Ewolucja baz danych: Od tradycyjnych systemów RDBMS do systemów natywnych dla AI i gotowych na technologię kwantową

Pamiętasz, kiedy wybór bazy danych był prosty? Wybierałeś MySQL lub PostgreSQL dla danych transakcyjnych, ewentualnie dodawałeś MongoDB, jeśli potrzebowałeś elastyczności, i to było na tyle. Pamiętam rozmowę z kolegą dotyczącą shardingu, metody skalowania horyzontalnego w MongoDB. Te czasy minęły.

Krajobraz baz danych przechodzi największą transformację od czasu ruchu NoSQL z lat 2010-tych. Ale tym razem nie chodzi tylko o skalę czy elastyczność. Dwie siły przekształcają wszystko: sztuczna inteligencja i obliczenia kwantowe. Obciążenia AI wymagają zupełnie nowych projektów baz danych zbudowanych wokół osadzeń wektorowych, wyszukiwania podobieństw i wnioskowania w czasie rzeczywistym. Tymczasem obliczenia kwantowe majaczą na horyzoncie, grożąc złamaniem naszego szyfrowania i obiecując rewolucję w optymalizacji zapytań.

W moich ostatnich artykułach o architekturach danych i infrastrukturze AI badaliśmy, jak te technologie zmieniają zarządzanie danymi. Ale warstwa baz danych to miejsce, gdzie teoria spotyka się z praktyką. Jeśli zrobisz to źle, twoje funkcje AI będą się wlec. Jeśli zrobisz to dobrze, odblokujesz możliwości, które były niemożliwe jeszcze kilka lat temu.

Oto, co czyni ten moment wyjątkowym: nie tylko dodajemy nowe typy baz danych do ekosystemu. Fundamentalnie przemyślamy, co bazy danych muszą robić. Wyszukiwanie podobieństwa wektorowego staje się równie ważne jak złączenia SQL. Szyfrowanie odporne na kwanty przechodzi z teoretycznego problemu do praktycznego wymagania. Magazyny cech pojawiają się jako krytyczna infrastruktura dla operacji ML. Stary podręcznik już nie obowiązuje.

W tym artykule dowiesz się o ewolucji nowoczesnych baz danych, jak adaptują się do obciążeń AI, co obliczenia kwantowe oznaczają dla przechowywania i pobierania danych, a co najważniejsze, jak budować architektury baz danych gotowe na oba wyzwania. Niezależnie od tego, czy prowadzisz dziś produkcyjne systemy ML, czy planujesz na jutro, zrozumienie tej zmiany jest kluczowe.

Dlaczego tradycyjne bazy danych mają trudności

Tradycyjne relacyjne bazy danych świetnie działały przez dziesięciolecia. PostgreSQL, MySQL i Oracle zasilały aplikacje korporacyjne z gwarancjami ACID i prostą elegancją SQL. Ale eksplozywny wzrost AI i uczenia maszynowego obnażył poważne ograniczenia w starych projektach baz danych.

Pomyśl o tym: pojedyncze uruchomienie treningu dużego modelu językowego może przetworzyć petabajty danych i potrzebować tysięcy godzin GPU. Jak omówiłem w moim artykule o CPU, GPU i TPU, zrozumienie, czego potrzebują obciążenia AI, jest kluczowe. Osadzenia wektorowe z tych modeli wymagają specjalnych systemów przechowywania i pobierania. Wnioskowanie w czasie rzeczywistym wymaga prędkości zapytań poniżej milisekundy. Tradycyjne przechowywanie wierszowe i indeksy B-drzewa po prostu nie zostały do tego stworzone.

\

Bazy danych natywne dla AI: Zbudowane dla uczenia maszynowego

Rozwój AI stworzył nową kategorię: bazy danych natywne dla AI. Te systemy są budowane od podstaw, aby obsługiwać to, czego potrzebuje uczenie maszynowe.

Bazy danych wektorowych: Fundament nowoczesnej AI

Bazy danych wektorowych reprezentują może największą innowację w technologii baz danych od pojawienia się NoSQL. Przechowują dane jako wielowymiarowe wektory (zazwyczaj od 768 do 4096 wymiarów) i pozwalają wyszukiwać według podobieństwa za pomocą technik Approximate Nearest Neighbor (ANN).

Wiodące rozwiązania baz danych wektorowych

| Baza danych | Typ | Kluczowe funkcje | Główne zastosowanie | |----|----|----|----| | Pinecone | Cloud-native | Usługa zarządzana, aktualizacje w czasie rzeczywistym | Produkcyjne systemy RAG | | Weaviate | Hybrydowa | GraphQL API, architektura modułowa | Wyszukiwanie multimodalne | | Milvus | Open-source | Rozproszona, akceleracja GPU | Osadzenia na dużą skalę | | Qdrant | Open-source | Oparta na Rust, filtrowanie ładunku | Filtrowane wyszukiwanie wektorowe | | pgvector | Rozszerzenie PostgreSQL | Zgodność z SQL, gwarancje ACID | Obciążenia hybrydowe |

Bazy danych wektorowych działają zupełnie inaczej niż tradycyjne systemy:

\

Magazyny cech: Łączenie treningu i wnioskowania

Magazyny cech rozwiązują duży problem w operacjach ML: rozbieżność między treningiem a serwowaniem. Zapewniają jedno miejsce do inżynierii cech i upewniają się, że offline'owy trening modelu i online'owe wnioskowanie pozostają spójne.

Firmy takie jak Tecton, Feast i AWS SageMaker Feature Store były pionierami w tej przestrzeni. Magazyn cech zazwyczaj obejmuje:

• Repozytorium cech: Definicje cech z kontrolą wersji
• Magazyn offline: Historyczne cechy do treningu (S3, BigQuery)
• Magazyn online: Cechy o niskim opóźnieniu do wnioskowania (Redis, DynamoDB)
• Serwer cech: Warstwa API do serwowania cech

Wykorzystanie Infrastructure as Code stało się kluczowe dla zarządzania tymi złożonymi wdrożeniami magazynów cech.

Bazy danych grafowych i bazy danych szeregów czasowych

Bazy danych grafowych, takie jak Neo4j i Amazon Neptune, doskonale radzą sobie z danymi bogatymi w relacje. Bazy danych szeregów czasowych, takie jak TimescaleDB i InfluxDB, optymalizują wzorce danych czasowych. Te wyspecjalizowane systemy obsługują obciążenia, z którymi tradycyjne RDBMS mają trudności.

Przesunięcie obliczeń kwantowych

Podczas gdy bazy danych natywne dla AI zmieniają sposób, w jaki pracujemy z danymi dzisiaj, obliczenia kwantowe obiecują jeszcze większą dystrybucję. Duże komputery kwantowe są wciąż odległe o lata, ale mądre organizacje już przygotowują swoją infrastrukturę danych.

Kryptografia odporna na kwanty: Natychmiastowy priorytet

Najbardziej pilny wpływ obliczeń kwantowych na bazy danych to bezpieczeństwo. Komputery kwantowe ostatecznie złamią obecne szyfrowanie, takie jak RSA i ECC, za pomocą algorytmu Shora. To realne zagrożenie dla zaszyfrowanych baz danych i archiwów kopii zapasowych. Jak zbadałem w moim artykule o kryptografii postkwantowej, musimy przygotować się na bezpieczeństwo odporne na kwanty już teraz.

Algorytmy kryptografii postkwantowej

| Algorytm | Standard | Typ | Rozmiar klucza | Status | |----|----|----|----|----| | ML-KEM (CRYSTALS-Kyber) | FIPS 203 | Enkapsulacja klucza | ~1KB | Opublikowany sierpień 2024 | | ML-DSA (CRYSTALS-Dilithium) | FIPS 204 | Podpis cyfrowy | ~2KB | Opublikowany sierpień 2024 | | SLH-DSA (SPHINCS+) | FIPS 205 | Podpis cyfrowy | ~1KB | Opublikowany sierpień 2024 | | FN-DSA (FALCON) | FIPS 206 | Podpis cyfrowy | ~1KB | Projekt 2024 |

Wiodący dostawcy baz danych zaczynają dodawać szyfrowanie odporne na kwanty:

• PostgreSQL 17+: Eksperymentalne wsparcie dla TLS postkwantowego
• MongoDB Atlas: Testowanie CRYSTALS-Kyber dla szyfrowania klienta
• Oracle Database 23c: Hybrydowe schematy szyfrowania kwantowo-klasycznego

Optymalizacja zapytań przyspieszona kwantowo

Bardziej ekscytujący niż wyzwania bezpieczeństwa jest potencjał obliczeń kwantowych do przekształcenia optymalizacji zapytań bazy danych. Algorytm Grovera oferuje kwadratowe przyspieszenie dla nieustrukturyzowanego wyszukiwania, podczas gdy wyżarzanie kwantowe wygląda obiecująco dla złożonych problemów optymalizacyjnych.

\ Badania kwantowe IBM pokazały, że dla pewnych zapytań bazy danych grafowych algorytmy kwantowe mogą uzyskać wykładnicze przyspieszenie. Te zalety działają tylko dla określonych typów problemów, ale wskazują na przyszłość, w której koprocesory kwantowe przyspieszają operacje bazy danych.

Architektury hybrydowe: Praktyczna ścieżka

Zamiast zastępować wszystko, widzimy hybrydowe architektury baz danych, które łączą tradycyjne, natywne dla AI i gotowe na kwanty systemy. Jak omówiłem w moim artykule o architekturach agentów AI, nowoczesne aplikacje potrzebują wyrafinowanej integracji warstwy danych, aby wspierać przepływy pracy agencyjne.

\

Korzystanie z wielu baz danych

Nowoczesne aplikacje coraz częściej wykorzystują wielojęzyczną perzystencję, wybierając odpowiednią bazę danych do każdego zadania:

• Dane operacyjne: PostgreSQL z pgvector dla obciążeń hybrydowych
• Dane sesji: Redis z wtyczkami podobieństwa wektorowego
• Analityka: ClickHouse lub DuckDB dla OLAP
• Osadzenia: Dedykowane bazy danych wektorowych dla wyszukiwania semantycznego
• Relacje grafowe: Neo4j lub Amazon Neptune
• Szeregi czasowe: TimescaleDB lub InfluxDB

Budowanie systemów baz danych gotowych na przyszłość

Projektując systemy baz danych pod kątem gotowości na AI i kwanty, oto praktyczne wytyczne do przestrzegania:

1. Zacznij od szyfrowania bezpiecznego kwantowo już dziś

Nie czekaj na przybycie komputerów kwantowych. Dodaj kryptografię postkwantową teraz, używając schematów hybrydowych, które łączą algorytmy klasyczne i odporne na kwanty. Zagrożenie „zbierz teraz, odszyfruj później" jest realne. Zrozumienie łańcucha zaufania w bezpieczeństwie certyfikatów SSL daje podstawę do dodawania warstw kryptograficznych odpornych na kwanty.

2. Dodaj wyszukiwanie wektorowe krok po kroku

Nie musisz zastępować swoich istniejących baz danych. Zacznij od dodania wyszukiwania wektorowego poprzez rozszerzenia takie jak pgvector lub wprowadzając dedykowaną bazę danych wektorowych dla wyszukiwania semantycznego. Dla organizacji prowadzących obciążenia GPU w Kubernetes liczy się efektywna alokacja zasobów. Sprawdź mój przewodnik o NVIDIA MIG z optymalizacją GPU dla lepszego wykorzystania GPU.

3. Inwestuj w infrastrukturę inżynierii cech

Magazyny cech nie są już opcjonalne dla poważnych wdrożeń ML. Rozwiązują realne problemy dotyczące spójności, odkrywania i ponownego wykorzystania cech. Zacznij prosto z rozwiązaniem open-source, takim jak Feast, zanim przejdziesz na platformy korporacyjne.

4. Projektuj dla wielu typów obciążeń

Twoja architektura powinna obsługiwać zarówno zapytania transakcyjne, jak i analityczne, dane strukturalne i niestrukturalne, przetwarzanie wsadowe i w czasie rzeczywistym. Narzędzia takie jak DuckDB zacierają granice między OLTP a OLAP.

5. Monitoruj za pomocą metryk specyficznych dla AI

Tradycyjne metryki bazy danych, takie jak QPS i opóźnienie P99, nadal mają znaczenie, ale obciążenia AI potrzebują więcej: czas generowania osadzeń, świeżość indeksu wektorowego, recall wyszukiwania podobieństwa i opóźnienie serwowania cech. Nowoczesne platformy automatyzacji ewoluują, aby lepiej wspierać obserwowalność infrastruktury AI.

Obecny stan: Co jest gotowe do produkcji dziś

Krajobraz baz danych na początku 2026 roku wygląda fundamentalnie inaczej niż jeszcze kilka lat temu. Oto, co jest faktycznie wdrożone i działa w systemach produkcyjnych już teraz.

Bazy danych wektorowych są mainstreamem

Bazy danych wektorowych wyszły poza proof-of-concept. Na koniec 2025 roku ponad połowa ruchu internetowego przez głównych dostawców CDN korzysta z wymiany kluczy postkwantowych. Firmy takie jak Cursor, Notion i Linear prowadzą bazy danych wektorowych na dużą skalę dla swoich funkcji AI. Główni gracze znacząco dojrzeli:

Pinecone obsługuje obciążenia produkcyjne z opóźnieniem jednocyfrowym milisekundowym dla aplikacji korporacyjnych. Implementacja Qdrant oparta na Rust zapewnia czasy zapytań poniżej 5ms z złożonym filtrowaniem ładunku. Milvus obsługuje akcelerację GPU dla osadzeń na masową skalę. Przepisanie ChromaDB na Rust w 2025 roku przyniosło 4-krotne poprawy wydajności w porównaniu z oryginalną wersją Python.

Tradycyjne bazy danych dodają możliwości wektorowe. Rozszerzenie pgvector PostgreSQL pozwala zespołom dodać wyszukiwanie semantyczne bez zmiany baz danych. MongoDB Atlas, SingleStore i Elasticsearch dostarczają z natywnym wsparciem wektorowym. Trend jest jasny: wyszukiwanie wektorowe staje się standardową funkcją, a nie wyspecjalizowanym typem bazy danych.

Rozpoczynają się wdrożenia kryptografii postkwantowej

Do października 2025 roku ponad połowa ruchu inicjowanego przez ludzi z Cloudflare była chroniona szyfrowaniem postkwantowym. NIST sfinalizował pierwsze standardy postkwantowe w sierpniu 2024 roku, w tym CRYSTALS-Kyber, CRYSTALS-Dilithium, FALCON i SPHINCS+. Certyfikacja FIPS 140-3 dla tych algorytmów stała się dostępna w okresie 2025-2026.

Główni dostawcy baz danych wdrażają szyfrowanie odporne na kwanty. PostgreSQL 17+ ma eksperymentalne wsparcie TLS postkwantowego. MongoDB Atlas testuje CRYSTALS-Kyber dla szyfrowania klienta. Oracle Database 23c jest dostarczany z hybrydowymi schematami szyfrowania kwantowo-klasycznego. Rządowe terminy wymuszają działanie: agencje federalne USA muszą zakończyć migrację do 2035 roku, Australia celuje w 2030, a UE ustala terminy 2030-2035 w zależności od aplikacji.

Zagrożenie „zbierz teraz, odszyfruj później" jest realne. Organizacje przechowujące wrażliwe dane muszą działać teraz, nie czekać na przybycie komputerów kwantowych.

Magazyny cech stają się standardową infrastrukturą

Magazyny cech przeszły od nice-to-have do niezbędnych dla produkcyjnego ML. Firmy uczą się, że spójność inżynierii cech między treningiem a wnioskowaniem nie jest opcjonalna. Platformy takie jak Tecton, Feast i AWS SageMaker Feature Store obserwują szerokie przyjęcie, gdy zespoły zdają sobie sprawę ze złożoności operacyjnej zarządzania cechami w offline'owym treningu i online'owym serwowaniu.

Co jest w aktywnych badaniach

Poza wdrożeniami produkcyjnymi badacze przesuwają granice tego, co jest możliwe z obliczeniami kwantowymi i bazami danych.

Optymalizacja zapytań kwantowych pokazuje obietnicę

Badacze wykazali, że obliczenia kwantowe mogą przyspieszyć określone problemy optymalizacji bazy danych. W 2016 roku Trummer i Koch zmapowali optymalizację wielu zapytań na wyżarzacz kwantowy i osiągnęli około 1000-krotne przyspieszenie nad algorytmami klasycznymi dla określonych klas problemów, choć ograniczone do małych rozmiarów problemów.

Nowsze prace z lat 2022-2025 badały komputery kwantowe oparte na bramkach dla optymalizacji kolejności złączeń i harmonogramowania transakcji. Algorytm Grovera oferuje kwadratowe przyspieszenie dla nieustrukturyzowanego wyszukiwania. Dla bazy danych N elementów wyszukiwanie klasyczne wymaga N operacji, podczas gdy wyszukiwanie kwantowe potrzebuje około √N operacji. Badania kwantowe IBM wykazały, że pewne zapytania bazy danych grafowych mogą osiągnąć wykładnicze przyspieszenia, choć tylko dla określonych typów problemów.

Kluczowa fraza tutaj to „określone klasy problemów". Przewaga kwantowa pojawia się dla kombinatorycznych problemów optymalizacyjnych, takich jak porządkowanie złączeń, wybór indeksu i harmonogramowanie transakcji. Ogólne operacje bazy danych nie zobaczą automatycznych przyspieszeń tylko przez przejście na sprzęt kwantowy.

Algorytmy inspirowane kwantowo działają dziś

Czekając na praktyczne komputery kwantowe, algorytmy inspirowane kwantowo działają na sprzęcie klasycznym i przynoszą realne korzyści. Te techniki wykorzystują zasady kwantowe, takie jak superpozycja i wyżarzanie, bez wymagania rzeczywistych kubitów.

Badania opublikowane pod koniec 2025 roku pokazują, że optymalizacja inspirowana kwantowo może przyspieszyć przetwarzanie zapytań w chmurowej bazie danych, badając jednocześnie wiele ścieżek wykonania. Te podejścia wykorzystują architektury sieci tensorowych i symulowane wyżarzanie, aby zmniejszyć narzut przetwarzania dla złożonych operacji analitycznych.

Praktyczny harmonogram wygląda tak: algorytmy inspirowane kwantowo są gotowe do produkcji teraz, działając na sprzęcie klasycznym. Hybrydowe systemy kwantowo-klasyczne dla określonych zadań optymalizacyjnych mogą pojawić się w ciągu następnych 5-7 lat, gdy komputery kwantowe osiągną 1000+ stabilnych kubitów. Ogólne przyspieszenie bazy danych kwantowej jest nadal oddalone o 10-15 lat, jeśli okaże się w ogóle praktyczne.

Twój plan działania

Decyzje dotyczące bazy danych, które podejmujesz dziś, albo umożliwią, albo ograniczą twoje możliwości na lata. Oto, co ma sens w oparciu o obecną technologię, a nie hype.

Dla obciążeń AI: Dodaj możliwość wyszukiwania wektorowego teraz. Jeśli korzystasz z PostgreSQL, zacznij od pgvector. Wydajność jest solidna dla większości przypadków użycia i zawsze możesz później migrować do dedykowanej bazy danych wektorowych, jeśli to konieczne. Narzędzia takie jak Pinecone i Qdrant są gotowe do produkcji, gdy potrzebujesz dedykowanej infrastruktury.

Dla bezpieczeństwa: Wdróż kryptografię postkwantową w 2026 roku. Standardy NIST są sfinalizowane. Biblioteki takie jak OpenSSL, BoringSSL i Bouncy Castle dodają wsparcie. Używaj podejść hybrydowych, które łączą algorytmy klasyczne i odporne na kwanty podczas przejścia. Nie czekaj na terminy zgodności.

Dla operacji ML: Inwestuj w infrastrukturę magazynu cech, jeśli prowadzisz modele w produkcji. Problemy spójności między treningiem a serwowaniem będą się tylko pogarszać w miarę skalowania. Open-source Feast to dobry punkt wyjścia. Przejdź do zarządzanych platform, gdy ciężar operacyjny stanie się zbyt wysoki.

Dla architektury: Przyjmij wielojęzyczną perzystencję. Era „jedna baza danych do wszystkiego" się skończyła. Używaj PostgreSQL do transakcji, dedykowanej bazy danych wektorowych do wyszukiwania semantycznego, ClickHouse do analityki, Redis do buforowania. Nowoczesne aplikacje potrzebują odpowiedniego narzędzia do każdego zadania, połączonego przez dobrze zaprojektowaną warstwę danych.

Podsumowanie

Świat baz danych przechodzi największą zmianę od ruchu NoSQL. AI stworzyło zupełnie nowe kategorie baz danych zbudowanych wokół osadzeń wektorowych i wyszukiwania podobieństwa. Obliczenia kwantowe pojawiły się jako zarówno zagrożenie bezpieczeństwa, jak i szansa optymalizacyjna. Oto, co faktycznie się dzieje w oparciu o badania i wdrożenia produkcyjne:

Bazy danych wektorowych dojrzały. Systemy takie jak GaussDB-Vector i PostgreSQL-V demonstrują wydajność gotową do produkcji. Firmy takie jak Cursor, Notion i Linear prowadzą bazy danych wektorowych na dużą skalę.

Kryptografia postkwantowa jest znormalizowana. NIST wydał końcowe standardy w sierpniu 2024 roku. Organizacje muszą rozpocząć przejście teraz, aby spełnić terminy zgodności i chronić się przed atakami „zbierz teraz, odszyfruj później".

Magazyny cech są standardową infrastrukturą. Badania pokazują, że rozwiązują krytyczne problemy dotyczące spójności cech, odkrywania i ponownego wykorzystania dla operacji ML.

Optymalizacja zapytań kwantowych pozostaje badaniami. Pomimo obiecujących wyników dla określonych klas problemów, praktyczne przyspieszenie bazy danych kwantowej wymaga postępów technologicznych w sprzęcie komputerów kwantowych.

To, co czyni ten moment wyjątkowym, to konwergencja. Nie tylko dodajemy nowe typy baz danych. Przemyślamy, co bazy danych muszą robić. Wyszukiwanie podobieństwa wektorowego staje się tak fundamentalne jak złączenia SQL. Szyfrowanie odporne na kwanty przechodzi z teoretycznego do wymaganego. Magazyny cech pojawiają się jako krytyczna infrastruktura ML.

Firmy odnoszące sukcesy w AI to nie tylko te z lepszymi modelami. To te z infrastrukturą danych, która wspiera szybką iterację. Zrozumienie wymagań obciążenia i wybór odpowiednich narzędzi ma większe znaczenie niż gonenie trendów.

Jakie wyzwania napotykasz z obciążeniami AI? Czy przygotowujesz się na kryptografię postkwantową? Jak myślisz o wyszukiwaniu wektorowym? Krajobraz baz danych ewoluuje szybko i praktyczne doświadczenie ma znaczenie. Podziel się swoimi przemyśleniami poniżej lub sprawdź moje inne artykuły o infrastrukturze AI, architekturach danych i obliczeniach kwantowych.

Przyszłość baz danych jest hybrydowa, inteligentna i świadoma kwantów. Technologia jest tutaj. Pytanie brzmi, czy jesteś gotowy, aby z niej korzystać.

\