15个正在改变应用开发的前沿数据库
这篇文章来自 @Fireship 的 youtube 视频 👇。
我使用 yt-dlp 下载 youtube 视频后，用 GenDAM.ai 提取语音并导出字幕，再使用编码辅助工具 Zed AI + Claude 3.5 Sonnet 整理逐字稿，结合人工调研后生成博客文章，最后通过人工修订完成。
在数据管理领域，我们正经历着一场静默的革命。传统的SQL关系型数据库管理系统（RDBMS）虽然仍然是许多应用的支柱，但新的数据库范式正在兴起，以应对现代应用的复杂需求。本文将探讨最流行的新兴数据库，它们如何作为 SQL RDBMS 的替代方案，以及人工智能如何被嵌入到数据库中。
我们将详细介绍15个引人注目的数据库解决方案，每一个都代表了现代数据库范式的不同方面。从无服务器(Serverless) SQL到图数据库，从多模型数据库到嵌入式AI，这些创新正在重塑我们处理和利用数据的方式。
1. PlanetScale
背景：传统MySQL在大规模应用中难以水平扩展。YouTube面临这个问题时开发了Vitess，PlanetScale将这项技术商业化，为需要高扩展性MySQL的企业提供解决方案。
特点：
基于Vitess技术的MySQL无服务器平台
提供良好的水平扩展能力
具有友好的管理界面和SDK
相比其他云服务，定价更加实惠
场景：适合需要高度可扩展MySQL数据库的大型应用，特别是面临快速增长的互联网服务。
用法：通过PlanetScale的控制台或CLI工具创建和管理数据库。可以使用熟悉的MySQL客户端或ORM工具连接和操作数据库。
2. YugabyteDB
背景：企业需要一个可以在云环境中无限扩展，同时保留PostgreSQL全部功能的数据库。YugabyteDB填补了这一市场空缺，并通过多云支持解决了供应商锁定问题。
特点：
PostgreSQL兼容的开源分布式SQL数据库
支持多云和混合云部署
提供强一致性和高可用性
水平扩展能力强
场景：适合需要全球分布式部署的企业级应用，特别是那些重视数据一致性和高可用性的场景。
用法：可以像使用普通PostgreSQL一样使用YugabyteDB，支持标准SQL操作和PostgreSQL生态系统工具。
3. Neon
背景：开发者需要一个现代化、易用且高性能的PostgreSQL云服务。Neon利用Rust语言的优势，提供了零规模扩展等创新特性，以满足这一需求。
特点：
基于PostgreSQL的无服务器解决方案
支持零规模扩展
使用Rust开发，性能优秀
支持数据库分支功能
场景：适合需要高性能、低维护成本PostgreSQL数据库的现代化应用，尤其是那些工作负载变化大的场景。
用法：通过Neon的web控制台或API创建和管理数据库。可以使用标准的PostgreSQL客户端连接和操作数据库。
4. Dolt
背景：传统数据库缺乏版本控制功能。Dolt将Git的版本控制理念引入数据库领域，使得数据变更管理变得更加容易和灵活。
特点：
结合了MySQL和Git的特性
支持数据库分支和版本控制
可以比较和合并数据变更
场景：适合需要频繁进行数据实验或需要追踪数据变更历史的场景，如数据科学项目或需要严格审计的金融应用。
用法：可以像使用Git一样创建分支、合并更改，同时支持标准的SQL操作。
5. CockroachDB
背景：大规模分布式系统需要一个能够在全球范围内自动分片和复制的SQL数据库。CockroachDB基于Google Spanner的设计理念，为这一需求提供了开源解决方案。
特点：
分布式SQL数据库，支持全球化部署
强一致性和高可用性
自动分片和负载均衡
PostgreSQL兼容
场景：适合需要全球化部署、高可用性和强一致性的大规模应用，如金融服务或全球电子商务平台。
用法：可以像使用传统关系型数据库一样使用CockroachDB，支持标准SQL操作。
6. Cloudflare D1
背景：边缘计算的兴起需要一个能在边缘节点运行的轻量级SQL数据库。D1填补了这一空白，并通过JavaScript存储过程创新性地解决了分布式环境下的事务问题。
特点：
基于SQLite的边缘数据库
与Cloudflare Workers紧密集成
支持JavaScript存储过程
适合边缘计算场景
场景：适合需要在全球边缘节点快速访问数据的应用，如内容分发网络或低延迟web应用。
用法：通过Cloudflare的开发者平台创建和管理D1数据库，可以在Cloudflare Workers中直接操作数据库。
7. Xata
背景：开发者需要一个结合了关系型数据库强大功能和NoSQL易用性的解决方案。Xata通过电子表格式界面和内置全文搜索满足了这一需求。
特点：
无服务器关系型数据库
提供类似电子表格的用户界面
内置全文搜索功能
支持TypeScript和Python SDK
场景：适合需要快速开发和简单数据管理的项目，特别是那些需要全文搜索功能的应用。
用法：通过Xata的web界面或SDK创建和管理数据。可以像操作电子表格一样直观地处理数据。
8. 8base
背景：市场需要一个能够快速构建全栈应用的平台。8base通过提供GraphQL API和低代码工具，简化了后端开发并加速了前端构建过程。
特点：
提供GraphQL API的关系型数据库
包含低代码工具，可快速构建前端应用
后端即服务（BaaS）功能
场景：适合需要快速开发全栈应用的团队，特别是那些偏好GraphQL的项目。
用法：使用8base的低代码工具创建数据模型和API，然后使用GraphQL查询语言操作数据。
9. EdgeDB
背景：传统关系型数据库的表格模型不符合人类思考方式。EdgeDB引入了基于类型的数据模型，使数据建模和查询更加直观。
特点：
基于PostgreSQL的图关系数据库
使用类型而非表来定义数据模型
简化了复杂查询操作
提供直观的查询语言
场景：适合需要处理复杂关系数据的应用，如社交网络或知识图谱系统。
用法：使用EdgeDB的查询语言定义数据模型和进行查询，可以通过多种编程语言的客户端库与数据库交互。
10. SurrealDB
背景：开发者需要一个能同时支持关系型、文档型和图数据模型的多模型数据库。SurrealDB提供了这种灵活性，同时保持了良好的性能和可扩展性。
特点：
多模型数据库，支持关系型、文档型和图数据模型
使用Rust开发，性能优秀
支持ACID事务
可水平扩展
场景：适合需要处理多种数据模型的复杂应用，如企业资源规划（ERP）系统或复杂的分析平台。
用法：可以使用SurrealQL查询语言进行数据操作，支持多种编程语言的SDK。
11. Fauna
背景：开发者需要一个既易于使用又能支持复杂查询的全球分布式数据库。Fauna结合了文档数据库的简单性和关系型数据库的功能性，填补了这一市场空缺。
特点：
全球分布式文档-关系型数据库
支持FQL（Fauna Query Language）和GraphQL
提供强一致性和ACID事务
无服务器架构
场景：适合需要全球化部署、低延迟访问的应用，如实时协作工具或全球化的社交媒体平台。
用法：可以使用FQL或GraphQL查询数据，通过Fauna的控制台或多种编程语言的驱动程序操作数据库。
12. Memgraph
背景：实时数据处理和分析需求的增长。Memgraph针对这一场景优化，提供了比传统图数据库更高的性能。
特点：
高性能内存图数据库
兼容Neo4j的Cypher查询语言
专注于实时数据处理和分析
支持流数据处理
场景：适合需要实时图分析的应用，如欺诈检测系统、推荐引擎或网络分析工具。
用法：使用Cypher查询语言操作数据，支持多种编程语言的客户端库。
13. KeyDB
背景：某些应用需要比Redis更高的性能。KeyDB通过多线程设计等创新，在保持Redis兼容性的同时提供了更高的吞吐量。
特点：
Redis兼容的高性能键值存储
多线程架构，提供更高吞吐量
支持Active-Active复制
可扩展的JavaScript模块系统
场景：适合需要极高性能缓存或消息队列的应用，如高流量网站或实时计分系统。
用法：可以像使用Redis一样使用KeyDB，支持所有Redis客户端和工具。
14. Meilisearch
背景：开发者需要一个易于使用、性能优秀且开源的全文搜索引擎。Meilisearch填补了Elasticsearch和Algolia之间的市场空白。
特点：
快速、易用的全文搜索引擎
开源，可自托管
提供直观的排名和搜索定制选项
支持多种语言的客户端库
场景：适合需要快速、准确搜索功能的应用，如电子商务平台、内容管理系统或文档库。
用法：通过RESTful API或客户端库与Meilisearch交互，可以轻松集成到现有应用中。
15. MindsDB
背景：人工智能和机器学习日益普及，需要一种将AI直接集成到数据库中的解决方案。MindsDB简化了ML模型的训练和部署过程，使AI功能更容易集成到现有应用中。
特点：
将机器学习模型直接集成到数据库中
支持SQL语法进行模型训练和预测
可与多种数据库系统集成
支持AutoML功能
场景：适合需要在数据库层面集成预测分析的应用，如智能客户服务系统、预测性维护平台或智能决策支持系统。
用法：使用SQL语法创建和训练模型，然后直接在数据库查询中使用这些模型进行预测。
现代数据库范式
通过上述15个数据库的介绍，我们可以看到几个明显的趋势在现代数据库范式中凸显：
无服务器架构：如PlanetScale、Neon和Fauna等数据库采用无服务器架构，简化了数据库管理，提高了可扩展性。
多模型支持：SurrealDB和Fauna等数据库支持多种数据模型，提供了更大的灵活性。
边缘计算支持：Cloudflare D1等数据库专为边缘计算场景设计，满足了低延迟数据访问的需求。
图数据模型：EdgeDB和Memgraph等数据库采用图数据模型，更适合处理复杂的关系数据。
AI集成：MindsDB代表了将AI直接嵌入数据库的趋势，简化了机器学习的应用过程。
SQL RDBMS的替代方案
虽然传统的SQL RDBMS仍然有其重要地位，但这些新兴数据库提供了许多有吸引力的替代方案：
改进的可扩展性：CockroachDB和YugabyteDB等提供了比传统RDBMS更好的水平扩展能力。
简化的开发体验：Xata和8base等通过提供直观的界面和强大的API，简化了数据库的使用和管理。
更好的性能：KeyDB等在特定场景下提供了比传统解决方案更高的性能。
更灵活的数据模型：DocumentDB和图数据库提供了比严格的表格模型更灵活的数据存储方式。
人工智能嵌入数据库
MindsDB代表了一个新兴趋势：将AI直接嵌入到数据库中。这种方法有几个显著优势：
简化ML工作流：直接在数据库中训练和使用ML模型，省去了数据导出和模型部署的步骤。
实时预测：能够在查询时实时生成预测，提高了决策的时效性。
数据安全性：避免了数据在不同系统间传输，提高了安全性。
降低门槛：使得非ML专家也能轻松应用AI技术。
结论
数据库技术正在经历一个激动人心的变革时期。从改进的SQL数据库到全新的数据模型，从边缘计算到嵌入式AI，这些创新正在为各种应用场景提供更好的解决方案。虽然传统的SQL RDBMS仍然有其重要地位，但这些新兴数据库正在挑战现状，为开发者和企业提供更多选择。
随着数据量的增长和应用需求的变化，我们可以预期会看到更多的创新。无论是寻求更好的性能、更大的灵活性，还是更简单的使用体验，这些新兴数据库都为我们提供了丰富的选择。在选择数据库时，关键是要根据具体的应用需求和场景来评估各种选项，找到最适合的解决方案。
未来，我们可能会看到更多的融合，如更多数据库原生支持AI功能，或者更多的多模型数据库出现。无论如何，数据库技术的这场革命才刚刚开始，未来还会有更多令人兴奋的发展。
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