数据库及周边的未来有可能是什么?

随着企业上云成为必然趋势,数据库的种类将日益丰富,专业服务厂商将接管更多底层工作,企业将专注于业务场景。未来数据库将能存储更大容量的数据,处理关系型与非关系型数据,开源数据库使用增多,功能更先进且易于维护。数据库将更智能化,提供丰富功能简化开发,分布式成为主流。硬件进步和新技术如区块链将改变数据库设计与原理。

周5的扯一扯的时间,还是扯一扯。

今天突发奇想,题目很大,其实估计没有人能准确说出数据库的未来是什么,未来的事情的留到未来去验证,姑且现在说的都是瞎想,虽然是瞎想,但也要有底线不能天马行空。

以下信息是结合网上信息以及掺杂自身观点的表述

观点1 是从目前企业使用基础数据库运营服务的角度来看的

更多的企业,尤其中小型企业将更多的数据库及其他服务迁移至云上,主要的原因有以下几点

1  人工成本的日益增加,以及云服务成本的降低,资本对其有重新的衡量

2  云服务提供商提供的产品多样化,更稳定,并且有专业的技术人员进行专业的支持,有的是 7*24 * 365 

3  个性化的数据库在云端的出现,打破了开源和商业数据库在企业中的使用,更多目前看似在云端的非主流的数据库将占有更多的份额,一个数据库撑起整体公司的业务的情况将越来越少见。

4   更多的专业技术人员会流入云服务厂商的怀抱,低端的技术人员将在企业继续提供低端的技术服务。

5   更多的架构层面的工作或底层的硬件层,或类硬件层的工作将由云厂商接管,更多企业将专注于自身的业务场景,而不再关心硬件和相关基础架构。

如果用一句话来总结上面的观点,企业上云是必然趋势,数据库的种类会越来越多,专业的事情会交给专业的服务厂商,企业不需要在雇佣数量众多的运维人员。

观点2 从数据库的角度来看未来

1  能存储更多,更大量的数据库将被青睐,能更加处理关系型或非关系型的数据的多合一的数据库将更有优势。这样会更节省人力和相关资源

2  更多的企业可能更愿意在开源数据库付出更多,相对会继续萎缩商业数据的使用,尤其在版权与法制越来越被提上议题的今天。

3 能提供更先进功能的数据,并且更灵活的数据库产品会被企业更容易接受,例如学习成本更低,维护成本更低的产品。

4  数据库更多不在是数据存取的代名词,数据库会提供更丰富的功能,简化或化解开发中可能会遇到的难题,而不是增加开发中的难题。

5  大数据与数据库之间的概念将变得模糊,或者互相渗透,以前数据库不能进行巨量数据的运算,以及大数据软件的不友好,都将成为对方需要提高的方向。

6  更贴近AI 或能进行AI 训练的数据库将更多的被关注并成为热点

7  数据库的自治功能会在未来加速发展,围绕自治数据库:在安全性、管理、可维护性和与维护相关的成本方面减少操作占用,数据库将更智能化。

8  数据库分布式将逐渐成为主流,能进行水平扩展的数据库将成为主流。

观点 3 从其他技术进步来看数据库未来

1  从硬件的角度来看,尤其I/O系统,数据的提取和存储都是一直是一个数据库大部分产品中存在的问题。所以各种瓶颈和优化大部分都是针对这一个层面的问题,如果未来内存可以成为数据的永久的存储单位,从数据角度来看,未来的数据库设计中关于性能的在某些方面的关注点将被转移,将更多迁移到功能上的扩展。

2  新技术的兴起将彻底改变当前数据库的固守的一些原理和多年积淀下来的常识。例如区块链可以说代表了一种新型的共享分布式数据库。与基于Dynamo模型的系统类似,块链中的数据冗余地分布在大量主机上。然而,区块链代表了在数据库中如何管理权限的一个完全的范例转变。在现有的数据库系统中,数据库所有者对数据库中的数据拥有绝对控制权。但是,在区块链系统中,所有权由数据创建者维护。

考虑一个维护Facebook这样的社交网络的数据库:尽管应用程序的编程只允许您修改自己的帖子或个人信息,但事实是Facebook公司实际上完全控制您的在线数据。如果他们愿意,他们可以删除你的帖子,审查你的帖子,甚至修改你的帖子。在一个基于区块链的数据库中,你将保留你帖子的全部所有权,任何其他实体都不可能修改它们。

以上就是本期的扯一扯,终归化成一句化,个人只能顺应发展,不断的学习才能不背淘汰。

部分信息来源

https://severalnines.com/database-blog/2019-open-source-database-trends-predictions

https://dzone.com/articles/databases-the-future

https://innovationmanagement.se/2018/05/09/the-future-of-database-technology/

http://www.dbta.com/BigDataQuarterly/Articles/The-Database-Technologies-of-the-Future-109659.aspx

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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