译者 | 布加迪
审校 | 重楼
数据库市场目前正经历一场重大变革，数据库在竭力应对众多AI应用带来的需求，并考验传统计算架构的极限。随着机器学习模型变得越来越复杂、数据密集型，数据库在支持这些应用方面的作用变得不可或缺。
为了应对这些挑战，矢量数据库已成为一种新兴的解决方案。它们将信息作为矢量或数值表示来存储，特别擅长支持语言模型和改进用户交互（比如聊天机器人访问知识库）。Gartner预测矢量数据库的采用即将大幅上升；预测到2026年，30%的企业会将矢量数据库集成到生成式AI模型中，而2023年这个比例仅为2%。然而，认识到矢量数据库仅仅是这场演变的开始。
业务需求驱动数据库演变
技术进步和不断变化的业务需求共同带来了重要的里程碑，从而影响了数据库的发展史。在20世纪70年代，关系数据库和SQL的引入标志着革命性时刻的到来，结构化数据组织和复杂查询功能因而成为可能。对于有效管理企业数据至关重要的系统在这个时代建立，如今这些遗留系统中有许多依然在发挥作用。
在接下来的20年，随着业务需求的演变和生成的非结构化数据激增，特别是伴随基于互联网的应用迅猛发展，传统遗留关系数据库的局限性变得碍眼起来。21世纪初，NoSQL数据库的崛起克服了这一挑战。NoSQL解决方案旨在更灵活、更具扩展性，专门为了满足大规模Web应用和数据结构可能大不一样的环境的需求。
这些里程碑恰恰表明了数据库技术需要持续不断的演变；在技术快速进步为标志的数字时代，企业需要适应日益多样化的数据类型，并支持可扩展的高性能应用。
进入以云为中心的解决方案时代
随着以云为中心的策略继续在IT部门备受追捧，对能够处理可扩展的分布式事务的数据库的需求继续上升。说到确保当今“永远在线”的业务环境所需的可靠性和性能，分布式关系数据库的重要性怎么强调都不过分。不间断的应用可用性至关重要，即便在计划中断和计划外中断期间也是如此。
分布式SQL的兴起已经彻底改变了现代数据库的游戏规则，这主要归因于云计算原则。传统的单体式数据库架构常常难以满足需要高可用性、横向可扩展性和全局数据分布的现代应用的需求。
分布式SQL数据库通过利用云原生原则来克服这些挑战，提供无缝的可扩展性和弹性。通过跨多个节点分布数据，它们确保系统即使在遇到硬件故障时也能保持稳健性，从而实现不间断服务。这种方法完全符合云计算的承诺：灵活性和按需分配资源，使其成为旨在实现真正的全球规模和弹性的公司企业的理想选择。
随着企业不断迁移到云，分布式SQL迅速成为处理当前和未来复杂的数据密集型工作负载的标准。
兼顾创新与可靠性
随着我们进入到AI革命，矢量数据库对于加快交互和促进发展越来越重要。它们先进的可扩展性和效率极大地促进了采用率。矢量数据库通过提供个性化服务和提高数据管理效率来增强客户交互，从而降低运营成本。
然而，矢量数据库本身也有局限性。操作型数据必须在现代云原生数据库中与AI生态系统集成，才能充分利用AI。这种统一的方法提供了可扩展的、有弹性的基础设施，为持续的卓越运营提供了稳定性和内置的业务连续性。
AI应用的激增将为大企业发掘重大的商业机会，进一步需要能够快速扩展和云移植的现代分布式SQL数据库。
需要集成分布式SQL与矢量数据库
集成分布式SQL和矢量数据库解决方案为企业从容面对基于AI的应用提供了具有战略性的更新改造机会。矢量数据库擅长快速数据检索和分析，但在弹性和可扩展性方面面临挑战，这恰恰是分布式SQL擅长的方面：弹性和扩展性是稳健的关键任务操作的两大要求。矢量数据库作为独立的解决方案，通常需要与其他数据堆栈和元数据集成，以最大限度地提高其有效性。
纯粹的矢量数据库通常针对特定的AI应用，需要与关系数据库集成，才能全面解决更广泛的业务需求。将分布式SQL和矢量数据库相结合可提供具有内置业务连续性的可扩展弹性基础架构，便于企业管理和分析庞大数据集，同时优化性能、保持运营稳健性。
随着分布式SQL和矢量数据库不断发展，两者的集成已经在推动渐进式进步，有望促进数据库行业迎来下一场转变。这种变化将通过对经过验证的现有系统进行深思熟虑的集成来逐步形成。借助这种战略性方法，公司可以加强运营以抵御风险，同时准备好抓住新机遇，促进可持续增长，并夯实长期业务弹性。
原文标题：The Rise, Realities, and Potential, of Distributed SQL + Vector Databases in the AI Era,作者：Spencer Kimball
