技术变革重塑企业数据库

要介绍了未来数据库的四大发展方向，以及他们从中发现了哪些机遇。

“自治”技术 (Autonomous)

机器学习技术驱动着人驾驶汽车自动导航，在复杂路况和多变的环境下安全行驶，让人们看到了无限可能，许多行业都将目光转向了“自治”。

甲骨文自然也意识到了在云数据库中引入“无人驾驶”将带来的重大意义。Loaiza表示：“多年来我们专注开发，希望将所有数据库功能都自动化。这些自动化功能要想真正发挥作用，就必须在一个自治数据库中相互协作。”

为此，甲骨文不仅重新构建了Oracle云基础设施，确保Oracle数据库发挥高性能，实现高可靠性，同时还在Oracle云基础设施和Oracle数据库中引入了机器学习技术，打造了全球首个(也是唯一一个)支持自治部署、自治调优、自治修补和自治安全，并能够随着业务需求增减而快速伸缩的自治驾驶数据库。

在Loaiza看来，除了可观的基础设施和人力成本节省外，Oracle自治数据库更重要的是实现了自主缓存、打补丁和威胁检测，并由此极大“提高了可用性和安全性”。

“Oracle自治数据库提供真正的弹性，让你可以按需添加或缩减CPU。”Loaiza说道。

超大规模计算 (Hyperscale Computing)

超大规模计算是一种可快速伸缩，灵活满足业务需求的创新型计算架构，它最初应用于Facebook、WhatsApp和Twitter等运行分布式站点的互联网巨头，现在已经得到了甲骨文和微软等大型云提供商的广泛采用。

目前，大多数企业通常使用一种被称为“数据库分片(Database Sharding)”的技术来实施超大规模计算，即将数据集的片段——也就是分片——分布在基于大量的计算机运行的大量的数据库中。他们往往采用大量的被称为NoSQL的简单数据库来实现。

“分片这个理念确实很好。”Loaiza表示，但他认为NoSQL数据库存在很多不足，比如不支持Schema，只能通过键值访问数据，无法保证事务完整性等。

对此，甲骨文“取其精华，去其糟粕”，将分片技术嵌入到了成熟的SQL数据库中。由此，在超大规模计算环境中，海量数据的管理人员不仅可以使用大量的独立数据库进行灵活缩放，确保高可用性，还可以通过成熟的SQL数据库进行SQL操作，保证一致的持久性事务。

“这才是两全其美。”Loaiza说道，“我们相当多的大客户都使用这项技术来部署超大规模计算环境。”

（编辑：鹤壁站长网）

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