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本文隸屬于專欄《100個問題搞定大數據理論體系》，該專欄為筆者原創(chuàng)，引用請注明來源，不足和錯誤之處請在評論區(qū)幫忙指出，謝謝！

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解答

目前，數據庫領域有幾大核心發(fā)展趨勢，

云原生和分布式技術的融合，大數據與數據庫一體化，包括HTAP以及離在線一體化；

智能化技術深度融合，即自感知+自決策+自恢復+自優(yōu)化；

Multi-Model多模；

軟硬件一體化，充分發(fā)揮新硬件的優(yōu)勢；

安全可信技術，即可驗證日志、數據隱私保護與安全多方計算+全鏈路加密。

關于云原生請參考我的這篇博客——什么是云原生數據庫？

在數據分析領域，企業(yè)亟需高效解決海量數據深度計算分析，下一代數據分析演進方向應該是“以云原生為基礎，離在線一體化技術融合，實現數據庫大數據一體化”。“數據庫大數據一體化”的云原生數據分析系統(tǒng)能夠很好的提供彈性擴展、海量存儲、多種計算及低成本等能力，有效解決海量數據深度計算分析的業(yè)務分析和創(chuàng)新訴求。

“數據庫大數據一體化”也是業(yè)界近年的發(fā)展趨勢。Gartner “There is only one DBMS Market”報告指出，過去根據業(yè)務場景按照分析型和交易型需求，需要獨立發(fā)展OPDBMS（事務處理）和DMSA（管理與分析），而未來分析型和交易型數據操作對技術架構依賴性會更小，將不再需要獨立區(qū)分OPDBMS和DMSA，通過一體化的數據處理技術即可滿足大多訴求。

從技術架構演進過程來看，2003至2006年，Google發(fā)布了關于Google File System、MapReduce和BigTable三篇海量數據存儲、處理技術論文，奠定了今天大數據的整個技術生態(tài)圈的基石。2012年至今，隨著云計算的發(fā)展，云計算的資源池化、存儲與計算彈性擴展等基礎設施升級，以及計算存儲分離、在離線一體化等技術創(chuàng)新，促進了數據處理開始朝一份數據開放計算、存儲計算分離的云原生方向演進，誕生了如Snowflake、AWS Redshift、AWS Aurora、AWS Athena為代表的新一代云原生數據庫、數據倉庫、數據湖，加速了數據處理向在線化、在離線一體化、結構化與非結構融合處理演進，加速業(yè)務走向數字化、數智化創(chuàng)新的新形態(tài)。

“數據庫大數據一體化”的數據分析系統(tǒng)應具備幾個特點：

云原生；

一份存儲多種計算；

海量存儲，支持結構化、半結構化及非結構化數據庫的存儲及計算；

全面兼容數據庫生態(tài)。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据库领域的未来发展趋势是怎样的？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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