SQLserver专家聊聊数据库未来发展趋势和技术变化，感觉挺有意思的

我偶然看到一位网名叫“老张的数据库茶馆”的SQL Server资深专家，在某个技术社区分享了他对数据库未来的一些看法，他干了将近二十年的数据库运维和架构，从SQL Server 2000时代一路跟过来，所以他的视角非常接地气，说的东西听起来挺有意思的，不像有些文章那样满篇都是看不懂的术语。

他开门见山就说,现在的数据库世界已经不是SQL Server、Oracle这些老牌关系型数据库“一统天下”的局面了，他打了个比方，说以前建数据库就像买一辆“全能SUV”，既要能拉人又要能拉货，还要省油，SQL Server就是这样一辆性能不错的SUV，但现在业务需求太复杂了，有人需要超级跑车（比如做实时推荐），有人需要重型卡车（比如存海量日志），还有人需要灵活的山地自行车（比如处理不规整的JSON数据），未来的趋势肯定是“用什么工具干什么活”，也就是他提到的“多模数据库”和“混合架构”（来源：老张的数据库茶馆）。

具体到SQL Server本身，他觉得微软非常聪明，没有死守着传统的关系型数据库老本，他重点聊了SQL Server这几年大力发展的几个方向，觉得这基本代表了数据库技术的演变。

第一个是“内存优化表”，他说这个技术其实在SQL Server 2014就引入了，但现在越来越重要，简单说，就是把最常用、最需要速度的数据表直接放在服务器的内存里操作，而不是像过去那样频繁读写硬盘，他举了个例子，比如电商平台秒杀扣库存，或者金融交易系统处理订单，以前硬盘IO（输入输出）是最大的瓶颈，现在用内存优化表，速度能提升几十倍甚至上百倍，他觉得，随着内存价格越来越便宜，未来会有更多的核心业务表“住”进内存里，数据库的响应速度会达到一个前所未有的水平（来源：老张的数据库茶馆分享实录）。

第二个他觉得很关键的是对“智能”和“自动化”的拥抱，SQL Server 2017开始集成了机器学习服务（他习惯叫它R和Python服务），这意味着什么呢？他说，以前做数据分析和预测，得把数据从数据库里导出来，然后用别的工具去跑模型，非常麻烦，现在好了，可以直接在数据库内部写Python脚本，对数据进行实时分析和机器学习，可以直接在数据库里判断一笔交易是不是欺诈，或者预测某个商品未来的销量，他预测，数据库将来会越来越“聪明”，不仅仅是简单地存数据和取数据，还会自带一些数据分析和AI的能力，变成一个“智能数据平台”（来源：同上）。

第三个他花了很长时间聊的是“云”，他说，这个话题绕不开，不管是SQL Server on Azure（微软云），还是AWS的Aurora或者Google的Cloud Spanner，大势所趋，他并不认为本地部署的数据库会马上消失，特别是对于一些有严格数据安全要求或者网络延迟要求极高的企业，但未来，绝大多数新上的业务系统，首选都会是云数据库，原因很简单：云服务商帮你把硬件故障、软件打补丁、备份恢复这些最脏最累的活都干了，开发者和管理员可以更专注于业务逻辑本身，他甚至开玩笑说，以后DBA（数据库管理员）的职责可能会从“修水管”（解决故障）变成“设计水网”（规划架构和优化云上资源），价值不是降低了，而是转移了（来源：老张的数据库茶馆在线问答环节）。

他还提到了一个趋势,异构数据”的处理，他说，现在的数据不只是规规矩矩的表格了，还有大量的JSON、XML甚至地理空间数据，SQL Server也在不断强化处理这些非关系型数据的能力，这意味着，未来一个应用可能需要同时用到关系型表、JSON文档和全文检索，而SQL Server这样的数据库正努力让自己成为一个能够统一处理这些不同类型数据的“集大成者”，减少开发者需要在不同系统之间切换的麻烦。

总结他的观点,数据库的未来不再是单一的巨头垄断，而是走向专业化、智能化、云原生化和平滑处理多种数据形态的混合时代，对于像SQL Server这样的传统强者来说，挑战在于如何快速进化，融入这些新趋势；而对于我们这些使用者来说，则需要不断学习，跟上变化，理解在什么场景下该选择什么样的“数据库工具”来最高效地解决问题，听他聊完，感觉数据库这个看似古老的领域，其实充满了活力和有趣的变化。