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解答

目前，数据库领域有几大核心发展趋势，

云原生和分布式技术的融合，大数据与数据库一体化，包括HTAP以及离在线一体化；

智能化技术深度融合，即自感知+自决策+自恢复+自优化；

Multi-Model多模；

软硬件一体化，充分发挥新硬件的优势；

安全可信技术，即可验证日志、数据隐私保护与安全多方计算+全链路加密。

关于云原生请参考我的这篇博客——什么是云原生数据库？

在数据分析领域，企业亟需高效解决海量数据深度计算分析，下一代数据分析演进方向应该是“以云原生为基础，离在线一体化技术融合，实现数据库大数据一体化”。“数据库大数据一体化”的云原生数据分析系统能够很好的提供弹性扩展、海量存储、多种计算及低成本等能力，有效解决海量数据深度计算分析的业务分析和创新诉求。

“数据库大数据一体化”也是业界近年的发展趋势。Gartner “There is only one DBMS Market”报告指出，过去根据业务场景按照分析型和交易型需求，需要独立发展OPDBMS（事务处理）和DMSA（管理与分析），而未来分析型和交易型数据操作对技术架构依赖性会更小，将不再需要独立区分OPDBMS和DMSA，通过一体化的数据处理技术即可满足大多诉求。

从技术架构演进过程来看，2003至2006年，Google发布了关于Google File System、MapReduce和BigTable三篇海量数据存储、处理技术论文，奠定了今天大数据的整个技术生态圈的基石。2012年至今，随着云计算的发展，云计算的资源池化、存储与计算弹性扩展等基础设施升级，以及计算存储分离、在离线一体化等技术创新，促进了数据处理开始朝一份数据开放计算、存储计算分离的云原生方向演进，诞生了如Snowflake、AWS Redshift、AWS Aurora、AWS Athena为代表的新一代云原生数据库、数据仓库、数据湖，加速了数据处理向在线化、在离线一体化、结构化与非结构融合处理演进，加速业务走向数字化、数智化创新的新形态。

“数据库大数据一体化”的数据分析系统应具备几个特点：

云原生；

一份存储多种计算；

海量存储，支持结构化、半结构化及非结构化数据库的存储及计算；

全面兼容数据库生态。