该白皮书旨在通过对备份、容灾、存储、数据复制、数据管理、云灾备等系列内容及行业解决方案，为行业人士在基础知识学习、专业知识补充、技能理念提升等方面提供帮助

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近年来，随着大数据、机器学习算法、新型硬件技术的发展，几乎所有行业对 AI 的需求都在快速增长。在很多行业中，相比于结构化数据，非结构化数据和半结构化数据不仅数量更多，而且其商业价值甚至可能超越传统的关系数据。DB与AI相结合成为当前热门的研究主题之一。 AI 算法门槛较高，依赖 AI 算法设计师和模型训练师来落地算法应用，造成 AI 落地难，急需利用数据库系统技术来降低 AI 使用门槛； DB 和 AI 的功能界限变得模糊，用户需要兼具 DB 和 AI 的混合分析功能，AI 原生数据库将是解决这个需求的关键技术； AI 原生数据库一方面扩展 SQL 的算子来支持 AI 算子，实现库内的训练和推理，一方面通过数据库内置 AI 算法来提升数据库的智能优化、智能运维； AI原生数据库在数据模型、数据操作和系统部署层面都带来新的挑战。

语义解析（Semantic Parsing）是自然语言处理技术的核心任务之一，涉及语言学、计算语言学、机器学习以及认知语言等多个学科。NL2SQL(Natural Language to SQL）是语义解析领域的一个子任务，顾名思义是将自然语言转为SQL语句。它可以充当数据库的智能接口，让不熟悉数据库的用户能够快速地找到自己想要的数据,改善用户与数据库的交互方式。相关技术关键字还有：Text2SQL、Natural Language Interface to/for Database (NLIDB)、Natural Language Query (NLQ)、NLP、NLG等。

空间数据库（Spatial DBMS）是一种能够有效地存储、操作和查询空间数据的数据库管理系统。它包括表示在几何空间中定义的对象的空间数据，以及用于查询和分析此类数据的工具。大多数空间数据库都允许表示简单的几何对象，例如点、线和多边形。一些空间数据库处理更复杂的结构，例如3D 对象、拓扑覆盖、线性网络和不规则三角网络。空间数据库的管理方式主要有四种：文件关系数据库混合管理方案、全关系式数据库管理方案、面向对象数据库管理方案、对象关系数据库管理方案。这四种方案各有优劣。空间数据库与传统数据库在数据连续性、数据相关性、空间关系、记录长度、查询与操作等方面都有显著的区别。在应用场景方面，目前空间数据库在智慧城市、气象、环境、农业和交通等领域中有广泛的应用。随着技术的发展，目前空间数据库的发展趋势主要集中在分布式处理、实时数据流分析、深度学习算法、3D可视化和云服务等方面。