网上文档千千万，唯有此篇最全面，本人亲自实践过，如有不足请赐教

本报告是基于《2021年墨天轮数据库大调查》的数据分析结果形成，有效问卷数为3294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、数据库生态工具，国产数据库的发展趋势以及数据库从业人员的发展方向等，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。

元数据管理-DAMA-DMBOK：数据管理知识体系(第二版)(1).pdf

墨天轮联合业界专家力量协作共创编写，报告总结2022年数据库行业产学研用的发展近况、挑战以及对未来趋势的展望。希望给行业带来有价值的参考信息和指导意见，推动中国数据库的技术创新和生态发展，加速数据库产业落地。

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。

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。