开源数据库这些年到底变了啥，未来会往哪儿走还真挺让人好奇的

开头部分,文章提到数据库领域曾经是甲骨文、IBM DB2这些商业巨头的天下，贵、封闭、难伺候，但最近十几年，情况彻底变了，开源数据库成了绝对的主流。（来源：业内普遍观察）

许可证的变化,这个挺关键的，以前有些开源数据库，你用着挺好，一旦想拿来赚钱或者做成云服务，原公司就可能拿着许可证来找你麻烦了，这叫“开源陷阱”，但现在风向转了，像MongoDB、Elastic这些流行的数据库，都改用了一种叫SSPL的许可证，简单说，你如果用我的数据库做云服务，那你整个云服务的源码也得开源”，这招挺狠，主要是为了防止亚马逊、微软这些云巨头把他们的开源产品直接打包成服务赚钱，自己却一毛不拔。（来源：MongoDB、Elastic官方博客及许可证变更相关报道）结果呢，云厂商们也没闲着，你改许可证，我就自己搞一个兼容的分支版本，或者干脆大力扶持那些用最宽松许可证（比如Apache 2.0）的开源项目，比如PostgreSQL和ClickHouse，这场许可证大战，让用户选择更多了，但也得更小心地看清楚条款。（来源：各大云厂商应对策略的行业分析）

然后就是云的影响,这个变化是天翻地覆的，以前的数据库得自己买服务器、装系统、调参数，麻烦得要死，现在呢？“数据库即服务”（DBaaS）成了标配，你在云上点几下鼠标，一个高性能的数据库实例几分钟就建好了，备份、扩容、安全这些脏活累活云厂商都替你干了，这导致了一个新趋势：“开源数据库”和“云托管数据库”快分不开了，你用的是MySQL或PostgreSQL的技术，但享受的是云服务的便利，云厂商成了开源数据库最大的布道者和支持者。（来源：云数据库服务市场的增长报告及主流云厂商产品介绍）

技术上的变化也很大,早些年，一个数据库就想解决所有问题，叫“通用数据库”，但现在数据种类太多了，有交易数据、分析数据、时序数据、图数据等等，一种数据库根本吃不消，所以出现了“多模数据库”和“专用数据库”，多模数据库像一个多功能瑞士军刀，在一个系统里同时支持文档、键值、图等多种数据模型，而专用数据库则像手术刀，为特定场景深度优化，比如专门处理时间序列数据的InfluxDB，专门处理关联关系的图数据库Neo4j，用户现在会根据不同的业务场景，组合使用好几款不同的数据库，这叫“多语言持久化”。（来源：数据库技术发展趋势的分析文章，如对NoSQL、NewSQL及专用数据库的讨论）

人工智能（AI）的火爆也给数据库带来了新挑战和新机会，现在训练AI模型需要海量数据，这些数据的管理、清洗、标注，都需要数据库帮忙，AI技术也在反过来改造数据库本身，这就是“AI for DB”，数据库可以借助机器学习自动优化查询性能，预测硬件故障，甚至自动调整配置参数，实现“自治”，以前需要资深DBA（数据库管理员）花大量时间做的调优工作，未来可能更多由AI代劳。（来源：数据库与AI结合的前沿技术分享及厂商愿景发布）

那未来会往哪儿走呢？文章里提到几个有意思的方向。

一个是“湖仓一体”和“数智融合”，简单说，就是想把存数据的“数据湖”和分析数据的“数据仓库”的优点结合起来，让同一份数据既能做传统的报表分析，又能支持高级的AI挖掘，减少数据搬来搬去的麻烦。（来源：数据架构演进的相关白皮书和技术博客）

另一个是“开发者体验”会越来越重要，现在的开发者不喜欢复杂难用的工具，他们希望数据库能无缝集成到他们的开发流程里，未来数据库可能会更注重提供简洁的API、友好的文档和丰富的开发工具，降低使用门槛。（来源：对开发者工具趋势的观察）

安全问题会一直是个焦点,数据越多越值钱，也越容易招来黑客，未来的开源数据库肯定会把加密、访问控制、审计这些安全功能做得更完善、更易用。（来源：网络安全及数据隐私法规的普遍要求）

开源数据库这些年从许可证、到云化、到技术 specialization（专业化），变化非常剧烈，它可能会变得更智能、更易用、更紧密地和AI、云原生这些大趋势绑在一起，至于具体会变成啥样，就像文章标题说的，还真挺让人好奇的。