庫都要跑在雲平台之上。
關於雲原生資料庫，隨著逐步的出圈，也讓人們關心的焦點從「是啥？」轉變為「還能解決哪些問題？」
但雲原生資料庫存在著數據孤島的問題，無法打通多個數據系統的情況下，企業在數據加工和數據管理上就會「壓力較大」，甚至在數據安全方面還存在隱患。
傳統數據倉庫一般基於T+1數據集成構建離線數倉，以支撐企業各項分析與服務。傳統方案不但會影響線上業務穩定性，且難以支持企業的實時需求。
因此，在李飛飛看來，雲原生資料庫已經走到2.0階段。這個階段要解決的問題，就是上述存在的痛點。
9月26日，在阿里雲資料庫創新上雲峰會上，阿里雲發布了首個一站式敏捷數據倉庫解決方案。該方案結合一站式數據管理平台DMS及雲原生數據倉庫AnalyticDB（簡稱：ADB），實現了庫倉一體的技術架構，提供在線數據實時入倉、T+1周期性快照、按需建倉等能力，數據延時低至秒級，持續賦能業務在線化，使企業的在線數據可以釋放出更大的價值。
相較於傳統方案，阿里雲一站式敏捷數據倉庫解決方案有4大核心優勢：
1、對業務側影響小，不會因為數據匯聚集中和實時加工影響業務側正常運行，CPU、內存佔用低於5%；
2、事務順序和數據准確性有保障，且處理鏈路短，支持在線數據實時處理落倉，效率更高。數據傳輸效率100m/s，數據延時在10秒內；
3、支持復雜實時數據加工、計算邏輯；
4、低代碼操作，能夠大大降低實時數倉的構建難度，提升構建效率的同時，支撐企業數字化轉型過程中的各類實時場景。
除了實時統計分析場景外，企業為滿足周期性數據分析需求，需建設周期性全量快照。
傳統數倉的周期性全量集成方案會對生產業務造成穩定性影響、全量集成時效性差、且無法滿足客戶針對任意時間點進行數據回溯的業務訴求。
針對T+1周期性集成場景，一站式敏捷數據倉庫解決方案支持基於拉鏈表的T+1全量數據快照，用戶通過簡單幾個步驟，即可按需生成各種周期的全量或增量快照。
此外，業務還可按需進行任意時間點的數據回溯，以快速解決數據異常問題。
談起未來資料庫的發展趨勢，李飛飛提到以下五點：
1、雲原生+分布式一定是資料庫的標配，分布式已經是必選項。分布式資料庫由多個相互連接的資料庫組合而成，面向用戶則是以單個資料庫的形態出現。雲原生分布式資料庫具備易用性、高擴展性、快速迭代、節約成本等特徵，從資源池化到彈性擴展，再到智能運維，再到離在線一體化，解決企業用戶的核心訴求。
2、AI for DB（database，指資料庫）和 DB for AI 將是主流趨勢。用AI將資料庫運維管控智能化，尤其在雲原生+分布式這個前提下更重要，因為資料庫不僅是內核的能力彈性高可用、可拓展性，更重要的是部署後應用和運維的復雜度要大大降低。在資料庫里，面對越來越多非結構化的數據，分析能力十分重要。
3、數據的安全可信，在今天這個大環境下變得愈發重要，如何確保整個資料庫系統，在處理數據全鏈路過程中提供加密能力、多方安全計算能力、隱私保護的能力，也是很重要的趨勢。
4、多模數據處理能力將越來越重要。比如，新型資料庫多模態的處理能力，在新能源 汽車 企業打標簽、智能電池化預測等應用場景中，將發揮越來越重要的作用。
5、一份數據，多個數據處理引擎：實現倉庫一體、倉庫聯動、倉庫打通，數據之間無縫流轉。
以上判斷，也從側面反映出阿里雲資料庫的走向，這點毋庸置疑。但除此之外，業界最關心的，還有開源。
近半年，國內很多廠商相繼提出開源戰略，背後緣由顯而易見，為了打造生態。就在今年的阿里雲峰會上，阿里雲智能總裁、達摩院院長張建鋒（花名行癲）將2021年阿里雲的發展關鍵詞歸納為：做好服務、做深基礎、做厚中台、做強生態。
做好服務與生態，成為如今廠商們不約而同的目標，而開源，就是最好的選擇。
當雷鋒網問到：「未來，阿里雲資料庫會不會把所有能力都開源？」這一問題時，李飛飛給到的回答是：「不會。」
之所以有這樣的回答，是因為對於開源，他有著一些判斷和看法。
李飛飛表示，這些部分，本就是阿里雲資料庫的商業化版本。
事實上，業界大多數的資料庫廠商都不會針對自身的核心能力開源，如TiDB的核心管控組件、TiFlash。
與像MongoDB,、Cassandra、CouchDB這些以開源起家的資料庫廠商不同，開源只是阿里雲資料庫的戰略，不是阿里雲資料庫的命脈。
前幾年，有業內人士表示，在面向開源時，國產資料庫首先需要解決信任以及開源知識產權等問題。「開源會讓廠商更加認真思考版權還有專利的問題，事實上，選擇開源後，對於資料庫廠商提出了更高的要求。」
李飛飛認為，開源只是一種選擇，資料庫開源成功並不代表著商業化就能夠成功，不開源也不能代表廠商不先進。
更准確的說，開源只是一種有效手段。
最終，阿里雲資料庫希望客戶能夠通過開源版本把阿里雲資料庫產品技術快速用起來，並能夠參與到技術產品的迭代過程中，在一些高階能力上，借鑒團隊專業能力和阿里雲的服務能力，成為良好的商業合作夥伴，這是李飛飛以及阿里雲資料庫對於開源的一些基本思考。雷鋒網雷鋒網雷鋒網
❼ 大數據的發展趨勢是什麼
1、數據管理仍然困難
大數據分析有一個相當清晰的想法:找到隱藏在大量數據中的信息模式，訓練機器學習模型來發現這些模式，並將這些模型應用到生產中，實現操作自動化。您需要清理數據並在必要時重復它。
然而，將這些數據投入生產比看上去要困難得多。對於初學者來說，從不同的孤島收集數據可能很困難，因為需要提取、轉換和載入(ETL)以及資料庫技能。為機器學習練習清理和標記數據也需要大量的時間和金錢，尤其是在使用深度學習技術時。
2、數據孤島繼續激增
這並不難預測。在五年前的Hadoop開發熱潮中，人們認為所有數據，包括分析和事務工作負載，都可以合並到一個平台中。
由於種種原因，這個想法從未真正實現。最大的挑戰是不同的數據類型有不同的存儲需求。關系資料庫、圖形資料庫、時間序列資料庫、HDF和對象存儲都有各自的優缺點。如果開發人員將他們所有的數據塞入一個適合他們所有數據的數據湖，他們將不能最大化他們的優勢。
3、流媒體分析突破之年
組織處理新數據越快，業務增長越好。這是實時或流分析背後的驅動力。但是對組織來說，這樣做的挑戰一直是非常困難和昂貴的，但是隨著組織的分析團隊的成熟和技術的改進，這種情況會發生變化。
NewSQL資料庫、內存中的數據網格和專用的流分析平台圍繞著需要超快處理輸入數據的通用功能進行融合，通常使用機器學習模型來自動化決策。
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❽ 大數據未來的發展趨勢
由於數據科學的興起，Web應用程序開發即將經歷一場重大革命。到目前為止，開發者已經基於焦點小組、調查和對用戶需求的合理猜測開發了應用程序。這種舊的工作方式是有偏見的，不能包括統計上顯著數量的用戶的輸入。
由於物聯網提供了千兆位元組的可用數據，這種情況正在扭轉。即時且持續的互聯網接入引發了一波前所未有的用戶生成數據浪潮，這些數據可以轉化為可執行的見解。
網路開發公司從設計階段就開始利用人工智慧來理解所有這些數據點，並將這些發現整合到應用程序中。這種方法通過觀察目標群體的特定行為和偏好，幫助公司節省時間和成本。
數據重新定義了軟體生產領域
目前，軟體開發涉及程序員編碼或重新利用現有模塊，以創建一個可工作的應用程序，滿足一些預先設定的需求。深度學習將徹底改變這一現狀。
開發者將不再決定應用菜單的位置。通過分析類似應用的使用情況，可以得出哪些對用戶來說是必不可少的，哪些是應該強調的。與谷歌的自動補全功能相比，這是向前邁進了一步。
新版本
應用程序的升級也將取決於數據，而不是直覺或焦點小組的反饋。用戶通過與app互動或在論壇和社交媒體上陳述需求來表達自己的需求。為了使用這些信息，開發團隊應該收集這兩種數據流，並將它們轉化為可操作的見解。
事實上，英偉達副總裁兼總經理吉姆·麥克休(Jim McHugh)表示，升級將不再是戰略團隊的關注點，而是會自然而然地從數據中顯現出來。當有更多的數據可供訓練時，機器學習演算法會變得更智能。當這種情況發生時，新的版本就會出現。
例如，一個新版本的聊天機器人將不斷升級，使用用戶生成的輸入來包含以前沒有返回令人滿意結果的搜索或查詢的答案。在這種升級中，開發者幾乎沒有投入。
數據擾亂開發人員的工作模式
由於當前的工作模式正在發生巨大的變化，網路應用開發者很可能在未來幾年內擔心失去工作。然而，這並不是對程序員需求降低的問題，而是對一套不同技能的需求。程序員和編碼員的需求將比以往任何時候都高，但他們可能必須升級數據科學和數據分析方面的專業知識。
Web開發不再僅僅是寫代碼，而更多的是結構化數據，清理數據，管理數據，並確保它准備好教授演算法。這些技能與十年前面向對象或web編程的含義相比有很大的不同，但在這個行業，進步是必然的。現在的趨勢是用R或Matlab編寫Python腳本和進行數據分析。
隨著代碼變得越來越豐富，對於我們現在所知道的開發人員來說，這可能意味著一個時代的結束。機器將有需要的代碼在手邊，他們也將知道如何整理這些片段到一個工作程序。
數據驅動的web應用程序可以帶來什麼
目前，理解數據仍然可以給組織帶來競爭優勢，但它很快將成為最低操作要求。
數據科學可以在幾個領域產生真正的影響，包括生產力、效率和個性化。
生產力和虛擬助手
網路應用能夠記住我們的喜好，幫助我們重新開始，這樣可以節省時間和精力。人工智慧可以了解我們的消費習慣、時間使用和生活方式。通過分析這些經歷背後的數據，它可以提供個性化的建議，簡化我們的選擇。
這些應用程序有潛力成為某種私人助理、值得信賴的合作夥伴、智能資料庫或智能存儲庫。有些應用程序會提醒你重要的任務，找出你日程表上的空白，你可以利用這些空白，甚至可以阻止某些有害的習慣，比如拖延症。
加強個性化
人工智慧應用很快就會像忠實的助手一樣出現在你身邊，但它們也比朋友和家人更能進入你的腦海。如今，我們的智能手機已經可以根據地理位置、過去的喜好以及與特定品牌的互動，為我們提供出色的提示。
很像Netflix和Amazon，推薦引擎可以擴展到其他需要提供定製響應的web應用程序。
這不僅是消費世界的下一個潮流，也是應用開發的總體方向。iPhone X和Galaxy S8等新一代智能手機都內置了人工智慧功能。
預測的影響
在web應用開發中使用數據科學所引發的變化將對消費者和開發者產生同樣的影響。存儲在瀏覽器中的cookie，以及用戶在網路會話期間提供的任何數據，將成為用戶偏好的暗示，以及用戶與之交互的應用的定製方式。對於開發人員來說，相同的數據可以作為升級和增強的主要來源。速度、可靠性和功能仍然有很高的要求，但將用戶自己的數據整合到應用的外觀、感覺和功能將產生不同。
❾ 資料庫的發展趨勢和發展前景
數據挖掘、海量存儲、數據倉庫、智能商務運算、高性能並發管理與控制
主流產品的發展現狀
資料庫管理系統經歷了30多年的發展演變，已經取得了輝煌的成就，發展成了一門內容豐富的學科，形成了總量達數百億美元的一個軟體產業。根據Gartner Dataquest公司的調查，2000年國際資料庫市場銷售總額達88億美元，比1999年增長10%。根據CCID的報告，2000年的中國資料庫管理系統市場銷售總額達24.8億元，比1999年增長了41.7%，占軟體市場總銷售額的10.8%。可見，資料庫已經發展成為一個規模巨大、增長迅速的市場。
目前，市場上具有代表性的資料庫產品包括Oracle公司的Oracle、IBM公司的DB2以及微軟的SQL Server等。在一定意義上，這些產品的特徵反映了當前資料庫產業界的最高水平和發展趨勢。因此，分析這些主流產品的發展現狀，是我們了解資料庫技術發展的一個重要方面。
關系資料庫技術仍然是主流
關系資料庫技術出現在20世紀70年代、經過80年代的發展到90年代已經比較成熟，在90年代初期曾一度受到面向對象資料庫的巨大挑戰，但是市場最後還是選擇了關系資料庫。無論是Oracle公司的Oracle 9i、IBM公司的DB2、還是微軟的SQL Server等都是關系型資料庫。Gartner Dataquest的報告顯示關系資料庫管理系統(RDBMS)的市場份額最大， 2000年RDBMS的市場份額占整個資料庫市場的80%，這個比例比1999年增長了15%。這組數據充分說明RDBMS仍然是當今最為流行的資料庫軟體。當前，由於互聯網應用的興起，XML格式的數據的大量出現，學術界有一部分學者認為下一代資料庫將是支持XML模型的新型的資料庫。作者對此持否定態度，認為關系技術仍然是主流，無論是多媒體內容管理、XML數據支持、還是復雜對象支持等都將是在關系系統內核技術基礎上的擴展。
產品形成系列化
一方面，Web和數據倉庫等應用的興起，數據的絕對量在以驚人的速度迅速膨脹；另一方面，移動和嵌入式應用快速增長。針對市場的不同需求，資料庫正在朝系列化方向發展。例如IBM公司的DB2通用資料庫產品包括了從高端的企業級並行資料庫伺服器，到移動端產品DB2 Everywhere的一整套系列。從支持平台看，今天的DB2已經不再是大型機上的專有產品，它支持目前主流的各種平台，包括Linux和Windows NT。此外，它還有各種中間件產品，如DB2 Connect、DB2 Datajointer、DB2 Replication等，構成了一個龐大的資料庫家族。
支持各種互聯網應用
資料庫管理系統是網路經濟的重要基礎設施之一。支持Internet（甚至於Mobile Internet）資料庫應用已經成為資料庫系統的重要方面。例如，Oracle公司從8版起全面支持互聯網應用，是互聯網資料庫的代表。微軟公司更是將SQL Server作為其整個.NET計劃中的一個重要的成分。對於互聯網應用，由於用戶數量是無法事先預測的，這就要求資料庫相比以前擁有能處理更大量的數據以及為更多的用戶提供服務的能力，也就是要擁有良好的可伸縮性及高可用性。此外，互聯網提供大量以XML格式數據為特徵的半結構化數據，支持這種類型的數據的存儲、共享、管理、檢索等也是各資料庫廠商的發展方向。
向智能化集成化方向擴展
資料庫技術的廣泛使用為企業和組織收集並積累了大量的數據。數據豐富知識貧乏的現實直接導致了聯機分析處理（OLAP）、數據倉庫（Data Warehousing）和數據挖掘(Data Mining)等技術的出現，促使資料庫向智能化方向發展。同時企業應用越來越復雜，會涉及到應用伺服器、Web伺服器、其它資料庫、舊系統中的應用以及第三方軟體等，資料庫產品與這些軟體是否具有良好集成性往往關繫到整個系統的性能。Oracle公司的Oracle 9i 產品包括了OLAP、數據挖掘、ETL工具等一套完整的BI（商業智能）支持平台，中間件產品與其核心資料庫具有緊密集成的特性，Oracle Application Server 增加的一項關鍵功能是高速緩存特性，該特性可以將數據從資料庫卸載到應用伺服器，加速 Web用戶對數據的訪問速度。IBM 公司也把BI套件作為其資料庫的一個重點來發展。微軟認為商務智能將是其下一代主要的利潤點。
資料庫技術的發展趨勢
數據、計算機硬體和資料庫應用，這三者推動著資料庫技術與系統的發展。資料庫要管理的數據的復雜度和數據量都在迅速增長；計算機硬體平台的發展仍然實踐著摩爾定律；資料庫應用迅速向深度、廣度擴展。尤其是互聯網的出現，極大地改變了資料庫的應用環境，向資料庫領域提出了前所未有的技術挑戰。這些因素的變化推動著資料庫技術的進步,出現了一批新的資料庫技術，如Web資料庫技術、並行資料庫技術、數據倉庫與聯機分析技術、數據挖掘與商務智能技術、內容管理技術、海量數據管理技術等。限於篇幅，本文不可能逐一去展開來闡述這些方面的變化，只是從這些變化中歸納出資料庫技術發展呈現出的突出特點。
「四高」 即DBMS具有高可靠性、高性能、高可伸縮性和高安全性。資料庫是企業信息系統的核心和基礎，其可靠性和性能是企業領導人非常關心的問題。因為，一旦宕機會給企業造成巨大的經濟損失，甚至會引起法律的糾紛。最典型的例子就是證券交易系統，如果在一個行情來臨的時候，由於交易量的猛增，造成資料庫系統的處理能力不足，導致資料庫系統崩潰，將會給證券公司和股民造成巨大的損失。在我國計算機應用的早期，由於計算機系統還不是企業運營必要的成分，人們對資料庫的重要性認識不足，而且為了經費上的節約常常採用一些低層次的數據管理軟體，如dBASE等，或者盜版的軟體。但是，隨著信息化進程的深化，計算機系統越來越成為企業運營的不可缺少的部分，這時，資料庫系統的穩定和高效是必要的條件。在互聯網環境下還要考慮支持幾千或上萬個用戶同時存取和7x24小時不間斷運行的要求，提供聯機數據備份、容錯、容災以及信息安全措施等。
事實上，資料庫系統的穩定和高效也是技術上長久不衰的追求。此外，從企業信息系統發展的角度上看，一個系統的可擴展能力也是非常重要的。由於業務的擴大，原來的系統規模和能力已經不再適應新的要求的時候，不是重新更換更高檔次的機器，而是在原有的基礎上增加新的設備，如處理器、存儲器等，從而達到分散負載的目的。數據的安全性是另一個重要的課題，普通的基於授權的機制已經不能滿足許多應用的要求，新的基於角色的授權機制以及一些安全功能要素，如存儲隱通道分析、標記、加密、推理控制等，在一些應用中成為切切實實的需要。
「互聯」 指資料庫系統要支持互聯網環境下的應用, 要支持信息系統間「互聯互訪」，要實現不同資料庫間的數據交換和共享，要處理以XML類型的數據為代表的網上數據，甚至要考慮無線通訊發展帶來的革命性的變化。與傳統的資料庫相比，互聯網環境下的資料庫系統要具備處理更大量的數據以及為更多的用戶提供服務的能力，要提供對長事務的有效支持，要提供對XML類型數據的快速存取的有效支持。
「協同」 面向行業應用領域要求，在DBMS核心基礎上，開發豐富的資料庫套件及應用構件，通過與製造業信息化、電子政務等領域應用套件捆綁，形成以DBMS為核心的面向行業的應用軟體產品家族。滿足應用需求，協同發展資料庫套件與應用構件，已成為當今資料庫技術與產品發展的新趨勢。規劃中的Oracle 11i的主要擴展方面據稱主要也是各種面向應用套件的支持。
❿ 資料庫的發展前景怎麼樣
進入信息化市場，資料庫的重要性日益凸顯，目前資料庫主要分為資料庫產品、資料庫服務和資料庫支撐體系。我國資料庫產品以關系型為主，非關系型資料庫以鍵值型資料庫為主。
金融、電信、政務、製造和互聯網為我國資料庫應用最為廣泛的領域，但是它們的應用特點各不相同。未來，在企業崛起、國家利好政策和資本關注等因素推動下，我國資料庫行業市場規模有望接近7百億元。
本文核心數據：資料庫產品分布、資料庫市場規模
資料庫主要分為三大類
在信息化時代，資料庫已經逐漸應用於各行各業。資料庫主要分為三大類：資料庫產品、資料庫服務和資料庫支撐體系。
資料庫產品主要由關系型資料庫、非關系型資料庫、混合型資料庫及資料庫周邊工具構成。
資料庫服務是指圍繞資料庫的咨詢規劃、實施部署和運維運營等環節，為資料庫系統的正常、高效、持續、安全使用提供信息技術服務工作。
資料庫支撐體系由從事資料庫學術研究、人才培養、開源社區、評測認證等工作的相關主體共同構成。