人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈作爲當今信息化發展的新興技術，離我們的生活越來越近，他們之間也存在着本質的聯繫，如果將它們看做是我們身體，大數據則是這些觸覺到外部信息的存儲集合，而數據庫則好比人的大腦的記憶系統，沒有了數據庫就沒有了記憶系統。
數據指數級增長時代已經來臨
易安信公佈的第三期全球數據保護指數調查結果顯示，數據量呈現爆炸式增長，增幅達569%。權威數據顯示，預計2020年，我國大數據市場規模將超過8000億元，未來中國將成爲全球數據中心。IT技術的持續創新促使大數據時代加速到來，在此大背景下，數據成爲關鍵的生產要素，預計到2020年，全球的數據總量將達到40ZB，中國的數據量將佔全球數據總量的20%，成爲世界第一大數據資源大國。
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顯然，數據正呈現指數級增長，與此同時所帶來的在存儲、查詢、分析、挖掘等方面的需求不斷激增。當業務規模越來越大，數據越來越多，數據庫的出現將爲爆炸式增長的數據帶來更多希望。但是，我們不得不面對的一個現實問題是傳統數據處理系統已不堪重負，數據庫性能問題已成爲了系統穩定運行的主要瓶頸。
大數據挑戰下的存儲之路
不難發現，海量數據的生成對社會帶來的衝擊與變革是前所未有的。對於企業而言，如何採集與利用海量數據成爲構建競爭優勢的新維度。然而在機遇面前，挑戰也不小。
首先，數據類型繁多。隨着業務應用的快速發展，相對於以往便於存儲的以文本爲主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網絡日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，且大量多類型的企業數據正以PB級單位爆發式增長，這在爲企業分析策略提供數據基礎的同時，也給企業數據庫帶來了前所未有的壓力，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求；其次，價值密度低。通常來說，價值密度的高低與數據總量的大小是成反比的，如何在海量的數據中提取具有高價值的部分，成爲大數據時代下亟需解決的難題；最後，處理速度的快慢。根據IDC報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB，在如此海量的數據面前，處理數據的效率就意味着企業是否具備相應能力與競爭力。
隨着數據的增長，隨之而來的是存儲數據遇到的困難與挑戰，顯然，傳統數據系統已無法滿足以上需求，只有讓後臺數據庫適應業務模式的變革與升級，以此來滿足數據量爆增所帶來種種需求，才能讓企業在大數據時代得以立足。此時，數據庫的架構設計與性能優化顯得更加刻不容緩。