Еволюція баз даних: від традиційних RDBMS до систем, готових до ШІ та квантових технологій

Пам'ятаєте, коли вибір бази даних був простим? Ви обирали MySQL або PostgreSQL для транзакційних даних, можливо, додавали MongoDB, якщо потрібна була гнучкість, і це було все. Я пам'ятаю розмову з колегою щодо шардингу, методу горизонтального масштабування в MongoDB. Ті часи минули.

Ландшафт баз даних переживає найбільші зміни з часів руху NoSQL 2010-х років. Але цього разу мова йде не лише про масштаб або гнучкість. Дві сили змінюють все: штучний інтелект і квантові обчислення. Навантаження ШІ вимагають абсолютно нових конструкцій баз даних, побудованих навколо векторних вбудовувань, пошуку подібності та висновків у режимі реального часу. Тим часом квантові обчислення маячать на горизонті, загрожуючи зламати наше шифрування та обіцяючи революціонізувати оптимізацію запитів.

У моїх останніх статтях про архітектури даних та ШІ-інфраструктуру ми досліджували, як ці технології змінюють управління даними. Але рівень бази даних - це те, де теорія зустрічається з практикою. Помилитеся, і ваші Функції ШІ повзуть. Зробіть правильно, і ви розблокуєте можливості, які були неможливими лише кілька років тому.

Ось що робить цей момент унікальним: ми не просто додаємо нові типи баз даних до екосистеми. Ми фундаментально переосмислюємо те, що повинні робити бази даних. Векторний пошук подібності стає таким же важливим, як SQL-з'єднання. Квантово-стійке шифрування переходить від теоретичного занепокоєння до практичної вимоги. Сховища Функцій з'являються як критична інфраструктура для ML-операцій. Старий підхід більше не працює.

У цій статті ви дізнаєтеся про еволюцію сучасних баз даних, як вони адаптуються до навантажень ШІ, що означають квантові обчислення для зберігання та отримання даних, і, що найважливіше, як будувати архітектури баз даних, готові до обох викликів. Незалежно від того, чи керуєте ви продакшн ML-системами сьогодні, чи плануєте на завтра, розуміння цього зсуву є критичним.

Чому традиційні бази даних не справляються

Традиційні реляційні бази даних чудово працювали десятиліттями. PostgreSQL, MySQL та Oracle живили корпоративні додатки з ACID-гарантіями та простою елегантністю SQL. Але вибуховий ріст ШІ та машинного навчання виявив серйозні обмеження в старих конструкціях баз даних.

Подумайте про це: один запуск навчання великої мовної моделі може обробляти петабайти даних і потребувати тисяч годин GPU. Як я обговорював у своїй статті про CPU, GPU та TPU, розуміння того, що потрібно для навантажень ШІ, є критичним. Векторні вбудовування з цих моделей потребують спеціальних систем зберігання та отримання. Висновки в режимі реального часу потребують швидкості запитів менше мілісекунди. Традиційне рядкове сховище та B-дерево індекси просто не були створені для цього.

\

ШІ-нативні бази даних: створені для машинного навчання

Зростання ШІ створило нову категорію: ШІ-нативні бази даних. Ці системи створені з нуля для обробки того, що потрібно машинному навчанню.

Векторні бази даних: фундамент сучасного ШІ

Векторні бази даних представляють, можливо, найбільшу інновацію в технології баз даних з моменту появи NoSQL. Вони зберігають дані як багатовимірні вектори (зазвичай від 768 до 4096 вимірів) і дозволяють здійснювати пошук за подібністю, використовуючи методи приблизного найближчого сусіда (ANN).

Провідні рішення векторних баз даних

| База даних | Тип | Ключові Функції | Основне призначення | |----|----|----|----| | Pinecone | Хмарно-нативна | Керований сервіс, оновлення в режимі реального часу | Продакшн RAG-системи | | Weaviate | Гібридна | GraphQL API, модульна архітектура | Мультимодальний пошук | | Milvus | З відкритим вихідним кодом | Розподілена, прискорення GPU | Великомасштабні вбудовування | | Qdrant | З відкритим вихідним кодом | На основі Rust, фільтрація корисного навантаження | Фільтрований векторний пошук | | pgvector | Розширення PostgreSQL | SQL-сумісність, ACID-гарантії | Гібридні навантаження |

Векторні бази даних працюють дуже інакше, ніж традиційні системи:

\

Сховища Функцій: з'єднання навчання та висновків

Сховища Функцій вирішують велику проблему в ML-операціях: розбіжність між навчанням і обслуговуванням. Вони надають вам єдине місце для інженерії Функцій і забезпечують узгодженість між офлайн-навчанням моделі та онлайн-висновками.

Компанії, такі як Tecton, Feast та AWS SageMaker Feature Store, стали першопрохідниками в цьому просторі. Сховище Функцій зазвичай включає:

• Репозиторій Функцій: визначення Функцій з контролем версій
• Офлайн-сховище: історичні Функції для навчання (S3, BigQuery)
• Онлайн-сховище: Функції з низькою затримкою для висновків (Redis, DynamoDB)
• Сервер Функцій: API-рівень для обслуговування Функцій

Використання Infrastructure as Code стало критичним для управління цими складними розгортаннями сховищ Функцій.

Графові бази даних та бази даних часових рядів

Графові бази даних, такі як Neo4j та Amazon Neptune, чудово справляються з даними, насиченими зв'язками. Бази даних часових рядів, такі як TimescaleDB та InfluxDB, оптимізуються для шаблонів темпоральних даних. Ці спеціалізовані системи обробляють навантаження, з якими традиційні RDBMS не справляються.

Зсув квантових обчислень

Поки ШІ-нативні бази даних змінюють те, як ми працюємо з даними сьогодні, квантові обчислення обіцяють ще більший переворот. Великомасштабні квантові комп'ютери все ще за роки, але розумні організації вже готують свою інфраструктуру даних.

Квантово-стійка криптографія: негайний пріоритет

Найневідкладніший вплив квантових обчислень на бази даних - це безпека. Квантові комп'ютери врешті-решт зламають поточне шифрування, таке як RSA та ECC, за допомогою алгоритму Шора. Це реальна загроза для зашифрованих баз даних та архівів резервних копій. Як я досліджував у своїй статті про постквантову криптографію, нам потрібно готуватися до квантово-стійкої безпеки зараз.

Алгоритми постквантової криптографії

| Алгоритм | Стандарт | Тип | Розмір ключа | Статус | |----|----|----|----|----| | ML-KEM (CRYSTALS-Kyber) | FIPS 203 | Інкапсуляція ключа | ~1KB | Опубліковано у серпні 2024 | | ML-DSA (CRYSTALS-Dilithium) | FIPS 204 | Цифровий підпис | ~2KB | Опубліковано у серпні 2024 | | SLH-DSA (SPHINCS+) | FIPS 205 | Цифровий підпис | ~1KB | Опубліковано у серпні 2024 | | FN-DSA (FALCON) | FIPS 206 | Цифровий підпис | ~1KB | Чернетка 2024 |

Провідні постачальники баз даних починають додавати квантово-стійке шифрування:

• PostgreSQL 17+: експериментальна підтримка постквантового TLS
• MongoDB Atlas: тестування CRYSTALS-Kyber для клієнтського шифрування
• Oracle Database 23c: гібридні квантово-класичні схеми шифрування

Квантово-прискорена оптимізація запитів

Більш захоплюючим, ніж проблеми безпеки, є потенціал квантових обчислень для трансформації оптимізації запитів до баз даних. Алгоритм Гровера пропонує квадратичне прискорення для неструктурованого пошуку, тоді як квантовий відпал виглядає перспективно для складних проблем оптимізації.

\ Квантові дослідження IBM показали, що для певних запитів до графових баз даних квантові алгоритми можуть отримати експоненціальні прискорення. Ці переваги працюють лише для певних типів проблем, але вони натякають на майбутнє, де квантові співпроцесори прискорюють операції бази даних.

Гібридні архітектури: практичний шлях

Замість того, щоб замінювати все, ми бачимо гібридні архітектури баз даних, які поєднують традиційні, ШІ-нативні та квантово-готові системи. Як я обговорював у своїй статті про архітектури ШІ-агентів, сучасні додатки потребують складної інтеграції рівня даних для підтримки агентних робочих процесів.

\

Використання декількох баз даних

Сучасні додатки все частіше використовують поліглотну стійкість, вибираючи правильну базу даних для кожної роботи:

• Операційні дані: PostgreSQL з pgvector для гібридних навантажень
• Дані сесії: Redis з плагінами векторної подібності
• Аналітика: ClickHouse або DuckDB для OLAP
• Вбудовування: виділені векторні бази даних для семантичного пошуку
• Графові зв'язки: Neo4j або Amazon Neptune
• Часові ряди: TimescaleDB або InfluxDB

Побудова готових до майбутнього систем баз даних

Коли ви проектуєте системи баз даних для ШІ та квантової готовності, ось практичні рекомендації, яких слід дотримуватися:

1. Почніть з квантово-безпечного шифрування сьогодні

Не чекайте прибуття квантових комп'ютерів. Додайте постквантову криптографію зараз, використовуючи гібридні схеми, які поєднують класичні та квантово-стійкі алгоритми. Загроза "збирай зараз, розшифровка пізніше" є реальною. Розуміння ланцюжка довіри в Безпека SSL-сертифікатів дає вам основу для додавання квантово-стійких криптографічних рівнів.

2. Додавайте векторний пошук крок за кроком

Вам не потрібно замінювати існуючі бази даних. Почніть з додавання векторного пошуку через розширення, такі як pgvector, або шляхом введення виділеної векторної бази даних для семантичного пошуку. Для організацій, що керують навантаженнями GPU в Kubernetes, важлива ефективна розподіл ресурсів. Ознайомтеся з моїм посібником про NVIDIA MIG з оптимізацією GPU для кращого використання GPU.

3. Інвестуйте в інфраструктуру інженерії Функцій

Сховища Функцій більше не є необов'язковими для серйозних ML-розгортань. Вони вирішують реальні проблеми щодо узгодженості Функцій, виявлення та повторного використання. Почніть просто з рішення з відкритим вихідним кодом, як Feast, перш ніж переходити до корпоративних платформ.

4. Проектуйте для декількох типів навантажень

Ваша архітектура повинна обробляти як транзакційні, так і аналітичні запити, структуровані та неструктуровані дані, пакетну та обробку в режимі реального часу. Інструменти, такі як DuckDB, розмивають межі між OLTP та OLAP.

5. Моніторинг з метриками, специфічними для ШІ

Традиційні метрики баз даних, такі як QPS і P99 затримка, все ще мають значення, але навантаження ШІ потребують більше: час генерації вбудовування, свіжість векторного індексу, згадування пошуку подібності та затримка обслуговування Функцій. Сучасні платформи автоматизації еволюціонують для кращої підтримки спостережуваності ШІ-інфраструктури.

Поточний стан: що готове до продакшну сьогодні

Ландшафт баз даних на початку 2026 року виглядає принципово інакше, ніж лише кілька років тому. Ось що фактично розгорнуто та працює в продакшн-системах прямо зараз.

Векторні бази даних стали mainstream

Векторні бази даних вийшли за межі підтвердження концепції. Станом на кінець 2025 року понад половина веб-трафіку через великих CDN-провайдерів використовує постквантовий обмін ключами. Компанії, такі як Cursor, Notion та Linear, керують векторними базами даних у масштабі для своїх Функцій ШІ. Основні гравці значно дозріли:

Pinecone обробляє продакшн навантаження з однозначною мілісекундною затримкою для корпоративних додатків. Реалізація Qdrant на основі Rust забезпечує час запиту менше 5 мс зі складною фільтрацією корисного навантаження. Milvus підтримує прискорення GPU для великомасштабних вбудовувань. Переписування ChromaDB на Rust у 2025 році принесло 4-кратне покращення продуктивності порівняно з оригінальною версією Python.

Традиційні бази даних додають векторні можливості. Розширення pgvector PostgreSQL дозволяє командам додавати семантичний пошук без зміни баз даних. MongoDB Atlas, SingleStore та Elasticsearch всі постачаються з нативною підтримкою векторів. Тренд очевидний: векторний пошук стає стандартною функцією, а не спеціалізованим типом бази даних.

Розгортання постквантової криптографії починається

До жовтня 2025 року більше половини ініційованого людиною трафіку з Cloudflare було захищено постквантовим шифруванням. NIST завершив перші постквантові стандарти у серпні 2024 року, включаючи CRYSTALS-Kyber, CRYSTALS-Dilithium, FALCON та SPHINCS+. Сертифікація FIPS 140-3 для цих алгоритмів стала доступною у графіку 2025-2026 років.

Великі постачальники баз даних впроваджують квантово-стійке шифрування. PostgreSQL 17+ має експериментальну підтримку постквантового TLS. MongoDB Atlas тестує CRYSTALS-Kyber для клієнтського шифрування. Oracle Database 23c постачається з гібридними квантово-класичними схемами шифрування. Урядові терміни змушують діяти: федеральні агентства США повинні завершити міграцію до 2035 року, Австралія націлена на 2030 рік, а ЄС встановлює терміни 2030-2035 років залежно від застосування.

Загроза "збирай зараз, розшифровка пізніше" є реальною. Організації, що зберігають конфіденційні дані, повинні діяти зараз, а не чекати прибуття квантових комп'ютерів.

Сховища Функцій стають стандартною інфраструктурою

Сховища Функцій перейшли від бажаного до необхідного для продакшн ML. Компанії вчаться, що узгодженість інженерії Функцій між навчанням і висновками не є необов'язковою. Платформи, такі як Tecton, Feast та AWS SageMaker Feature Store, бачать широке впровадження, оскільки команди розуміють операційну складність управління Функціями в офлайн-навчанні та онлайн-обслуговуванні.

Що в активних дослідженнях

Крім продакшн-розгортань, дослідники розширюють межі того, що можливо з квантовими обчисленнями та базами даних.

Квантова оптимізація запитів показує обіцянку

Дослідники продемонстрували, що квантові обчислення можуть прискорити конкретні проблеми оптимізації баз даних. У 2016 році Трумер та Кох зіставили множинну оптимізацію запитів на квантовий відпалювач і досягли приблизно 1000-кратного прискорення порівняно з класичними алгоритмами для конкретних класів проблем, хоча обмежених до невеликих розмірів проблем.

Більш нещодавня робота в 2022-2025 роках досліджувала квантові комп'ютери на основі воріт для оптимізації порядку з'єднань і планування транзакцій. Алгоритм Гровера пропонує квадратичне прискорення для неструктурованого пошуку. Для бази даних з N елементів класичний пошук вимагає N операцій, тоді як квантовий пошук потребує приблизно √N операцій. Квантові дослідження IBM показали, що певні запити до графових баз даних можуть досягти експоненціальних прискорень, хоча лише для конкретних типів проблем.

Ключова фраза тут - "конкретні класи проблем". Квантова перевага з'являється для комбінаторних проблем оптимізації, таких як упорядкування з'єднань, вибір індексу та планування транзакцій. Універсальні операції бази даних не побачать автоматичних прискорень просто шляхом переходу на квантове обладнання.

Квантово-натхненні алгоритми працюють сьогодні

Поки ми чекаємо практичних квантових комп'ютерів, квантово-натхненні алгоритми працюють на класичному обладнанні та приносять реальні переваги. Ці техніки використовують квантові принципи, такі як суперпозиція та відпал, не вимагаючи фактичних кубітів.

Дослідження, опубліковані наприкінці 2025 року, показують, що квантово-натхненна оптимізація може прискорити обробку запитів до хмарних баз даних шляхом одночасного дослідження декількох шляхів виконання. Ці підходи використовують архітектури тензорних мереж та імітоване відпалювання для зменшення накладних витрат обробки для складних аналітичних операцій.

Практичний графік виглядає так: квантово-натхненні алгоритми готові до продакшну зараз, працюють на класичному обладнанні. Гібридні квантово-класичні системи для конкретних завдань оптимізації можуть з'явитися в наступні 5-7 років, оскільки квантові комп'ютери досягнуть 1000+ стабільних кубітів. Універсальне квантове прискорення бази даних все ще за 10-15 років, якщо воно взагалі виявиться практичним.

Ваш план дій

Рішення щодо бази даних, які ви приймаєте сьогодні, або дозволять, або обмежать ваші можливості на роки. Ось що має сенс на основі поточних технологій, а не ажіотажу.

Для навантажень ШІ: додайте можливість векторного пошуку зараз. Якщо ви на PostgreSQL, почніть з pgvector. Продуктивність надійна для більшості випадків використання, і ви завжди можете мігрувати на виділену векторну базу даних пізніше, якщо потрібно. Інструменти, такі як Pinecone та Qdrant, готові до продакшну, коли вам потрібна виділена інфраструктура.

Для безпеки: впровадьте постквантову криптографію у 2026 році. Стандарти NIST завершені. Бібліотеки, такі як OpenSSL, BoringSSL та Bouncy Castle, додають підтримку. Використовуйте гібридні підходи, які поєднують класичні та квантово-стійкі алгоритми під час переходу. Не чекайте термінів відповідності.

Для ML-операцій: інвестуйте в інфраструктуру сховища Функцій, якщо ви керуєте моделями в продакшні. Проблеми узгодженості між навчанням і обслуговуванням лише погіршуватимуться по мірі масштабування. Відкритий вихідний код Feast є хорошою відправною точкою. Переходьте на керовані платформи, коли операційний тягар стає занадто високим.

Для архітектури: прийміть поліглотну стійкість. Ера "однієї бази даних для всього" закінчилася. Використовуйте PostgreSQL для транзакцій, виділену векторну базу даних для семантичного пошуку, ClickHouse для аналітики, Redis для кешування. Сучасні додатки потребують правильного інструменту для кожної роботи, з'єднаного через добре спроектований рівень даних.

Висновок

Світ баз даних переживає найбільший зсув з часів руху NoSQL. ШІ створив абсолютно нові категорії баз даних, побудовані навколо векторних вбудовувань і пошуку подібності. Квантові обчислення з'явилися як загроза безпеці та можливість оптимізації. Ось що фактично відбувається на основі досліджень і продакшн-розгортань:

Векторні бази даних дозріли. Системи, такі як GaussDB-Vector та PostgreSQL-V, демонструють продуктивність, готову до продакшну. Компанії, такі як Cursor, Notion та Linear, керують векторними базами даних у масштабі.

Постквантова криптографія стандартизована. NIST випустив остаточні стандарти у серпні 2024 року. Організації повинні почати перехід зараз, щоб відповідати термінам відповідності та захищатися від атак "збирай зараз, розшифровка пізніше".

Сховища Функцій є стандартною інфраструктурою. Дослідження показують, що вони вирішують критичні проблеми щодо узгодженості Функцій, виявлення та повторного використання для ML-операцій.

Квантова оптимізація запитів залишається дослідженням. Незважаючи на обіцяючі результати для конкретних класів проблем, практичне квантове прискорення бази даних вимагає технологічних досягнень у квантовому комп'ютерному обладнанні.

Що робить цей момент унікальним, так це конвергенція. Ми не просто додаємо нові типи баз даних. Ми переосмислюємо те, що повинні робити бази даних. Векторний пошук подібності стає таким же фундаментальним, як SQL-з'єднання. Квантово-стійке шифрування переходить від теоретичного до необхідного. Сховища Функцій з'являються як критична ML-інфраструктура.

Компанії, які досягають успіху в ШІ, це не просто ті, хто має кращі моделі. Це ті, хто має інфраструктуру даних, яка підтримує швидку ітерацію. Розуміння вимог до вашого навантаження та вибір правильних інструментів має більше значення, ніж гонитва за трендами.

З якими викликами ви стикаєтеся з навантаженнями ШІ? Ви готуєтеся до постквантової криптографії? Як ви думаєте про векторний пошук? Ландшафт баз даних швидко розвивається, і практичний досвід має значення. Поділіться своїми думками нижче або перегляньте мої інші статті про ШІ-інфраструктуру, архітектури даних та квантові обчислення.

Майбутнє баз даних є гібридним, інтелектуальним та квантово-свідомим. Технологія тут. Питання в тому, чи готові ви її використовувати.

\