总有几个事件是你遇到过的，怎么应急处置，是一个dba该有的基本素养

近两年多个数据库研究报告显示，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是未来数据库发展的重要⽅向之⼀，SIGMOD、VLDB、CICE数据库顶会上出现越来越多新兴硬件的论文和专题。在需求侧，随着数据量暴增和实时性的要求越来越高，数据库围绕处理器、内存、存储和网络四个硬件架构方向不断突破和创新，如多核中央处理器、异构处理器GPU/TPU/DPU、可编程专业处理器FPGA、CXL+DDR5、持久内存PMem、存储级内存技术SCM、NVMe+SSD+NVMe-oF、RDMA+软件定义存储等，用于同时满足海量数据存储和高并发实时计算的场景。

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2023年11月的墨天轮中国数据库流行度排行火热出炉，本月共有283个数据库参与排名。本月排行榜前五中，TiDB 数据库排名较上月上升一位，排名第4，榜单前两名的分差再度缩小，前五之争愈加激烈。墨天轮数据库流行度排行榜第6名-10名中出现两位新面孔，亚信 AntDB、中兴 GoldenDB 排名再度上升，进入十强榜单。在本月排行榜中，有一批数据库表现亮眼，在排名上较上月有极大的提升。崖山数据库、虚谷数据库等一系列的数据库在产品迭代、生态建设等方面都取得了显著的成果。

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。