数据库技术的现状及其发展趋势
数据库发展研究报告 2023版
数据库发展研究报告 2023版展望未来的数据管理技术数据管理技术在信息时代的发展中扮演着重要的角色。
数据库作为其中的核心组成部分，不断发展和演进，为各行各业的数据存储和处理提供了强大的支持。
本文将对数据库发展的趋势进行研究和分析，展望未来数据库技术的发展方向。
一、背景与现状数据库技术作为信息化建设的基石，已经在各行业广泛应用。
随着大数据和人工智能的兴起，数据量的爆炸式增长和对数据处理能力的要求不断提升，数据库技术也面临着新的挑战和机遇。
二、云数据库的兴起随着云计算的快速发展，云数据库成为了数据管理的新模式。
云数据库具有弹性扩展、高可用性、强大的计算能力等优势，为企业提供了更加灵活和高效的数据管理方案。
未来，云数据库将继续发展壮大，成为主流的数据库解决方案之一。
三、新兴技术的应用在过去的几年中，新兴技术如区块链、物联网、人工智能等的崛起，对数据库技术提出了新的需求和挑战。
数据库需要适应这些新兴技术的特点，提供更好的数据存储和处理能力。
未来，数据库将与新兴技术深度融合，实现更加智能化的数据管理。
四、安全与隐私保护数据安全和隐私保护是数据库发展的重要方向之一。
随着数据泄露事件的频发，公众对数据安全和隐私保护的关注度不断提高。
未来数据库将加强数据安全和隐私保护的能力，采用更加严格的权限管理和加密技术，保护用户的数据安全和隐私权益。
五、自动化和智能化随着人工智能的快速发展，数据库技术也将向自动化和智能化方向发展。
自动化能够减少人工干预和人为错误，提高数据处理的效率和准确性。
智能化则能够通过数据挖掘和机器学习等技术，从海量数据中发现规律和价值，为决策提供更加科学和准确的依据。
六、未来发展趋势未来数据库的发展将是多样化和开放化的。
数据库将逐渐从传统的关系型数据库向多样化的数据库模型演变，如图数据库、文档数据库、列式数据库等。
同时，数据库也将向开放平台和开放标准发展，提供更加灵活和可定制的数据库解决方案。
【文档结尾】综上所述，数据库作为数据管理的核心技术，在未来的发展中将面临更多的挑战和机遇。
数据库技术的现状与发展趋势
数据库技术的现状与发展趋势随着信息化时代的到来，数据已成为了企业和个人非常重要的资源，而数据库作为数据存储和管理的基础工具，扮演了至关重要的角色。
在这个互联网万物互联的时代，数据库技术也在不断地发展和创新，越来越多的新技术被应用于数据库，也有越来越多的挑战等待着数据库技术的发展。
本文将会就数据库技术的现状与发展趋势进行探讨。
一、数据库技术的现状数据库技术的发展可以追溯到上世纪60年代，当时主要侧重于文件管理和数据存储方面，其后，关系型数据库开始出现，SQL语言也逐渐被普及。
在这个时期，数据库技术主要应用于企业内部信息管理和数据存储领域。
随着1990年代互联网的出现，数据库技术也开始进入了一个新时期。
关系型数据库成为了互联网数据存储和管理的主流技术。
异构数据库技术在此时也开始出现，企业开始感受到数据库技术对商业竞争力的重要性。
在进入21世纪后，云计算和大数据成为了两大热点技术，数据库技术也紧随其后。
云数据库和NoSQL数据库开始受到人们的关注，通过云数据库可以实现企业内部资源共享，在处理大数据时，NoSQL数据库显现出了它的高性能和高可扩展性，受到了许多大型企业和科学研究机构的青睐。
总之，当前数据库技术已呈现出如下的主要特点：1. 大数据技术已成为数据库领域的重要热点，NoSQL数据库处理大数据的能力逐渐受到业内认可。
2. 数据库技术已从企业内部数据管理拓展到互联网上的数据存储、管理和共享领域。
3. 云计算和虚拟化技术的发展，为数据库技术提供了更好的基础环境。
二、数据库技术的发展趋势数据库技术的发展与人们对数据的需求和对数据库高效性、易用性和安全性等要求的提升密不可分，未来数据库技术的发展趋势将有如下几个方向：1. 数据库技术将进一步与人工智能等技术结合，数据挖掘和数据分析的技术成为数据库技术的重要组成部分。
2. 数据库技术将更加注重数据的安全性，数据隐私和保密成为数据库技术设计的重点。
3. 云计算和虚拟化技术的发展将会带动云数据库的更广泛应用。
农业数据库建设的现状及发展趋势
农业数据库建设的现状及发展趋势农业数据库建设的现状及发展趋势农业数据的获取和处理是农业发展的关键，如何建立农业数据库以有效地支撑农业管理和决策是一个十分重要的研究课题。
农业数据库是一个容纳农业数据的结构化信息系统，它能够存储农业数据，分析农业数据，以及发挥农业数据的最大价值。
本文从农业数据库建设的现状入手，探讨农业数据库建设的发展趋势以及发展策略。
一、农业数据库建设的现状目前，农业数据库的建设已经取得了长足的进步。
农业数据库已经成为农业信息化发展的重要组成部分，为农业发展提供了强有力的支撑。
1.信息采集现代化的农业数据库建设需要依靠信息采集技术的支持，包括网络或传感器采集用于收集海量智慧农业数据、远程监测采集用于获取远程地理空间信息，以及多媒体信息采集等。
2.信息整合农业数据库建设需要对信息进行整合，以实现数据的有效共享和交换。
其中，数据整合技术是农业数据库建设的重要组成部分，它可以将不同数据源的农业数据进行整合，使农业数据更具有科学性和合法性，以助力农业的可持续发展。
3.信息存储农业领域的大数据也有着各自独特的特征和要求，对于农业数据库的存储也越发重要。
农业数据库需要运用先进的数据库管理技术，在较短的时间内提供更高效的存储。
二、农业数据库建设的发展趋势随着信息技术的发展，农业信息化的发展趋势有所变化。
农业数据库的建设也需要实现更多的服务，使其更加精准、智能化、模块化、智慧型。
1.信息模型为了使农业数据库更具有科学性和合理性，需要建立一种有效的数据模型，以便有效地收集和管理农业数据。
针对不同类型的农业数据需要建立不同的数据模型。
2.信息分析农业数据库的建设需要对农业数据进行分析，通过对农业数据进行挖掘、分析和预测，可以更好地支撑农业可持续发展。
3.应用发展农业数据库的建设不仅仅是信息的存储和分析，更是将信息资源转化为应用，为农业管理决策提供支持。
因此，将农业数据库纳入应用平台，以满足农业现代化管理的需求，是农业数据库建设发展的趋势。
数据库技术的发展现状与趋势
目前研究比较多的问题，也成为了目前研究的 一种趋势。下面简单的谈一下未来数据库发展 的趋势
3.1 商业智能
由于数据库技术在各行各业中使用越来 越广泛，然而数据越来越多，目前呈现倍增的 态势，这样就导致很多企业对数据的承载压力 越来越大。那么面对这么庞大的数据如何来查 找出属于自己的数据已经成为了一个问题，因 此解决这个问题的方式就是商业智能化。这也 是目前发展比较快的一种模式，在对数据的存 储、分析、查询方面有很大的帮助。
【关键词】数据库技术 发展现状 发展趋势
数据库技术起源于 20 世纪 60 年代，随 着计算机技术的发展，数据库技术开始迅速的 发展起来，作为计算机信息的核心技术在最近 几年发展也是非常迅速的，目前数据库技术已 经和计算机技术紧密的结合起来，相互发展、 相辅相成，逐渐的成为了目前社会上应用最广 的两大技术。目前我国的各行各业都开始利用 数据库技术，这样也使得更多的人认识数据库 技术，同时对数据库技术的研发投入也不断的 增加，这也使得数据库技术正在不断的完善， 应用的领域也不断的扩大。目前数据库技术已 经从原来的数据处理逐渐的扩展到了数据和情 报的检索、计算机的辅助设计等领域，这一系 列的技术都给大家的生活带来的极大的便利， 同时也促进了社会的进步，更好的对社会进行 服务。本文主要对数据库技术的基本发展的现 状进行了简单的阐述，又介绍了数据库技术的 发展趋势，希望能够让大家了解数据库技术的 发展现状和趋势以及对数据库技术有更深入的 认识。
2.3 主动数据库
主动数据库的主要特点是其能够提高数 据库的紧急反应能力，之所以叫主动数据库， 是因为它相对于被动数据库而言的。除了以上 特点以外，主动数据库还可以不断的提高数据 库系统的模块化程度。
3 数据库技术的发展趋势
我国数据库的发展现状与趋势
我国数据库的发展现状与趋势数据库是信息化建设的基础和核心，是数据存储、管理和分析的重要工具。
随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，数据库面临着更高的性能、可靠性、安全性、扩展性等要求，也催生了更多的创新和变革。
国产数据库作为国家信息安全和自主可控的重要组成部分，近年来得到了国家政策的支持和市场的认可，取得了显著的进步和成就，但也面临着与国外成熟产品的竞争和挑战。
本文将对国产数据库的发展现状进行分析，并对未来的发展趋势进行展望。
国产数据库的发展历程国产数据库的发展可以分为三个阶段：第一阶段：探索与起步（1980-2000年）。
这一阶段，国内出现了一批自主研发的关系型数据库产品，如华为的HDB、中科院计算所的CDB、中软的CSQL等，但由于技术水平、市场环境、资金投入等因素，这些产品并没有形成规模化的应用，而是主要服务于政府和军工等领域。
第二阶段：跟随与突破（2000-2015年）。
这一阶段，随着互联网、电子商务等行业的兴起，数据库需求迅速增长，国内出现了一批以开源数据库为基础进行改造和优化的国产数据库产品，如达梦、神通、人大金仓等，这些产品在功能、性能、稳定性等方面都有了较大提升，并在金融、电信、政府等领域取得了一定市场份额。
同时，也出现了一些针对特定场景和需求的国产数据库产品，如阿里巴巴的OceanBase、腾讯的TDSQL等，这些产品在分布式、云化、高并发等方面展现出强大的优势。
第三阶段：创新与超越（2015年至今）。
这一阶段，随着国家信息安全和自主可控战略的提出，国产数据库受到了更高层次的重视和支持，同时也受益于开源技术和社区的发展，国内出现了一批具有自主知识产权和创新能力的国产数据库产品，如华为的GaussDB、平安科技的UbiSQL、百度的PaloDoris等，这些产品在兼容性、扩展性、性能等方面都达到了国际先进水平，并在各个行业领域广泛应用。
国产数据库的优势有以下几点：政策支持。
国家出台了一系列鼓励软件国产化和信息安全保障的政策，为国产数据库的发展提供了有利的环境和条件。
数据库新技术发展现状及趋势分析
数据库新技术发展现状及趋势分析处于“互联经济” 的今天，无论是个人、群体还是企业都必须通过互联才能相互影响，才能谋求发展或寻找机遇。
也许 Internet 能将企业、客户、合作伙伴以及潜在的业务往来者以最优的方式连接起来，但怎样才能在它们之间提供满意的信息获取与提交方式，其中，数据库技术将扮演重要的角色。
不论国内外，关系数据库技术仍然是主流。
1.1 目前国内外发展现状在数据库技术的当前及未来发展里程中，数据仓库以及基于此技术的商业智能无疑将是大势所趋。
IBM 的实验室在这方面进行了10多年的研究，并将研究成果发展成为商用产品。
除了用于OLAP(联机分析处理) 的后台服务器DB20LAPServer 外，IBM 还提供了一系列相关的产品，包括前端工具，形成一整套解决方案。
其它数据库厂商在数据仓库领域也毫不示弱方法各有不同。
Informix 也是类似，在其动态服务器 IDS(Informix Dynamic Server) 中提供一系列相关选件，如高级决策支持选件 AdvancedDecision Support Option，OLAP 选件扩展并行选件Extended Parallel Option 等，并认为这种体系结构严谨，管理方便，索引机制完善，并行处理的效率更高，其中数据仓库和数据库查询的 SQL 语句的一致使用户开发更加简便；而微软则是在其 SQIServer7. 0 中集成了代号为 Plato 柏拉图) 的 OLAP 服务器，与上述公司不同的是，Sybase 提供了专门的 0LAP 服务器SybaselQ，并将与数据仓库相关工具打包成 Warehouse Studio.从中国的数据库市场来看，大部分数据库系统的建立是用来进行传统的OLTP 业务。
也有一些企业建立了数据仓库系统，但真正发挥效用的却不多见。
和 TCP/IP，SMTP，Java 等相比，尚不存在可靠的、完善的、被广泛接受的数据仓库标准，影响了数据仓库项目的实施。
我国数据库现状与未来发展趋势
我国数据库现状与未来发展趋势一、数据库现状(-)国际数据库市场现状在看国内数据库市场现状前，先看一组国际市场数据库的应用情况。
以2023年4月份数据国际市场数据库热度排名为例，稳居前三的Orac1e、MySQ1和MicrosoftSQ1Server分数出现了较大幅度的下跌,分别减少46.82、34.14和7.33分。
其中SQ1Server分数已经连续下跌了两个月。
若与上一年同期的数据相比，三者下跌的分数平均已达到64分。
后起之秀PostgreSQ1和MongoDB依旧保持着稳步上升的趋势，分数与上个月相比有小幅度增加，与去年同期相比也平均增加了40分左右。
Orac1e功能强大、性能卓越，代表数据库技术的最高水平，大量核心金融交易系统都构建在Orac1e数据库之上，甚至在一些场景中，Orac1e依旧是无法替代的存在。
(二)我国数据库市场现状在我国，金融、电信、政务、制造和互联网为数据库应用最为广泛的领域，但是它们的应用特点各不相同。
未来，在企业崛起、国家利好政策和资本关注等因素推动下，我国数据库行业市场规模将会不断扩大。
我国市场除了使用国际上著名的Orade、MySQ1、MicrosoftSQ1Server s PostgreSQ1和Mong。
DB数据库外，还有近年来不断开始发力的国产数据库。
目前我国数据库企业类型主要分为四大类，分别是：(1)以达梦、瀚高、人大金库等为代表的老牌厂商;(2)以海量数据、优炫、巨衫数据库等为代表的初创厂商；(3)以阿里云、华为云、腾讯云为代表的云厂商；(4)以中兴、浪潮、东方国信等为代表的跨界厂商。
我国数据库技术来源复杂，主要有自主研发、基于国外开源数据库二次开发、购买国外商业数据库授权包装成国产三条技术路线：第一条路线：从零开始自主研发，代表厂商为达梦；第二条路线：基于PostgreSQ1s MySQ1等开源数据库二次开发，诸多大公司采用该技术路线；第三条路线：直接购买外商的授权，然后包装成国产数据库，最典型的是某公司从IBM购买Informix,摇身一变成为自主研发数据库。
数据库的发展现状
数据库的发展现状数据库的发展现状：随着数据量的爆炸式增长和数据处理需求的不断提升，数据库技术也在不断发展演进。
以下是当前数据库发展的一些主要趋势和现状。
1. 分布式数据库：传统关系型数据库在面对大规模数据处理和并发访问时存在性能瓶颈，因此分布式数据库逐渐兴起。
分布式数据库将数据分散存储在不同的节点上，实现并行处理和水平扩展，提高了数据库的性能和容量。
一些流行的分布式数据库包括Apache HBase、Cassandra、MongoDB等。
2. NoSQL数据库：传统关系型数据库使用结构化数据进行存储和查询，但在某些应用场景下，数据的结构可能会频繁变化或者完全没有固定结构。
为了满足这些需求，出现了NoSQL （Not Only SQL）数据库。
NoSQL数据库采用非关系型的数据存储模型，如文档型、键值型、列式、图形等，具有高扩展性、高性能和灵活的特点。
MongoDB、Cassandra、Redis等都是常见的NoSQL数据库。
3. 数据仓库和数据湖：随着大数据技术的兴起，数据仓库和数据湖的概念逐渐受到重视。
数据仓库用于存储和管理企业的结构化数据，并提供多维分析能力，支持决策支持系统。
数据湖则是存放各种类型和格式的原始数据的存储库，为数据科学家和分析师提供了更大的灵活性和自由度。
Snowflake、Amazon Redshift和Apache Hadoop等是常见的数据仓库和数据湖解决方案。
4. 云数据库：随着云计算技术的普及，云数据库成为了一种趋势。
云数据库将数据库服务托管在云平台上，用户无需关心硬件和软件的部署和运维，可以根据需求方便地扩展数据库规模和性能，提供高可用性和弹性的数据库服务。
亚马逊AWS的RDS、微软Azure的SQL Database、谷歌云的Cloud Spanner 等都是常见的云数据库解决方案。
5. AI与数据库融合：人工智能技术的快速发展为数据库带来了新的机遇和挑战。
数据库系统越来越注重支持复杂的数据分析和挖掘任务，并针对大规模数据和高并发访问进行了优化。
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数据库技术的现状及其发展趋势（班级：041011 姓名：罗英学号：04101001）一数据库技术的基本概述数据库技术是信息系统的一个核心技术。
是一种计算机辅助管理数据的方法，它研究如何组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据。
是通过研究数据库的结构、存储、设计、管理以及应用的基本理论和实现方法，并利用这些理论来实现对数据库中的数据进行处理、分析和理解的技术。
即：数据库技术是研究、管理和应用数据库的一门软件科学。
数据库技术是现代信息科学与技术的重要组成部分，是计算机数据处理与信息管理系统的核心。
数据库技术研究和解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题，在数据库系统中减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据。
数据库技术研究和管理的对象是数据，所以数据库技术所涉及的具体内容主要包括：通过对数据的统一组织和管理，按照指定的结构建立相应的数据库和数据仓库；利用数据库管理系统和数据挖掘系统设计出能够实现对数据库中的数据进行添加、修改、删除、处理、分析、理解、报表和打印等多种功能的数据管理和数据挖掘应用系统；并利用应用管理系统最终实现对数据的处理、分析和理解。
数据库技术涉及到许多基本概念，主要包括：信息，数据，数据处理，数据库，数据库管理系统以及数据库系统等。
数据库技术是现代信息科学与技术的重要组成部分，是计算机数据处理与信息管理系统的核心。
数据库技术研究和解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题，在数据库系统中减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据。
数据库技术的根本目标是要解决数据的共享问题。
二数据库技术发展历史数据模型是数据库技术的核心和基础，因此，对数据库系统发展阶段的划分应该以数据模型的发展演变作为主要依据和标志。
按照数据模型的发展演变过程，数据库技术从开始到现在短短的30年中，主要经历了三个发展阶段：第一代是网状和层次数据库系统，第二代是关系数据库系统，第三代是以面向对象数据模型为主要特征的数据库系统。
数据库技术与网络通信技术、人工技能技术面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透、有机结合，成为当代数据库技术发展的重要特征。
第一代数据库系统第一代数据库系统是20世纪70年代研制的层次和网状数据库系统。
层次数据库系统的典型代表是1969年IBM公司研制出的层次模型的数据库管理技术IMS。
20世纪60年代末70年代初，美国数据库系统语言协会CODASYL(Conference on Data System Language）下属的数据库任务组DBTG(Data Base Task Group）提出了若干报告，被称为DBTG报告。
DBTG 报告确定并建立了网状数据库系统的许多概念、方法和技术，是网状数据库的典型代表。
在DBTG思想和方法的指引下数据库系统的实现技术不断成熟，开发了许多商品化的数据库系统，它们都是基于层次模型和网状模型的。
可以说，层次数据库是数据库系统的先驱，而网状数据库则是数据库概念、方法、技术的奠基者。
第二代数据库系统第二代数据库系统是关系数据库系统。
1970年IBM公司的San Jose研究试验室的研究员Edgar F. Codd发表了题为《大型共享数据库数据的关系模型》的论文，提出了关系数据模型，开创了关系数据库方法和关系数据库理论，为关系数据库技术奠定了理论基础。
Edgar F. Codd于1981年被授予ACM图灵奖，以表彰他在关系数据库研究方面的杰出贡献。
20世纪70年代是关系数据库理论研究和原型开发的时代，其中以IBM 公司的San Jose研究试验室开发的System R和Berkeley大学研制的Ingres 为典型代表。
大量的理论成果和实践经验终于使关系数据库从实验室走向了社会，因此，人们把20世纪70年代称为数据库时代。
20世纪80年代几乎所有新开发的系统均是关系型的，其中涌现出了许多性能优良的商品化关系数据库管理系统，如DB2、Ingres、Oracle、Informix、Sybase等。
这些商用数据库系统的应用使数据库技术日益广泛地应用到企业管理、情报检索、辅助决策等方面，成为实现和优化信息系统的基本技术。
第三代数据库系统从20世纪80年代以来，数据库技术在商业上的巨大成功刺激了其他领域对数据库技术需求的迅速增长。
这些新的领域为数据库应用开辟了新的天地，并在应用中提出了一些新的数据管理的需求，推动了数据库技术的研究与发展。
1990年高级DBMS功能委员会发表了《第三代数据库系统宣言》，提出了第三代数据库管理系统应具有的三个基本特征：应支持数据管理、对象管理和知识管理。
必须保持或继承第二代数据库系统的技术。
必须对其他系统开放。
三数据库技术的发展趋势数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引了越来越多的研究者加入，使得数据库成为一个研究者众多且被广泛关注的研究领域。
随着信息管理内容的不断扩展和新技术的层出不穷，数据库技术面临着前所未有的挑战。
面对新的数据形式，人们提出了丰富多样的数据模型(层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型、半结构化模型等)，同时也提出了众多新的数据库技术(XML数据管理、数据流管理、Web数据集成、数据挖掘等)。
回顾数据库发展之初，数据模型是制约数据库系统的关键因素。
E。
FCodd 博士(1923-2003)提出的关系模型充分考虑了企业业务数据的特点，从现实问题出发，为数据库建立了一个坚实的数学基础。
在整个计算机软件领域，恐怕难以找到第2个像关系模型这样，概念如此简单，但却能带来如此巨大市场价值的技术。
非结构化数据库是部分研究者针对关系数据库模型过于简单，不便表达复杂的嵌套需要以及支持数据类型有限等局限，从数据模型入手而提出的全面基于因特网应用的新型数据库理论。
他们认为这种数据库的最大区别就在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制，支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息（包括全文信息）和非结构信息（重复数据和变长数据）中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。
但研究者认为此种数据库技术并不会完全取代现在流行的关系数据库，而是它们的有益的补充。
有学者指出：数据库与学科技术的结合将会建立一系列新数据库，如分布式数据库、并行数据库、知识库、多媒体数据库等，这将是数据库技术重要的发展方向。
其中，许多研究者都对多媒体数据库作为研究的重点，并认为多媒体技术和可视化技术引入多媒体数据库将是未来数据库技术发展的热点和难点。
每隔几年，国际上一些资深的数据库专家就会聚集一堂，探讨数据库的研究现状、存在的问题和未来需要关注的新的技术焦点，其中包括：1989年在LagunaBeach,Calif.1]，1990年和1995年在PaloAlto,Calif.[2，3]，“Lagunita”，1996年在Cambridge,Mass.4]和1998年在Asilomar,Calif.[5]的研讨会，2003年的聚会在Lowell,Mass.[6]举行，共有25位资深数据库学者参加。
他们来自不同国家和地区，有着不同的研究兴趣，学者们就数据库研究的现状和将来的走向展开了深入的讨论，提出了一些重要的观点。
与会的学者集中讨论了信息存储、组织、管理和访问等问题。
这些问题受新型应用、技术趋势、相关领域的协同工作和领域本身的技术变革所驱动。
信息的本质和来源在不断变化，每个人都意识到Internet，Web，自然科学和电子商务是信息和信息处理的巨大源泉。
同时，另一个巨大的信息源即将到来，即廉价的微型传感器技术使得大部分的物体可以实时上报它们的位置和状态。
这类信息能支持对移动对象的状态和位置的监视等应用。
另一个推动数据库研究发展的动力是相关技术的成熟。
比如，在过去的几十年里，数据挖掘技术已经成为数据库系统重要的一个组成部分。
Web搜索引擎导致了信息检索的商品化，并需要和传统的数据库查询技术集成。
许多人工智能领域的研究成果也和数据库技术融合起来，这些新的技术使得我们可以处理语音、自然语言，进行不确定性推理和机器学习等未来数据库技术及市场发展的两大方向数据仓库电子商务部分学者在对各个数据库厂商的发展方向和应用需求的不断扩展的现状进行分析的基础上，提出数据库技术及市场在向数据仓库和电子商务两个方向不断发展的观点。
他们指出：从去年开始，许多行业如电信、金融、税务等逐步认识到数据仓库技术对于企业宏观发展所带来的巨大经济效益，纷纷建立起数据仓库系统。
在中国提供大型数据仓库解决方案的厂商主要有Oracle、IBM、Sybase、CA及Informix等厂商，已经建设成功并已收回投资的项目主要有招商银行系统和国信证券系统等。
目前，国内外学者对数据仓库的研究正在继续深入。
与此同时，一些学者将数据库技术及市场发展的视角瞄准电子商务领域，他们认为：现在的信息系统逐渐要求按照以客户为中心的方式建立应用框架,因此势必要求数据库应用更加广泛地接触客户，而Internet 给了我们一个非常便捷的连接途径，通过Internet我们可以实现所谓的One One Marketing和One One business，进而实现E business。
因此，电子商务将成为未来数据库技术发展的另一方向。
面向专门应用领域的数据库技术许多研究者从实践的角度对数据库技术进行研究，提出了适合应用领域的数据库技术如工程数据库、统计数据库、科学数据库、空间数据库、地理数据库等。
这类数据库在原理上也没有多大的变化，但是它们却与一定的应用相结合，从而加强了系统对有关应用的支撑能力，尤其表现在数据模型、语言、查询方面。
部分研究者认为，随着研究工作的继续深和数据库技术在实践工作中的应用，数据库技术将会更多朝着专门应用领域发展。