时间来到了 2025 年中，各个厂商也在陆续推出自己的新产品。最近看了几场发布会，关于数据库的未来发展有一些感想，和大家一起聊聊。
数据库和大语言模型集成
2025 年可以说是 AI 元年，年初 DeepSeek 横空出世彻底颠覆了大家对 AI 的认知，各个厂商都在紧锣密鼓的将 AI 元素集成到自己的产品中，数据库行业也不例外。早在 2024 年 5 月，Oracle 将其新一代数据库产品更名为 23ai，吹响了数据库行业进军 AI 的号角。在这之后，OceanBase、GBase、Kingbase、TiDB 等一众国产数据库厂商纷纷宣称，自己的产品支持向量化检索从而具备 ai 能力。而在近期，NoSQL 数据库代表 Redis 也发布了新一代 8.0 版本，支持向量检索功能；微软 SQL Server 也发布了 2025 预览版，允许在 T-SQL 语言中直接调用主流的大语言模型，并支持围绕其智能 ai 助手 Copilot 构建智能应用。
基于数据库构建 ai 应用程序有两大天然优势：
私域数据以向量化的形式保存在数据库中，弥补了大语言模型在更加细分的专业领域的不足； 通过数据库编程语言直接调用大语言模型，降低了应用程序开发难度。同时避免了数据和应用层之间的多重交互，从而能够提升应用程序执行效率。
向量库作为多模态的发展方向，会有很多的应用场景。但是基于数据库编程语言来构建应用还有待于进一步观察，毕竟应用架构师们花了 10 多年的时间将存储过程从数据库移出来，还会再重返当年的老路吗？在笔者看来，这种可能性微乎其微！
数据库向云原生形态演变
云原生数据库是公有云厂商提出来的概念，基于云环境来构建数据库，具备高可用、按需弹性扩展及自动化管理能力。对于最终用户来说，使用云原生数据库就像用家里的电灯一样，需要的时候打开不需要的时候关闭，人多的时候多开几盏人少的时候少开几盏。更重要的是云厂商会把高可用和数据安全等基础架构设计好，不需要用户来关注这些底层的建设。
如微软和 Oracle 等国外传统的数据库厂商都在大力发展云数据库，新一代数据库架构设计上也更多的倾向于云化发展，Oracle 就花了很大的代价从传统架构改造为多租户架构。国产数据库传统“四大”更多的是传统架构，而新兴厂商的数据库架构设计基本都参照了云原生的概念，或者干脆就是从云原生移植过来的。相比而言，笔者认为新兴厂商的架构会更符合未来的发展趋势。
数据库向多模态方向发展
传统关系型数据库主要用于存储由行和列组成的表数据，而像声音、视频及大文本等数据更多的通过 NoSQL 数据库来存储和管理。近几年关于 SQL 和 NoSQL 数据库的界限也开始变得模糊，Oracle 从 12c 开始增强的了 JSON 格式数据的支持，允许在关系型数据库中存储和查询 JSON 文档，并且提供了 MongoDB 的 API 接口，通过接口能够使用 MongoDB 的客户端和驱动连接到 Oracle 数据库，提供类似 MongoDB 的开发体验。而 MongoDB 则从 4.1 版本开始提供 ACID 事务支持，还有将 SQL 语言的支持引入到 NoSQL 数据库从而形成了新的 NewSQL 数据库，而这些原本是传统数据库的专长。
总的来说，多模态数据库尽可能将多种数据融合在一个数据库中，既能简化应用架构，降低应用开发和建设成本，也能减少数据在不同组件之间的交互，提升应用系统的性能，对于中小型规模的应用来说还是非常友好的。
写在最后
数据库是数据的天然载体，可以说是离数据最近的 IT 组件，数据库的产品经理们总是对其赋予了更多的想象和期望。但其终究只是一个服务组件，是为上层应用系统服务的。早期的数据库处理能力没有赶上数据爆发的速度，因此形成了弱化数据库的理念，如应用逻辑迁出数据库、不同类型的数据存放在专用的数据库中，但也导致应用架构过于复杂。
如今数据库云原生解决了资源瓶颈，多模态技术让单一数据库的处理能力更为多样，ai 的集成让应用开发更为简单，种种的发展会让数据库重回巅峰吗？拭目以待吧！
