“善有善报，恶有恶报”，这并不是文章的原标题。原标题是《What Goes Around Comes Around... And Around...》。
关于原标题应该怎么理解，我咨询了一下谷歌翻译，这句话被翻译成了“善有善报，恶有恶报……”。
不知翻译的是否达意，不如先看看文章内容再说吧。
进入内容之前，还是得先了解一下两位作者（作者信息摘自维基百科，熟悉他们的读者可跳过）
Michael Stonebraker
美国计算机科学家，研究领域为数据库。通过一系列学术原型以及初步的商业化，Stonebraker在关系数据库方面的研究结果对现今市场上的产品有很深的影响。同他也是以下数据库公司的创始人：Ingres，Illustra，Cohera，StreamBase Systems，Vertica，以及VoltDB。
目前，Stonebraker是MIT的兼职教授，所参与的项目包括：Aurora，C-Store，H-Store，Morpheus，以及SciDB系统等。2015年3月25日，Stonebraker获得图灵奖。
Andrew Pavlo
卡内基梅隆大学计算机科学副教授。他从事数据库管理系统方面的研究，尤其对“主存系统、自动驾驶/自主架构、事务处理系统和大规模数据分析”感兴趣。
步入正题。。。
文章开头先回忆了一下2005年的文章，名叫《What Goes Around Comes Around》，作者之一也是Stonebraker。那篇文章认为关系型模型会占据主导地位，那些曾经拒绝关系模型的所谓的NoSQL，其含义也从“不要SQL” 变成了“不只是SQL”。当然关系模型也在进化，其实现方式也在演进。
接下来，作者开始分析自2005年之后，近20年来的一些业界重要事件。文章很长，下面尽量用精炼的语言转述吧。对某部分特别感兴趣想看原文的可以参考文后链接。
（如不加特别说明，下面都是在转述作者文章内容）
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一、数据模型和查询语言方面
1、Map Reduce已死。这玩意缺陷太多，不死才怪。
2、KV存储这东东，其实就是DBMS的一个功能。
3、文档数据库。也就是那些号称NoSQL的，最后身体老实地接受了SQL，还把No重新解释为Not Only。然后不得不添加了事务的支持。SQL优化器效率可能是早期NoSQL拒绝SQL的原因，然而SQL优化器也在进化。
4、列族数据库。缺点和楼上差不多。
5、文本搜索引擎。或者说全文检索，DBMS都帮你建好模型了，大部分数据库都支持全文检索。不基于DBMS的还没有事务模型支持。
6、数组数据库。这玩意确实有难度，不过应用市场也很垂直。另外新的SQL标准支持了多维数组。
7、向量数据库，也是近期比较热的东西。向量主要的问题是搜索方式的不同，是基于相似性的搜索，所以关键技术在索引上面。但是一种新的索引只是叫做一种特性，不能叫一个新架构。所以很多传统的关系型数据库很快就添加了向量支持。估计这个和NoSQL一样，开始时是拒绝的，最后身体是诚实的，最终不再需要专用的向量数据库。
8、图数据库。图的查询也比较特殊，主要是最短路径等等，把图用表来模拟是挑战，还需要扩展以图为中心的API。但最终专用的图数据库没有大市场。
二、系统架构方面
1、列存。数仓市场基本被他们占了。
2、云数据库。引导了存算分离，共享存储的架构是主流。（笔者注：这个比较有意思。云数据库早期掀了IOE架构的桌子，比如阿里就是从去IOE开始的，MySQL+服务器本地盘一度盛行；但是最终的逻辑还是回到了存算分离上面，因为这样更有利于弹性部署。不过现在仍有一些数据库大集群，还不能够很Q弹，因为盘/服务器/DBMS几个仍是绑定在一起的，导致也就是集群看上去很大而已。）
3、数据湖/数据湖仓。应该会走向对象存储。
4、NewSQL系统。用的还是没那么多，不过倒是造就了一批分布式数据库新秀。NoSQL们最后也开始被迫支持事务了。
5、硬件加速。OLQP研究的比较多，但绕不开通用还是专用硬件的问题，纯软的DBMS很难搞定定制硬件的。云数据库倒是有可能做成这件事。（笔者注：我觉得一体机也是有可能的，毕竟一体机是软硬议题的方式提供服务的）。
6、区块链。也就比特币用用。
三、总结陈词
为什么二十年前说过的话，自己今天又要说一遍。
1、DBMS靠营销，不论Oracle、MySQL、还是Mongo。前面营销获得关注，后面紧忙着改问题。（笔者：各位Oracle的老专家们，这是真的吗）
2、要小心不具备DBMS工程经验的团队，开发出的新系统。
3、数据库开箱即用（out-of-box）的体验很重要。（笔者：各方面的体验都很重要。对于使用者来说，稳定运行>高性能>易用性。当然了Stonebraker估计已经假定了前面两个是搞定的。而对于开源数据库，资料完备性和学习梯度也同样重要。）
4、Again，要相信支持SQL的数据库是更好的选择。
5、AI方面。对数据库影响巨大，但是搞自然语言查询，先放放吧。用LLM做决策，谨慎一点吧。关于自动调优数据库方面，AI最多就是个辅助驾驶。
四、结论
1、还会不断有人说，关系模型和SQL满足不了要求的，搞出一些新东西来，但他们撼动不了关系模型的地位。这些研究成果最终也会被SQL所吸收。
2、DBMS已经有了很多成熟组件了，新项目却去重新造轮子。数据库内部应该制定类似POSIX的标准，加速内部互操作。
最后，二十年后，作者之一没准再写一个后续文章。
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转述完毕。
中文链接如下，其中有英文原文链接。
https://mp.weixin.qq.com/s/spmTUZwld-5gUwRyviQjPw
最后，我猜标题的“What Goes Around Comes Around... And Around...”，谷歌的翻译也没有完全达意。我觉得作者是不是想说，若“后人哀之而不鉴之，亦使后人而复哀后人也”吧。
20年后，此文作者应该已经年满百岁，希望那时还能看到他的续作。
所以大家怎么看待这个文章提到的观点呢。
