优化器与机器学习结合：选择最优解
资源分配与ai结合：在必要语句分配更更多资源，如锁住后续几十条语句的操作，分配更多资源使其更快完成
故障排查库：对应的问题自动根据问题编号在故障库搜索解决方案，自动或手动解决
自动对不常使用的数据进行压缩
自动阔缩容，平衡，灾难预测，根据地质，天气，潮汐，月球位置，电量使用情况预测洪水，龙卷风，停电等极端情况，提前做好容灾，避免数据丢失和资源浪费
牛批就吹到这了
根据描述自动生成语句
1 个赞
用意念控制，上载一个程序到大脑，一切操作都可随心而动。
这期茶话会是科幻题材~
个人猜想：未来的数据库可能会是如下的一个大的超融合的系统吧,希望tidb可以走到这一步。
1.各种类似的数据库都能够存储（结构化的，非结构化的）
2.管理更加的方便和维护的可操作性提高
3. HTAP特性应该会大显身手吧
4. 生态的完善和兼容
TIDB已经实现HTAP，TP和 AP的分隔数据分析、分布式事务以及保证一致性方面功能，从DBA角度来对数据库未来方向畅想下
1、行存 ，列存、内存等等真正做到一个框架融合（意义在？）
2、维护自治，监控、诊断调优 （代码都是人写的…bug？AI…）
3、云服务+高性能硬件
4、数据库安全提升
5、数据库优化器方面最核心吧，一个高效可靠易扩展安全稳定提供服务的数据库才是最好的数据库
数据库ai在加上ai应用那妥妥的不就跟机器主宰社会的电影一样了
数据库自动调优与故障诊断自动处理，初中级DBA即将失业
今年一直在探索数仓与AI的结合，实现智能运维调优和智能故障诊断；相信数据库技术在不久的将来就会和AI场景相结合，让数据库技术更加自主化和智能化！
1 个赞
哈哈哈哈简直了！
1 个赞
多模形式，自动智能运行，自动维护,DBA以后会不会下岗了，哈哈。
1 个赞
数据库自动扩缩容….路由入口节点可以 ，数据节点难
1 个赞
AI 智能，弹性收缩，无性能瓶颈，零基础无门槛入门。
1 个赞
根据历史经验自动调整策略，更快更强
1 个赞
如果可以把AI 与智能诊断、自动检索发现问题、问题链路分析、故障问题自动解决并记录相结合，那么将大大降低运维人员的工作量，甚至都完全可以无人驾驶状态运行，只在空间、内存、CPU 等不足给管理员发邮件或电话告警，一键式扩容，一键式扩容，其他问题都是数据库AI自动解决。 这方面在未来几年还是可以实现的。
1 个赞
智能管理 运维成本低
1 个赞
需求，是数据库发展的方向。掌握大多数客户最需要的，定向开发有价值的功能。业务方面：金融保险客户渠道的需求结构复杂，流程繁琐，周期长，出问题的节点较多。在实现兼容性基础上，加强数据保护，加强稳定性。工程应用方面：工业化生产改造风险高，多源异构数据流量网络传输的工业网络部署，将对分布式数据库性能造成影响。新技术（ar,vr，区块链，nft）可以扩展非核心业务升级，降低不确定因素带来的潜在风险。提升数据安全性能。
2 个赞
数据库更加深度的大融合，进一步融入nosql 图数据库等用最合适的方式使用数据
1 个赞
自动参数调优！以后搭数据库就不用配参数了
1 个赞
高安全性、高可靠性、高可伸缩性和高性能
2 个赞
AI in db ，可以智能分析以及根据知识库经验，自动调优。
1 个赞