數據作為新型生産要素，是新質生産力發展的重要動力，數據庫則是支撐數據存儲與計算的關鍵基石。全球人工智能浪潮迅猛發展，正在推動數據存算需求劇烈變化和技術創新，研究和開發數據資産化及數據要素流通的數據庫技術與産品，推動我國加速向“數據強國”不斷邁進。
在此背景下，2023年10月，清華大學-科藍軟件先進智能數據庫研究院正式成立，雙方攜手共進掌控基礎、底層和源頭，構建具備自主創新能力的全域生态體系，加速數據庫“根技術”的原始創新和國産替代。
先進智能數據庫的發展趨勢如何，又有哪些關鍵技術及産業應用?2024年8月22-24日，備受矚目的第15屆中國數據庫技術大會(DTCC2024)在北京隆重召開。本屆大會特别邀請了清華大學信息國家研究中心研究員、清華科藍先進智能數據庫研究院院長邢春曉，為我們帶來了主題為《先進智能數據庫發展趨勢，關鍵技術及産業應用》的分享。
邢院長從數據庫技術和系統的先進性和智能性，特别是大模型時代數據庫的技術攻堅方向，特邀報告主要研究内容包括：(1)先進智能數據庫發展趨勢。(2)先進智能數據庫關鍵技術。(3)先進智能數據庫核心産品。(4)先進智能數據庫應用場景。
先進智能數據庫發展趨勢
當前，數字技術正在迅猛發展，數字經濟新技術、新産業、新業态、新模式不斷推陳出新，推動着全球數據庫技術産業變革不斷加速。全球數據庫正在經曆新一輪發展熱潮，開源模式正在塑造數據庫生态新格局，新一輪數據庫技術創新正在孕育中。
邢春曉院長歸納數據庫技術的十個發展趨勢：産業規模持續擴大：全球數據庫産業邁入發展黃金期，市場規模突破千億美元，企業與産品數量不斷攀升。雲數據庫占據主導地位：我國雲數據庫市場規模占比超過一半，顯示雲技術在數據庫領域的廣泛應用和重要性。技術融合與創新加速：數據庫技術正圍繞技術融合創新發展，雲計算、圖技術、湖倉一體等新興技術逐步應用落地。人工智能與數據庫雙向賦能：AI技術深度融入數據庫管理、優化等各個環節，同時數據庫也為AI模型提供高效支持。數據密集型行業創新應用：金融、電信等行業為數據庫産品應用創新提供廣泛空間，傳統行業數字化轉型持續探索數據庫賦能新路徑。多目标持續發展：數據庫技術将圍繞助力用戶降本增效、護航數據要素安全流通和賦能新興業務場景三個目标持續發展。交易分析一體化：數據庫将支撐多類業務，實現交易與分析的一體化處理，提高業務效率。軟硬協同與系統性能提升：軟硬協同一體化将成為提升數據庫系統性能的重要方向。隐私計算與區塊鍊技術：隐私計算保障密态數據安全流通，區塊鍊技術賦能數據資産高度可信，增強數據安全性與可信度。新應用與新價值釋放：AI大模型催生向量數據庫新應用，圖分析技術洞察數據連接新價值，時空數據庫釋放時空數據新潛能，開拓數據庫技術的新應用領域。
清華科藍先進智能數據庫研究院以高質量發展為首要任務，加快關鍵核心技術攻關，優化底層技術布局，争奪數據庫系統底層科技的制高點，在全内存分布式數據庫優化技術與系統、人工智能技術使能的分布式數據庫的基礎理論與技術、基于新硬件的數據庫優化方法、基于區塊鍊的數據庫安全關鍵技術、面向大模型的智能數據庫研發、“關基”産業國産數據庫替代應用、面向數字經濟的數據庫标準規範、和基于數據要素的數據庫基礎架構等多個關鍵方向，通過産學研深度融合、跨學科團隊聯合攻關，共同打造中國品牌數據庫華鼎+SUNDB。
先進智能數據庫關鍵技術
邢春曉院長表示先進智能數據庫面臨的十大挑戰可以歸納如下：
數據量與複雜性的管理：随着大數據時代的到來，數據庫需要處理的數據量呈爆炸性增長，且數據類型日益複雜，包括結構化、半結構化和非結構化數據。如何高效存儲、檢索和管理這些數據成為一大挑戰。
數據質量與準确性：數據質量直接影響智能數據庫的性能和決策的準确性。數據中的錯誤、不一緻性和噪聲等問題需要得到有效解決，以确保數據庫中的數據準确、完整和一緻。
數據安全與隐私保護：随着數據洩露事件的頻發，數據安全和隐私保護成為數據庫技術的重要關注點。智能數據庫需要采用加密技術、匿名化處理方法和嚴格的數據訪問控制機制，确保數據在收集、存儲和處理過程中的安全。
系統可擴展性與性能優化：随着業務需求的增長，數據庫系統需要具備高度的可擴展性，以支持更多的用戶和更複雜的應用場景。同時，數據庫性能的優化也是一大挑戰，需要采用先進的存儲結構、查詢處理機制和資源管理策略。
算法複雜性與透明度：智能數據庫中的算法越來越複雜，如何提高算法的透明度和解釋性，使用戶和監管機構能夠理解算法的決策依據和過程，成為一大挑戰。這有助于增強算法的公平性和可信度。
與現有系統集成：将智能數據庫技術與現有系統集成可能具有挑戰性，尤其是在系統設計時未考慮人工智能的情況下。這可能需要對現有基礎架構進行重大更改，并對員工進行再培訓。
非靜态、非平衡及成本敏感數據的處理：智能數據庫需要能夠處理非靜态、非平衡及成本敏感的數據，這些數據可能具有不同的分布特性和處理需求，對數據庫的處理能力提出了更高的要求。
多模數據融合與處理：随着多源異構數據的增加，智能數據庫需要具備多模數據融合與處理的能力，将來自不同數據源和結構的數據進行有效整合和利用。
高可用性與容錯性：智能數據庫需要确保在高并發、高負載的情況下仍然能夠提供穩定的服務。這要求數據庫系統具備高可用性和容錯性，能夠在出現故障時迅速恢複服務。
法律法規與倫理問題：随着智能數據庫技術的廣泛應用，其所引發的法律和倫理問題日益突出。如何确保技術的發展與應用不違反法律法規，不損害用戶權益，并且遵循倫理标準，成為技術發展中不能回避的問題。
數據庫的研究熱點從傳統的性能優化和雲計算集成，逐漸轉向了先進化、智能化、安全性、可擴展的數據庫系統。邢春曉院長針對上述挑戰歸納了先進智能數據庫系統的十大技術如下：
雲數據庫技術：雲原生、分布式計算與存儲分離，提升數據庫彈性與運維效率。
多模處理技術：實現一庫多用，支持多樣化數據結構與處理需求， HTAP行列混存技術：融合在線事務與實時分析處理，支持水平伸縮和強一緻性的多副本數據安全。
數據湖倉一體化技術：融合數據湖與數據倉庫，降低存儲與計算成本，提升數據處理性能。
AI與數據庫融合技術：AI優化數據庫管理與性能，數據庫支持AI模型高效運行。
隐私計算與區塊鍊技術：保障數據流通安全與可信度，增強數據隐私保護。
向量數據庫技術：高效檢索非結構化數據，支持AI大模型等新應用。
圖數據庫與圖分析技術：洞悉數據關聯價值，打破圖數據孤島，釋放數據連接新價值。
時空數據庫技術：處理時空數據，支持空天信息等新興業務場景。
軟硬協同一體化技術：提升數據庫系統整體性能，全内存優化資源利用。
數據庫自治與智能運維技術：實現數據庫的自我管理與智能運維，降低操作門檻。
清華大學和科藍軟件雙方緊密合作，基于自主知識産權的SUNDB數據庫和華鼎4.0提出了面向大模型的智能數據庫系統架構，探索了向量數據庫系統，包括向量索引、向量存儲、向量生成方法、分布式向量處理系統;研究了面向大模型的數據庫準備系統，包括數據治理、大模型自動訓練系統，設計了大模型的智能數據分析系統，包括基于大模型的NL2SQL、RAG 技術，智能數據分析、數據智能調優、知識圖譜管理。
先進智能數據庫核心産品
用戶選擇數據庫核心産品的标準，邢春曉院長提到共有五個核心點，銷售量、技術創新能力、用戶認可度、生态開發者數量、技術性。總結歸納了國内外十款産品的技術先進性和智能化特征，包括MySQL，PostgreSQL，Oracle Database，Microsoft SQL Server，MongoDB，Amazon Aurora，Google Spanner，IBM Db2，Azure SQL Database，Cassandra，Databricks，Zilliz和國内的SUNDB、達夢數據庫、PolarDB、TDSQL、HighGo DB、GBASE、SeaboxSQL、人大金倉、Vastbase、萬裡數據庫、優炫數據庫、OceanBase、GaussDB/ openGauss 、GoldenDB、AntDB、TiDB等國内數據庫核心産品在先進性和智能性的創新和特色。SUNDB作為新型舉國體制下中國真正能夠從源頭和底層掌控的安全可靠、技術先進的數據庫，更是中國自主品牌數據庫。
邢春曉院長強調，面向通用和垂直領域大模型的先進智能數據庫既是國家關鍵信息基礎設施的核心技術，也是網絡信息安全的重要組成部分。同時指出，清華大學和科藍軟件将持續投入先進智能數據庫技術研發與産業落地，既發揮好産學研用深度融合的優勢，又用好在關鍵基礎産業實踐中積累的行業經驗，形成對行業的廣覆蓋、深助力、高效能和強監管，共同推動智能數據庫産業的高質量發展。
先進智能數據庫典型應用場景
智能數據庫在國内黨政體系中的應用具有重要的戰略意義，涵蓋了多個關鍵領域和應用場景，金融領域中的應用也涉及多個關鍵方面，如數據分析、風險管理、客戶服務等，具有顯著的效率提升和決策支持作用。邢春曉表示，先進智能數據庫還廣泛應用于政府機構、交通運輸、物流倉儲、科學研究等領域，智能數據庫的高效管理和智能化分析能力為各個行業的數字化轉型和創新發展提供了強有力的支持。
SUNDB數據庫産品規劃清晰，戰略布局專注服務于銀行、保險、證券、電信、政府、軍工、能源、交通等國家關鍵信息基礎設施的核心業務系統。經過數年的行業應用，SUNDB數據庫的成熟度、性能、穩定性、安全性以及技術服務能力得到了用戶和市場的廣泛認可。
總結和展望
對于未來，邢春曉院長表示，數據是大模型的基礎，數據庫也是大模型不可或缺的助力，大模型對數據庫提出了新的需求，也帶來了新的機遇，大模型+數據庫會實現1+1>2的效果。先進智能數據庫技術、系統和産品将圍繞賦能數據要素x确權交易流通，驅動用戶提質降本增效和融合創新人工智能大模型新興業務場景三個目标持續發展。
當前，我國正站在新一輪科技革命和産業變革的關鍵節點。SUNDB數據庫充分發揮金融科技行業的自身優勢，又結合清華學科交叉的前沿技術，原創性、颠覆性科技創新成果競相湧現，不斷塑造發展新領域新動能，對金融、電信、政府、軍工、能源、交通等衆多國家關鍵信息基礎設施領域的核心業務系統都起到了重要推動作用。
未來，科藍SUNDB數據庫将繼續堅持自主研發路線，與清華攜手打造先進智能數據庫，發揮協同效應共建華鼎+SUNDB先進智能數據庫全域生态體系，推進産學研結合，持續研發創新，解決“卡脖子”技術問題，為新時期知識産權強國建設奠定堅實基礎。
免責聲明：本文僅代表作者個人觀點，與每日科技網無關。其原創性以及文中陳述文字和内容未經本站證實，對本文以及其中全部或者部分内容、文字的真實性、完整性、及時性本站不作任何保證或承諾，請讀者僅作參考，并請自行核實相關内容。
本網站有部分内容均轉載自其它媒體，轉載目的在于傳遞更多信息，并不代表本網贊同其觀點和對其真實性負責，若因作品内容、知識産權、版權和其他問題，請及時提供相關證明等材料并與我們聯系，本網站将在規定時間内給予删除等相關處理.
