шифрования, управления доступом и аудита,

[Nahimbabu157``]

птимизация с использованием ИИ (AI-Optimization): Новые СУБД, такие как Google ML, активно используют искусственный интеллект для автоматизации создания индексов, оптимизации запросов и прогнозирования нагрузки, что значительно повышает производительность и снижает затраты на администрирование.
Повышение безопасности и конфиденциальности: В условиях ужесточения законодательства о защите данных (например, GDPR) базы данных активно внедряют встроенные инструменты что делает их более безопасными. Утечки данных становятся всё более дорогими, поэтому инвестиции в безопасность оправданы.
Квантовые базы данных: Хотя это пока экспериментальная список телефонных номеров вьетнама область, исследования в области квантовых вычислений влияют на разработку баз данных, открывая новые горизонты для обработки огромных объёмов данных и решения сложных задач.
Рост Open-Source решений: Открытые СУБД, такие как PostgreSQL, MySQL и MongoDB, продолжают активно развиваться и внедрять новые функции, конкурируя с проприетарными решениями. Они предлагают гибкость, прозрачность и активное сообщество разработчиков.
Облачные базы данных (DBaaS): Решения "Database as a Service" (DBaaS) продолжают доминировать. Они предлагают простоту развёртывания, масштабируемость, автоматическое резервное копирование и обновления, снимая нагрузку с внутренних IT-команд. Многие компании переходят на облачные СУБД для ускорения разработки и снижения операционных расходов.
Преимущества перехода на новую базу данных: