数据库发展研究报告 （2021年） 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 2021 年 6 月 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应 注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本 院将追究其相关法律责任。

本月报告中墨天轮发布了最新向量数据库全球产业图谱，国内典型向量数据库代表有Milvus 、Vearch、TensorDB 、Om-iBASE等。向量数据库是专门为处理向量嵌入独特结构而构建的数据库系统。它们通过比较值并找到彼此最相似的向量来索引向量,以便于搜索和检索。从技术角度来讲，向量数据库主要解决2个问题，一个是高效的检索，另一个是高效的分析。向量数据库其实就像传统数据去处理一些关系型数据、结构化数据一样，承担的是非结构化数据的低成本存储和高性能计算两大核心能力。具体包括用于搜索和检索的向量索引、单级过滤、数据分片、复制、混合存储以及API功能。向量数据库主要的应用领域如人脸识别、推荐系统、图片搜索、视频指纹、语音处理、自然语言处理、文件搜索等。随着 AI 技术的广泛应用，以及数据规模的不断增长，向量检索也逐渐成了 AI 技术链路中不可或缺的一环，更是对传统搜索技术的补充，并且具备多模态搜索的能力。

DBA必备的两地三中心数据存储容灾项目方案 Xx 项目存储方案介绍 更多 IT 认证课程请访问 美河学习在线 www.eimhe.com 目录 1. 现状综述....................................................................................................................................

2023年9月18日，一年一度的Oracle CloudWorld如期在美国拉斯维加斯举行。会上Larry表示Oracle利用先进的人工智能技术，进一步优化我们的自治数据库，无需人工干预，杜绝人为错误。并且在数据库内部通过人工智能与机器学习自动解析与处理JSON数据，实现“JSON二元性”。另外，令人振奋的是Oracle将提供向量数据库，通过将AI矢量搜索集成到Oracle数据库中，能够快速、轻松地享受人工智能的优势，而无需担心牺牲安全性、数据完整性或性能。使用Oracle AI矢量搜索不需要机器学习专业知识。所有数据库用户，包括开发人员和管理员，都可以在不到30分钟内掌握使用方法。此外，Oracle还将使基于Oracle数据库和自治数据库构建的应用程序能够添加基于LLM（大型语言模型）的自然语言界面，为用户提供了一种简单且直观的方式，只需用自然语言提出问题，即可快速获取所需的数据。SQL Developer也将得到增强的生成式AI功能，使开发人员能够使用自然语言生成应用程序或生成SQL查询，而无需编写繁琐的代码。

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。

自1970年以来，数据架构技术不断演进，先后有OLTP（交易型数据库）、OLAP（分析型数据库）、大数据/数据湖、NewSQL、HTAP、LakeHouse以及目前的超融合架构。当前数据中心部署的数据产品大体可分为四大类，包括交易型数据库、分析型数据库、专用数据库以及大数据/数据湖。这四大类产品之间需要频繁的数据搬运，整个技术栈非常复杂，由此带来了诸多问题和挑战。超融合数据库融合各种技术于一体，可以很好的解决交易型数据库（OLTP）、分析型数据库（OLAP）、大数据/数据湖（Data Lake）之间频繁进行数据搬运导致的复杂低效、代价高昂等问题，简洁而优雅。不过，超融合数据库在发展过程中也面临存储扩展性受限、数据安全等问题和挑战。

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