未来数据库发展核心：
- 云原生：将探索极致的弹性伸缩架构，来解决性能、效率和成本问题；
- 多模态融合：从技术角度看，极致的性能成本与通用性有着天然的矛盾。因此，在多样化场景下，一定会是多引擎共存，充分发挥各种引擎的特点与优势，才能实现极致与通用的兼得；
- 标准化服务与智能自治：无需用户进行复杂选择，而是由系统基于AI智能调度、Serverless等解决方案，彻底实现多引擎的统一标准化服务。
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类似 VS Code 一样，支持各种插件，一个主数据库做数据源，需要异构数据库可支持直接安装对应版本的 es 、mongo 等，并将数据做同步
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保证 数据库 储存的信息具有持续可用性，数据安全性
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自动扩缩容，自动语句调优建议，故障预警，数据安全
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低成本(硬件和维护)，高性能，高扩展，高自动化。
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遇到问题的解决办法可以上传给ai 让他学习
当ai学习成功后 就可以提供一个可以自动处理数据库问题的软件
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最好只留下一个品牌的数据库，垄断吧。
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应该还是各种智能化吧
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你们说的问题大部分k8s都可以解决,数据库体现AI的话就是和人一样能自己学习自己优化吧!
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图形界面化，最好支持AI语音操作
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AI智能缩扩容，故障自愈； 图形化界面，自动调优；
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逐渐自动化，如扩容 ：输入新节点信息后自动生成扩容配置文档
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就那么几种数据库就可以了，搞得现在数据库类型太多，学习起来太累，太卷了。
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各种数据库可连通，兼容，学一种可以并用就好了
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各种国产化数据库层出不穷，国内的数据库都迁移到国产数据库，估计会以云为主，物理机会慢慢变少，运维起来更方便，DBA的活儿越来越少了。
1、弹性自主伸缩（降低门槛，现在要求配置依然比较高，不像mysql两三台机器就可以搞个高可用集群） 2、故障的自动化诊断，目前个人感觉故障的诊断难度依然较高
1.数据库数据自动治理自动调优吧。 2.然后与服务端的驱动能不仅仅是API连接池的形式，都IoT时代了。 3.作为基础设施，能够让我们摒弃繁杂的大数据生态组件；能够作为一个承载平台，让数据开发人员能够在一套底座上进行测试—>生产的过程。也能让资源更有效的利用。
配合显示技术与数据分析技术的发展，原始数据库中的数据实现立体式、可拖动式的智能分析，数据库不再是一个单纯的存储数据的地方，而是一个具有更强数据计算和分析的立体化的平台。
希望有一种数据库能够覆盖全场景，以后不必再为数据库选型而苦恼，能够用尽量少的数据副本完成所有的任务。
完全的系统自动调优，不过这个功能做到好像咱DBA乃至专家就失业了