On-premises（on-prem）指传统的部署模型，存在成本高、实施周期长，数据备份与恢复能力差等局限。云数据库是在云计算的大背景下发展起来的一种新兴的共享基础架构的方法，它极大地增强了数据库的存储能力，消除了人员、硬件、软件的重复配置，让软、硬件升级变得更加容易。2020年数据显示，云数据库已占据整体数据库市场份额的 40% ，据Gartner预测，2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。Serverless（无服务器架构）是指服务端逻辑由开发者实现，运行在无状态的计算容器中，由事件触发，完全被第三方管理，其业务层面的状态则存储在数据库或其他介质中。Serverless 是云原生技术发展的高级阶段，可以使开发者更聚焦在业务逻辑，而减少对基础设施的关注。

1. 环境与软硬件规范 2. 操作系统安装规范 3. 操作系统配置规范 4. ORACLE数据库配置规范 5. 安全基线配置

近期安全事件频发，数据库数据安全再度被推到风口浪尖，各地也陆续出台相关法律法规，早在2021年9月1日，《中华人民共和国数据安全法》正式实施生效，这是我国第一部有关数据安全的专门法律。行业内也有一些标准文档可以参考，如：数据安全16条军规、数据库安全运维法则等。数据库软件则一直围绕安全持续加强，比如全密态数据库、区块链表、透明数据加密、数据库审计、数据库防火墙、虚拟专用数据库、数据遮罩等技术。从数据管理流程中的数据存储、数据计算、数据维护、数据采集与发布这四个步骤出发，未来数据安全隐私计算的研究方向分别为：全密态数据处理、数据安全多方计算、防篡改数据处理、数据隐私计算四个研究方向。

本报告是基于《墨天轮2022年数据库大调查》分析结果形成。墨天轮于2022年开始对数据库行业进行调查，本次调查征集时间24天，共征集到4801份有效问卷，剔除无效数据 1325 份，最后获得有效问卷数为3476份。该调查旨在全面深入地了解数据库行业以及从业人员的现状、数据库选型、中国数据库的发展趋势等，它是各相关政府部门以及行业了解数据库从业人员以及数据库行业的重要参考资料。

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。