本文全面概述了近年來在數據庫管理系統領域取得的進展,包括關系數據庫和非關系數據庫。它概述了數據庫技術的現狀,確定了將影響未來數據庫管理的新興技術,并討論了今后可能的研究和發展方向。在不斷變化的技術環境中,數據庫管理是許多企業和組織的基石。隨著數據量繼續呈指數增長,對更高效、可伸縮和安全的數據庫解決方案的需求變得至關重要。

　　數據庫不是一個新概念。幾十年來,存儲、檢索和向用戶返回數據的能力一直是Web應用程序開發的核心。但這并不意味著事情沒有改變。1970年代開發的關系數據庫仍然是大多數現代計算機技術的支柱。然而,越來越多的公司正在轉向更創新的解決方案。公司一直在努力為我們提供新的功能。這意味著更快地訪問我們的數據--新的方法,代表更接近現實世界或更接近我們試圖建模的知識領域的數據。讓我們簡單地回答這個問題。

　　數據是如何演變的?

　　數據在日常業務中的作用在過去十年里發生了巨大的變化。許多人說,數據是新的石油。組織今天存儲和處理的信息比歷史上任何時候都多。這帶來了許多好處,但也帶來了新的挑戰。我們需要安全和高性能的解決方案來存儲、訪問和使用大而多樣的數據集。我們還必須保持數據的質量、準確性和完整性,同時向業務用戶提供他們需要的信息。這導致增加了數據儲存和處理的新方法。

　　讓我們來探索一些最新的數據庫和數據庫管理的趨勢:

　　1.無服務器數據庫

　　無服務器數據庫的概念，"?無服務的 "這并不是什么新鮮事,但它正變得越來越受歡迎。盡管有名稱,但這并不意味著沒有服務器。這意味著其他人負責運行、管理和維護云數據庫所依賴的基礎設施。這樣就更容易開始了。你不需要建立基礎設施或者擔心建立一切的技術細節。您可以簡單地激活您的數據。這通常比較便宜,因為你為你使用的東西付費。

　　總的來說,它是一個可伸縮的解決方案。運行多個數據庫更容易。您要求它們,而無服務器數據庫提供者為您提供它們。這方面的例子包括平面尺度和超空間。

　　2.云源數據庫

　　我們要考慮的下一個趨勢是云源數據庫 .它們不僅僅在云中工作,它們是從地面上為云構建的。這意味著它們通常更有彈性,更好的自我愈合,并可以利用分布式處理的方式其他數據庫不能。像無服務器數據庫一樣,它們可以根據需要進行擴展。此外,備份、更新和擴展等內容可以自動化。這些數據庫是在考慮到云的基礎上建立的,因此它們從根本上充分利用了這些特征。這方面的一個例子包括動物數據庫。

　　3.多模型數據庫

　　這些數據庫旨在通過一個端點整合不同類型的數據。這意味著它們可以容納不同類型的數據,例如關系數據、非關系數據或圖表數據。這允許開發人員在不將數據與其他應用程序或生態系統隔離開的情況下,為他們的用例做出選擇。這里的關鍵是多功能性。多模型數據為開發人員提供了更大的靈活性。此外,這有助于提高效率,更準確地突出效率。

　　有時,您開發了一個在關系數據庫中最有效的特性,即使您的應用程序的其余部分是用文檔或Nosql數據庫構建的,反之亦然。由于數據是通過單一端點集成的,所以我們也可以實現高度的一致性。這方面的例子將包括超現實的數據庫和庫奇貝托的五彩旗。

　　4.圖表數據庫

　　這些是 ?Nosql數據庫 數據之間的關系與數據本身一樣重要。在考慮諸如社會網絡或供應鏈等高度連接的數據時,它們特別有用。圖表數據庫還用于推薦引擎或欺詐檢測。

　　三個關鍵要素如下:

　　1. 有一個 節 代表特定的實體,如個人或產品。

　　2. 有很多 邊緣 ,這是連接不同節點的方式。

　　3. 有一些鍵值對叫做 屬性 存在于節點或邊緣上。

　　當試圖發現關系時,圖表數據庫是非常有效的。它們非常靈活,并且很容易添加新的關系和節點。他們也很直覺,因為這就是現實世界在我們認為事物是如何相互聯系的方面的工作方式。隨著數據集的增長,圖表在搜索術語中繼續表現良好。它們不需要連接,因為這些關系已經集成到數據庫中。這方面的例子包括記憶儀、氣霧球和新地球4J。

　　5.時間序列數據庫

　　數據庫中的另一個趨勢是?時間序列數據庫 .這些是每個數據點都有時間戳的數據庫。時間序列數據可以是隨著時間的推移而跟蹤和聚合的測量或事件。時間序列數據庫應該為高寫入量進行優化。因此,當我們計劃在相當穩定的基礎上編寫到這個數據庫時,快速和有效地處理這些寫入是至關重要的。我們還需要數據收集技能,如計算某些時期的總和和平均數,以便收集知識。保留政策通常也會被定義。你可以擁有你想保存多久的數據。

　　時間序列數據庫必須具有高度的可伸縮性。這些數據庫往往橫向擴展,以處理不斷增加的數據規模。考慮到我們可以存儲的大量數據,它們通常也具有高級壓縮。有些時間序列數據庫使用專門的查詢語言,而另一些則支持sql風格的查詢。這方面的例子包括流入式數據庫和板條箱數據庫。

　　6.將人工智能嵌入數據庫

　　我們要討論的下一個趨勢是將AI集成到數據庫中。人工智能集成直接給我們的數據庫帶來非常強大的數據管理和分析工具。作為數據庫管理員和開發人員,我們能夠利用AI和機器學習本地。例如,利用SQL來利用人工智能模型,或者用機器學習來改進和豐富我們的數據。 直接在數據庫中這樣做有幾個好處:

　　1. 首先,使用我們已經知道的相同的查詢語言更容易使用,這使我們無需學習新技術就可以利用AI。它有可能更加高效、安全和有效,因為我們沒有將數據從數據庫轉移到另一個處理系統。

　　2. 其次,一切都發生在本地,這意味著我們降低了成本,降低了各種攻擊和數據破壞的風險。

　　這方面的一個例子包括思維數據庫。

　　7.分支數據庫

　　這些數據庫提供分支。如果您以前使用過GIT,那么創建分支并將其合并到主程序將是一個非常熟悉的過程。現在,這些數據庫允許您做同樣的事情。我們可以提取新的分支,在那時對數據和結構進行快照。然后,一旦我們確信新的數據結構是我們想要實現的,我們就可以對這個結構進行修改,并將其重新合并到生產中。這方面的一個例子是霓虹燈數據庫。

　　8.量子數據庫

　　盡管量子計算還處于起步階段,但它有望使數據處理發生革命性的變化。量子數據庫旨在利用量子力學的力量,有可能以前所未有的速度處理大型數據集。隨著量子計算的成熟,我們可以期待數據庫管理的重大進展。

　　9. Distributed Ledger Technology (DLT)

　　通常與塊鏈相關,DLT是一個提供分散和透明存儲解決方案的資產數據庫。與傳統的集中式數據庫不同,DLT保證數據的完整性和不可變性。隨著業界認識到透明和防篡改數據的價值,基于DLT的數據庫正在獲得吸引力,特別是在金融、供應鏈和醫療保健等部門。

　　10.內存中數據庫

　　今天的關鍵任務軟件解決方案需要最小的數據庫延遲來實現最佳性能。遺憾的是,傳統的數據庫管理系統(DBM)依賴于緩慢的磁盤讀寫操作來存儲媒體上的數據(例如。,硬盤)。

　　因此,內存中數據庫(存儲整個數據集的只讀內存(RAM)數據庫)已經成為這些關鍵用例的強有力的替代品。直接存儲和檢索的記錄可以更快和更可靠的性能。此外,受歡迎的解決方案,如REDIS(內存中數據結構存儲),允許數據庫支持更多的數據結構類型和自定義訪問模式,有助于簡化代碼軟件,而不必對數據進行結構轉換或序列化。

　　結論

　　數據庫管理的未來不僅是為了存儲數據,而且是為了有效地使用數據。新興技術為應對可伸縮性、復雜性和數據安全性挑戰提供了創新解決方案。隨著企業繼續利用數據的力量,保持在這些進步的頂端對于推動創新和保持競爭優勢至關重要。