数据库管理的最新趋势反映了组织如何改进其存储以及如何处理数据。组织可以通过改进数据库管理平台来推动业务增长。数据库管理通常涉及使用软件来支持自动化数据服务。
数据库管理不同于数据管理，也不同于数据治理。 数据管理涉及数据的整体组织、实现效率所需的步骤以及从数据中收集有用的商业智能所涉及的步骤。 数据治理 重点关注收集和存储可信数据以及执行有关数据和个人隐私的法规和法律的做法。
数据库管理和数据治理实际上是更大的总体数据管理策略的细分。 第一个数据库管理系统（DBMS） 由 Charles Bachman 在 20 世纪 60 年代创建，被称为集成数据存储，因为它可以从不同来源获取数据并将其“集成”到单个一致的存储系统中。从那时起，它发展成为一个相当简单的软件程序平台，为不同地理位置的用户提供对存储在集中位置的数据的访问。
现代数据库管理平台已经发展成为一个存储系统，可以自动执行各种管理任务。每个 DBMS 平台都附带 其独特的设计，其选择应基于业务目标。
下面列出了一些即将出现的数据库管理趋势，以及一些持久的趋势。
元数据管理
数据库管理应包括元数据，元数据是附加到大量数据（例如文件或图像）的少量数据，用于描述和识别它。组织起来的时候， 元数据 可用于快速有效地定位存储的数据。
遗憾的是，许多组织的数据系统杂乱无章且过度拥挤。每天生成的大量数据难以组织，进而导致在需要时难以找到。坚固耐用 元数据管理策略 可以组织数据，提高其质量和准确性。与没有组织元数据的企业不同，采用精心设计的元数据管理策略的企业会根据准确的数据做出决策。
自动化元数据工具 可以帮助开发和构建数据目录、业务术语表和图表。
图数据库和人工智能
图数据库 不是一个新概念；然而，许多开发人员已经开始尝试使用图数据库来开发人工智能。图形数据库在检索数据时包含关系。与 SQL 使用的列和行系统相比，这是更接近人脑工作原理的模型。因此，开发人员正在尝试使用图数据库作为训练人工智能的基础。
图数据库通常使用 NoSQL 存储系统来解决处理非结构化数据的挑战。NoSQL 为图数据库提供了一个框架，以最有效的方式索引和检索数据。
桥接 SQL 和 NOSQL
直到最近，数据库还分为两个基本类别：SQL 和 NoSQL。当前的技术进步支持在两个数据库之间建立桥梁的发展。这些桥梁（数据湖站和数据仓库）向用户保证了这两个系统的最佳性能，并允许他们像访问 SQL 数据库一样访问 NoSQL 数据库。
数据仓库是组织用来存储大量数据的一种数据存储形式，可以轻松访问这些数据以进行研究和分析。在一个 数据仓库通常，所有结构化和非结构化数据在存储之前都会转换为 SQL 格式。此过程使访问数据变得容易。
数据湖屋是一种相当新形式的数据管理平台，用于处理非结构化数据。它们是在数据湖中查找数据问题的解决方案。这 数据 湖景房 设计将非结构化和半结构化存储与其计算过程分开。数据湖房（和数据湖）通常使用一种廉价的 NoSQL 形式的存储，称为 对象存储。
内存数据库
内存数据库 (IMDB) 是将所有数据保存在计算机主内存（随机存取存储器或 RAM）中的数据存储。IMDB 越来越受欢迎，因为它们的响应速度比传统磁盘驱动器快得多。响应时间减少是因为数据不必转换或缓存 - 它只是位于系统中等待使用。受益于使用的行业 内存数据库 包括游戏、电信、银行和旅游。
内存数据库正在成为一种趋势，因为它们提供比访问磁盘、数据仓库或数据湖更快的响应时间。
迁移到云端
新企业（以及扩展业务的人们）发现云是一种方便且廉价的方式，可以为客户提供对其服务和/或产品的访问，并处理其收集的数据。云服务提供商提供各种各样的服务，使组织能够设计他们无法负担的数据系统。如果注重成本效益， 迁移到云端 可以提供显着的好处。
许多企业开始使用云进行数据存储。云环境提供了通过互联网在云上远程存储数据的能力。该服务可以释放内部硬盘上的数据存储空间，并使世界任何地方的人们可以通过互联网连接访问数据。
使用各种云服务（数据存储除外）也可以给企业带来好处。根据 墨菲·范德维尔德Turbonomic 的高级经理：
“在当今的商业世界中，速度和敏捷性是所有公司都希望实现的两个热门概念。长期以来，内部开发方面的进步超过了基础设施的进步，但随着公共云提供商、超融合、PaaS 和众多其他产品的发展，IT 现在有能力实现以下速度和敏捷性：对他们有要求。”
自动化数据库管理
自动化数据库管理已成为最流行的趋势之一，主要是因为它消除了人为错误并更快地完成任务。数据库自动化工具支持各种自动化服务。以下是数据库自动化的一些示例：
- 自动化数据处理： 自动化数据处理可以快速有效地处理大量数据，并且只需最少的人工交互。
- 自动备份和恢复： 自动执行整个备份和恢复过程，无需任何人工干预。
- 自动负载平衡： 提供 I/O资源管理 通过动态响应负载变化并自动更正卷控制器所有权，以处理工作负载在控制器之间移动时出现的任何负载不平衡问题。
- 自动审计和报告： 从不同来源收集必要的信息并整合数据。它减少了耗时的手动活动，并可以节省大量成本。
增强的数据库管理
将人工智能与数据库操作相结合创造了 增强的 数据库管理系统。
增强数据库管理包括使用人工智能来改进或自动化数据库管理任务。它用 机器学习算法 自动化诸如数据挖掘、数据质量检查、数据清理和查找数据关系等繁琐、耗时的过程。使用人工智能启动自动化服务，可以更快、更高效地完成历来需要大量人力的数据库管理任务。
数据库工具推荐
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SQL Prompt; 根据数据库的对象名称、语法和代码片段自动进行检索，为用户提供合适的代码选择。自动脚本设置使代码简单易读--当开发者不大熟悉脚本时尤其有用。SQL Prompt安装即可使用，能大幅提高编码效率。此外，用户还可根据需要进行自定义，使之以预想的方式工作。
SQL Compare：是一款比较和同步SQL Server数据库结构的工具。现有超过150,000的数据库管理员、开发人员和测试人员在使用它。当测试本地数据库，暂存或激活远程服务器的数据库时，SQL Compare将分配数据库的过程自动化。
Navicat for MySQL：是管理和开发 MySQL 或 MariaDB 的理想解决方案。它是一套单一的应用程序，能同时连接 MySQL 和 MariaDB 数据库，并与 Amazon RDS、Amazon Aurora、Oracle Cloud、Microsoft Azure、阿里云、腾讯云和华为云等云数据库兼容。这套全面的前端工具为数据库管理、开发和维护提供了一款直观而强大的图形界面。
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