不同于歷史上的黃金和石油，數(shù)據(jù)成為了我們新的寶藏，一個驅動社會進步、催生創(chuàng)新的無盡源泉。然而，這些形式各異、復雜紛繁的數(shù)據(jù)需要一個管理者，一個保險庫，一個解析者，這就是數(shù)據(jù)庫的角色。
為了更系統(tǒng)、深入的梳理數(shù)據(jù)庫的發(fā)展脈絡和最新進展，數(shù)據(jù)猿采訪了多位業(yè)界專家，包括星環(huán)科技聯(lián)合創(chuàng)始人劉汪根、PingCAP 創(chuàng)始人兼 CEO 劉奇、達夢數(shù)據(jù)技術服務中心副總經(jīng)理胡俊、南大通用GBase 8s產品線總經(jīng)理崔志偉、酷克數(shù)據(jù)首席科學家楊勝文等，來共同探尋數(shù)據(jù)庫的價值和未來。
數(shù)據(jù)庫的演進歷程
理解任何一個領域的發(fā)展方向，首先需要探尋其歷史軌跡，數(shù)據(jù)庫也不例外。每一次數(shù)據(jù)庫技術的飛躍，都是對過去需求變遷和技術挑戰(zhàn)的回應。因此，只有深入理解數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史，我們才能更清晰地洞察其未來的發(fā)展趨勢，從而探索出新的創(chuàng)新路徑，引領數(shù)據(jù)庫技術走向新的高度。
追溯歷史，20世紀70年代，有一位名叫埃德加·科德的英國計算機科學家在IBM工作時，受到數(shù)據(jù)存儲和檢索的低效率之困擾，他靈光一現(xiàn)，提出了關系模型。從此打開了關系型數(shù)據(jù)庫發(fā)展的大門。
基于關系模型，Oracle公司應運而生。這家公司的關系型數(shù)據(jù)庫軟件風靡全球，引發(fā)了一場數(shù)據(jù)庫革命。此時，另一位英雄Michael Stonebraker教授創(chuàng)建了PostgreSQL，這款數(shù)據(jù)庫具有很多高級功能，如GIS數(shù)據(jù)存儲，進一步豐富了關系型數(shù)據(jù)庫領域。
進入21世紀初，互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展讓數(shù)據(jù)庫面臨新的挑戰(zhàn)。谷歌公司的工程師們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理方面的不足。于是，他們提出了一種分布式數(shù)據(jù)庫技術——Bigtable，實現(xiàn)分布式存儲數(shù)據(jù)，提高了處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的效率。
與此同時，AWS開發(fā)了云數(shù)據(jù)庫服務Amazon RDS，這使得數(shù)據(jù)庫在云端變得更加靈活，降低了企業(yè)的運維成本。隨后，微軟、谷歌、阿里巴巴等科技巨頭紛紛效仿，推出了各自的云數(shù)據(jù)庫產品。
在這些年的發(fā)展中，數(shù)據(jù)庫領域涌現(xiàn)出各種各樣的新技術。許多公司和人物在這個過程中發(fā)揮了關鍵作用，他們的故事成為了數(shù)據(jù)庫領域發(fā)展的見證。從關系型數(shù)據(jù)庫到NoSQL，再到NewSQL，數(shù)據(jù)庫技術不斷演進。
辨析數(shù)據(jù)庫的兩個關鍵問題
站在歷史的瞭望臺上，我們可以看到數(shù)據(jù)庫技術如何順應時代的潮流，從過去到現(xiàn)在，逐漸形成一個輝煌的脈絡。在這條道路上，每一次技術創(chuàng)新和應用的飛躍，都代表了對歷史的繼承和超越。而今，我們正站在一個新的起點，數(shù)據(jù)庫的發(fā)展已經(jīng)步入一個全新的階段。
走到歷史的分叉口，我們需要對一些關鍵問題找到合理的答案。目前，數(shù)據(jù)庫領域有兩個問題亟需找到答案：分布式數(shù)據(jù)庫最終會一統(tǒng)天下，還是會與集中式數(shù)據(jù)庫長期并存；數(shù)據(jù)庫類型越來越多，最終是走向專庫專用，還是多模融合？
為了回答這兩個問題，數(shù)據(jù)猿采訪了多位數(shù)據(jù)庫領域的專家。
1、分布式VS集中式數(shù)據(jù)庫
隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，分布式數(shù)據(jù)庫逐漸成為了數(shù)據(jù)庫的重要發(fā)展方向。談到分布式數(shù)據(jù)庫，業(yè)界在一個問題上存在分歧——分布式數(shù)據(jù)庫會最終完全替代集中式數(shù)據(jù)庫，還是這兩種數(shù)據(jù)庫會長期并存？
南大通用GBase 8s產品線總經(jīng)理崔志偉告訴數(shù)據(jù)猿，“我不認為分布式數(shù)據(jù)庫會最終完全替代集中式的數(shù)據(jù)庫。理由大致如下：
① 分布式數(shù)據(jù)庫和集中式數(shù)據(jù)庫的產生都是有特定的業(yè)務場景，既存在互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)場景，也存在中小銀行的小業(yè)務場景，這些業(yè)務場景看不到有消失或合并的趨勢；
② 分布式數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)還有一個機緣就是國產硬件的性能不足，用分布式數(shù)據(jù)庫分工協(xié)作來解決問題。然而，國產的硬件設備也是在飛速進步的，可以逐步解決性能不足的問題；
③ 集中式數(shù)據(jù)庫在特定的業(yè)務場景中，仍然存在靈活、快速、簡捷、強一致性等優(yōu)勢，分布式數(shù)據(jù)庫遇到跨節(jié)點join的時候依然吃力；
我認為未來數(shù)據(jù)庫的發(fā)展將會進入一個百花齊放的階段，不同的業(yè)務場景使用不同的數(shù)據(jù)庫產品，各種不同的數(shù)據(jù)庫分工協(xié)作來為客戶解決問題。比如，在非關系型數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)之前，文本、視頻等都存儲在關系型數(shù)據(jù)庫的大對象類型，現(xiàn)在有了專業(yè)的文檔數(shù)據(jù)庫；之前還需要考慮對文本搜索的優(yōu)化，現(xiàn)在很多都在ES中實現(xiàn)。”
對于這個問題，達夢數(shù)據(jù)技術服務中心副總經(jīng)理胡俊認為，“分布式數(shù)據(jù)庫會是很重要的方向之一，但分布式數(shù)據(jù)庫有其適用的特定場景，在很多領域仍然可能采用更通用的集中式架構數(shù)據(jù)庫。因此我們認為集中式和分布式是兩個賽道，雖然這兩個賽道互相之間可能會有一些競爭，但原則上是兩個互補的東西。
分布式和集中式實際上并非完全對立的兩條技術路線，也沒有誰更優(yōu)于誰的概念，只是使用業(yè)務場景不同，匹配的技術架構也就有所不同。客戶在選擇分布式數(shù)據(jù)庫的時候，應該綜合考慮業(yè)務模型、技術棧選型、運維成本、產業(yè)供應商體系等因素。此外，分布式數(shù)據(jù)庫是重量級的技術，對用戶的使用門檻是比較高的，這一點用戶也應該綜合考慮。
總的來說，我們認為客戶在選型時應該不拘泥于數(shù)據(jù)庫的類型，而是選擇以實際需求、痛點為導向，尋找能夠滿足自己實際需求和技術指標的產品解決方案。比如，在客戶需求層面，不論客戶定義實現(xiàn)其所需功能的數(shù)據(jù)庫為分布式還是集中式，客戶在項目實施過程中都可基于通用達夢數(shù)據(jù)庫，按自身實際需求和技術指標，采用不同的系統(tǒng)配置和不同的集群軟件搭配方案來構建集中式、分布式或混合搭配使用的數(shù)據(jù)庫實例。”
星環(huán)科技聯(lián)合創(chuàng)始人劉汪根認為，“分布式和集中式分別面對不同的場景，會長期處于并存的狀態(tài)，但最終分布式數(shù)據(jù)庫會最終完全‘替代’集中式數(shù)據(jù)庫。
分布式數(shù)據(jù)庫有2個特點，一個是可以橫向擴展，提供更大的存儲和更高的性能，另一個就是可以提供高可用，保證數(shù)據(jù)和系統(tǒng)安全。對于集中式數(shù)據(jù)庫，在實際生產的時候，用戶最起碼還是會部署雙機來實現(xiàn)高可用和容災。對于用戶來說，由于應用和業(yè)務的多樣性，用戶的數(shù)據(jù)量會不斷地增加，并且都不滿足于存數(shù)據(jù)，都希望能夠通過各自各樣的方式去分析數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中去獲取價值。所以不管是從存儲還是計算，用戶對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的要求越來越高，分布式可以很好地滿足這些要求。
從實際系統(tǒng)迭代方向上，用戶原先的服務器硬件和數(shù)據(jù)庫軟件也會有生命周期，以及面臨集中式擴容，一些行業(yè)的國產化需求，用戶是要考慮替換的。而在替換的時候，是繼續(xù)用舊技術，還是用新的分布式技術，我相信用戶都會逐步采用新技術的。例如，像上面說的，分布式可以橫向擴展，就不會有擴展難的問題，提供更大的存儲和更高的計算能力，可以滿足更多的業(yè)務場景。”
2、專庫專用VS多模型數(shù)據(jù)庫
隨著數(shù)據(jù)庫尤其是非關系型數(shù)據(jù)庫的發(fā)展，涌現(xiàn)出大量針對特定應用場景的數(shù)據(jù)庫，典型的包括：
實時數(shù)據(jù)庫：內存存儲、事件驅動和流處理等實時數(shù)據(jù)庫的核心技術突破，在低延遲和高吞吐量方面取得重要進展。這使得實時數(shù)據(jù)庫能夠快速響應和處理實時數(shù)據(jù)，應用于金融、物聯(lián)網(wǎng)和游戲等領域。
時序數(shù)據(jù)庫：時序數(shù)據(jù)庫主要用于存儲和查詢時間序列數(shù)據(jù)。核心技術突破包括數(shù)據(jù)壓縮、高效索引和時間窗口查詢，應用場景包括物聯(lián)網(wǎng)、監(jiān)控系統(tǒng)和金融行業(yè)。
圖數(shù)據(jù)庫：圖數(shù)據(jù)庫以圖結構存儲和查詢數(shù)據(jù)，適用于處理復雜的關系網(wǎng)絡。核心技術突破包括圖遍歷算法、子圖匹配和圖分析，應用場景包括社交網(wǎng)絡、知識圖譜和推薦系統(tǒng)。
列式數(shù)據(jù)庫：列式數(shù)據(jù)庫以列為存儲單元，優(yōu)化了對大量列數(shù)據(jù)的查詢性能。核心技術突破包括列存儲、向量化執(zhí)行和數(shù)據(jù)壓縮，應用場景包括數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)分析和報表系統(tǒng)。
無服務器數(shù)據(jù)庫：無服務器數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)庫服務與底層基礎設施抽象分離，使用戶無需關心服務器和運維。核心技術突破包括彈性伸縮、按需付費和自動化運維，應用場景包括云原生應用和快速原型開發(fā)。
GPU加速數(shù)據(jù)庫：GPU加速數(shù)據(jù)庫利用GPU的并行計算能力，加速了數(shù)據(jù)庫的查詢和分析性能。核心技術突破包括GPU計算、數(shù)據(jù)并行處理和內存優(yōu)化，應用場景包括實時數(shù)據(jù)分析、人工智能等。
向量數(shù)據(jù)庫：大模型的爆火，也帶動了向量數(shù)據(jù)庫的發(fā)展。劉汪根指出，不管是通用模型，還是微調出來的行業(yè)模型，都存在著一定的局限性，包括實時性、長Token、幻覺等問題。大模型訓練所使用的數(shù)據(jù)包含了如文檔、圖片、音視頻等各種類型的非結構化數(shù)據(jù)。用戶可以通過表示學習的預處理方式將這些數(shù)據(jù)轉化為多維向量，并存儲在向量數(shù)據(jù)庫中，從而可以很好地解決上述問題。
面對越來越多的數(shù)據(jù)庫類型，人們不禁要問，以后是每種業(yè)務類型實現(xiàn)專庫專用，還是這些數(shù)據(jù)庫會走向融合統(tǒng)一，最終用一種通用數(shù)據(jù)庫來滿足多樣化的數(shù)據(jù)需求？針對這個問題，數(shù)據(jù)猿也采訪了業(yè)界專家。
達夢數(shù)據(jù)技術服務中心副總經(jīng)理胡俊認為，“就目前來講，專庫專用，其實是一種發(fā)展趨勢，因為場景不同，特定數(shù)據(jù)庫的使用效果相差很大；但是否要融合，其表現(xiàn)出的是一個技術發(fā)展方向的問題，但問題的本質卻是在需求側關注的幾個重點方向：降本增效、數(shù)據(jù)安全以及數(shù)據(jù)庫對于新技術的支撐作用。從這個角度來講，是否會走向融合，還是要看需求側的變化，技術和產品的發(fā)展還是要圍繞需求進行演化。”
星環(huán)科技聯(lián)合創(chuàng)始人劉汪根認為，“專庫還是會專用的，也會逐漸走向融合，但我說的融合并不是說形成一類通用的數(shù)據(jù)庫，而是多模型的融合，也就是多模數(shù)據(jù)庫。
像分析海量數(shù)據(jù)的關聯(lián)關系，需要用到圖數(shù)據(jù)庫，通過圖模型來存儲和分析數(shù)據(jù)，分析性能更高、更直觀。而工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景下時時刻刻產生的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)關系型是沒法解決的，或者說存儲成本太高，分析效率較低，這里就需要專門的時序數(shù)據(jù)庫，來提供高性能的實時數(shù)據(jù)寫入、復雜分析，以及高的壓縮率來降低存儲成本等。再比如，當前比較火的大模型，就需要專門的向量數(shù)據(jù)庫。
但是，這些為了滿足不同場景的不同數(shù)據(jù)庫也存在問題。首先，這些獨立的系統(tǒng)，每個都需要單獨維護，運維成本就非常高。同時，接口標準也不一致，用戶需要學習適配的不同接口，開發(fā)成本高。同樣的，這些產品也使用了各自獨立的計算引擎和存儲，數(shù)據(jù)存儲在各自的生態(tài)中難以互通，若需要把數(shù)據(jù)從一個產品導入到另一個產品中，需要通過導入導出，ETL流轉效率低，同時也難以保證數(shù)據(jù)的準確性、一致性和實效性。數(shù)據(jù)往往在流轉過程中導致數(shù)據(jù)不一致，最終影響業(yè)務準確性。
多模數(shù)據(jù)庫就很好地解決了這個問題，用一個統(tǒng)一的平臺來處理多種不同的數(shù)據(jù)模型，對外提供統(tǒng)一的接口。而星環(huán)不僅是在接口上做到了統(tǒng)一，計算、存儲管理和資源管理框架上都做到了統(tǒng)一。用戶僅需要維護一套系統(tǒng)，多種模型的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一存儲管理，一個SQL就可以實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)模型的操作和查詢，模型轉化流轉以及跨模型關聯(lián)分析，解決了不同模型數(shù)據(jù)之間的組合使用問題，具有復雜度低、開發(fā)成本低、運維成本低、數(shù)據(jù)處理效率高等優(yōu)點。”
找到未來的發(fā)展方向
需要指出的是，數(shù)據(jù)庫雖然有幾十年的發(fā)展歷史，但并不意味著他進入遲暮之年了。正相反，數(shù)據(jù)庫正值“壯年”，本身正處于快速發(fā)展過程中，新技術、新理念層出不窮。
那么，數(shù)據(jù)庫要進一步發(fā)展，未來核心的突破方向有哪些呢？
達夢數(shù)據(jù)技術服務中心副總經(jīng)理胡俊告訴數(shù)據(jù)猿，“目前，數(shù)據(jù)庫技術快速發(fā)展，很多技術方式都值得關注，例如HTAP技術、云化技術、人工智能的技術、新型硬件設備技術等等。現(xiàn)階段達夢重點關注分布式數(shù)據(jù)庫、HTAP和云數(shù)據(jù)庫技術，這是近兩年會落地的技術趨勢。AI for DB、多模數(shù)據(jù)庫等趨勢仍然需要一些時間。”
在數(shù)據(jù)猿看來，數(shù)據(jù)庫要獲得進一步發(fā)展，可以從以下幾個方向進行突圍：
湖倉一體
湖倉一體是指將數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫兩種技術融合在一起，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的管理、處理和分析。該技術通過將數(shù)據(jù)湖的靈活性和數(shù)據(jù)倉庫的結構化管理相結合，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的剛性和數(shù)據(jù)湖的松散性之間的矛盾。核心技術包括元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉換等，目前的挑戰(zhàn)主要包括數(shù)據(jù)一致性、性能和安全等方面。
存算分離
存算分離是指將數(shù)據(jù)的存儲和計算分離開來，以提高數(shù)據(jù)處理和分析的效率。該技術通過將數(shù)據(jù)存儲在分布式存儲系統(tǒng)中，并通過計算引擎進行數(shù)據(jù)處理和分析，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫計算資源緊張、性能瓶頸等問題。核心技術包括分布式存儲、計算引擎等，目前的挑戰(zhàn)主要包括數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)一致性、計算任務調度等方面。
流批一體
流批一體是指將數(shù)據(jù)流處理和批處理相結合，以實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)分析和離線數(shù)據(jù)分析的融合。該技術通過將數(shù)據(jù)流處理和批處理的優(yōu)點相結合，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫實時性差、批處理效率低等問題。核心技術包括實時數(shù)據(jù)處理、批處理引擎等，目前的挑戰(zhàn)主要包括數(shù)據(jù)一致性、計算性能、數(shù)據(jù)安全等方面。
事務與分析融合
事務與分析融合是指將事務處理和數(shù)據(jù)分析相結合，以實現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理過程中進行實時數(shù)據(jù)分析和決策支持。該技術通過將實時數(shù)據(jù)分析和事務處理結合在一起，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)分析和事務處理分離的問題。核心技術包括事務處理引擎、實時數(shù)據(jù)分析等，目前的挑戰(zhàn)主要包括性能、數(shù)據(jù)安全等方面。
AI尤其是大模型與數(shù)據(jù)庫的融合
正如PingCAP創(chuàng)始人兼 CEO 劉奇所說，“AI這次真的要重塑整個軟件行業(yè)了。AI技術對軟件行業(yè)主要影響有兩個方面，一是代碼，一是數(shù)據(jù)。
AI僅用7個月即完成一半人類寫代碼的工作，在過去七個月的時間里，Github上新增代碼中已經(jīng)有超過 46% 是由 AI 生成的。如果從軟件開發(fā)效率的角度看，AI 實際上已經(jīng)完成差不多一半的人類工作。而在數(shù)據(jù)方面，用戶無需編輯SQL，只要用自然語言描述希望得到什么數(shù)據(jù)，希望做什么分析，即可圖表化自動生成。
AI帶來的能力讓數(shù)據(jù)消費門檻變得極低，這也給數(shù)據(jù)庫帶來巨大挑戰(zhàn)。AI時代下，我們希望提供‘人人可用，開放生態(tài)’的數(shù)據(jù)庫?；诖耍覀冋J為未來數(shù)據(jù)庫至少應該是云原生架構，并具備更低成本、彈性擴展、以及規(guī)模化數(shù)據(jù)整合能力。一言以蔽之，數(shù)據(jù)架構現(xiàn)代化是全球化趨勢。”
達夢數(shù)據(jù)技術服務中心副總經(jīng)理胡俊指出，“大模型的建立和訓練、以及推理應用，是基于海量的數(shù)據(jù)基礎之上才能做到的，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)存儲、管理的核心軟件，在這個技術架構中占據(jù)重要的地位；如何提高對各種大模型數(shù)據(jù)類型的支持程度、海量數(shù)據(jù)處理效率、模型數(shù)據(jù)安全性、生態(tài)適配，降低海量數(shù)據(jù)存儲成本，給數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)提供了挑戰(zhàn)的同時，也帶來了機遇。目前的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)作為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的重要載體，在大模型領域也有涉及和應用，隨著大模型的迅速發(fā)展，也會拉動數(shù)據(jù)庫的迅速發(fā)展。”
酷克數(shù)據(jù)首席科學家楊勝文告訴數(shù)據(jù)猿，“大模型的訓練需要依賴海量的數(shù)據(jù)和強大的算力支持，千億級參數(shù)大模型的推理也對計算資源有較高的要求。目前市面上大部分數(shù)據(jù)庫產品并不能很好的支持大模型的訓練和推理。
得益于存算分離、雙計算引擎（MPP引擎和ML引擎）、云原生的架構優(yōu)勢，HashData對大模型的訓練、微調、推理、應用都有重大的價值。首先，HashData可以對原始海量數(shù)據(jù)進行高效的存儲和管理，并利用強大的數(shù)據(jù)處理引擎對這些數(shù)據(jù)進行分析、清洗和變換，最終生成高質量的訓練數(shù)據(jù)。其次，利用HashData強大的ML引擎，可以結合企業(yè)數(shù)據(jù)對大模型進行高效的微調，甚至從頭訓練大模型。第三，利用HashData內置的向量數(shù)據(jù)庫能力，極大地簡化了基于大模型的知識增強的智能應用建設。HashData同時開發(fā)了面向數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)工程師和應用開發(fā)者的數(shù)據(jù)科學工具箱HashML，使得從數(shù)據(jù)處理、模型微調到智能應用開發(fā)的全流程變得更簡單，大幅降低了AI技術應用門檻。”
需要指出的是，以上各個技術方向并不是獨立的，而是存在密切的關聯(lián)。星環(huán)科技聯(lián)合創(chuàng)始人劉汪根認為，數(shù)據(jù)庫技術正在呈現(xiàn)一體化趨勢，一體化有幾個方面的含義，包括湖倉集一體化、多模處理一體化、交易分析一體化等等。過去，大家都用Hadoop湖+MPP倉的混合架構，這是由于歷史的發(fā)展以及技術上的局限性形成的，但是隨著湖倉一體技術的發(fā)展，從技術層面上可以實現(xiàn)了一體化。例如，傳統(tǒng)數(shù)倉如Teradata的替代方面，很多用戶都選擇在替代時升級為湖倉一體架構。
多模處理一體化方面，為了滿足一些特定場景下的需求而使用不同的數(shù)據(jù)庫類型，這些不同的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的開發(fā)、運維等給用戶帶來了很大的困擾，因此需要走向一體化，也就是多模數(shù)據(jù)庫。此外，像OLAP和OLTP，其實最早時就是一體化的，后來隨著交易和分析業(yè)務的增長，逐漸分開發(fā)展，現(xiàn)在隨著數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展又逐漸走向了統(tǒng)一?？傊?，數(shù)據(jù)庫正在走向一體化，讓數(shù)據(jù)處理走向智能化、平民化，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫處理的降本增效。
在紛繁復雜的技術進展中，我們瞥見了未來的端倪，也探尋到了數(shù)據(jù)庫的發(fā)展藍圖。就如同在晨曦的破曉中，新的一天即將到來，數(shù)據(jù)庫也在歷史與創(chuàng)新的交織中，步入了一個嶄新的篇章。
在我們前方，云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、5G，以及其他未知的技術風潮，像潮水一般涌來，不斷塑造著數(shù)據(jù)庫的新形態(tài)。而數(shù)據(jù)庫，如一艘無懼風浪的航艦，帶著我們勇往直前，破浪前行。每一次的航行，都在打開未來的大門。每一次的探索，不僅僅是技術的革新，更重要的是，它將成為我們理解世界、改變世界的新工具，成為我們探索未知、創(chuàng)造未來的新途徑。
明天，數(shù)據(jù)庫會怎樣改變數(shù)字世界？我們又會怎樣改變數(shù)據(jù)庫？這是一個充滿懸念的問題，也是一個值得期待的答案。
文：一蓑煙雨 / 數(shù)據(jù)猿
