数据库趋势：除了AI，数据库世界正在发生哪些变化

作者: Kaj Arnö
原文链接: https://mariadb.org/database-trends-what-is-changing-in-the-database-world-besides-ai/

本月初，我与 Kellyn Gorman 进行了一次半小时的对话，她是 Redgate 的数据库与 AI 倡导者兼工程师。这家英国软件公司以数据库 DevOps 和大多数数据库的管理工具而闻名，并且自 2024 年起成为数据库管理系统 DB-Engines 流行度排名的所有者。

至少可以说，这次对话是一种智力上的享受。Kellyn 对数据库了如指掌，她的背景始于 Oracle，作为 DBA 和行业分析师涉足大多数数据库，至今已使用 MariaDB 约十五年，几乎从它诞生之初就开始使用。

我们将这次访谈发布为 YouTube 三部曲：

在这篇博客中，我将探讨结论：我们能从对话中学到什么——以及应该如何解读？

理解数据库排名网站

1. 流行度指标很有用——但只是其中一个视角

DB-Engines 及类似的排名为整个行业提供了一个共同的参考点。同时，它们捕捉的是信号，而非数据库实际使用情况的全部真相。

“DB-Engines 是人们主要参考的排名之一……但它很复杂。”

2. 认知与实际使用并不总是一致——尤其是 MariaDB 与 MySQL

数据库被讨论和统计的方式并不总能反映它们在实践中的使用情况。这一点在 MariaDB 和 MySQL 上尤为明显：它们共享起源和兼容性，但却是具有不同发展轨迹的独立系统——这一点在市场上并未总是被充分理解。

“当你拥有 MariaDB 时，它就是 MariaDB。它不是 MySQL。”
“每个独特的数据库在生态系统中都有其存在的理由。”

3\. 实际决策由运营环境驱动

数据库的选择很少仅取决于功能特性。它受到正常运行时间要求、现有系统以及在生产环境中可靠运行能力的影响。

“无论是升级还是迁移，关键任务系统中最重要的是将数据准确无误地放入新环境，并且不造成停机。”

4\. 迁移复杂性是决定性约束

迁移往往是决策中最具实际意义的因素——而且常常被低估。

“迁移项目……可能持续三四年，仍然无法完成。”

“许多组织被告知……迁移很容易……结果迁移陷入停滞。”

AI 与数据系统

5\. AI 提升了数据库的重要性

AI 并未取代数据库，反而依赖于数据库。结构化、可靠的数据仍然是核心价值所在。

“我们最有价值的数据就在这里——在我们的关系型系统中。”

6\. 数据系统与应用之间的耦合日益紧密

数据基础设施与应用逻辑之间的界限正变得模糊，这对数据系统的设计与运维提出了更高要求。

PostgreSQL 与采用动态

7\. 采用受技术与非技术因素共同影响

数据库的选择受能力影响，但也受认知、熟悉度以及组织环境的影响。

“用户的选择不止是‘到处用 Postgres’。”

MySQL 生态系统

8\. MySQL–MariaDB 生态系统既统一又碎片化

这里存在内在张力：MariaDB 与 MySQL 拥有共同的血统和高度兼容性——但它们是两条不同发展路径的独立数据库。
它们在许多场景下相似到可以互换，但又差异到需要审慎选择。

“当你拥有 MariaDB 时，它就是 MariaDB。它不是 MySQL。”

9\. 供应商策略影响生态系统方向

投资、治理和优先级的变化会塑造数据库生态系统随时间演进的路径。

“你不需要对所有事情都用 Oracle。”

迁移：用户面临哪些决策

10\. 迁移困难、缓慢且常被低估

在实践中，迁移项目是长期、复杂且充满不确定性的。

“我看到从 Oracle 迁移到 Postgres 的项目。它们可能持续三四年，仍然没有完成。”

11\. 兼容性可大幅降低迁移工作量

在存在兼容性的情况下，差异可能是巨大的——无论是时间还是成本。

“大多数流程不需要任何重构或重写。”

“这将缩短你的迁移时间。”

“我们说的是百倍级的差异。”

结论：为何这很重要

12\. 成本、控制与灵活性仍是关键决策因素

最终，组织选择数据库平台是基于长期控制、成本效益以及无中断演进的能力。

“这节省了数百万甚至数千万美元的许可费用。”

结语

从对话中浮现出一种模式：数据库决策越来越多地由运营现实——迁移复杂性、生态系统适配性以及长期控制——而非孤立的技术特性所驱动。在这种背景下，兼容性、清晰度以及无中断演进的能力成为决定性因素。