今年数据库国测第一批结果发布，出乎大多数人的意料，不过又都在大多数人的期望之中，可谓几家欢喜几家愁。就像三十年前挤公交一样，上车的人希望马上关门，别太挤了;还没上车，排在前列的人希望里面的人能再往里挤挤，自己也能上了这趟车。排在后面的人，反正与自己无关，看着只能看着热闹等下一班车。

到了2025年，DBA的职责正以前所未有的速度转型。当今的DBA不再仅是数据库保管员，更需成为数据战略家、自动化专家、云集成师乃至业务赋能者。单纯管理备份、调优SQL和处理存储分配的时代正成为过去，但我们必须思考：DBA的适应速度是否足以保持其价值?

麦肯锡估算，生命科学领域75%%至85%%的日常工作流程可通过AI智能体更高效处理。这将为药物发现、试验规划和合规等领域释放25%%至40%%的产能，其价值不仅在于节省时间。

数据库圈里今年谈DB4AI和AI2DB的比较多，大家谈的大多数是一些场景和功能，不过如果深入做进去，才会发现无论是DB4AI还是AI4DB，可能都有“单相思”的毛病。前阵子我写过文章，说数据库厂商设计DB4AI的功能的时候，并不理解AI应用需要DB提供什么样的功能。今天我想聊一聊，AI4DB同样也存在类似的问题。

中国数据库市场正在发生哪些变化?未来将会如何发展?什么是制胜关键?在DTCC2025中国数据库大会上，就相关问题我们采访了GBase 8s产品经营部总经理崔志伟，他认为中国数据库市场越来越趋于理性，未来国产数据库的竞争是生态的竞争。

9月5日消息，Neo4j近期发布了全新Infinigraph架构，宣称该架构解决了图数据库扩展中的根本性挑战：随着数据量增长，难以将图数据库结构完整保留在内存中。该公司表示，这项创新将为欺诈检测等运营场景释放全新扩展能力，同时强化新兴的GraphRAG工作负载。

从2018年起国内市场增速明显放缓，特别是疫情之后，大部分传统企业进入降本增效模式，由于企业营收下降，对于数字化的需求明显降低，至此软件市场的喧嚣与辉煌不在，进入寒冬期。

谈到AIOPS，我们往往会把目标定的过高，总觉得如果不一步到位，让AI解决所有的问题，那还不如不做。实际上信息技术发展了几十年，任何技术都不是一步到位的，随着某个技术的发展，会越来越好用，能够解决更多的问题

解决丰富的功能与简单易用问题，依然是需要在研发上做出巨大投入的，在实现功能的同时，把可观测性做好，国产数据库才能在未来的智能化时代里走得更好。

虽然面临诸多问题，但未来行业AI发展前景广阔。在石油化工行业数字化和智能化发展进程中，首要任务是做好顶层设计，同时要不断夯实数字化、智能化的发展能力，充分发挥行业人工智能场景丰富的优势，加强产学研用协同，构建行业人工智能发展生态，共同推动人工智能加石油化工深化发展。

8月，最新一批数据库“国测”发布，三款集中式数据库产品——崖山数据库 V23、大云海山 He3DB、神通数据库 V8.0 成功通过;第十六届中国数据库技术大会(DTCC 2025)在北京召开;Databricks即将完成新一轮融资，Databricks与投资者的谈判将公司估值定为1000亿美元……

如何因应AI时代的变革?怎么把握机遇?达梦数据作为国内数据库领域的重要参与者，其在这一变革浪潮中的探索与实践，为我们呈现了数据库厂商应对时代挑战的鲜活样本。在DTCC2025中国数据库技术大会上，武汉达梦数据技术有限公司副总经理李庄庄向我们分享了他的观察思考与实践。

为了能让应用在性能、可靠性都要差一些的国产数据库上跑得很好，金融、证券、运营商等的核心业务系统都是投入巨资进行改造的，新老系统完全是两个不同的系统了，所以用某些场景来为国产数据库的性能背书，是极不科学的。说得难听点，是有些贪天之功了。这些原本是ISV和用户共同努力的结果，被国产数据库抄来给自己贴金了。

从日前公布的最新融资情况来看，Databricks短期内不会上市。但暂缓IPO似乎并未影响公司迅猛的增长势头。首席执行官Ali Ghodsi表示，该公司正朝着万亿估值企业迈进。

最近某企业CIO与老杨聊天时吐槽道：“我们信息部门员工的技术能力真的没得说，但一涉及到复杂的业务场景时总会掉链子，要么是不懂业务流程，数据取错了维度;要么就是盯着新技术猛学，却不知道怎么与业务部门的需求进行融合。”

近日，第十六届中国数据库技术大会（DTCC2025）在北京隆重召开。会议期间，大会特邀数据库领域专家白鳝与华为云数据库首席产品专家窦德明做客采访间，进行了一场深入的访谈，双方围绕华为云数据库在技术创新、产品能力升级以及生态建设等方面展开探讨。

2025年，openGauss迎来开源五周年，在经历了“战略聚焦，筑底调整”后，这个年轻的数据库开源社区已展现出与全球优秀的开源数据库分庭抗礼的实力，openGauss正以独特的中国模式探索开源数据库的可持续发展之路。

本文将分析数据和治理领域中最相关的四种所有者类型，解释他们各自的角色，并展示他们在实践中如何互动。虽然每个组织都应该以适合自身情况的方式定义所有权，但本文概述的模式反映了我所观察到的在各个行业和数千个组织中最有效的模式，因此可以作为一个建议的起点。

归根结底，大数据热潮的失败并非源于技术不足。而是源于一种非理性的信念，即新技术本身就能代表一种可行的商业策略。原本理性的商业领袖们不知何故被说服，认为投资某项技术就能神奇地转型业务。但在现实世界中，业务转型要困难得多。

对于大部分传统企业而言，数字化建设都是在打乱仗，既缺乏清晰的战略方向，也缺少跨部门的协同机制。这种混乱不仅体现在预算的争夺上，更反映在项目执行过程中的各自为政、相互推诿上。