当今的数据库市场五彩缤纷——从云原生到量子计算，从大模型到信创替代，技术迭代速度远超企业消化能力。在这片技术迷雾中，北京东方金信数据研究院院长付威与业界专家共同探讨，基于对全球数据库前沿研究方向，结合东方金信在数据库的研发经验，以及金融、政务等领域的客户需求分析，提炼出以下数据库10大趋势：
1 云原生数据库加速普及
云原生数据库”并非全新概念，本质是传统架构理念在现代基础设施上的复兴。例如Oracle RAC 等系统就引入了存储与计算解耦、资源弹性调度、节点高可用等设计思想，但是设备昂贵，管理复杂等问题使得这些架构难以普及。而今天，随着云计算带来的高吞吐低延迟网络、弹性存储资源、容器编排能力，曾经昂贵复杂的“高级架构”成为云上的“标配”。数据库可以实现计算与存储的分离、动态伸缩和跨地域灾备，满足多租户场景下的资源隔离和弹性扩展要求。此外，云原生还重构了数据库的管理方式：开发-部署-扩展-备份-容灾全流程均可自动化编排，彻底改变了数据库的交付与运营模式。未来，随着企业应用加速向公有云/专有云迁移，云原生数据库将成为主流选择。
2 数据库内核与AI深度集成
AI 和机器学习与数据库的结合正从“辅助工具”走向“核心能力”，尤其是在智能调优、自适应优化和自动故障检测等方面表现出巨大潜力。传统数据库的调优和运维需依赖经验和人工判断，而引入 AI 后，数据库可基于历史访问模式自动索引、执行计划优化、预测瓶颈、故障分析等，实现“自优化（Self-Tuning）”。此外，机器学习模型也能参与异常检测、容量预测、热点识别等任务，提高系统稳定性。AI 与数据库的深度融合将显著提升其自我管理能力与运维效率。
3 大语言模型重塑数据库交互
传统数据库使用 SQL 语言进行数据操作，SQL虽然历史悠久，门槛较低，但是用户使用仍需一定的技术背景，因此市场上的90%应用软件其实是SQL语言的图形化包装器。而大语言模型的出现，颠覆了用户和数据的交互，用户可以用自然语言描述数据需求，系统自动转换为SQL语句并执行，或将返回的数据结果集，再转化为自然语言描述，此大大降低了数据查询的技术门槛。这一变化不仅提升了数据库的易用性，也完全改变了传统软件的应用场景。智能数据分析助手能够理解业务语境，提供个性化的数据洞察和建议。代码生成功能帮助开发者快速创建复杂查询，提高开发效率。
4 新硬件带来数据库性能突破
硬件加速器始终是数据库厂商提升性能的重要武器。从早期的数据库一体机、RAC 集群架构，到 Infiniband 网络和专用存储，数据库系统与高性能硬件的深度耦合曾带来显著的性能提升。然而，这种“软硬一体”的模式也引发了价格虚高、平台绑定、扩展受限等诸多问题。随着通用硬件技术的飞速发展，数据库正在迎来一波“去绑定化”的硬件性能革命。GPU、TPU、FPGA 等计算加速器逐渐走向通用化，在大规模并行计算、图处理、AI 推理等场景中显著提升数据库的吞吐能力；而固态内存、可计算内存（如 CXL）、高速互联与分布式高性能存储技术的成熟，也重塑了数据库的数据访问路径，极大降低了延迟。此外在 AI 驱动的分析场景中，数据库与新硬件的融合正成为性能突破的关键引擎。
5 多模数据库成为新主流
曾经人们认为：数据的差异如此之大，以至于“没有银弹数据库”能解决所有问题，因此诞生了文档型、图型、时序型、数组型、向量型等一系列专用数据库。这些系统在特定场景下性能卓越，但也带来了系统架构复杂和数据存储重复，使得企业数据栈碎片化、运维成本高企。然而，随着多模数据库技术的快速进化，这一格局正在被彻底颠覆。现代多模数据库可以在同一引擎中同时支持多种数据模型与查询方式，实现结构化与半结构化、关系和图混合建模、时序与空间数据并存分析等复杂需求，真正实现了“one DB fits many”。这使得许多原本依赖专用数据库的场景被重新整合到关系型或多模平台之中。同时大量专用型数据库开始边缘化，甚至被融合进主流数据库内核。
6 关系模型的复兴
关系模型从1970年代诞生以来，因其结构清晰、查询强大、事务支持完善，一直是数据库的主流模型。但是关系模型也从未停止被质疑，从性能瓶颈到扩展性挑战。 “反关系型”，“反SQL” 的浪潮也是持续不断，最近一次是从2005年开始的伴随NoSQL、NewSQL、K-V存储、文档数据库以及 MapReduce等浪潮席卷而来，掀起了对传统关系数据库的广泛替代尝试。然而，经历近二十年的实践与沉淀，事实证明，构建在关系代数和集合论坚实理论基础上的关系模型依然拥有无可取代的优势。它在 ACID 事务、复杂查询、数据一致性等方面的系统性优势仍旧领先，而在分布式架构、弹性扩展、多模数据融合等新兴能力上，关系型数据库也实现了跨越式进化。如今，越来越多的新一代数据库产品正在回归并强化对关系模型的支持，开发者也重新意识到：稳健的结构与强大的抽象，才是应对复杂业务场景最持久、最可信的基石。关系模型不仅没有过时，反而正站在新时代的技术潮头。
7 多类型分布式数据库的发展
虽然近年来单机数据库在硬件加持下性能飞跃，但这并不意味着分布式数据库已失去价值。恰恰相反，随着数据规模、业务复杂度与系统高可用性要求的持续提升，分布式数据库反而正在迎来“多类型并进”的加速发展阶段。分布式数据库的价值，早已不仅仅在于”支持 OLTP 的高性能、OLAP 的大数据”，而是在数据横跨多地、多系统、多业务场景的背景下，成为企业构建统一数据底座、支撑海量并发、确保业务连续性的关键能力。在 OLAP 场景中，MPP 架构、资源控制技术和节点自治机制依然是 PB、EB 级数据分析的核心支撑；在 OLTP 场景中，分布式事务协议持续演进，支撑全球交易级应用系统的分布式一致性；而在边缘计算、IoT、视频分析等新兴领域，轻量级嵌入式分布式数据库也在兴起。
8 数据库安全与合规的全面加强
随着数据安全成为国家战略和企业核心竞争力的关键支柱，数据库安全正经历一场深刻的范式转变：从事后审计走向实时防御，从外部插件转向内核能力，从合规驱动转向业务内生。数据库安全已不再是“附加组件”，而是设计架构中的原生元素。多员权限已成为权限控制的主流模型，取代了过去以 DBA 为中心的粗粒度授权方式。配合零信任架构和多租户设计，数据库支持租户级独立密钥、密钥轮换、权限隔离等功能，确保敏感数据“最小可用、最小暴露”。与此同时，静态脱敏、动态脱敏与仿真数据生成等技术，正在保障数据在开发、测试、共享等场景中的“可用性与合规性兼顾”。而审计系统也不再止于“记录日志”，而是利用 AI 模型对用户行为建模，实现智能告警、实时处置。此外，数据库还需满足日益严格的数据合规要求，如 GDPR、数据出境监管、等级保护等，支持细粒度访问控制、审计溯源、数据分级分类、动态策略调整等机制。
9 更多的开放标准
数据库领域长期存在“协议碎片化、语言不兼容、生态难协同”的问题。传统 SQL 虽已标准化多年，但不同数据库的方言差异，导致迁移成本高、运维工具重复建设。随着数据库的不断发展和多样化数据需求爆发，数据标准化的重要性日益突出。在数据库管理与运维层面，业界正逐步推动标准化的监控接口、诊断视图、慢日志格式、资源指标定义，以支撑统一的 AIOps 运维体系，提升跨数据库平台的可观测性与自动化能力。面对多样化的数据方面，新型数据查询语言标准化正提上日程：图数据查询已成为国际标准；向量数据也在探索向量查询的算子与索引标准。未来还可能出现用于时序、数组、JSON、文档等多模数据的通用查询语言扩展。此外，在数据互操作与平台迁移方面，日志格式、数据导入导出格式、元数据交换协议、兼容性测试标准逐渐成熟，极大降低了数据同步、数据库替换与生态切换的门槛。这种标准化趋势不仅有利于厂商之间的协作，也促进了数据库产业的健康发展。
10 数据库本地化运动
数据库作为关键数字基础设施，正处于“自主可控”与“全球去依赖”的深刻变革中。中国信创体系推动了数据库的全面国产化替代，但数据库本地化运动并非中国独有，而是全球趋势。在美国，政府与军工体系已建立“高安全、高隔离”的本地数据库系统，核心领域数据库必须通过严格的FIPS 140-3认证，同时通过构建“美国本土数据堆栈”，明确强调部署边界与数据控制。在欧盟，GDPR 强化了对数据出境和本地保存的法律约束，催生了“欧盟云”与“欧洲开源数据库联盟”。此外，印度、中东、俄罗斯、东盟等国家和地区，也都在关键行业中加快数据库去美化和本土化。这一趋势的核心，是技术主权意识抬头，以及对数据主权的安全、可控性、合规性的高度重视。新一代本地化数据库厂商，不再满足于“兼容 Oracle”，而是积极创新，安全合规。在未来，数据库是国家级基础设施能力的一部分，承载着数字经济的关键责任。
东方金信海盒系列数据库
在如今数据库技术快速演进的时代，北京东方金信公司凭借多年深耕数据基础软件的经验，持续打造自主、安全、先进的国产数据库体系。公司旗下的 SeaboxSQL 系列信创数据库，面向新时代数据需求，紧跟发展趋势，全面支持云原生架构，内置机器学习引擎，适配新一代高性能计算与存储硬件，覆盖集中式与分布式等多种部署场景，具备高安全性、高可用性以及多模型存储与查询能力，广泛服务于政企、能源、金融、军工等关键行业，助力构建企业级核心数据底座。