第二 ， 执行器、优化器等技术模块也将是数据库发展中值得关注的技术 。
第三 ， “数据库+AI”等多技术生态底层融合将带来新的发展机会 ， 如通过“AI for DB”实现数据库自治是当前广受关注的方向 。 第四 ， “数据库+新硬件”结合也是值得关注的发展方向 ， 如今 ， 新硬件层出不穷 ， 我们如何基于新硬件实现创新式应用、释放创新源动能 ， 同时保持数据库ACID能力？如何实现数据库面向新硬件的技术迁移？这些都是值得探索的方向 。
8. “AI+智能运维”是否会取代DBA？
智能化运维能力 ， 更多的作用是覆盖云时代大规模实例运维中基础、重复的工作 ， 以及提升诊断、资源配置的效率 ， 也就是说 ， 它最终能够释放DBA烦琐的日常工作、提高DBA处理问题的效率、减少故障对企业带来的损失（也降低了DBA的精神压力） ， 让DBA有更多时间和精力去做一些有助于个人成长和业务发展的事 ， 包括但不限于业务整体数据架构的梳理、内核源码的研究等 。
9. 未来数据库的核心是什么？
关于未来数据库发展的核心 ， 我个人认为 ， 一方面是面向未来的高精尖技术发展与技术基础设施升级 ， 另一方面是国产分布式数据库生态的培育建设 。 而数据库的发展仍将以云原生、HTAP等多模态融合、智能自治为主要核心：

• 云原生与Serverless

云数据库时代 ， 我们将探索极致的弹性伸缩架构 ， 来解决性能、效率和成本问题 。 云原生数据库具有高性能和高度兼容的优势 ， 敏捷、灵活的部署能力 ， 可以让企业像使用水、电、煤一样使用云数据库 ， 从而降低企业上云门槛 ， 提升上云进程 ， 更好地应对智慧时代复杂的业务场景 。 针对不同的场景 ， 云原生分布式数据库可分为两种架构：Shared Nothing与Shared Storage ， 两者都可以通过实现计算与存储分离架构来整体获得更优秀的弹性伸缩能力 ， 克服传统架构下的存储量受限、扩展难、主从延迟高等缺点 ， 同时也能够将成本控制得更低 ， 充分释放领先技术的成本效益 。 而计算与存储全Serverless架构的数据库服务也是未来可以重点关注的方向 ， 它在可自动无感扩缩容的基础上 ， 按实际使用计费 ， 不用不付费 ， 提升云数据库效用 。

• 多模态融合

在信息化建设和数字化转型的浪潮之下 ， 涌现出大量的新兴场景 。 数据库作为支撑各类 IT 系统架构的基础软件技术 ， 也随之出现在各类新的应用实现中 ， 包括大量的NoSQL实践和存储领域的B+树、 LSM树以及行存、列存等架构形态产品 ， 还有OLTP、OLAP ， HTAP数据库等 。 多种多样的引擎产品 ， 在大多数情况下不会独立存在 ， 服务于一个企业或系统 ， 即“One size fits none” 。 从技术角度看 ， 极致的性能成本与通用性有着天然的矛盾 。 因此 ， 在多样化场景下 ， 一定会是多引擎共存 ， 充分发挥各种引擎的特点与优势 ， 才能实现极致与通用的兼得 。

• 标准化服务与智能自治

多模态技术引擎的现状必然给开发者带来选型、开发应用的困难 ， 即如何能够适应不同场景 ， 还有足够高的性能表现 ， 这也是当前数据库发展面临的困境 。 为了解决这个问题 ， 一个办法是无需用户进行复杂选择 ， 而是由系统基于AI智能调度、Serverless等解决方案 ， 彻底实现多引擎的统一标准化服务 。 从底层的角度看 ， 未来开发者无需感知具体的产品选型 ， 比如在做数据分析时 ， 系统会自动调度性能最好、事务交易一致性的方案 。 与此同时 ， 面对云数据库时代数十万的数据库实例 ， 人力运维是不现实的 ， 智能化技术与数据库底层的融合 ， 可以智慧管理数据库全生命周期 ， 也是未来数据库的关键特征 。