人工智能时代，数据库技术创新提速赋能

数据库是用于存储、管理和检索数据的系统，数据库技术在现代计算机科学和信息技术中扮演着至关重要的角色

，用于满足各种应用程序和业务需求。经过大型机、小型机、局域网、互联网、移动互联网等数十年的技术迭代

与更新，数据库技术在数据结构、部署方式、应用场景等方面形成了较为成熟的理论基础与行业实践。

以人工智能为代表的新一代信息技术快速创新应用，随之而来的是数据处理需求的爆发式增长以及数据类型的

多元化。面向AI时代的数据管理要求，传统的数据库技术已经显露出一些局限性，例如，存储能力、查询效率

以及数据处理速度等方面的挑战。因此，数据库结合新时期技术发展形势，持续开展数据结构、部署方式、应用

场景三个维度创新。一是新数据结构，随着AI等技术的蓬勃发展，对多样化数据类型的分析提出了更高要求，

向量数据库、多模数据库等弥补了现有数据模型表达能力的不足。二是新部署方式，计算机软硬件、网络等技术

的进步，为数据库提供了更加先进的平台和生态环境，内存数据库、图形处理器数据库等借助新硬件平台提升

数据库可用性、可靠性。三是新应用场景，AI技术加速赋能数据库查询、管理等，HTAP数据库事务与分析性能

快速提升，应用推广持续深化。

总体而言，新一代数据库技术的多维度创新不仅深刻影响了传统数据行业，还将催生一系列以AI应用需求为牵引

的新行业、新赛道，为经济社会数据管理、智能决策等领域带来更加高效、先进的赋能效用，为传统行业数字化、

智能化水平的提升提供更加强大的底层技术支持。

数据库技术创新的主要方向

新数据类型，AI大规模数据管理倒逼向量数据库发展。目前，传统关系、非关系数据库无法有效满足AI训练所需

的数据存储与管理需要，特别是AI大模型底层向量数据的存储与管理。在图片、视频、音频等非结构化数据经过

深度学习向量化表示后，向量数据的维度将达到数千、上万维度，使用传统的关系型数据库会造成表臃肿、分片

复杂等问题，而键值等非关系型数据库无法执行数据检索、近邻算法等。因此，向量数据库正是为了响应AI

大模型时代海量非结构化数据向量化的超大规模检索、匹配等需要，应运而生的一种数据库产品类型。向量数据库

具备数据库基本的增查改删操作，更重要的是也具备了针对向量数据的快速相似性搜索能力，能够支持文本、图像、音视频等数据嵌入处理，具备百亿条以上的超大规模数据管理能力，支持多种面向向量的最近邻搜索算法，同时基于云化部署方式能够实现更加灵活的扩展。伴随未来优质大模型向更多领域渗透，向量数据库产业规模与创新热度将持续高涨，目前向量数据库将技术孵化与商业化同步开展，头部企业开放了一系列商业化／托管服务，传统数据库产品也在抓紧新增对向量数据模型的支持。

新部署方式，内存数据库和GPU数据库加快发展。在内存数据库方面，内存数据库优化面向不同容量、不同成本

的混合内容，以及大容量存储上的存储、综合查询等性能，如较小但访问频繁的数存储在动态随机存取存储器上，稍大且访问时延相对较低的数存储在存储级内存上；提供异构存储平台间的数据动态同步以及同固态硬盘／混合硬盘间的异步持久化存储，以适配DRAM、SCM以及SSD等异构内存平台。但由于SCM相对于SSD的成本较高，而性能相较DRAM提升有限，极大制约了SCM的推广，目前异构内存数据技术创新热度有所下降。在GPU数据库方面，当前GPU数据库主要包括GPU加速型数据库和GPU内存型数据库，其中前者将GPU作为CPU的协处理器／加速器，数据通过外围组件快速互联从CPU送到GPU计算，性能瓶颈主要是GPU显存以及CPU-GPU间输入／输出通道。后者直接将GPU内存数据库看作GPU端的内存数据库，该类系统将数据全部驻留内存，以发挥GPU的全部潜在性能，提高数据处理速度。短期内两条技术路线将结合实际场景需要并存，GPU内存型数据库是研究的重点方向。

新应用场景，混合事务应用持续优化。HTAP产品创新活跃，当前主流实现OLAP与OLTP并行方式的是行存储、

列存储并行HTAP，该架构让不同数据结构的存储引擎分别负责事务处理和分析，存储引擎在物理上隔离

（分布式），并遵从一定的协议（如Raft）在引擎之间进行实时复制，在一个系统内实现HTAP，目前SAP HANA

、Oracle Times Ten、HybridDB、TiDB等国内外主流产品采用此种技术路线。从长期来看，HTAP产品创新聚焦

两个方向，一是持续优化当前架构技术，优化数据组织方式、数据同步方式等，提升查询分析性能；二是底层存

储引擎的一体化，即使用一套系统和单一存储引擎实现HTAP，但目前理论研究层面性能实现效果不佳，仍处于

早期。

AI与数据库融合创新方向和实践探索

得益于AI的快速迭代、自我优化、动态调整等特性，数据库技术正在加速与AI技术在数据模型、数据管理、

数据应用等方面实现全方位融合，持续提升数据库产品性能、易用性、可维护性，同时也为AI的海量数据查询

管理、模型训练推理等提供更加高效的支撑。

因此，当前数据库技术与AI技术融合能够促进两种技术的协同创新与能力提升，具体体现在两个方面。

一方面，AI技术赋能数据库。例如，传统的经验数据库优化技术（如成本估算、连接顺序选择、旋钮调整、

索引和视图顾问等）基于经验方法和规范，需要人工参与调整和维护数据库。因此，现有的经验技术无法满足

大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能需求。基于AI技术可以有效解决类似问题，如强化

学习可以用于优化Join操作的顺序选择、深度强化学习可以用于自动配置数据库参数等。

另一方面，数据库技术赋能AI。在许多实际应用中，AI很难部署，因为它需要开发人员编写复杂的代码和

训练复杂的模型。运用新型数据库技术能够降低使用AI模型的复杂性，加速AI算法，并在数据库内提供AI能力。

例如，数据库技术可用于提高数据质量（如数据发现、数据清理、数据集成、数据标记和数据沿袭等）、

自动选择适当的模型、推荐模型参数和加速模型推理等。

国内外数据库产业创新发展态势向好

全球数据库市场规模保持高速增长，2022年市场规模突破910亿美元。数据库云化部署具有高扩展、高可用、

低成本等优势，2022年全球云数据库市场占比首次突破50％。2022年，全球数据库市场规模增长中的98％

由云数据库市场增长贡献。从数据库产品类型来看，关系型数据库产品成熟，占据市场应用绝对主导地位。

伴随多种类型数据爆发式增长，各种创新业务场景涌现，非关系型数据库应用增长较快。全球数据库市场格局

稳定，2018年—2022年全球Top5企业市场份额占比均超过65％，其中云服务巨头增速显著高于传统数据库

服务商，市场格局有望在云服务巨头牵引下，形成新的竞争格局。

国内数据库市场保持较快增长。在关系型数据库产品方面，2022年，我国关系型数据库软件市场规模为

34.3亿美元，同比增长23.9％。其中，公有云关系型数据库规模为20.8亿美元，同比增长34.8％；本地部署

关系型数据库规模为14.6亿美元，同比增长10.3％，云化产品已成为市场增长的主要驱动力。在非关系型产品

方面，我国本土产品结合自身业务发展需求或市场应用需求，采用开源或垂直领域商业化路径，打造了一批

创新型产品，逐步增强市场影响力。

从重点数据库产品创新方向来看，国产数据库产品线布局完整，市场竞争力稳步提升。在向量数据库方面，

以Milvus、Vsearch等为代表的国产向量数据库产品正加速部署应用，并同生态伙伴产品、自身业务产品等

深度融合，提升大模型训练推理效率。在HTAP数据库方面，TiDB、AnalyticDB等产品创新十分活跃，在部分

事务处理、数据分析性能方面能够替代传统产品，竞争力不断提升。此外，数据库应用配套的数据传输、

数据管理、数据库备份等工具逐步成熟，能够实现数据迁移／评估、同步、管理、安全审计、备份恢复等

全流程服务。2022年，在国内市场中本土数据库产品市场占比首次突破50％，其中主流关系型数据库市场

稳步实现替代，市场占比达40％，比2021年提高2个百分点；新型数据库发展占据市场先机，市场占比超八成。

从我国技术布局与应用建设需求来看，建议重点从几个方向推动相关领域创新布局：一是持续推进面向重点行业、

核心业务的关系型数据库产品的性能、稳定性升级，优化完善技术开发、运维工具、迁移工具、应用接口、

语句兼容创新等配套生态产品，持续提升产品矩阵竞争力；二是持续投入创新型产品研发，如向量数据库、

HTAP数据库等产品，围绕AI等新应用需求，相关数据模型、软硬件等技术创新活跃，我国应聚焦数据库前沿

领域，发展新型数据库产品，布局数据库新赛道，特别是支撑AI应用的数据库产品。

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