Эволюция баз данных: от традиционных RDBMS к системам с поддержкой ИИ и квантовых технологий

Помните, когда выбор базы данных был простым? Вы выбирали MySQL или PostgreSQL для транзакционных данных, может быть, добавляли MongoDB, если нужна была гибкость, и на этом всё. Я помню разговор с коллегой о шардинге — методе горизонтального масштабирования в MongoDB. Те дни прошли.

Ландшафт баз данных переживает самый большой сдвиг со времён движения NoSQL 2010-х годов. Но на этот раз речь идёт не только о масштабе или гибкости. Две силы меняют всё: искусственный интеллект и квантовые вычисления. Рабочие нагрузки ИИ требуют совершенно новых проектов баз данных, построенных вокруг векторных встраиваний, поиска по сходству и вывода в реальном времени. Между тем квантовые вычисления маячат на горизонте, угрожая сломать нашу шифрование и обещая революционизировать оптимизацию запросов.

В моих недавних статьях об архитектурах данных и инфраструктуре ИИ мы исследовали, как эти технологии меняют управление данными. Но уровень базы данных — это то место, где всё решается. Сделайте это неправильно, и ваши функции ИИ будут медленными. Сделайте правильно, и вы разблокируете возможности, которые были невозможны всего несколько лет назад.

Вот что делает этот момент уникальным: мы не просто добавляем новые типы баз данных в экосистему. Мы фундаментально переосмысливаем, что должны делать базы данных. Векторный поиск по сходству становится таким же важным, как SQL-соединения. Квантово-устойчивое шифрование переходит от теоретического беспокойства к практическому требованию. Хранилища функций становятся критической инфраструктурой для ML-операций. Старый план больше не работает.

В этой статье вы узнаете об эволюции современных баз данных, о том, как они адаптируются к рабочим нагрузкам ИИ, что означают квантовые вычисления для хранения и извлечения данных, и самое главное, как создавать архитектуры баз данных, готовые к обоим вызовам. Независимо от того, запускаете ли вы производственные ML-системы сегодня или планируете на завтра, понимание этого сдвига критически важно.

Почему традиционные базы данных испытывают трудности

Традиционные реляционные базы данных отлично работали десятилетиями. PostgreSQL, MySQL и Oracle обеспечивали корпоративные приложения с гарантиями ACID и простой элегантностью SQL. Но взрывной рост ИИ и машинного обучения выявил серьёзные ограничения в старых проектах баз данных.

Подумайте об этом: один запуск обучения большой языковой модели может обработать петабайты данных и потребовать тысячи часов GPU. Как я обсуждал в своей статье о CPU, GPU и TPU, понимание того, что нужно рабочим нагрузкам ИИ, критически важно. Векторные встраивания из этих моделей нуждаются в специальных системах хранения и извлечения. Вывод в реальном времени требует скорости запросов менее миллисекунды. Традиционное построчное хранилище и B-деревья просто не были созданы для этого.

\

Базы данных на базе ИИ: созданные для машинного обучения

Рост ИИ создал новую категорию: базы данных на базе ИИ. Эти системы построены с нуля для обработки того, что нужно машинному обучению.

Векторные базы данных: основа современного ИИ

Векторные базы данных представляют, возможно, самую большую инновацию в технологии баз данных со времени появления NoSQL. Они хранят данные как высокоразмерные векторы (обычно от 768 до 4 096 измерений) и позволяют искать по сходству, используя методы приближённого ближайшего соседа (ANN).

Ведущие решения для векторных баз данных

| База данных | Тип | Ключевые функции | Основное применение | |----|----|----|----| | Pinecone | Облачная | Управляемый сервис, обновления в реальном времени | Производственные системы RAG | | Weaviate | Гибридная | GraphQL API, модульная архитектура | Многомодальный поиск | | Milvus | Открытый исходный код | Распределённая, ускорение GPU | Крупномасштабные встраивания | | Qdrant | Открытый исходный код | На базе Rust, фильтрация полезной нагрузки | Фильтрованный векторный поиск | | pgvector | Расширение PostgreSQL | SQL-совместимость, гарантии ACID | Гибридные рабочие нагрузки |

Векторные базы данных работают совершенно иначе, чем традиционные системы:

\

Хранилища функций: соединение обучения и вывода

Хранилища функций решают большую проблему в ML-операциях: перекос обучения-обслуживания. Они дают вам единое место для инженерии функций и обеспечивают согласованность между офлайн-обучением модели и онлайн-выводом.

Такие компании, как Tecton, Feast и AWS SageMaker Feature Store, были пионерами в этой области. Хранилище функций обычно включает:

• Репозиторий функций: определения функций с контролем версий
• Офлайн-хранилище: исторические функции для обучения (S3, BigQuery)
• Онлайн-хранилище: функции с низкой задержкой для вывода (Redis, DynamoDB)
• Сервер функций: уровень API для обслуживания функций

Использование инфраструктуры как кода стало критически важным для управления этими сложными развёртываниями хранилищ функций.

Графовые базы данных и базы данных временных рядов

Графовые базы данных, такие как Neo4j и Amazon Neptune, превосходно справляются с данными, насыщенными отношениями. Базы данных временных рядов, такие как TimescaleDB и InfluxDB, оптимизированы для паттернов временных данных. Эти специализированные системы обрабатывают рабочие нагрузки, с которыми традиционные RDBMS испытывают трудности.

Сдвиг квантовых вычислений

Хотя базы данных на базе ИИ меняют то, как мы работаем с данными сегодня, квантовые вычисления обещают ещё большее разрушение. Крупномасштабные квантовые компьютеры всё ещё находятся в нескольких годах, но умные организации уже готовят свою инфраструктуру данных.

Квантово-устойчивая криптография: немедленный приоритет

Самое срочное влияние квантовых вычислений на базы данных — это безопасность. Квантовые компьютеры в конечном итоге взломают текущее шифрование, такое как RSA и ECC, с помощью алгоритма Шора. Это реальная угроза для зашифрованных баз данных и архивов резервных копий. Как я исследовал в своей статье о постквантовой криптографии, нам нужно готовиться к квантово-устойчивой безопасности сейчас.

Алгоритмы постквантовой криптографии

| Алгоритм | Стандарт | Тип | Размер ключа | Статус | |----|----|----|----|----| | ML-KEM (CRYSTALS-Kyber) | FIPS 203 | Инкапсуляция ключа | ~1 КБ | Опубликовано в августе 2024 | | ML-DSA (CRYSTALS-Dilithium) | FIPS 204 | Цифровая подпись | ~2 КБ | Опубликовано в августе 2024 | | SLH-DSA (SPHINCS+) | FIPS 205 | Цифровая подпись | ~1 КБ | Опубликовано в августе 2024 | | FN-DSA (FALCON) | FIPS 206 | Цифровая подпись | ~1 КБ | Черновик 2024 |

Ведущие поставщики баз данных начинают добавлять квантово-устойчивое шифрование:

• PostgreSQL 17+: экспериментальная поддержка постквантового TLS
• MongoDB Atlas: тестирование CRYSTALS-Kyber для клиентского шифрования
• Oracle Database 23c: гибридные квантово-классические схемы шифрования

Оптимизация запросов с квантовым ускорением

Более захватывающим, чем проблемы безопасности, является потенциал квантовых вычислений для преобразования оптимизации запросов к базам данных. Алгоритм Гровера предлагает квадратичное ускорение для неструктурированного поиска, в то время как квантовый отжиг выглядит многообещающе для сложных оптимизационных задач.

\ Квантовые исследования IBM показали, что для определённых запросов к графовым базам данных квантовые алгоритмы могут получить экспоненциальные ускорения. Эти преимущества работают только для определённых типов задач, но они намекают на будущее, где квантовые сопроцессоры ускоряют операции с базами данных.

Гибридные архитектуры: практический путь

Вместо замены всего мы видим гибридные архитектуры баз данных, которые объединяют традиционные, базирующиеся на ИИ и готовые к квантовым вычислениям системы. Как я обсуждал в своей статье об архитектурах ИИ-агентов, современные приложения нуждаются в сложной интеграции уровня данных для поддержки агентных рабочих процессов.

\

Использование нескольких баз данных

Современные приложения всё чаще используют полиглотное хранение, выбирая правильную базу данных для каждой задачи:

• Операционные данные: PostgreSQL с pgvector для гибридных рабочих нагрузок
• Данные сессии: Redis с плагинами векторного сходства
• Аналитика: ClickHouse или DuckDB для OLAP
• Встраивания: выделенные векторные базы данных для семантического поиска
• Графовые отношения: Neo4j или Amazon Neptune
• Временные ряды: TimescaleDB или InfluxDB

Создание готовых к будущему систем баз данных

При проектировании систем баз данных для готовности к ИИ и квантовым вычислениям вот практические рекомендации, которым следует следовать:

1. Начните с квантово-безопасного шифрования сегодня

Не ждите появления квантовых компьютеров. Добавьте постквантовую криптографию сейчас, используя гибридные схемы, которые сочетают классические и квантово-устойчивые алгоритмы. Угроза «собери сейчас, расшифруй потом» реальна. Понимание цепочки доверия в безопасности SSL-сертификатов даёт вам основу для добавления квантово-устойчивых криптографических уровней.

2. Добавляйте векторный поиск шаг за шагом

Вам не нужно заменять существующие базы данных. Начните с добавления векторного поиска через расширения, такие как pgvector, или путём внедрения выделенной векторной базы данных для семантического поиска. Для организаций, выполняющих рабочие нагрузки GPU в Kubernetes, важно эффективное распределение ресурсов. Ознакомьтесь с моим руководством по NVIDIA MIG с оптимизацией GPU для лучшего использования GPU.

3. Инвестируйте в инфраструктуру инженерии функций

Хранилища функций больше не являются опциональными для серьёзных ML-развёртываний. Они решают реальные проблемы с согласованностью функций, обнаружением и повторным использованием. Начните с простого решения с открытым исходным кодом, такого как Feast, прежде чем переходить на корпоративные платформы.

4. Проектируйте для нескольких типов рабочих нагрузок

Ваша архитектура должна обрабатывать как транзакционные, так и аналитические запросы, структурированные и неструктурированные данные, пакетную и реальную обработку. Такие инструменты, как DuckDB, размывают границы между OLTP и OLAP.

5. Мониторинг с метриками, специфичными для ИИ

Традиционные метрики баз данных, такие как QPS и задержка P99, всё ещё важны, но рабочие нагрузки ИИ требуют большего: время генерации встраивания, свежесть векторного индекса, полнота поиска по сходству и задержка обслуживания функций. Современные платформы автоматизации развиваются для лучшей поддержки наблюдаемости инфраструктуры ИИ.

Текущее состояние: что готово к производству сегодня

Ландшафт баз данных в начале 2026 года выглядит принципиально иначе, чем всего несколько лет назад. Вот что реально развёрнуто и работает в производственных системах прямо сейчас.

Векторные базы данных стали мейнстримом

Векторные базы данных вышли за пределы proof-of-concept. По состоянию на конец 2025 года более половины веб-трафика через основных CDN-провайдеров использует постквантовый обмен ключами. Такие компании, как Cursor, Notion и Linear, запускают векторные базы данных в масштабе для своих функций ИИ. Основные игроки значительно созрели:

Pinecone обрабатывает производственные рабочие нагрузки с однозначной задержкой в миллисекундах для корпоративных приложений. Реализация Qdrant на базе Rust обеспечивает время запросов менее 5 мс с комплексной фильтрацией полезной нагрузки. Milvus поддерживает ускорение GPU для крупномасштабных встраиваний. Переписывание ChromaDB на Rust в 2025 году принесло 4-кратное улучшение производительности по сравнению с оригинальной версией на Python.

Традиционные базы данных добавляют векторные возможности. Расширение pgvector для PostgreSQL позволяет командам добавлять семантический поиск без переключения баз данных. MongoDB Atlas, SingleStore и Elasticsearch поставляются с нативной поддержкой векторов. Тенденция ясна: векторный поиск становится стандартной функцией, а не специализированным типом базы данных.

Начинаются развёртывания постквантовой криптографии

К октябрю 2025 года более половины инициированного человеком трафика с Cloudflare было защищено постквантовым шифрованием. NIST завершил первые постквантовые стандарты в августе 2024 года, включая CRYSTALS-Kyber, CRYSTALS-Dilithium, FALCON и SPHINCS+. Сертификация FIPS 140-3 для этих алгоритмов стала доступной в сроки 2025-2026 годов.

Основные поставщики баз данных внедряют квантово-устойчивое шифрование. PostgreSQL 17+ имеет экспериментальную поддержку постквантового TLS. MongoDB Atlas тестирует CRYSTALS-Kyber для клиентского шифрования. Oracle Database 23c поставляется с гибридными квантово-классическими схемами шифрования. Правительственные сроки вынуждают действовать: федеральные агентства США должны завершить миграцию к 2035 году, Австралия нацелена на 2030 год, а ЕС устанавливает сроки 2030-2035 годов в зависимости от приложения.

Угроза «собери сейчас, расшифруй потом» реальна. Организации, хранящие конфиденциальные данные, должны действовать сейчас, а не ждать появления квантовых компьютеров.

Хранилища функций становятся стандартной инфраструктурой

Хранилища функций перешли от желаемых к необходимым для производственного ML. Компании узнают, что согласованность инженерии функций между обучением и выводом не является опциональной. Такие платформы, как Tecton, Feast и AWS SageMaker Feature Store, получают широкое распространение, поскольку команды осознают операционную сложность управления функциями в офлайн-обучении и онлайн-обслуживании.

Что находится в активных исследованиях

Помимо производственных развёртываний, исследователи раздвигают границы того, что возможно с квантовыми вычислениями и базами данных.

Оптимизация квантовых запросов показывает перспективу

Исследователи продемонстрировали, что квантовые вычисления могут ускорить определённые задачи оптимизации баз данных. В 2016 году Trummer и Koch сопоставили множественную оптимизацию запросов с квантовым отжигателем и достигли примерно 1 000-кратного ускорения по сравнению с классическими алгоритмами для определённых классов задач, хотя и ограничились небольшими размерами задач.

Более поздняя работа в 2022-2025 годах исследовала квантовые компьютеры на основе вентилей для оптимизации порядка соединений и планирования транзакций. Алгоритм Гровера предлагает квадратичное ускорение для неструктурированного поиска. Для базы данных из N элементов классический поиск требует N операций, в то время как квантовый поиск требует примерно √N операций. Квантовые исследования IBM показали, что определённые запросы к графовым базам данных могут достичь экспоненциальных ускорений, хотя только для определённых типов задач.

Ключевая фраза здесь — «определённые классы задач». Квантовое преимущество проявляется для комбинаторных оптимизационных задач, таких как упорядочивание соединений, выбор индекса и планирование транзакций. Операции баз данных общего назначения не увидят автоматических ускорений просто при переходе на квантовое оборудование.

Квантово-вдохновлённые алгоритмы работают сегодня

Пока мы ждём практических квантовых компьютеров, квантово-вдохновлённые алгоритмы работают на классическом оборудовании и приносят реальную пользу. Эти методы используют квантовые принципы, такие как суперпозиция и отжиг, не требуя фактических кубитов.

Исследования, опубликованные в конце 2025 года, показывают, что квантово-вдохновлённая оптимизация может ускорить обработку запросов к облачным базам данных, исследуя несколько путей выполнения одновременно. Эти подходы используют архитектуры тензорных сетей и имитированный отжиг для снижения накладных расходов на обработку сложных аналитических операций.

Практический график выглядит так: квантово-вдохновлённые алгоритмы готовы к производству сейчас, работая на классическом оборудовании. Гибридные квантово-классические системы для определённых оптимизационных задач могут появиться в следующие 5-7 лет, когда квантовые компьютеры достигнут 1 000+ стабильных кубитов. Ускорение баз данных общего назначения на квантовой основе всё ещё находится в 10-15 годах, если оно вообще окажется практичным.

Ваш план действий

Решения о базах данных, которые вы принимаете сегодня, либо позволят, либо ограничат ваши возможности на годы. Вот что имеет смысл, основываясь на текущих технологиях, а не на шумихе.

Для рабочих нагрузок ИИ: добавьте возможность векторного поиска сейчас. Если вы используете PostgreSQL, начните с pgvector. Производительность надёжна для большинства случаев использования, и вы всегда можете мигрировать на выделенную векторную базу данных позже, если потребуется. Такие инструменты, как Pinecone и Qdrant, готовы к производству, когда вам нужна выделенная инфраструктура.

Для безопасности: внедрите постквантовую криптографию в 2026 году. Стандарты NIST завершены. Библиотеки, такие как OpenSSL, BoringSSL и Bouncy Castle, добавляют поддержку. Используйте гибридные подходы, которые сочетают классические и квантово-устойчивые алгоритмы во время перехода. Не ждите сроков соответствия.

Для ML-операций: инвестируйте в инфраструктуру хранилища функций, если вы запускаете модели в производстве. Проблемы согласованности между обучением и обслуживанием только ухудшатся по мере масштабирования. Открытый исходный код Feast — это хорошая отправная точка. Переходите на управляемые платформы, когда операционное бремя становится слишком высоким.

Для архитектуры: примите полиглотное хранение. Эра «одна база данных для всего» закончилась. Используйте PostgreSQL для транзакций, выделенную векторную базу данных для семантического поиска, ClickHouse для аналитики, Redis для кэширования. Современным приложениям нужен правильный инструмент для каждой задачи, соединённый через хорошо спроектированный уровень данных.

Заключение

Мир баз данных переживает самый большой сдвиг со времён движения NoSQL. ИИ создал совершенно новые категории баз данных, построенных вокруг векторных встраиваний и поиска по сходству. Квантовые вычисления появились как угроза безопасности, так и оптимизационная возможность. Вот что фактически происходит на основе исследований и производственных развёртываний:

Векторные базы данных созрели. Такие системы, как GaussDB-Vector и PostgreSQL-V, демонстрируют готовую к производству производительность. Такие компании, как Cursor, Notion и Linear, запускают векторные базы данных в масштабе.

Постквантовая криптография стандартизирована. NIST выпустил окончательные стандарты в августе 2024 года. Организации должны начать переход сейчас, чтобы соответствовать срокам соответствия и защититься от атак «собери сейчас, расшифруй потом».

Хранилища функций — это стандартная инфраструктура. Исследования показывают, что они решают критические проблемы с согласованностью функций, обнаружением и повторным использованием для ML-операций.

Оптимизация квантовых запросов остаётся исследованием. Несмотря на многообещающие результаты для определённых классов задач, практическое ускорение баз данных на квантовой основе требует технологических достижений в оборудовании квантовых вычислений.

Что делает этот момент уникальным — это конвергенция. Мы не просто добавляем новые типы баз данных. Мы переосмысливаем, что должны делать базы данных. Векторный поиск по сходству становится таким же фундаментальным, как SQL-соединения. Квантово-устойчивое шифрование переходит от теоретического к необходимому. Хранилища функций становятся критической инфраструктурой ML.

Компании, добивающиеся успеха в ИИ — это не просто те, у кого лучшие модели. Это те, у кого есть инфраструктура данных, поддерживающая быструю итерацию. Понимание требований к вашей рабочей нагрузке и выбор правильных инструментов важнее, чем погоня за трендами.

С какими проблемами вы сталкиваетесь с рабочими нагрузками ИИ? Готовитесь ли вы к постквантовой криптографии? Как вы думаете о векторном поиске? Ландшафт баз данных быстро развивается, и практический опыт имеет значение. Поделитесь своими мыслями ниже или ознакомьтесь с моими другими статьями об инфраструктуре ИИ, архитектурах данных и квантовых вычислениях.

Будущее баз данных гибридное, интеллектуальное и квантово-осведомлённое. Технология здесь. Вопрос в том, готовы ли вы её использовать.

\