如今我們使用的數據庫與之前的數據庫相比是有著很大變化的。企業和組織能夠從數以十萬甚至百萬的事物中獲取大量的數據，通過這些數據的分析，來獲取更多的信息，以便讓他們有正確的決策。其實也就是當下數據庫給我帶來的好處，那么數據庫當下就可以給我們帶來這么大的好處，在未來肯定有更大的用途，那數據庫的未來發展前景怎么樣呢？

　　數據庫的未來發展前景怎么樣？

在未來的50年里，就像之前一樣，我們將看到數據庫領域的重大變化。除了存儲的數據量和速度明顯增大之外，數據庫在應用程序中的使用方式以及它們所部署的硬件類型也將發生重大變化。很難預測該領域的主要范式轉變是什么，預測哪些數據庫公司和產品仍然可用也是不現實的。因此，我發表一下對幾個廣泛主題的看法。

關系模型仍將主導大多數應用程序，但開發人員將不再需要過于擔心其應用程序使用的數據模型。編程框架和DBMS之間的耦合將更加緊密，這樣所有的數據庫交互都將是透明的（并且是最佳的）。同樣，SQL（或它的某種方言）將仍然是與DBMS交互的實際語言，但人類真實上永遠不會編寫SQL。相反，他們會用自然語言詢問有關數據的問題。這些變化將導致我們編寫程序的方式發生重大轉變;開發人員以一種最容易被人類理解的方式對其數據進行建模，然后框架（與DBMS一起）將自動為其生成最佳存儲方案。所有程序都將使用強一致的ACID事務執行。也就是說，在當今基于Web的應用程序中使用的最終一致性方法將避免增加管理的復雜性。在網絡通信、并發控制和資源管理方面將會有重大的改進，這將使用ACID事務變得更好并具有可伸縮性。

將來會有越來越多的應用程序更自然地將數據存儲在數組或矩陣中。這是因為組織需要分析大量的非結構化信息，尤其是視頻。我們將掌握將所有非結構化數據轉換成半結構化格式的能力，這種格式在DBMS中更容易組織和索引。作為其中的一部分，時效性也將變得重要，因為它關系到信息如何隨時間的變化。目前的系統無法解釋這一點，因為在一個時間序列中存儲提取的每個視頻幀的信息的開銷很大。

無處不在的“物聯網”將意味著每臺設備都能夠收集有關其環境的數據。這將包括從小型嵌入式傳感器到大型自主機器人。小型設備將使用片上DBMS，就像手機現在包含片上視頻解碼器一樣。所有這些系統的數據庫將完全可以通過一些標準API（可能是SQL）進行組合和簡易的聯合。這意味著DBMS將以零配置彼此通信。你只需將兩個DBMS相互指向對方，它們就會立即傳遞它們的信息，并確保它們是同步的。某些管理器服務將能夠根據需要跨設備分發查詢執行。人們將不需要手動配置提取-轉換-加載實用程序或其他工具來保持不同系統上的數據一致。以這種方式使所有不同的DBMS可組合和可互操作將是一項重要的工程工作。因此，將會有一個使用人工智能或機器學習的工具包來自動地將不同的DBMS變體映射到彼此以進行相同的操作。

對于新的硬件，更靈活和可編程的制程將更普遍。DBMS將把程序的關鍵部分（例如鎖管理器）編譯到一個硬件加速器中。我們還將看到易失性和非易失性內存之間的二分法的消失。DBMS將假定所有內存都是快速和持久的，不需要維護變化無常的緩存。這種新存儲器將比今天可用的存儲器大幾個數量級。因此，DBMS將在預先計算的物化視圖中存儲其數據的多個副本，以便快速響應任何可能的查詢。

數據庫管理員的角色將不復存在。這些未來的系統太復雜了，人類無法推理。DBMS最終將完全自治和自修復。同樣，編程框架和DBMS之間的緊密耦合將支持系統在組織數據、提供資源和優化執行方面做出比人工生成計劃更好的決策。

我們將看到星際設備（如太空探測器）數據庫事務的增長。在這種情況下，在這些容器上運行的DBMS彼此之間的距離將比在地球上運行的系統要遠得多，并且會導致明顯較長的延遲（即延遲時間，分鐘或小時）。這意味著在今天基于web的應用程序中使用的弱一致性技術和實踐將被應用到這些星際系統中。

通過上述介紹，數據庫的未來發展前景怎么樣相信大家已經清楚了吧，想了解更多關于數據庫的信息，請繼續關注我們吧。