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下面来说说 DBMS 面临的机会及其发展方向，这包括数据库安全和行业新生事物（如DBaaS）等主题。
对DBMS来说，数据库安全已成为重要的关注领域之一。数据库厂商正努力对既有解决方案进行迭代，旨在解决数据库存在的问题。云厂商致力于对其云基础设施中的数据和应用进行保护。在传输过程中，数据需要经过网络、软件、负载均衡器以及其他各种组件，而它们都在逐步升级安全措施。
考虑到这个不断改进的过程，一个自然而然的问题是，如何才能无缝地集成使用不同语言和数据库开发的项目？为应对这个问题以及随之而来的挑战，无论是行业领先的企业，还是前途光明的初创企业，都投入了大量的资源。云会带来什么样的新约束呢？超过2/3的首席信息官都关心这个问题。鉴于此，开源数据库正逐渐成为不二的解决方案。
数据安全不仅对企业来说至关重要，还可能成为企业存亡的分水岭：是得以幸存下来，还是成为另一个就此关门大吉、被人永远遗忘的企业。只要想想勒索软件及其日益广泛传播的情况，就能够明白开源技术是如何让组织远离这种风险的。开源给组织提供了必要的权限和灵活性，让它们能够访问源代码，并以合适的方式配置和扩展软件，从而全面地满足其安全需求。这无疑反驳了多年前开源安全性被诟病的观点。开源数据库被企业快速采用，给开源争端画上了句号。数据库开源趋势浩浩荡荡，任何企业都无法置身事外。
说到SQL时，大家马上想到的是“古老”的关系数据库，它们在过去20年中始终支持高级服务。然而，关系数据库已开始尽显疲态，很多人都认为它们难以满足企业当前面临的需求。鉴于此，灵活的数据库行业巨头已采取积极措施，力图重塑其既有产品或提供新的解决方案。
NoSQL就是一个这样的例子。它是非关系数据库的始作俑者，提供了存储和检索非关系数据（如键值对、图、文档、宽列）的机制。然而，很多NoSQL产品都为支持可用性和分区容错性而牺牲了一致性：考虑到新时代的重要关切，NoSQL实现了高可用性和弹性伸缩，但不支持事务，也不具备SQL的标准优点。Couchbase、HBase、MongoDB及其他NoSQL数据库的成功，充分表明了人们对这种做法的支持。NoSQL数据库有时也强调如下两点：它们不仅是SQL（Not Only SQL），也认识到了传统SQL数据库的价值。出于这种认识，NoSQL数据库逐步吸纳了主流SQL产品的一些优点。
NewSQL可被定义为这样一种关系数据库管理系统（relational database management system，RDBMS）：致力于让NoSQL系统是可伸缩的，可用于执行联机事务处理（online transaction processing，OLTP）任务，同时具备传统数据库系统的原子性、一致性、隔离性和持久性（atomicity, consistency, isolation, and durability，ACID）特性。
对于NewSQL，学术界和数据库行业还在讨论中，因此前述的说法并非最终的定义。有关这方面的一项出色资料是论文“What's Really New with NewSQL”，它致力于根据架构和功能对数据库进行分类。所有宣称自己为NewSQL产品的数据库都致力于在一致性、可用性和分区容错性（capability, availability, and partition tolerance，CAP）定理之间取得良好的平衡。然而，什么样的数据库产品可归类为NewSQL呢？
DBMS面临众多的机会，有些将在中短期内给行业带来翻天覆地的变化，而新的数据库架构无疑是其中之一。通过使用新架构，可卸下遗留系统在架构方面的包袱，使用全新的代码库来设计数据库，就像一张白纸提供了无限的可能性一样：新数据库是完全根据新时代的需求来设计并构建的。
透明的分片中间件将数据库分成多个分片（shard），这些分片存储在由单节点DBMS实例组成的集群中。ShardingSphere就是这样做的。
诸如ShardingSphere等分片中间件让用户（或组织）能够将数据库分成多个分片，并将它们存储在多个单节点DBMS实例中。本节将帮助你搞明白什么是数据分片。DBA始终在寻找对DBMS进行优化的途径；出现数据输入高峰时，必须有适当的处理策略。对于这种问题，最佳的处理方法之一是，将数据分成独立的行和列，这样的方法包括数据分片和数据分区。下面来介绍这两个概念以及它们之间的不同之处。
将大型数据库表分成多个小表时，便创建了分片。新创建的表被称为分片或分区。这些分片存储在多个节点中，这提高了可伸缩性和性能。这种可伸缩性被称为水平伸缩性。分片能够让DBA以尽可能高效的方式使用计算资源，这被称为数据库优化。
优化计算资源只是分片的重要优点之一，重要的是它可减少需要扫描的行数，让用户查询的响应速度比使用单个巨型数据库时快得多。
说到分区，你可能感到困惑，这是完全正常的，因为数据分区常常让人误解。所谓分区，指的是将数据库分成多个子集，但这些子集依然存储在单个数据库（单个数据库有时也被称为数据库实例）中。那么分片和分区有何不同呢？分片和分区都将大型数据集分成多个小型数据集，但一个重要的不同是，分片意味着划分后的数据分散在多台计算机中，无论是水平分片还是垂直分片都如此。
数据库即服务（DBaaS）不仅提供改造后的云数据库，还为维护数据库的物理配置提供服务。用户无须关心数据库位于什么地方，因为云让云数据库提供商能够负责物理数据库的运维工作。
NoSQL和NewSQL代表着DBMS的未来发展方向，大部分乃至所有数据库厂商都在向这个领域进军。很多初创企业也在进军这个领域，旨在填补其中的市场空白，它们提供的服务可与著名行业巨头提供的服务相互补充。
近10年的技术进步让机器学习和人工智能（artificial intelligence，AI）等新兴领域有了长足发展。生活的方方面面最终都将受到这些技术的影响，企业及其数据库也不例外。AI数据库运维将成为推动DBMS增长的主要动力。看起来AI和数据库管理之间似乎没有关系：当前AI已成为媒体热词，而数据库管理还与以前一样，需要投入大量的人力。等到AI技术被集成到数据库运维中，通往新天地的大门将被打开。通过学习人们以前执行数据库管理任务方面的经验，有AI助力的数据库将能够提供建议，并指出该采取的措施，从而指导你对数据库集群进行管理、运维和保护。
另外，AI数据库管理平台还将能够与监控和报警系统取得联系，甚至采取某些紧急措施，以避免严重的生产事故。对企业来说，提高效率和减少人员编制始终是关注的焦点。
说到数据库迁移，有一些好消息，还有一些坏消息。秉持对未来充满乐观的精神，我们先来说说好消息：有新的数据库可供选择，例如最近面市的所有NewSQL和NoSQL产品。至于坏消息，那就是必须能够以最低的开销完成数据迁移。
在这个从旧到新的过程中，数据迁移和数据库选择至关重要。为避免给生产带来负面影响，同时避免新数据库可能导致的不稳定性，很多企业选择继续采用陈旧的数据库架构。另外，遗留的IT系统过于复杂，企业不敢冒险，这是对数据迁移没有信心的一个重要原因。面对这样的情况，很多数据库厂商（数据库服务企业）将开发新产品并将其推向市场，力图从数据库行业这个数十亿美元的市场中分一杯羹。
总之，DBMS面临的一些重大机会包括数据库安全、新的数据库架构、数据分片和DBaaS以及数据库迁移。
结束本节前，还有最后一点要说，那就是将旧数据库迁移到新数据库时，有些需要考虑的问题，包括：
● 选择本地还是云端；
● 迁移到新数据库的最低开销；
● 使用多个数据库导致的程序重构开销。
图1.2展示了从旧数据库切换到新数据库时可能带来的开销。
这些问题解决起来都绝非易事。可使用的工具和方式有很多，但大多数解决方案都要求投入大量的时间和资金，因为需要全面更换数据库类型（或厂商），重新配置整个系统，乃至为数据库开发定制补丁。别忘了，所有这些做法都面临风险，如丢失所有的数据。
图1.2 数据库迁移开销
鉴于此，我们打造了ShardingSphere，它被设计成尽可能灵活而非侵入性的，旨在让工作完成起来更加轻松。你可在不给系统带来任何负面影响的情况下快速安装它，进而解决前述所有问题，同时为本章前面提及的后续开发做好准备。下面来概述ShardingSphere及其涉及的主要概念。