曾在国内外5家大厂做数据库工程师，这是他给出的5大趋势预测 Pine编译自凹非寺量子位|公众号

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什么都可以变成数据，近来被追捧的元宇宙甚至告诉我们连人都可以变成数据。
我们貌似已经习惯了与数据相依存的生活，但在未来，数据会发展成什么样子，你有想过吗？
【曾在国内外5家大厂做数据库工程师，这是他给出的5大趋势预测】有30多项机器学习和数据云专利的大佬LuhuiHu发了一篇博客。
他梳理了数据库的发展以及现状，或许从中我们可以洞见数据未来的模样。

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一起来看看吧～
数据的探索首先，简单了解下数据库。
一言以蔽之，就是能够存储并管理庞杂的数据。
在过去的30年中，作为编程语言、操作系统中必不可少的技术，数据库的数量在呈指数级增长，已经诞生出数百种不同的数据库。
典型如SQL到NoSQL和NewSQL 。

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这些数据库主要进行两项工作：
在线事务处理（OnLineTransactionalProcessing简称：OLTP）；
在线分析处理（OnLineAnalyticalProcessing简称：OLAP）。
早在20世纪60年代早期， CharlesBachman就开发了第一个数据库。
起初对于数据库的探索主要集中在数据库查询和它的模型上，包括SQL（结构化查询语言）、XML（可扩展标记语言）和面向对象。
众多数据库在经过10多年的竞争之后， Oracle、SQLServer和MySQL三个脱颖而出。
它们凭借结构化查询语言和遵循ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性，在出现故障的情况下也可以保证数据的有效性），几乎主导了商业市场和开源社区。
然而，数据的种类、速度以及数据量在不断增长，这对数据库提出了更高的要求，这时出现了一种新的数据库：NoSQL 。
不同于传统的数据库， NoSQL允许部分数据使用SQL系统存储，而其他数据则使用NOSQL系统存储。
除此之外， NoSQL还首次提出了性能效率、模式灵活性和一些新的功能，并且还拥有键值存储、文档数据库、面向列的数据库、图形数据库等。
但由于NoSQL数据库在遵守CAP定理（不能同时满足一致性、可用性、分区容错性）时更注重可用性而非一致性，导致许多数据库为了实现最终一致性或非规范化而做出妥协和优化。
这也恰恰说明了数据库要与时俱进，契合当前数据的特点以及人们的需求。
就比如说NewSQL ，它是一类现代的关系数据库，为OLTP工作提供了与NoSQL相同的可扩展性能，同时仍然使用SQL并维护传统数据库的ACID保证。
在数据库的发展过程中，还有一个不得不提的东西：数据仓库。
它是用于数据分析和业务洞察的核心组件，但在10年前大数据平台出现之后，人们从传统的数据仓库转移到大数据平台，它就黯然失色了。
直到云技术的出现，重新赋予给数据仓库新的性能，使它具备了可扩展性，数据仓库这才再次被人们注意到。
随着高性能、高可扩展性数据云的出现，一个新的数据平台生态系统——现代数据堆栈应运而生。
云技术通过云托管(半托管甚至完全托管)和云原生两种方式使得数据库自动化或半自动化。
在这其中，云技术具体是怎么操作的呢？
它主要是通过解耦数据库的存储和计算，重新定义体系结构。
并且存储或计算还可以独立扩展，提高数据库的效率、性能和灵活性等。