向量数据库已成为存储和检索高维数据（例如机器学习模型生成的嵌入）的专用解决方案。

近年来，在技术进步和数据驱动应用需求不断增长的推动下，数据库管理领域发生了重大变革。本文深入探讨数据库技术的最新发展，重点关注六个关键领域：向量数据库、去中心化自治数据库、数据库管理系统 (DBMS) 的实时补丁、学习型多维索引、新兴数据库管理系统 (DBMS) 以及 SQL、NoSQL 和 NewSQL 范式的融合。

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数据库技术的进步：趋势、创新和未来方向


近年来，在技术进步和数据驱动应用需求不断增长的推动下，数据库管理领域发生
了重大变革。本文深入探讨数据库技术的最新发展，重点关注六个关键领域：向量
数据库、去中心化自治数据库、数据库管理系统 (DBMS) 的实时补丁、学习型多
维索引、新兴数据库管理系统 (DBMS) 以及 SQL、NoSQL 和 NewSQL 范式的融
合。

1. 向量数据库：增强高维数据检索
向量数据库已成为存储和检索高维数据（例如机器学习模型生成的嵌入）的专用解
决方案。传统的关系数据库由于依赖结 构化模式和索引机制，难以高效处理此类
数据。

Han 等人撰写的一项全面综述。将向量数据库中现有的近似最近邻搜索 (ANNS)
方法分为四种主要技术：基于哈希、基 手机号数据库列表 于树、基于图和基于量
化的方法。每种方法在搜索精度、速度和可扩展性方面各有优缺点。作者还讨论了
向量数据库面临的挑战，包括维数灾难、数据稀疏性以及与大型语言模型 (LLM)
集成以增强检索能力。

2. 去中心化自治数据库系统：拥抱区块链原则
中心化数据库系统的局限性，例如单点故障和可扩展性瓶颈，促使人们探索去中心
化自治数据库系统 (DADBS)。这些系统利用区块链原则创建分布式、自治的数据
库，无需中央权威机构即可运行。

Aryan 等人开发的实验框架证明了使用 Rust 编程语言实现 DADBS 的可行性。他
们的实现实现了每秒 3,000 笔交易的平均吞吐量，读取和写入延迟分别为 75 毫秒

2. 和 250 毫秒。即使在存在恶意节点的情况下，系统也能保持高性能，这凸显了
Rust 语言在构建可靠且安全的去中心化系统方面的适用性。

3. 数据库管理系统的实时补丁：最大限度地减少停机时间




传统的数据库管理系统 (DBMS) 更新方法需要重启系统，这会导致停机和潜在的
服务中断。实时补丁提供了一种解决方案，它允许在内存中应用代码修改，而无需
重启系统。

Fruth 和 Scherzinger 的研究调查了数据库管理系统 (DBMS) 实时补丁的可行性，
并提出了将静默点注入 DBMS 源代码的领域特定策略。他们的实验表明，实时补
丁是更新 DBMS 的可行方案，能够帮助用户在延迟开销和客户端影响方面做出明
智的决策。这种方法提高了系统可用性，并减少了与维护相关的停机时间。
4. 学习型多维索引：机器学习与数据库索引的集成

3. 机器学习技术与数据库索引的集成催生了学习型索引的发展，它使用机器学习模
型对数据集中键到位置的映射进行建模。

Al-Mamun 等人将这一概念扩展到多维空间，并对学习型多维索引进行了综述。他
们根据模型类型、训练方法和查询性能等标准对现有方法进行了分类。作者强调
了学习型索引在提升搜索性能和降低多维数据空间需求方面的潜力，同时还解决
了与模型可解释性和训练效率相关的挑战。
5. 新兴数据库管理系统：适应现代数据需求

不断发展的数据管理格局催生了旨在满足特定应用需求的专用数据库系统。这些
新兴的数据库管理系统在可扩展性、性能和数据可访问性方面提供了增强的功能。

4. 例如，像 Neo4j 这样的图数据库在管理互联数据方面表现出色，使其适用于社交
网络分析和推荐系统等应用。 MongoDB 等 NoSQL 数据库在处理非结构化数据方
面提供了灵活性，从而支持敏捷开发和快速原型设计。此外，像 InfluxDB 这样的
时间序列数据库则适用于需要分析时间戳数据的行业，例如物联网和金融服务。
6. SQL、NoSQL 和 NewSQL 的融合：弥合差距
随着 NewSQL 系统的出现，SQL 和 NoSQL 数据库之间的传统二分法已经发生了
变化，NewSQL 系统旨在将 NoSQL 的可扩展性与 SQL 的 ACID 保证相结合。


结论

数据库技术格局正在快速演变，这得益于管理日益复杂和多样化的数据类型的需
求。向量数据库、去中心化自治系统、实时补丁、学习型索引、专用型数据库管理
系统 (DBMS) 以及数据库范式融合等领域的创新正在重塑数据的存储、访问和处
理方式。随着这些技术的不断成熟，它们有望应对现代数据管理的挑战，并为数据
驱动型应用带来全新的可能性。


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