❶ 想学数据库的发展前景怎么样
数据库的发展前景很好，首先说数据库作为数据存储的一个东西呢，后面是越来越需要的人才去做到很好，去优化性能啊什么的，趋势是一个向上的趋势，现在想入行都来得及
❷ 学数据库的发展前景怎么样
学数据库的发展前景广阔，但是，任何行业都是存在二八定律，如果不能成为顶尖的水平，行业发展前景广阔，也不一定会让个人有更多的收获。
❸ 未来一两年数据库发展方向怎样
信息爆炸时代，带来的不仅仅是我们对信息剧增的无所适从，还有就是数据库技术的飞速发展和琳琅满目的数据库应用。
细数数据库技术从上世纪60年代兴起到如今，已有40余年的历史。从开始的层次数据库、网状数据库，到关系数据库管理系统，再到现在数据库技术与多学科技术有机结合后产生的分布式数据库、并行数据库、演绎数据库、多媒体库、移动数据库等等，它们共同构成的数据库大家族，热闹非凡。
那么，数据库技术在未来的发展上会有哪些明显趋势呢?记者怀揣着这样的问题采访了Sybase中国有限公司售前总监宋一平。在数据库领域有着10多年工作经验，并一直工作在数据库应用最前沿的宋一平，对数据库技术未来的发展方向有着自己独到的见解。
存储方式将向“列存储”靠拢
到底是行存储还是列存储，主要看如何应用数据信息。
以前数据库都是以行的形式存储。理由很简单，用户需要的是对单条数据的读取和存储。而现在，单纯的数据记录已经不足以支撑企业发展了，企业更需要的是数据分析和决策支持。那么，单纯看一条记录也就没有了意义，而是要把所有数据的某项共性统计出来进行分析，这就是“列”的概念。
列存储的出现，实际上就是对数据分析需求的增多。而分析需求则一定是对某一个列的访问。
“以中国移动为例，上亿的用户，每个月都有超过TB级的数据，哪些是VIP用户，该如何根据他们的需求提供专有服务?对于那些动感地带的用户，到底应该制定哪些优惠政策?除了简单看话费，是不是还应该能从中挖掘出他们的消费特点，进行更有针对性的业务推广活动?所有这些需求，就不再是仅仅看一条数据的问题，而需要频繁对列进行操作。因此，我预计，不出半年，各大数据库厂商都会推出以列为存储方式的数据库。”宋一平直言。
记者简单了解到，近半年来确实出现不少认同以“列”存储的理论文章。这个Sybase从1997年就开始“守”了近10年的专利，估计就要难以再守了。
数据库规模将呈“两头”发展
“数据库的规模会向‘两头’发展，即大的越来越大，小的越来越小。”宋一平进一步解释，“所谓大的，主要是指企业级数据库的规模。10年前，数据库存储的数据大都以GB为基准衡量，几十GB就已经非常庞大了。而现在，仅仅广东移动一个公司每个月新增的数据量就已经用TB来衡量，相信不出3年，很多企业要存储的数据就要达到PB级。数据量越来越大，需要更大的数据库来做支撑，这就是数据库的发展方向之一。”
随着计算机的普及，计算机应用点的增多，数据存储量自然也就大了。记得一位网友曾经制作自己某一天的“数字化生活”，把这一天的吃喝拉撒睡全部用摄像头记录下来。这就是他的 “数字化生活”，把生活整个变成数字化的信息数据，这也是未来人们生活一个重要的方面。数据越来越多，数据库技术想要自如应对这样的发展，只有越来越大。
另一方面，数据库又会越来越小。
你知道吗?目前在国外的一款卡西欧手表中就带有Sybase的数据库。手表可以随时记录天气情况、气压以及佩戴者的血压、心跳、步频等数据，佩戴者还可以把这些数据下载到计算机上做简单的分析，这种数据库虽然并不要求数据存储量大，但却要求在低计算量的情况下能快速反应，并能适应外界环境的变化。小数据库主要集中在移动数据库领域，现有技术已经能够提供很好的支持。
“数据仓库”概念渐入人心
很多数据库厂商认为，数据库一个就行，“一专多能”，既能用它进行实时交易，也能用它来进行数据分析。
但事实却并非这样简单。很多用户现在在前台一边需要数据库提供实时交易功能，一边又需要有很快的响应速度，而在后台，则又需要设立一些规则进行数据分析和商务智能分析。Sybase就认为，这两个数据库应该是两种格式，毕竟它们应用的需求不同。因此，从产品设置上，Sybase有交易型数据库和分析型数据库两种。
而数据仓库则是位于后台，存储着可供企业进行深度分析及决策使用的数据。数据仓库中的数据一般按照一定的主题域进行组织，主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。同时，一般企业会有好几个数据库，这些数据库之间是相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据则是在对原有分散的数据库中的数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留来反映某一时间段的变化。
非结构化数据结构化存储
“我认为，非结构化数据仍然不能直接纳入数据库中。”宋一平表示，“说到这里，可能大家都认为我在逆潮流而动，现在很多数据库厂商都可以接受图像、视频等非结构化数据的存储，可Sybase怎么还要死守着结构化数据呢?我认为，非结构化数据要想进入数据库，仍然需要结构化，只是这种结构化的方式各厂商不一样，而且相比以前有了很大的进步和提高。”
还记得，以前我们图片的记录方式是记录它的文件名，如果文件名中提到了某个人的名字，那么在整个数据库查询的时候，就可以把这个图片找到。宋一平对记者说：“这样做非常不科学的。”因为很多非结构化数据的文件名起的并不可能完全，如果强行把非结构化数据拉入结构化数据库中，显得不合适，影响操作的便利。
那么，现在大家是如何把非结构化的数据变成结构化的呢?“其实很简单”，宋一平解释，“就是用结构化的数据描述非结构化数据。比如图片，就用点和位置来记录图片中每个像素。一旦需要做查询的时候，可以根据像素的组合记录来比对，把符合比对要求的数据全部筛选出来。这样就把非结构化数据以结构化的方式纳入到数据库中，并能接受查询、检索等操作。”
数据库技术发展几十年来，有些技术风光一时，但终究被淘汰;有些技术则一直沿用至今。所有的预测都只能是方向性的，各数据库厂商彼此的理解也有差异。未来的数据库会如何发展，我们拭目以待，但可以肯定那一定是最满足用户需求的。
❹ 哪一种数据库技术在未来发展趋势好
数据库系统的功能从早期的数据存储、查询到联机事务处理，再到数据挖掘，从单纯的数据库发展到与之相关的模型库、知识库的集成，其所取得成就是令人瞩目的。当然，所有这些都还有许多局限性，还有许多关键问题等待解决，而且，随着应用领域日益广泛，硬件技术的不断提高，数据库技术还要面临新的挑战。
当前数据库技术的发展呈现出与多种学科知识相结合的趋势，凡是有数据（广义的）产生的领域就可能需要数据库技术的支持，它们相结合后即刻就会出现一种新的数据库成员而壮大数据库家族。因此在概念上应该把它们与传统的数据库相区分，而不必过多地去讨论是OODB好，还是RDB好；为什么RDB不支持对工程数据的管理等。
新一代的数据库技术应能完成新应用的要求。
这些新的课题有待于数据库研究者及所有计算机工作者的努力。
目前由于人类知识技术的局限性，数据库技术呈现出了明显的分支性，今后必将走向大一统。
❺ 数据库应用方面未来的发展方向有哪些
数据库应用与信息系统
在目前比较流行的技术有哪些？
或者未来的数据库应用系统要向哪些方向发展？
最好是能达到计算机专业硕士研究生毕业标准的课题
请教数据库方面的专家和高手，谢谢
问题补充：数据库应用与信息系统
在目前比较流行的技术有哪些？
或者未来的数据库应用系统要向哪些方向发展？
关系数据库、多媒体数据库等等
最好是能达到计算机专业硕士研究生毕业标准的课题
请教数据库方面的专家和高手，谢谢
❻ 数据库未来的发展方向及其主流
未来数据库发展必须与其它技术相结合，数据丰富知识稀少，是大数据时代的特征。所以存储器上需海量存储。要想挖掘出自己需要的数据就要结合数据挖掘技术，建立自己的数据仓库等数据仓储技术，智能化分析建立商业智能。在目前云存储下，可以说是对数据库行业的冲击。
❼ 数据库的发展前景怎么样
进入信息化市场，数据库的重要性日益凸显，目前数据库主要分为数据库产品、数据库服务和数据库支撑体系。我国数据库产品以关系型为主，非关系型数据库以键值型数据库为主。
金融、电信、政务、制造和互联网为我国数据库应用最为广泛的领域，但是它们的应用特点各不相同。未来，在企业崛起、国家利好政策和资本关注等因素推动下，我国数据库行业市场规模有望接近7百亿元。
本文核心数据：数据库产品分布、数据库市场规模
数据库主要分为三大类
在信息化时代，数据库已经逐渐应用于各行各业。数据库主要分为三大类：数据库产品、数据库服务和数据库支撑体系。
数据库产品主要由关系型数据库、非关系型数据库、混合型数据库及数据库周边工具构成。
数据库服务是指围绕数据库的咨询规划、实施部署和运维运营等环节，为数据库系统的正常、高效、持续、安全使用提供信息技术服务工作。
数据库支撑体系由从事数据库学术研究、人才培养、开源社区、评测认证等工作的相关主体共同构成。
❽ 大数据未来的发展趋势
趋势一：数据的资源化
什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。
另外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
关于大数据未来的发展趋势的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
❾ 大数据未来的发展前景怎么样
产业发展现状
1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于互联网与政务领域
——大数据产业规模：2020年超过6000亿元，未来将保持高速增长
中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。
白皮书中赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。
更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
❿ 大数据的分布式数据库的发展趋势如何
现在大数据是一个十分火热的技术，这也使得很多人都开始关注大数据的任何动态，因为大数据在某种程度上来说能够影响我们的生活。在这篇文章中我们就给大家介绍一下大数据的分布式数据库的发展趋势，希望这篇文章能够帮助大家更好理解大数据的分布式数据库的发展趋势。
其实不论是Hadoop还是分布式数据库，技术体系上两者都已经向着计算存储层分离的方式演进。对于Hadoop来说这一趋势非常明显，HDFS存储与YARN调度计算的分离，使得计算与存储均可以按需横向扩展。而分布式数据库近年来也在遵循类似的趋势，很多数据库已经将底层存储与上层的SQL引擎进行剥离。传统的XML数据库、OO数据库、与pre-RDBMS正在消亡；新兴领域文档类数据库、图数据库、Table-Style数据库与Multi-Model数据库正在扩大自身影响；传统关系型数据库、列存储数据库、内存分析型数据库正在考虑转型。可以看到，从技术完整性与成熟度来看，Hadoop确实还处于相对早期的形态。直到今天，很多技术在很多企业应用中需要大量的手工调优才能够勉强运行。同时，Hadoop的主要应用场景一直以来面向批处理分析型业务，传统数据库在线联机处理部分不是其主要的发展方向。同时Hadoop技术由于开源生态体系过于庞大，同时参与改造的厂商太多，使得用户很难完全熟悉整个体系，这一方面大大增加了开发的复杂度，提升了用户使用的难度，另一方面则是各个厂商之间维护不同版本，使得产品的发展方向可能与开源版本差别逐渐加大。
而分布式数据库领域经历了几十年的磨练，传统RDBMS的MPP技术早已经炉火纯青，在分类众多的分布式数据库中，其主要发展方向基本可以分为“分布式联机数据库”与“分布式分析型数据库”两种。对比Hadoop与分布式数据库可以看出，Hadoop的产品发展方向定位，与分布式数据库中列存储数据库相当重叠而在高并发联机交易场景，在Hadoop中除了HBase能够勉强沾边以外，分布式数据库则占据绝对的优势。目前，从Hadoop行业的发展来看，很多厂商而是将其定位改变为数据科学与机器学习服务商。因此，从商业模式上看以Hadoop分销的商业模式基本已经宣告结束，用户已经体验到维护整个Hadoop平台的困难而不愿被强迫购买整个平台。大量用户更愿意把原来Hadoop的部件拆开灵活使用，为使用场景和结果买单，而非平台本身买单。另外一个细分市场——非结构化小文件存储，一直以来都是对象存储、块存储，与分布式文件系统的主战场。如今，一些新一代数据库也开始进入该领域，可以预见在未来的几年中，小型非结构化文件存储也可能成为具备多模数据处理能力的分布式数据库的战场之一。
我们在这篇文章中给大家介绍了很多有关大数据分布数据库的发展前景，通过这篇文章我们不难发现数据库的发展是一个极其重要的内容，只有搭建分布式数据库，大数据才能够更好地为我们服务。