人工智能、大数据、物联网、区块链作为当今信息化发展的新兴技术，离我们的生活越来越近，他们之间也存在着本质的联系，如果将它们看做是我们身体，大数据则是这些触觉到外部信息的存储集合，而数据库则好比人的大脑的记忆系统，没有了数据库就没有了记忆系统。
数据指数级增长时代已经来临
易安信公布的第三期全球数据保护指数调查结果显示，数据量呈现爆炸式增长，增幅达569%。权威数据显示，预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，未来中国将成为全球数据中心。IT技术的持续创新促使大数据时代加速到来，在此大背景下，数据成为关键的生产要素，预计到2020年，全球的数据总量将达到40ZB，中国的数据量将占全球数据总量的20%，成为世界第一大数据资源大国。
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显然，数据正呈现指数级增长，与此同时所带来的在存储、查询、分析、挖掘等方面的需求不断激增。当业务规模越来越大，数据越来越多，数据库的出现将为爆炸式增长的数据带来更多希望。但是，我们不得不面对的一个现实问题是传统数据处理系统已不堪重负，数据库性能问题已成为了系统稳定运行的主要瓶颈。
大数据挑战下的存储之路
不难发现，海量数据的生成对社会带来的冲击与变革是前所未有的。对于企业而言，如何采集与利用海量数据成为构建竞争优势的新维度。然而在机遇面前，挑战也不小。
首先，数据类型繁多。随着业务应用的快速发展，相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，且大量多类型的企业数据正以PB级单位爆发式增长，这在为企业分析策略提供数据基础的同时，也给企业数据库带来了前所未有的压力，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求；其次，价值密度低。通常来说，价值密度的高低与数据总量的大小是成反比的，如何在海量的数据中提取具有高价值的部分，成为大数据时代下亟需解决的难题；最后，处理速度的快慢。根据IDC报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB，在如此海量的数据面前，处理数据的效率就意味着企业是否具备相应能力与竞争力。
随着数据的增长，随之而来的是存储数据遇到的困难与挑战，显然，传统数据系统已无法满足以上需求，只有让后台数据库适应业务模式的变革与升级，以此来满足数据量爆增所带来种种需求，才能让企业在大数据时代得以立足。此时，数据库的架构设计与性能优化显得更加刻不容缓。