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©2023 IDC #US50243223 2 雜化，也使應用程度開發變得有一些僵化。因此，人們開始嘗試不同的資料管理模式，引發了 NoSQL 運動。這些資料管理模式從文件資料庫開始，一些資料庫支援 XML（可延伸標記語言）文件標準，另一 些則支援 JSON（JavaScript 物件符號）文件標準，之後是用於資料湖（非常大的非結構化資料集合） 的 Hadoop，然後又出現了鍵值儲存和寬列儲存。所有這些都為 RDBMS 難以支援的模式提供了更大的 可擴展性和彈性。 現在，系統架構和虛擬化支援等級的變化使得公有雲服務得以出現，隨之而來的是按需購買服務的理 念，這種理念消除了硬體、軟體、打補丁、維護等方面的營運開銷。為這些公有雲開發的應用程式旨在 透過採用微服務架構和在容器中執行代碼來充分利用限制資源使用這一能力；在容器中，應用程式操作 可以執行和離開，確保只為所使用的處理器計費，而不是始終停留在固定伺服器中。微服務的一個共同 目標是實現「無伺服器架構」（在這種架構中，應用程式動態地執行在不同的伺服器上，而不是停留在 特定的伺服器上）。微服務對資料庫提出了特殊的要求，重要的是要有一個 DBMS，不僅是為要處理的 資料類型而設計，而且還要滿足無伺服器應用程式的操作要求。 今天，除了較舊的、主要基於大型機的導覽 DBMS 和多值 DBMS（其中許多被視為需要轉換到較新的 形式才能移轉到公有雲），我們還有 RDBMS、文件 DBMS、寬列儲存、鍵值儲存、圖形 DBMS等等。 這些操作模型中的每一種都可以很好地適應特定的工作負載，並且在支援所有資料管理需求方面比任何 一種架構都做得更好。 面對工作負載的資料庫系統 此環境中，資料庫之間的共用方式更加精心控制並得到良好治理，通常更傾向於使用針對特定工作負載 （如關聯式資料管理、文件管理或圖形分析）並擅長支援該工作負載的資料庫系統。關係型資料庫可以 組織和最佳化行或列格式的表，以實現最高效率的交易處理和最快的查詢處理。文件資料庫可以最佳化 文件結構和儲存，結合高速搜尋實現最高效率的擷取和更新。鍵值儲存可以最佳化，實現非常高速的隨 機儲存和擷取。圖形資料庫可以提供一個經最佳化的環境，用於寬而淺或窄而深的圖遍歷，並用於管理 屬性或資源描述架構（RDF）圖形。 選擇合適的資料庫技術來完成工作 然而，對於更理想地以特定類型的資料庫工作負載為目標的應用程式來說，選擇專門為該工作負載建構 的 DBMS通常更合理，以便在高可用性、低延遲、極高效能以及與所討論的特定資料類型相適應的行為 方面獲得最佳結果。 表 1展示了各種資料庫模型、它們的使用方式以及它們所服務的常見工作負載的範例。