数据库技术发展趋势

大数据时代，数据量不断爆炸式增长，数据存储结构也越来越灵 活多样，日益变革的新兴业务需求催生数据库及应用系统的存在形式 愈发丰富，这些变化均对数据库的各类能力不断提出挑战，推动数据库技术的不断演进，总结起来体现为三个方向：

1）多模数据库实现

一库多用、利用统一框架支撑混合负载处理、运用 AI 实现管理自治， 提升易用性、降低使用成本；

2）充分利用新

兴硬件、与云基础设施深度结合，增强功能、提升性能；

3）利用隐私计算技术助力安全能力提升、区块链数据库辅助数

据存证溯源，提升数据可信与安全。

1.趋势一：多模数据库实现一库多用

后关系型阶段，数据结构越来越灵活多样，如表格类型的关系数 据、半结构化的用户画像数据以及非结构化的图片和视频数据等。面 对这些多种结构的数据，应用程序对不同数据提出了不同存储要求， 数据的多样性成为数据库平台面临的一大挑战，数据库因此需要适应 多类型数据管理的需求。多模数据库支持灵活的数据存储类型，将各 种类型的数据进行集中存储、查询和处理，可以同时满足应用程序对 于结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理需求。目前行业以 Azure Cosmos DB、ArangoDB、SequoiaDB 和 Lindorm 等多模数据 库为典型代表。未来在云化架构下，多类型数据管理是一种新趋势， 也是简化运维、节省开发成本的一个新选择。

2.趋势二：统一框架支撑分析与事务混合处理

业务系统的数据处理分为联机事务处理（OLTP）与联机分析处 理（OLAP）两类。企业通常维护不同数据库以便支持两类不同的任 务，管理和维护成本高。因此，能够统一支持 OLTP 和 OLAP 的数据 库成为众多企业的需求。产业界当先正基于创新的计算存储框架研发

HTAP 数据库，其能够基于统一套引擎同时支撑业务系统运行和分析 决策场景，避免在传统架构中，在线与离线数据库之间大量的数据交 互。目前 HTAP 大致有两种实现方式，第一种是主备库物理隔离，主 库运行 OLTP 负载，备库运行 OLAP 负载，主备之间通过重做日志进 行数据同步。第二种是采用一体化设计，通过同一套引擎实现混合负 载，区分 OLTP 与 OLAP 请求所在资源组，对资源组进行逻辑隔离， 例如 Oracle 多租户隔离机制。HTAP 典型产品有 Oracle、SQL Server、 Greenplum、TiDB、OceanBase 和 PolarDB 等。需要注意的是，HTAP 的价值在于更加简单通用，对于绝大部分中等规模的客户，数据量不 会特别大，只需要一套系统即可，但对于超大型互联网企业，HTAP 数据库的分析性能可能不如专用 OLAP 数据库或大数据平台。

3.趋势三：运用 AI 实现管理自治

面对大规模数据和不同的应用场景，传统数据库组件存在业务类 型不敏感、查询优化能力弱等问题。目前有研究通过将传统数据库组 件用机器学习算法替代，来实现更高的查询和存储效率，自动化处理 各种任务，例如自动管理计算与存储资源、自动防范恶意访问与攻击、 主动实现数据库智能调优。机器学习算法可以分析大量数据记录，标 记异常值和异常模式，帮助企业提高安全性，防范入侵者破坏，还可 以在系统运行时自动、连续、无人工干预地执行修补、调优、备份和 升级操作，尽可能减少人为错误或恶意行为，确保数据库高效运行、 安全无失。2019 年 6 月，Oracle 推出云上自治数据库 Autonomous Database；2020 年 4 月，阿里云发布“自动驾驶”级数据库平台 DAS；2021 年 3 月，华为发布了融入 AI 框架的 openGauss2.0 版本。其均采

用上述思想降低数据库集群的运维管理成本，保障数据库持续稳定、 高效运行。未来 80%以上的日常运维工作有望借助 AI 完成。

4.趋势四：充分利用新兴硬件

最近十几年，新兴硬件在经历学术研究、工程化和产品化阶段发 展，对数据库系统设计提供了广阔思路。期间最主要的硬件技术进步 是多处理器（SMP）、多核（MultiCore）、大内存（Big Memory）和 固态硬盘（SSD），多处理器和多核为并行处理提供可能，SSD 大幅 提升了数据库系统的 IOPS 和降低延迟，大内存促进了内存数据库引 擎的发展。根据第三方机构 Wikibon 预测，2026 年 SSD 单 TB 成本 将低于机械硬盘，达到 15 美元/TB；非易失性内存（NVM）具有容 量大、低延迟、字节寻址、持久化等特性，能够应用于传统数据库存 储引擎各个部分，如索引、事物并发控制、日志、垃圾回收等方面； GPU 适用于特定数据库操作加速，如扫描、谓词过滤、大量数据的 排序、大表关联、聚集等操作，互联网公司在 FPGA 加速进行了很多 探索，例如微软利用 FPGA 加速网卡处理，百度用 FPGA 加速查询处 理等。随着新型硬件成本逐渐降低，充分利用新兴硬件资源提升数据 库性能、降低成本，是未来数据库发展的重要方向之一。

5.趋势五：与云基础设施深度结合

Gartner 预测到 2022 年 75%的数据库将托管在云端。云计算技术 的不断发展催生出将数据库部署在云上的需求，通过云服务形式提供 数据库功能的云数据库应运而生。云与数据库的融合，减少了数据库参数的重复配置，具有快速部署、高扩展性、高可用性、可迁移性、 易运维性和资源隔离等特点，具体有两种形态，一种是基于云资源部 署的传统数据库；另一种是基于容器化、微服务、Serverless 等理念 设计的存算分离架构的云原生数据库。云原生数据库能够随时随地从 多前端访问，提供云服务的计算节点，并且能够灵活及时调动资源进 行扩缩容，助力企业降本增效。以亚马逊 AWS、阿里云、Snowflake 等为代表的企业，开创了云原生数据库时代。未来，数据库将深度结 合云原生与分布式特点，帮助用户实现最大限度资源池化、弹性变配、 超高并发等能力，更加便捷、低成本实现云上数字化转型与升级。

6.趋势六：隐私计算技术助力安全能力提升

随着数据上云趋势显著，云数据库面临的风险相较于传统数据库 更加多样化、复杂化。如何解决第三方可信问题是云数据库面临的首 要安全挑战。当前云数据库数据安全隐私保护是针对数据所处阶段来 制定保护措施的，如在数据传输阶段使用安全传输协议 SSL/TLS，在 数据持久化存储阶段使用透明存储加密，在返回结果阶段使用数据脱 敏策略等。这些传统技术手段可以解决单点风险，但不成体系，且对 处于运行或者运维状态下的数据则缺少有效的保护。近年来以同态加 密等密码学为代表的软件解决方案和以可信执行环境（TEE）为代表 的硬件方案为数据库安全设计提供许多新思路。密码学方案的核心思 路是整个运算过程都是在密文状态，通过基于数学理论的算法来直接 对密文数据进行检索与计算。硬件方案的核心思路是将存放于普通环 境（REE）的加密数据传递给 TEE 侧，并在 TEE 侧完成数据解密和计算任务。基于隐私计算技术的数据库产品有 CryptDB、ZeroDB、 openGauss 等。未来，此类数据库将围绕算法安全性和性能损耗等问 题，逐步突破，进而提供覆盖数据全生命周期的安全保护机制。

7.趋势七：区块链数据库辅助数据存证溯源

数据库管理员或黑客对数据库历史记录的修改是一个经常爆发 的问题。区块链具有去中心化、信息不可篡改等特征，区块链数据库 能够长期留存有效记录，数据库的所有历史操作均不可更改并能追溯， 适用于金融机构、公安等行业的应用场景。区块链数据库典型产品有 BlockchainDB、BigchainDB 和 ChainSQL 等。区块链数据库由于要容 忍节点拜占庭行为而不得不采用代价更高的 PBFT、PoW 等共识算法 成为落地应用的一大挑战，此外，由于没有统一的协调者，如何保证 区块链网络分片时分布式系统的安全性，高并发下的并行控制如何保 证 ACID 也都是设计者不可忽视的问题。未来，提升区块链数据库性 能将成为学术界与工业界共同探索的命题。