利用人工智能和数据库技术刺激创新

本文全面概述了近年来在数据库管理系统领域取得的进展,包括关系数据库和非关系数据库。它概述了数据库技术的现状,确定了将影响未来数据库管理的新兴技术,并讨论了今后可能的研究和发展方向。在不断变化的技术环境中,数据库管理是许多企业和组织的基石。随着数据量继续呈指数增长,对更高效、可伸缩和安全的数据库解决方案的需求变得至关重要。

数据库不是一个新概念。几十年来,存储、检索和向用户返回数据的能力一直是Web应用程序开发的核心。但这并不意味着事情没有改变。1970年代开发的关系数据库仍然是大多数现代计算机技术的支柱。然而,越来越多的公司正在转向更创新的解决方案。公司一直在努力为我们提供新的功能。这意味着更快地访问我们的数据--新的方法,代表更接近现实世界或更接近我们试图建模的知识领域的数据。让我们简单地回答这个问题。

数据是如何演变的?

数据在日常业务中的作用在过去十年里发生了巨大的变化。许多人说,数据是新的石油。组织今天存储和处理的信息比历史上任何时候都多。这带来了许多好处,但也带来了新的挑战。我们需要安全和高性能的解决方案来存储、访问和使用大而多样的数据集。我们还必须保持数据的质量、准确性和完整性,同时向业务用户提供他们需要的信息。这导致增加了数据储存和处理的新方法。

让我们来探索一些最新的数据库和数据库管理的趋势:

1.无服务器数据库

无服务器数据库的概念，" 无服务的 "这并不是什么新鲜事,但它正变得越来越受欢迎。尽管有名称,但这并不意味着没有服务器。这意味着其他人负责运行、管理和维护云数据库所依赖的基础设施。这样就更容易开始了。你不需要建立基础设施或者担心建立一切的技术细节。您可以简单地激活您的数据。这通常比较便宜,因为你为你使用的东西付费。

总的来说,它是一个可伸缩的解决方案。运行多个数据库更容易。您要求它们,而无服务器数据库提供者为您提供它们。这方面的例子包括平面尺度和超空间。

2.云源数据库

我们要考虑的下一个趋势是云源数据库 .它们不仅仅在云中工作,它们是从地面上为云构建的。这意味着它们通常更有弹性,更好的自我愈合,并可以利用分布式处理的方式其他数据库不能。像无服务器数据库一样,它们可以根据需要进行扩展。此外,备份、更新和扩展等内容可以自动化。这些数据库是在考虑到云的基础上建立的,因此它们从根本上充分利用了这些特征。这方面的一个例子包括动物数据库。

3.多模型数据库

这些数据库旨在通过一个端点整合不同类型的数据。这意味着它们可以容纳不同类型的数据,例如关系数据、非关系数据或图表数据。这允许开发人员在不将数据与其他应用程序或生态系统隔离开的情况下,为他们的用例做出选择。这里的关键是多功能性。多模型数据为开发人员提供了更大的灵活性。此外,这有助于提高效率,更准确地突出效率。

有时,您开发了一个在关系数据库中最有效的特性,即使您的应用程序的其余部分是用文档或Nosql数据库构建的,反之亦然。由于数据是通过单一端点集成的,所以我们也可以实现高度的一致性。这方面的例子将包括超现实的数据库和库奇贝托的五彩旗。

4.图表数据库

这些是  Nosql数据库 数据之间的关系与数据本身一样重要。在考虑诸如社会网络或供应链等高度连接的数据时,它们特别有用。图表数据库还用于推荐引擎或欺诈检测。

三个关键要素如下:

1. 有一个 节 代表特定的实体,如个人或产品。

2. 有很多 边缘 ,这是连接不同节点的方式。

3. 有一些键值对叫做 属性 存在于节点或边缘上。

当试图发现关系时,图表数据库是非常有效的。它们非常灵活,并且很容易添加新的关系和节点。他们也很直觉,因为这就是现实世界在我们认为事物是如何相互联系的方面的工作方式。随着数据集的增长,图表在搜索术语中继续表现良好。它们不需要连接,因为这些关系已经集成到数据库中。这方面的例子包括记忆仪、气雾球和新地球4J。

5.时间序列数据库

数据库中的另一个趋势是 时间序列数据库 .这些是每个数据点都有时间戳的数据库。时间序列数据可以是随着时间的推移而跟踪和聚合的测量或事件。时间序列数据库应该为高写入量进行优化。因此,当我们计划在相当稳定的基础上编写到这个数据库时,快速和有效地处理这些写入是至关重要的。我们还需要数据收集技能,如计算某些时期的总和和平均数,以便收集知识。保留政策通常也会被定义。你可以拥有你想保存多久的数据。

时间序列数据库必须具有高度的可伸缩性。这些数据库往往横向扩展,以处理不断增加的数据规模。考虑到我们可以存储的大量数据,它们通常也具有高级压缩。有些时间序列数据库使用专门的查询语言,而另一些则支持sql风格的查询。这方面的例子包括流入式数据库和板条箱数据库。

6.将人工智能嵌入数据库

我们要讨论的下一个趋势是将AI集成到数据库中。人工智能集成直接给我们的数据库带来非常强大的数据管理和分析工具。作为数据库管理员和开发人员,我们能够利用AI和机器学习本地。例如,利用SQL来利用人工智能模型,或者用机器学习来改进和丰富我们的数据。 直接在数据库中这样做有几个好处:

1. 首先,使用我们已经知道的相同的查询语言更容易使用,这使我们无需学习新技术就可以利用AI。它有可能更加高效、安全和有效,因为我们没有将数据从数据库转移到另一个处理系统。

2. 其次,一切都发生在本地,这意味着我们降低了成本,降低了各种攻击和数据破坏的风险。

这方面的一个例子包括思维数据库。

7.分支数据库

这些数据库提供分支。如果您以前使用过GIT,那么创建分支并将其合并到主程序将是一个非常熟悉的过程。现在,这些数据库允许您做同样的事情。我们可以提取新的分支,在那时对数据和结构进行快照。然后,一旦我们确信新的数据结构是我们想要实现的,我们就可以对这个结构进行修改,并将其重新合并到生产中。这方面的一个例子是霓虹灯数据库。

8.量子数据库

尽管量子计算还处于起步阶段,但它有望使数据处理发生革命性的变化。量子数据库旨在利用量子力学的力量,有可能以前所未有的速度处理大型数据集。随着量子计算的成熟,我们可以期待数据库管理的重大进展。

9. Distributed Ledger Technology (DLT)

通常与块链相关,DLT是一个提供分散和透明存储解决方案的资产数据库。与传统的集中式数据库不同,DLT保证数据的完整性和不可变性。随着业界认识到透明和防篡改数据的价值,基于DLT的数据库正在获得吸引力,特别是在金融、供应链和医疗保健等部门。

10.内存中数据库

今天的关键任务软件解决方案需要最小的数据库延迟来实现最佳性能。遗憾的是,传统的数据库管理系统(DBM)依赖于缓慢的磁盘读写操作来存储媒体上的数据(例如。,硬盘)。

因此,内存中数据库(存储整个数据集的只读内存(RAM)数据库)已经成为这些关键用例的强有力的替代品。直接存储和检索的记录可以更快和更可靠的性能。此外,受欢迎的解决方案,如REDIS(内存中数据结构存储),允许数据库支持更多的数据结构类型和自定义访问模式,有助于简化代码软件,而不必对数据进行结构转换或序列化。

结论

数据库管理的未来不仅是为了存储数据,而且是为了有效地使用数据。新兴技术为应对可伸缩性、复杂性和数据安全性挑战提供了创新解决方案。随着企业继续利用数据的力量,保持在这些进步的顶端对于推动创新和保持竞争优势至关重要。

本文概述了数据库管理中的新兴技术。可以更深入地探讨所提到的每一项技术,以提供一个完整的理解。