17｜面对AI应用的复杂数据需求，我们需要怎样的数据库？

1. AI应用的崛起推动了数据处理方式的变革，带来了海量数据处理需求。 2. 传统的数据处理方式已经很难满足新AI应用带来的复杂需求，数据库架构的变革正在呼之欲出。 3. 数据库需要具备实时性与低延迟、处理海量数据与多样性、支持复杂融合查询、以及多源数据融合的能力，以满足多模态的数据需求。 4. 全球范围内创建、捕获、复制和消费的数据/信息量从2010年的2ZB增长到2020年的64.2ZB，预计到2025年将超过181ZB。 5. 数据库必须能够快速处理大量数据，以支持实时应用，如在线推荐和动态定价，对传统数据库提出了更高的要求。 6. AI应用对复杂数据分析提出更高的需求，数据库需要支持复杂SQL查询优化，提升查询性能，以满足深度学习和机器学习模型的训练与预测需求。 7. 一体化数据库是一种能够处理多种工作负载、数据类型及场景的数据库系统，旨在通过一个数据库满足企业各种复杂的数据需求，简化技术栈，提升效率并应对日益复杂的数据需求。 8. 一体化数据库的出现弥补了传统独立式数据库在处理结构化、半结构化和非结构化数据时存在的诸多局限，比如技术栈的复杂性、数据库系统运维的困难性、数据处理效率和准确性低等问题。 9. SQL+AI 正被越来越多数据库厂商视为重要技术演进方向，但在此过程中他们也面临着共同的挑战和难题。