❶ 想學資料庫的發展前景怎麼樣
資料庫的發展前景很好，首先說資料庫作為數據存儲的一個東西呢，後面是越來越需要的人才去做到很好，去優化性能啊什麼的，趨勢是一個向上的趨勢，現在想入行都來得及
❷ 學資料庫的發展前景怎麼樣
學資料庫的發展前景廣闊，但是，任何行業都是存在二八定律，如果不能成為頂尖的水平，行業發展前景廣闊，也不一定會讓個人有更多的收獲。
❸ 未來一兩年資料庫發展方向怎樣
信息爆炸時代，帶來的不僅僅是我們對信息劇增的無所適從，還有就是資料庫技術的飛速發展和琳琅滿目的資料庫應用。
細數資料庫技術從上世紀60年代興起到如今，已有40餘年的歷史。從開始的層次資料庫、網狀資料庫，到關系資料庫管理系統，再到現在資料庫技術與多學科技術有機結合後產生的分布式資料庫、並行資料庫、演繹資料庫、多媒體庫、移動資料庫等等，它們共同構成的資料庫大家族，熱鬧非凡。
那麼，資料庫技術在未來的發展上會有哪些明顯趨勢呢?記者懷揣著這樣的問題采訪了Sybase中國有限公司售前總監宋一平。在資料庫領域有著10多年工作經驗，並一直工作在資料庫應用最前沿的宋一平，對資料庫技術未來的發展方向有著自己獨到的見解。
存儲方式將向「列存儲」靠攏
到底是行存儲還是列存儲，主要看如何應用數據信息。
以前資料庫都是以行的形式存儲。理由很簡單，用戶需要的是對單條數據的讀取和存儲。而現在，單純的數據記錄已經不足以支撐企業發展了，企業更需要的是數據分析和決策支持。那麼，單純看一條記錄也就沒有了意義，而是要把所有數據的某項共性統計出來進行分析，這就是「列」的概念。
列存儲的出現，實際上就是對數據分析需求的增多。而分析需求則一定是對某一個列的訪問。
「以中國移動為例，上億的用戶，每個月都有超過TB級的數據，哪些是VIP用戶，該如何根據他們的需求提供專有服務?對於那些動感地帶的用戶，到底應該制定哪些優惠政策?除了簡單看話費，是不是還應該能從中挖掘出他們的消費特點，進行更有針對性的業務推廣活動?所有這些需求，就不再是僅僅看一條數據的問題，而需要頻繁對列進行操作。因此，我預計，不出半年，各大資料庫廠商都會推出以列為存儲方式的資料庫。」宋一平直言。
記者簡單了解到，近半年來確實出現不少認同以「列」存儲的理論文章。這個Sybase從1997年就開始「守」了近10年的專利，估計就要難以再守了。
資料庫規模將呈「兩頭」發展
「資料庫的規模會向『兩頭』發展，即大的越來越大，小的越來越小。」宋一平進一步解釋，「所謂大的，主要是指企業級資料庫的規模。10年前，資料庫存儲的數據大都以GB為基準衡量，幾十GB就已經非常龐大了。而現在，僅僅廣東移動一個公司每個月新增的數據量就已經用TB來衡量，相信不出3年，很多企業要存儲的數據就要達到PB級。數據量越來越大，需要更大的資料庫來做支撐，這就是資料庫的發展方向之一。」
隨著計算機的普及，計算機應用點的增多，數據存儲量自然也就大了。記得一位網友曾經製作自己某一天的「數字化生活」，把這一天的吃喝拉撒睡全部用攝像頭記錄下來。這就是他的 「數字化生活」，把生活整個變成數字化的信息數據，這也是未來人們生活一個重要的方面。數據越來越多，資料庫技術想要自如應對這樣的發展，只有越來越大。
另一方面，資料庫又會越來越小。
你知道嗎?目前在國外的一款卡西歐手錶中就帶有Sybase的資料庫。手錶可以隨時記錄天氣情況、氣壓以及佩戴者的血壓、心跳、步頻等數據，佩戴者還可以把這些數據下載到計算機上做簡單的分析，這種資料庫雖然並不要求數據存儲量大，但卻要求在低計算量的情況下能快速反應，並能適應外界環境的變化。小資料庫主要集中在移動資料庫領域，現有技術已經能夠提供很好的支持。
「數據倉庫」概念漸入人心
很多資料庫廠商認為，資料庫一個就行，「一專多能」，既能用它進行實時交易，也能用它來進行數據分析。
但事實卻並非這樣簡單。很多用戶現在在前台一邊需要資料庫提供實時交易功能，一邊又需要有很快的響應速度，而在後台，則又需要設立一些規則進行數據分析和商務智能分析。Sybase就認為，這兩個資料庫應該是兩種格式，畢竟它們應用的需求不同。因此，從產品設置上，Sybase有交易型資料庫和分析型資料庫兩種。
而數據倉庫則是位於後台，存儲著可供企業進行深度分析及決策使用的數據。數據倉庫中的數據一般按照一定的主題域進行組織，主題是一個抽象的概念，是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的方面，一個主題通常與多個操作型信息系統相關。同時，一般企業會有好幾個資料庫，這些資料庫之間是相互獨立，並且往往是異構的。而數據倉庫中的數據則是在對原有分散的資料庫中的數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留來反映某一時間段的變化。
非結構化數據結構化存儲
「我認為，非結構化數據仍然不能直接納入資料庫中。」宋一平表示，「說到這里，可能大家都認為我在逆潮流而動，現在很多資料庫廠商都可以接受圖像、視頻等非結構化數據的存儲，可Sybase怎麼還要死守著結構化數據呢?我認為，非結構化數據要想進入資料庫，仍然需要結構化，只是這種結構化的方式各廠商不一樣，而且相比以前有了很大的進步和提高。」
還記得，以前我們圖片的記錄方式是記錄它的文件名，如果文件名中提到了某個人的名字，那麼在整個資料庫查詢的時候，就可以把這個圖片找到。宋一平對記者說：「這樣做非常不科學的。」因為很多非結構化數據的文件名起的並不可能完全，如果強行把非結構化數據拉入結構化資料庫中，顯得不合適，影響操作的便利。
那麼，現在大家是如何把非結構化的數據變成結構化的呢?「其實很簡單」，宋一平解釋，「就是用結構化的數據描述非結構化數據。比如圖片，就用點和位置來記錄圖片中每個像素。一旦需要做查詢的時候，可以根據像素的組合記錄來比對，把符合比對要求的數據全部篩選出來。這樣就把非結構化數據以結構化的方式納入到資料庫中，並能接受查詢、檢索等操作。」
資料庫技術發展幾十年來，有些技術風光一時，但終究被淘汰;有些技術則一直沿用至今。所有的預測都只能是方向性的，各資料庫廠商彼此的理解也有差異。未來的資料庫會如何發展，我們拭目以待，但可以肯定那一定是最滿足用戶需求的。
❹ 哪一種資料庫技術在未來發展趨勢好
資料庫系統的功能從早期的數據存儲、查詢到聯機事務處理，再到數據挖掘，從單純的資料庫發展到與之相關的模型庫、知識庫的集成，其所取得成就是令人矚目的。當然，所有這些都還有許多局限性，還有許多關鍵問題等待解決，而且，隨著應用領域日益廣泛，硬體技術的不斷提高，資料庫技術還要面臨新的挑戰。
當前資料庫技術的發展呈現出與多種學科知識相結合的趨勢，凡是有數據（廣義的）產生的領域就可能需要資料庫技術的支持，它們相結合後即刻就會出現一種新的資料庫成員而壯大資料庫家族。因此在概念上應該把它們與傳統的資料庫相區分，而不必過多地去討論是OODB好，還是RDB好；為什麼RDB不支持對工程數據的管理等。
新一代的資料庫技術應能完成新應用的要求。
這些新的課題有待於資料庫研究者及所有計算機工作者的努力。
目前由於人類知識技術的局限性，資料庫技術呈現出了明顯的分支性，今後必將走向大一統。
❺ 資料庫應用方面未來的發展方向有哪些
資料庫應用與信息系統
在目前比較流行的技術有哪些？
或者未來的資料庫應用系統要向哪些方向發展？
最好是能達到計算機專業碩士研究生畢業標準的課題
請教資料庫方面的專家和高手，謝謝
問題補充：資料庫應用與信息系統
在目前比較流行的技術有哪些？
或者未來的資料庫應用系統要向哪些方向發展？
關系資料庫、多媒體資料庫等等
最好是能達到計算機專業碩士研究生畢業標準的課題
請教資料庫方面的專家和高手，謝謝
❻ 資料庫未來的發展方向及其主流
未來資料庫發展必須與其它技術相結合，數據豐富知識稀少，是大數據時代的特徵。所以存儲器上需海量存儲。要想挖掘出自己需要的數據就要結合數據挖掘技術，建立自己的數據倉庫等數據倉儲技術，智能化分析建立商業智能。在目前雲存儲下，可以說是對資料庫行業的沖擊。
❼ 資料庫的發展前景怎麼樣
進入信息化市場，資料庫的重要性日益凸顯，目前資料庫主要分為資料庫產品、資料庫服務和資料庫支撐體系。我國資料庫產品以關系型為主，非關系型資料庫以鍵值型資料庫為主。
金融、電信、政務、製造和互聯網為我國資料庫應用最為廣泛的領域，但是它們的應用特點各不相同。未來，在企業崛起、國家利好政策和資本關注等因素推動下，我國資料庫行業市場規模有望接近7百億元。
本文核心數據：資料庫產品分布、資料庫市場規模
資料庫主要分為三大類
在信息化時代，資料庫已經逐漸應用於各行各業。資料庫主要分為三大類：資料庫產品、資料庫服務和資料庫支撐體系。
資料庫產品主要由關系型資料庫、非關系型資料庫、混合型資料庫及資料庫周邊工具構成。
資料庫服務是指圍繞資料庫的咨詢規劃、實施部署和運維運營等環節，為資料庫系統的正常、高效、持續、安全使用提供信息技術服務工作。
資料庫支撐體系由從事資料庫學術研究、人才培養、開源社區、評測認證等工作的相關主體共同構成。
❽ 大數據未來的發展趨勢
趨勢一：數據的資源化
什麼是數據的資源化，它指的是大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並且已經成為大家爭奪的焦點。因此，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理能夠為大數據提供彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自從2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。
另外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。
與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
關於大數據未來的發展趨勢的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
❾ 大數據未來的發展前景怎麼樣
產業發展現狀
1、行業整體情況：大數據產業規模維持高速增長 主要應用於互聯網與政務領域
——大數據產業規模：2020年超過6000億元，未來將保持高速增長
中國大數據產業聯盟發布的《2021中國大數據產業發展地圖暨中國大數據產業發展白皮書》指出，2018年以來，大數據技術的快速發展，以及大數據與人工智慧、VR、5G、區塊鏈、邊緣智能等新技術的交匯融合，持續加速技術創新。與此同時，伴隨新型智慧城市和數字城市建設熱潮，各地與大數據相關的園區加速落地，大數據產業持續增長。
白皮書中賽迪顧問的數據顯示，2020年中國大數據產業規模達6388億元，同比增長18.6%，預計未來三年保持15%以上的年均增速，到2023年產業規模超過10000億元。
更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。
❿ 大數據的分布式資料庫的發展趨勢如何
現在大數據是一個十分火熱的技術，這也使得很多人都開始關注大數據的任何動態，因為大數據在某種程度上來說能夠影響我們的生活。在這篇文章中我們就給大家介紹一下大數據的分布式資料庫的發展趨勢，希望這篇文章能夠幫助大家更好理解大數據的分布式資料庫的發展趨勢。
其實不論是Hadoop還是分布式資料庫，技術體繫上兩者都已經向著計算存儲層分離的方式演進。對於Hadoop來說這一趨勢非常明顯，HDFS存儲與YARN調度計算的分離，使得計算與存儲均可以按需橫向擴展。而分布式資料庫近年來也在遵循類似的趨勢，很多資料庫已經將底層存儲與上層的SQL引擎進行剝離。傳統的XML資料庫、OO資料庫、與pre-RDBMS正在消亡；新興領域文檔類資料庫、圖資料庫、Table-Style資料庫與Multi-Model資料庫正在擴大自身影響；傳統關系型資料庫、列存儲資料庫、內存分析型資料庫正在考慮轉型。可以看到，從技術完整性與成熟度來看，Hadoop確實還處於相對早期的形態。直到今天，很多技術在很多企業應用中需要大量的手工調優才能夠勉強運行。同時，Hadoop的主要應用場景一直以來面向批處理分析型業務，傳統資料庫在線聯機處理部分不是其主要的發展方向。同時Hadoop技術由於開源生態體系過於龐大，同時參與改造的廠商太多，使得用戶很難完全熟悉整個體系，這一方面大大增加了開發的復雜度，提升了用戶使用的難度，另一方面則是各個廠商之間維護不同版本，使得產品的發展方向可能與開源版本差別逐漸加大。
而分布式資料庫領域經歷了幾十年的磨練，傳統RDBMS的MPP技術早已經爐火純青，在分類眾多的分布式資料庫中，其主要發展方向基本可以分為「分布式聯機資料庫」與「分布式分析型資料庫」兩種。對比Hadoop與分布式資料庫可以看出，Hadoop的產品發展方向定位，與分布式資料庫中列存儲資料庫相當重疊而在高並發聯機交易場景，在Hadoop中除了HBase能夠勉強沾邊以外，分布式資料庫則占據絕對的優勢。目前，從Hadoop行業的發展來看，很多廠商而是將其定位改變為數據科學與機器學習服務商。因此，從商業模式上看以Hadoop分銷的商業模式基本已經宣告結束，用戶已經體驗到維護整個Hadoop平台的困難而不願被強迫購買整個平台。大量用戶更願意把原來Hadoop的部件拆開靈活使用，為使用場景和結果買單，而非平台本身買單。另外一個細分市場——非結構化小文件存儲，一直以來都是對象存儲、塊存儲，與分布式文件系統的主戰場。如今，一些新一代資料庫也開始進入該領域，可以預見在未來的幾年中，小型非結構化文件存儲也可能成為具備多模數據處理能力的分布式資料庫的戰場之一。
我們在這篇文章中給大家介紹了很多有關大數據分布資料庫的發展前景，通過這篇文章我們不難發現資料庫的發展是一個極其重要的內容，只有搭建分布式資料庫，大數據才能夠更好地為我們服務。