數據庫管理的最新趨勢反映了組織如何改進其存儲以及如何處理數據。組織可以通過改進數據庫管理平臺來推動業務增長。數據庫管理通常涉及使用軟件來支持自動化數據服務。

數據庫管理不同于數據管理，也不同于數據治理。 數據管理涉及數據的整體組織、實現效率所需的步驟以及從數據中收集有用的商業智能所涉及的步驟。 數據治理 重點關注收集和存儲可信數據以及執行有關數據和個人隱私的法規和法律的做法。

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數據庫管理和數據治理實際上是更大的總體數據管理策略的細分。 第一個數據庫管理系統（DBMS） 由 Charles Bachman 在 20 世紀 60 年代創建，被稱為集成數據存儲，因為它可以從不同來源獲取數據并將其“集成”到單個一致的存儲系統中。從那時起，它發展成為一個相當簡單的軟件程序平臺，為不同地理位置的用戶提供對存儲在集中位置的數據的訪問。

現代數據庫管理平臺已經發展成為一個存儲系統，可以自動執行各種管理任務。每個 DBMS 平臺都附帶 其獨特的設計，其選擇應基于業務目標。

下面列出了一些即將出現的數據庫管理趨勢，以及一些持久的趨勢。

元數據管理

數據庫管理應包括元數據，元數據是附加到大量數據（例如文件或圖像）的少量數據，用于描述和識別它。組織起來的時候， 元數據 可用于快速有效地定位存儲的數據。

遺憾的是，許多組織的數據系統雜亂無章且過度擁擠。每天生成的大量數據難以組織，進而導致在需要時難以找到。堅固耐用 元數據管理策略 可以組織數據，提高其質量和準確性。與沒有組織元數據的企業不同，采用精心設計的元數據管理策略的企業會根據準確的數據做出決策。

自動化元數據工具 可以幫助開發和構建數據目錄、業務術語表和圖表。

圖數據庫和人工智能

圖數據庫 不是一個新概念；然而，許多開發人員已經開始嘗試使用圖數據庫來開發人工智能。圖形數據庫在檢索數據時包含關系。與 SQL 使用的列和行系統相比，這是更接近人腦工作原理的模型。因此，開發人員正在嘗試使用圖數據庫作為訓練人工智能的基礎。

圖數據庫通常使用 NoSQL 存儲系統來解決處理非結構化數據的挑戰。NoSQL 為圖數據庫提供了一個框架，以最有效的方式索引和檢索數據。

橋接 SQL 和 NOSQL

直到最近，數據庫還分為兩個基本類別：SQL 和 NoSQL。當前的技術進步支持在兩個數據庫之間建立橋梁的發展。這些橋梁（數據湖站和數據倉庫）向用戶保證了這兩個系統的最佳性能，并允許他們像訪問 SQL 數據庫一樣訪問 NoSQL 數據庫。

數據倉庫是組織用來存儲大量數據的一種數據存儲形式，可以輕松訪問這些數據以進行研究和分析。在一個 數據倉庫通常，所有結構化和非結構化數據在存儲之前都會轉換為 SQL 格式。此過程使訪問數據變得容易。

數據湖屋是一種相當新形式的數據管理平臺，用于處理非結構化數據。它們是在數據湖中查找數據問題的解決方案。這 數據 湖景房 設計將非結構化和半結構化存儲與其計算過程分開。數據湖房（和數據湖）通常使用一種廉價的 NoSQL 形式的存儲，稱為 對象存儲。

內存數據庫

內存數據庫 (IMDB) 是將所有數據保存在計算機主內存（隨機存取存儲器或 RAM）中的數據存儲。IMDB 越來越受歡迎，因為它們的響應速度比傳統磁盤驅動器快得多。響應時間減少是因為數據不必轉換或緩存 - 它只是位于系統中等待使用。受益于使用的行業 內存數據庫 包括游戲、電信、銀行和旅游。

內存數據庫正在成為一種趨勢，因為它們提供比訪問磁盤、數據倉庫或數據湖更快的響應時間。

遷移到云端

新企業（以及擴展業務的人們）發現云是一種方便且廉價的方式，可以為客戶提供對其服務和/或產品的訪問，并處理其收集的數據。云服務提供商提供各種各樣的服務，使組織能夠設計他們無法負擔的數據系統。如果注重成本效益， 遷移到云端 可以提供顯著的好處。

許多企業開始使用云進行數據存儲。云環境提供了通過互聯網在云上遠程存儲數據的能力。該服務可以釋放內部硬盤上的數據存儲空間，并使世界任何地方的人們可以通過互聯網連接訪問數據。

使用各種云服務（數據存儲除外）也可以給企業帶來好處。根據 墨菲·范德維爾德Turbonomic 的高級經理：

“在當今的商業世界中，速度和敏捷性是所有公司都希望實現的兩個熱門概念。長期以來，內部開發方面的進步超過了基礎設施的進步，但隨著公共云提供商、超融合、PaaS 和眾多其他產品的發展，IT 現在有能力實現以下速度和敏捷性：對他們有要求。”

自動化數據庫管理

自動化數據庫管理已成為最流行的趨勢之一，主要是因為它消除了人為錯誤并更快地完成任務。數據庫自動化工具支持各種自動化服務。以下是數據庫自動化的一些示例：

• 自動化數據處理： 自動化數據處理可以快速有效地處理大量數據，并且只需最少的人工交互。
• 自動備份和恢復： 自動執行整個備份和恢復過程，無需任何人工干預。
• 自動負載平衡： 提供 I/O資源管理 通過動態響應負載變化并自動更正卷控制器所有權，以處理工作負載在控制器之間移動時出現的任何負載不平衡問題。
• 自動審計和報告： 從不同來源收集必要的信息并整合數據。它減少了耗時的手動活動，并可以節省大量成本。

增強的數據庫管理

將人工智能與數據庫操作相結合創造了 增強的 數據庫管理系統。

增強數據庫管理包括使用人工智能來改進或自動化數據庫管理任務。它用 機器學習算法 自動化諸如數據挖掘、數據質量檢查、數據清理和查找數據關系等繁瑣、耗時的過程。使用人工智能啟動自動化服務，可以更快、更高效地完成歷來需要大量人力的數據庫管理任務。

數據庫工具推薦

Navicat Premium ：是一套數據庫管理工具，讓你使用一個程序即可同時連接到 MySQL、MariaDB、SQL Server、SQLite、Oracle 和 PostgreSQL 數據庫。

SQL Prompt; 根據數據庫的對象名稱、語法和代碼片段自動進行檢索，為用戶提供合適的代碼選擇。自動腳本設置使代碼簡單易讀--當開發者不大熟悉腳本時尤其有用。SQL Prompt安裝即可使用，能大幅提高編碼效率。此外，用戶還可根據需要進行自定義，使之以預想的方式工作。

SQL Compare：是一款比較和同步SQL Server數據庫結構的工具。現有超過150,000的數據庫管理員、開發人員和測試人員在使用它。當測試本地數據庫，暫存或激活遠程服務器的數據庫時，SQL Compare將分配數據庫的過程自動化。

Navicat for MySQL：是管理和開發 MySQL 或 MariaDB 的理想解決方案。它是一套單一的應用程序，能同時連接 MySQL 和 MariaDB 數據庫，并與 Amazon RDS、Amazon Aurora、Oracle Cloud、Microsoft Azure、阿里云、騰訊云和華為云等云數據庫兼容。這套全面的前端工具為數據庫管理、開發和維護提供了一款直觀而強大的圖形界面。

SQL Monitor：SQL Monitor可以監控SQL Servers的狀態和活動，通過電子郵件為您發送監測結果和建議

dbForge Data Compare for Oracle：幫助您快速地在表格中對數據進行比較，并讓差異一目了然。之后，還會生成一個腳本，幫助您輕松同步數據。此外，dbForge Data Compare for Oracle的操作界面是清晰了然的圖形界面，操作更便捷。