การพัฒนาการของฐานข้อมูล: จาก RDBMS แบบดั้งเดิมสู่ระบบที่พร้อมสำหรับ AI และ Quantum

จำได้ไหมว่าเมื่อก่อนการเลือกฐานข้อมูลนั้นง่ายดาย? คุณเลือก MySQL หรือ PostgreSQL สำหรับข้อมูลธุรกรรม อาจเพิ่ม MongoDB หากต้องการความยืดหยุ่น แล้วก็เสร็จ ฉันจำบทสนทนากับเพื่อนร่วมงานเกี่ยวกับ sharding ซึ่งเป็นวิธีการขยายแนวนอนใน MongoDB ยุคนั้นผ่านไปแล้ว

ภูมิทัศน์ฐานข้อมูลกำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่กระแส NoSQL ในช่วงปี 2010 แต่ครั้งนี้ไม่ใช่แค่เรื่องขนาดหรือความยืดหยุ่น มีสองแรงที่กำลังปรับเปลี่ยนทุกอย่าง: ปัญญาประดิษฐ์และคอมพิวเตอร์ควอนตัม ภาระงาน AI ต้องการการออกแบบฐานข้อมูลใหม่ทั้งหมดที่สร้างขึ้นรอบ vector embeddings การค้นหาความคล้ายคลึง และการอนุมานแบบเรียลไทม์ ในขณะเดียวกัน คอมพิวเตอร์ควอนตัมกำลังปรากฏขึ้นบนขอบฟ้า คุกคามที่จะทำลายการเข้ารหัสของเรา และสัญญาว่าจะปฏิวัติการเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น

ในบทความล่าสุดของฉันเกี่ยวกับ สถาปัตยกรรมข้อมูล และ โครงสร้างพื้นฐาน AI เราได้สำรวจว่าเทคโนโลยีเหล่านี้กำลังเปลี่ยนแปลงการจัดการข้อมูลอย่างไร แต่ชั้นฐานข้อมูลคือจุดที่ทฤษฎีพบกับความเป็นจริง ทำผิดพลาดแล้วฟีเจอร์ AI ของคุณจะช้ามาก ทำถูกต้องแล้วคุณจะปลดล็อกความสามารถที่เป็นไปไม่ได้เมื่อไม่กี่ปีก่อน

นี่คือสิ่งที่ทำให้ช่วงเวลานี้พิเศษ: เราไม่ได้แค่เพิ่มฐานข้อมูลประเภทใหม่เข้าไปในระบบนิเวศ เรากำลังคิดใหม่โดยพื้นฐานว่าฐานข้อมูลต้องทำอะไร การค้นหาความคล้ายคลึงของ vector กำลังกลายเป็นสิ่งสำคัญพอๆ กับ SQL joins การเข้ารหัสที่ต้านทานควอนตัมกำลังเคลื่อนจากข้อกังวลเชิงทฤษฎีสู่ความต้องการในทางปฏิบัติ Feature stores กำลังปรากฏขึ้นเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญสำหรับการดำเนินงาน ML คู่มือเก่าไม่สามารถใช้ได้อีกต่อไป

ในบทความนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับวิวัฒนาการของฐานข้อมูลสมัยใหม่ วิธีที่พวกเขากำลังปรับตัวเข้ากับภาระงาน AI คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีความหมายอย่างไรต่อการจัดเก็บและเรียกข้อมูล และที่สำคัญที่สุดคือวิธีสร้างสถาปัตยกรรมฐานข้อมูลที่พร้อมสำหรับความท้าทายทั้งสอง ไม่ว่าคุณจะกำลังใช้ระบบ ML ในการผลิตวันนี้หรือวางแผนสำหรับวันพรุ่งนี้ การเข้าใจการเปลี่ยนแปลงนี้เป็นสิ่งสำคัญ

ทำไมฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมจึงดิ้นรน

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมทำงานได้ดีมาหลายทศวรรษ PostgreSQL, MySQL และ Oracle ขับเคลื่อนแอปพลิเคชันองค์กรด้วยการรับประกัน ACID และความสง่างามที่เรียบง่ายของ SQL แต่การเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องได้เปิดเผยข้อจำกัดร้ายแรงในการออกแบบฐานข้อมูลเก่า

ลองคิดดูสิ: การฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพียงครั้งเดียวสามารถประมวลผลข้อมูลเป็นเพตะไบต์และต้องใช้ชั่วโมง GPU หลายพันชั่วโมง ดังที่ฉันกล่าวไว้ในบทความเกี่ยวกับ CPUs, GPUs และ TPUs การเข้าใจสิ่งที่ภาระงาน AI ต้องการเป็นสิ่งสำคัญ Vector embeddings จากโมเดลเหล่านี้ต้องการระบบจัดเก็บและเรียกค้นพิเศษ การอนุมานแบบเรียลไทม์ต้องการความเร็วในการสืบค้นต่ำกว่ามิลลิวินาที การจัดเก็บแบบแถวแบบดั้งเดิมและดัชนี B-tree ไม่ได้ถูกสร้างมาเพื่อสิ่งนี้

\

ฐานข้อมูลพื้นเมือง AI: สร้างสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

การเพิ่มขึ้นของ AI สร้างหมวดหมู่ใหม่: ฐานข้อมูลพื้นเมือง AI ระบบเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นตั้งแต่เริ่มต้นเพื่อจัดการกับสิ่งที่การเรียนรู้ของเครื่องต้องการ

ฐานข้อมูล Vector: รากฐานของ AI สมัยใหม่

ฐานข้อมูล vector แสดงถึงนวัตกรรมที่ใหญ่ที่สุดในเทคโนโลยีฐานข้อมูลนับตั้งแต่ NoSQL ปรากฏขึ้น พวกเขาจัดเก็บข้อมูลเป็น vectors หลายมิติ (โดยปกติ 768 ถึง 4096 มิติ) และให้คุณค้นหาตามความคล้ายคลึงโดยใช้เทคนิค Approximate Nearest Neighbor (ANN)

โซลูชันฐานข้อมูล Vector ชั้นนำ

| ฐานข้อมูล | ประเภท | คุณสมบัติสำคัญ | กรณีใช้งานหลัก | |----|----|----|----| | Pinecone | Cloud-native | บริการที่จัดการ อัปเดตแบบเรียลไทม์ | ระบบ RAG ในการผลิต | | Weaviate | Hybrid | GraphQL API สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ | การค้นหาแบบหลายรูปแบบ | | Milvus | Open-source | กระจาย การเร่งด้วย GPU | Embeddings ขนาดใหญ่ | | Qdrant | Open-source | ใช้ Rust การกรองข้อมูล payload | การค้นหา vector แบบกรอง | | pgvector | ส่วนขยาย PostgreSQL | ความเข้ากันได้กับ SQL การรับประกัน ACID | ภาระงานแบบผสม |

ฐานข้อมูล vector ทำงานแตกต่างจากระบบแบบดั้งเดิมอย่างมาก:

\

Feature Stores: เชื่อมต่อการฝึกและการอนุมาน

Feature stores แก้ปัญหาใหญ่ในการดำเนินงาน ML: training-serving skew พวกเขาให้คุณมีสถานที่เดียวสำหรับวิศวกรรมคุณลักษณะและทำให้แน่ใจว่าการฝึกโมเดลออฟไลน์และการอนุมานออนไลน์มีความสอดคล้องกัน

บริษัทอย่าง Tecton, Feast และ AWS SageMaker Feature Store เป็นผู้บุกเบิกในพื้นที่นี้ Feature store โดยทั่วไปประกอบด้วย:

• Feature Repository: คำจำกัดความคุณลักษณะที่ควบคุมเวอร์ชัน
• Offline Store: คุณลักษณะในอดีตสำหรับการฝึก (S3, BigQuery)
• Online Store: คุณลักษณะที่มีเวลาแฝงต่ำสำหรับการอนุมาน (Redis, DynamoDB)
• Feature Server: ชั้น API สำหรับการเสิร์ฟคุณลักษณะ

การใช้ Infrastructure as Code ได้กลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการการติดตั้ง feature store ที่ซับซ้อนเหล่านี้

ฐานข้อมูลกราฟและฐานข้อมูลอนุกรมเวลา

ฐานข้อมูลกราฟอย่าง Neo4j และ Amazon Neptune เก่งในการจัดการข้อมูลที่มีความสัมพันธ์หนาแน่น ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาอย่าง TimescaleDB และ InfluxDB เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับรูปแบบข้อมูลตามเวลา ระบบเฉพาะทางเหล่านี้จัดการภาระงานที่ RDBMS แบบดั้งเดิมดิ้นรน

การเปลี่ยนแปลงของคอมพิวเตอร์ควอนตัม

ในขณะที่ฐานข้อมูลพื้นเมือง AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราทำงานกับข้อมูลในวันนี้ คอมพิวเตอร์ควอนตัมสัญญาว่าจะมีการหยุดชะงักที่ใหญ่ยิ่งกว่า คอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดใหญ่ยังห่างไกลหลายปี แต่องค์กรที่ฉลาดกำลังเตรียมโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลของพวกเขาอยู่แล้ว

การเข้ารหัสที่ต้านทานควอนตัม: ลำดับความสำคัญเร่งด่วน

ผลกระทบที่เร่งด่วนที่สุดของคอมพิวเตอร์ควอนตัมต่อฐานข้อมูลคือความปลอดภัย คอมพิวเตอร์ควอนตัมในที่สุดจะทำลายการเข้ารหัสปัจจุบันอย่าง RSA และ ECC ผ่านอัลกอริทึมของ Shor นี่เป็นภัยคุกคามที่แท้จริงต่อฐานข้อมูลที่เข้ารหัสและไฟล์เก็บสำรอง ดังที่ฉันได้สำรวจในบทความของฉันเกี่ยวกับ การเข้ารหัสหลังควอนตัม เราต้องเตรียมพร้อมสำหรับความปลอดภัยที่ต้านทานควอนตัมตอนนี้

อัลกอริทึมการเข้ารหัสหลังควอนตัม

| อัลกอริทึม | มาตรฐาน | ประเภท | ขนาดคีย์ | สถานะ | |----|----|----|----|----| | ML-KEM (CRYSTALS-Kyber) | FIPS 203 | Key Encapsulation | ~1KB | เผยแพร่ สิงหาคม 2024 | | ML-DSA (CRYSTALS-Dilithium) | FIPS 204 | ลายเซ็นดิจิทัล | ~2KB | เผยแพร่ สิงหาคม 2024 | | SLH-DSA (SPHINCS+) | FIPS 205 | ลายเซ็นดิจิทัล | ~1KB | เผยแพร่ สิงหาคม 2024 | | FN-DSA (FALCON) | FIPS 206 | ลายเซ็นดิจิทัล | ~1KB | ร่าง 2024 |

ผู้จำหน่ายฐานข้อมูลชั้นนำกำลังเริ่มเพิ่มการเข้ารหัสที่ต้านทานควอนตัม:

• PostgreSQL 17+: การสนับสนุนแบบทดลองสำหรับ TLS หลังควอนตัม
• MongoDB Atlas: ทดสอบ CRYSTALS-Kyber สำหรับการเข้ารหัสไคลเอนต์
• Oracle Database 23c: รูปแบบการเข้ารหัสแบบผสมควอนตัม-คลาสสิก

การเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นที่เร่งด้วยควอนตัม

น่าตื่นเต้นยิ่งกว่าความท้าทายด้านความปลอดภัยคือศักยภาพของคอมพิวเตอร์ควอนตัมในการเปลี่ยนแปลงการเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นฐานข้อมูล อัลกอริทึมของ Grover เสนอการเร่งความเร็วกำลังสองสำหรับการค้นหาที่ไม่มีโครงสร้าง ในขณะที่ quantum annealing ดูมีแนวโน้มดีสำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพที่ซับซ้อน

\ งานวิจัยควอนตัมของ IBM แสดงให้เห็นว่าสำหรับการสืบค้นฐานข้อมูลกราฟบางอย่าง อัลกอริทึมควอนตัมสามารถได้รับการเร่งความเร็วแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล ข้อได้เปรียบเหล่านี้ใช้งานได้เฉพาะกับประเภทปัญหาเฉพาะเท่านั้น แต่พวกเขาบ่งบอกถึงอนาคตที่ตัวประมวลผลร่วมควอนตัมเร่งการดำเนินการฐานข้อมูล

สถาปัตยกรรมแบบผสม: เส้นทางที่ใช้ได้จริง

แทนที่จะแทนที่ทุกอย่าง เรากำลังเห็นสถาปัตยกรรมฐานข้อมูลแบบผสมที่รวมระบบแบบดั้งเดิม พื้นเมือง AI และพร้อมควอนตัม ดังที่ฉันกล่าวไว้ในบทความของฉันเกี่ยวกับ สถาปัตยกรรมตัวแทน AI แอปพลิเคชันสมัยใหม่ต้องการการรวมชั้นข้อมูลที่ซับซ้อนเพื่อรองรับเวิร์กโฟลว์แบบตัวแทน

\

การใช้ฐานข้อมูลหลายรายการ

แอปพลิเคชันสมัยใหม่ใช้ polyglot persistence มากขึ้น เลือกฐานข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับแต่ละงาน:

• ข้อมูลการดำเนินงาน: PostgreSQL พร้อม pgvector สำหรับภาระงานแบบผสม
• ข้อมูลเซสชัน: Redis พร้อมปลั๊กอินความคล้ายคลึงของ vector
• การวิเคราะห์: ClickHouse หรือ DuckDB สำหรับ OLAP
• Embeddings: ฐานข้อมูล vector เฉพาะสำหรับการค้นหาเชิงความหมาย
• ความสัมพันธ์กราฟ: Neo4j หรือ Amazon Neptune
• อนุกรมเวลา: TimescaleDB หรือ InfluxDB

การสร้างระบบฐานข้อมูลที่พร้อมสำหรับอนาคต

ขณะที่คุณออกแบบระบบฐานข้อมูลสำหรับความพร้อม AI และควอนตัม ต่อไปนี้เป็นแนวทางปฏิบัติที่ควรปฏิบัติตาม:

1. เริ่มต้นด้วยการเข้ารหัสปลอดภัยควอนตัมวันนี้

อย่ารอให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมมาถึง เพิ่มการเข้ารหัสหลังควอนตัมตอนนี้โดยใช้รูปแบบผสมที่รวมอัลกอริทึมแบบคลาสสิกและแบบต้านทานควอนตัม ภัยคุกคาม "เก็บเกี่ยวตอนนี้ ถอดรหัสทีหลัง" เป็นจริง การเข้าใจ ห่วงโซ่ความไว้วางใจในความปลอดภัยของใบรับรอง SSL ให้คุณมีรากฐานสำหรับการเพิ่มชั้นการเข้ารหัสที่ต้านทานควอนตัม

2. เพิ่มการค้นหา Vector ทีละขั้นตอน

คุณไม่จำเป็นต้องแทนที่ฐานข้อมูลที่มีอยู่ของคุณ เริ่มต้นด้วยการเพิ่มการค้นหา vector ผ่านส่วนขยายอย่าง pgvector หรือโดยการแนะนำฐานข้อมูล vector เฉพาะสำหรับการค้นหาเชิงความหมาย สำหรับองค์กรที่ใช้ภาระงาน GPU ใน Kubernetes การจัดสรรทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ ดูคู่มือของฉันเกี่ยวกับ NVIDIA MIG พร้อมการเพิ่มประสิทธิภาพ GPU สำหรับการใช้ GPU ที่ดีขึ้น

3. ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานวิศวกรรมคุณลักษณะ

Feature stores ไม่ใช่ตัวเลือกอีกต่อไปสำหรับการติดตั้ง ML อย่างจริงจัง พวกเขาแก้ปัญหาจริงเกี่ยวกับความสอดคล้องของคุณลักษณะ การค้นพบ และการนำกลับมาใช้ใหม่ เริ่มต้นอย่างง่ายๆ ด้วยโซลูชันโอเพนซอร์สอย่าง Feast ก่อนที่จะย้ายไปยังแพลตฟอร์มองค์กรเมื่อภาระการดำเนินงานสูงเกินไป

4. ออกแบบสำหรับประเภทภาระงานหลายประเภท

สถาปัตยกรรมของคุณควรจัดการทั้งการสืบค้นธุรกรรมและการวิเคราะห์ ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง การประมวลผลแบบแบตช์และเรียลไทม์ เครื่องมืออย่าง DuckDB กำลังทำให้เส้นแบ่งระหว่าง OLTP และ OLAP เลือนราง

5. ตรวจสอบด้วยเมตริกเฉพาะ AI

เมตริกฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมอย่าง QPS และ P99 latency ยังคงสำคัญ แต่ภาระงาน AI ต้องการมากกว่า: เวลาในการสร้าง embedding ความสดของดัชนี vector การเรียกคืนการค้นหาความคล้ายคลึง และเวลาแฝงในการเสิร์ฟคุณลักษณะ  แพลตฟอร์มระบบอัตโนมัติสมัยใหม่กำลังพัฒนา เพื่อรองรับการสังเกตโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้ดีขึ้น

สถานะปัจจุบัน: อะไรพร้อมใช้งานจริงวันนี้

ภูมิทัศน์ฐานข้อมูลในต้นปี 2026 ดูแตกต่างโดยพื้นฐานจากเพียงไม่กี่ปีที่ผ่านมา นี่คือสิ่งที่ติดตั้งและใช้งานจริงในระบบการผลิตในตอนนี้

ฐานข้อมูล Vector เป็นกระแสหลัก

ฐานข้อมูล vector ได้เคลื่อนไปไกลกว่าการพิสูจน์แนวคิด ณ ปลายปี 2025 ทราฟฟิกเว็บมากกว่าครึ่งหนึ่งผ่านผู้ให้บริการ CDN รายใหญ่ใช้การแลกเปลี่ยนคีย์หลังควอนตัม บริษัทอย่าง Cursor, Notion และ Linear กำลังใช้ฐานข้อมูล vector ในขนาดใหญ่สำหรับฟีเจอร์ AI ของพวกเขา ผู้เล่นหลักได้พัฒนาอย่างมาก:

Pinecone จัดการภาระงานการผลิตด้วยเวลาแฝงหลักมิลลิวินาทีเดียวสำหรับแอปพลิเคชันองค์กร การใช้งาน Qdrant ที่ใช้ Rust ส่งเวลาสืบค้นต่ำกว่า 5ms พร้อมการกรองข้อมูล payload ที่ซับซ้อน Milvus รองรับการเร่งด้วย GPU สำหรับ embeddings ขนาดใหญ่ การเขียนใหม่ของ ChromaDB ด้วย Rust ในปี 2025 นำมาซึ่งการปรับปรุงประสิทธิภาพ 4 เท่าเมื่อเทียบกับเวอร์ชัน Python ต้นฉบับ

ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมกำลังเพิ่มความสามารถ vector ส่วนขยาย pgvector ของ PostgreSQL ช่วยให้ทีมเพิ่มการค้นหาเชิงความหมายโดยไม่ต้องเปลี่ยนฐานข้อมูล MongoDB Atlas, SingleStore และ Elasticsearch ล้วนมาพร้อมกับการสนับสนุน vector แบบเนทีฟ แนวโน้มชัดเจน: การค้นหา vector กำลังกลายเป็นคุณสมบัติมาตรฐาน ไม่ใช่ประเภทฐานข้อมูลเฉพาะทาง

การติดตั้งการเข้ารหัสหลังควอนตัมเริ่มต้นแล้ว

ภายในเดือนตุลาคม 2025 ทราฟฟิกที่เริ่มต้นโดยมนุษย์มากกว่าครึ่งหนึ่งที่ใช้ Cloudflare ได้รับการปกป้องด้วยการเข้ารหัสหลังควอนตัม NIST ทำให้มาตรฐานหลังควอนตัมแรกเสร็จสิ้นในเดือนสิงหาคม 2024 รวมถึง CRYSTALS-Kyber, CRYSTALS-Dilithium, FALCON และ SPHINCS+ การรับรอง FIPS 140-3 สำหรับอัลกอริทึมเหล่านี้มีให้ใช้งานในไทม์ไลน์ 2025-2026

ผู้จำหน่ายฐานข้อมูลรายใหญ่กำลังนำการเข้ารหัสที่ต้านทานควอนตัมมาใช้ PostgreSQL 17+ มีการสนับสนุน TLS หลังควอนตัมแบบทดลอง MongoDB Atlas กำลังทดสอบ CRYSTALS-Kyber สำหรับการเข้ารหัสไคลเอนต์ Oracle Database 23c มาพร้อมกับรูปแบบการเข้ารหัสแบบผสมควอนตัม-คลาสสิก กำหนดเวลาของรัฐบาลกำลังบังคับให้ดำเนินการ: หน่วยงานของรัฐบาลกลางสหรัฐฯ ต้องทำการโยกย้ายให้เสร็จสมบูรณ์ภายในปี 2035 โดยออสเตรเลียมีเป้าหมายปี 2030 และ EU กำหนดกำหนดเวลา 2030-2035 ขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชัน

ภัยคุกคาม "เก็บเกี่ยวตอนนี้ ถอดรหัสทีหลัง" เป็นจริง องค์กรที่จัดเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนต้องดำเนินการตอนนี้ ไม่ใช่รอให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมมาถึง

Feature Stores กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานมาตรฐาน

Feature stores ได้จบการศึกษาจากสิ่งดีที่ควรมีสู่สิ่งจำเป็นสำหรับ ML ในการผลิต บริษัทต่างๆ กำลังเรียนรู้ว่าความสอดคล้องของวิศวกรรมคุณลักษณะระหว่างการฝึกและการอนุมานไม่ใช่ตัวเลือก แพลตฟอร์มอย่าง Tecton, Feast และ AWS SageMaker Feature Store กำลังเห็นการนำมาใช้อย่างกว้างขวางเมื่อทีมตระหนักถึงความซับซ้อนในการดำเนินงานของการจัดการคุณลักษณะในการฝึกออฟไลน์และการเสิร์ฟออนไลน์

อะไรอยู่ในการวิจัยที่ใช้งานอยู่

นอกเหนือจากการติดตั้งในการผลิต นักวิจัยกำลังผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัมและฐานข้อมูล

การเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นควอนตัมแสดงแนวโน้มที่ดี

นักวิจัยได้แสดงให้เห็นว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถเร่งปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพฐานข้อมูลเฉพาะได้ ในปี 2016 Trummer และ Koch แมปการเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นหลายรายการไปยัง quantum annealer และบรรลุการเร่งความเร็วประมาณ 1000 เท่าเหนืออัลกอริทึมแบบคลาสสิกสำหรับคลาสปัญหาเฉพาะ แม้ว่าจะจำกัดอยู่ที่ขนาดปัญหาเล็กๆ

งานล่าสุดในปี 2022-2025 ได้สำรวจคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบ gate-based สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพลำดับการรวมและการกำหนดตารางธุรกรรม อัลกอริทึมของ Grover เสนอการเร่งความเร็วกำลังสองสำหรับการค้นหาที่ไม่มีโครงสร้าง สำหรับฐานข้อมูลของรายการ N การค้นหาแบบคลาสสิกต้องการการดำเนินการ N ครั้ง ในขณะที่การค้นหาควอนตัมต้องการการดำเนินการประมาณ √N ครั้ง งานวิจัยควอนตัมของ IBM แสดงให้เห็นว่าการสืบค้นฐานข้อมูลกราฟบางอย่างสามารถบรรลุการเร่งความเร็วแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล แม้ว่าจะเฉพาะกับประเภทปัญหาเฉพาะเท่านั้น

วลีสำคัญที่นี่คือ "คลาสปัญหาเฉพาะ" ข้อได้เปรียบควอนตัมปรากฏสำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงผสมผสานเช่นการจัดลำดับการรวม การเลือกดัชนี และการกำหนดตารางธุรกรรม การดำเนินการฐานข้อมูลอเนกประสงค์จะไม่เห็นการเร่งความเร็วอัตโนมัติเพียงแค่ย้ายไปยังฮาร์ดแวร์ควอนตัม

อัลกอริทึมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากควอนตัมทำงานในวันนี้

ในขณะที่เรารอคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ใช้งานได้จริง อัลกอริทึมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากควอนตัมทำงานบนฮาร์ดแวร์แบบคลาสสิกและส่งมอบประโยชน์ที่แท้จริง เทคนิคเหล่านี้ใช้หลักการควอนตัมเช่น superposition และ annealing โดยไม่ต้องใช้ qubits จริง

งานวิจัยที่เผยแพร่ในปลายปี 2025 แสดงให้เห็นว่าการเพิ่มประสิทธิภาพที่ได้รับแรงบันดาลใจจากควอนตัมสามารถเร่งการประมวลผลการสืบค้นฐานข้อมูลบนคลาวด์ได้โดยการตรวจสอบเส้นทางการดำเนินการหลายรายการพร้อมกัน แนวทางเหล่านี้ใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายเทนเซอร์และ simulated annealing เพื่อลดค่าใช้จ่ายการประมวลผลสำหรับการดำเนินการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน

ไทม์ไลน์ที่ใช้ได้จริงมีลักษณะดังนี้: อัลกอริทึมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากควอนตัมพร้อมใช้งานจริงแล้วในตอนนี้ ทำงานบนฮาร์ดแวร์แบบคลาสสิก ระบบผสมควอนตัม-คลาสสิกสำหรับงานการเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะอาจปรากฏใน 5-7 ปีข้างหน้าเมื่อคอมพิวเตอร์ควอนตัมถึง 1000+ qubits ที่เสถียร การเร่งฐานข้อมูลควอนตัมอเนกประสงค์ยังห่างออกไป 10-15 ปี หากพิสูจน์ว่าใช้งานได้จริง

แผนการดำเนินการของคุณ

การตัดสินใจฐานข้อมูลที่คุณทำวันนี้จะเปิดใช้งานหรือจำกัดความสามารถของคุณเป็นเวลาหลายปี นี่คือสิ่งที่สมเหตุสมผลตามเทคโนโลยีปัจจุบัน ไม่ใช่กระแส

สำหรับภาระงาน AI: เพิ่มความสามารถการค้นหา vector ตอนนี้ หากคุณใช้ PostgreSQL เริ่มต้นด้วย pgvector ประสิทธิภาพมั่นคงสำหรับกรณีการใช้งานส่วนใหญ่ และคุณสามารถโยกย้ายไปยังฐานข้อมูล vector เฉพาะได้ในภายหลังหากจำเป็น เครื่องมืออย่าง Pinecone และ Qdrant พร้อมใช้งานจริงเมื่อคุณต้องการโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ

สำหรับความปลอดภัย: นำการเข้ารหัสหลังควอนตัมมาใช้ในปี 2026 มาตรฐาน NIST เสร็จสมบูรณ์แล้ว ไลบรารีอย่าง OpenSSL, BoringSSL และ Bouncy Castle กำลังเพิ่มการสนับสนุน ใช้แนวทางผสมที่รวมอัลกอริทึมแบบคลาสสิกและแบบต้านทานควอนตัมระหว่างการเปลี่ยนผ่าน อย่ารอกำหนดเวลาการปฏิบัติตาม

สำหรับการดำเนินงาน ML: ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน feature store หากคุณกำลังใช้โมเดลในการผลิต ปัญหาความสอดคล้องระหว่างการฝึกและการเสิร์ฟจะแย่ลงเมื่อคุณขยายขนาด โอเพนซอร์ส Feast เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี จบการศึกษาสู่แพลตฟอร์มที่มีการจัดการเมื่อภาระการดำเนินงานสูงเกินไป

สำหรับสถาปัตยกรรม: ยอมรับ polyglot persistence ยุค "ฐานข้อมูลเดียวสำหรับทุกอย่าง" จบแล้ว ใช้ PostgreSQL สำหรับธุรกรรม ฐานข้อมูล vector เฉพาะสำหรับการค้นหาเชิงความหมาย ClickHouse สำหรับการวิเคราะห์ Redis สำหรับการแคช แอปพลิเคชันสมัยใหม่ต้องการเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับแต่ละงาน เชื่อมต่อผ่านชั้นข้อมูลที่ออกแบบมาอย่างดี

สรุป

โลกฐานข้อมูลกำลังผ่านการเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่กระแส NoSQL AI สร้างหมวดหมู่ฐานข้อมูลใหม่ทั้งหมดที่สร้างขึ้นรอบ vector embeddings และการค้นหาความคล้ายคลึง คอมพิวเตอร์ควอนตัมปรากฏขึ้นเป็นทั้งภัยคุกคามด้านความปลอดภัยและโอกาสในการเพิ่มประสิทธิภาพ นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงตามการวิจัยและการติดตั้งในการผลิต:

ฐานข้อมูล vector ได้พัฒนาแล้ว ระบบอย่าง GaussDB-Vector และ PostgreSQL-V แสดงให้เห็นประสิทธิภาพที่พร้อมใช้งานจริง บริษัทอย่าง Cursor, Notion และ Linear ใช้ฐานข้อมูล vector ในขนาดใหญ่

การเข้ารหัสหลังควอนตัมเป็นมาตรฐานแล้ว NIST ปล่อยมาตรฐานสุดท้ายในเดือนสิงหาคม 2024 องค์กรต้องเริ่มการเปลี่ยนผ่านตอนนี้เพื่อตอบสนองกำหนดเวลาการปฏิบัติตามและปกป้องจากการโจมตี "เก็บเกี่ยวตอนนี้ ถอดรหัสทีหลัง"

Feature stores เป็นโครงสร้างพื้นฐานมาตรฐาน งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าพวกเขาแก้ปัญหาที่สำคัญเกี่ยวกับความสอดคล้องของคุณลักษณะ การค้นพบ และการนำกลับมาใช้ใหม่สำหรับการดำเนินงาน ML

การเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นควอนตัมยังคงเป็นการวิจัย แม้จะมีผลลัพธ์ที่มีแนวโน้มดีสำหรับคลาสปัญหาเฉพาะ การเร่งฐานข้อมูลควอนตัมที่ใช้งานได้จริงต้องการความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ควอนตัม

สิ่งที่ทำให้ช่วงเวลานี้พิเศษคือการรวมกัน เราไม่ได้แค่เพิ่มประเภทฐานข้อมูลใหม่ เรากำลังคิดใหม่ว่าฐานข้อมูลต้องทำอะไร การค้นหาความคล้ายคลึงของ vector กำลังกลายเป็นพื้นฐานเท่ากับ SQL joins การเข้ารหัสที่ต้านทานควอนตัมกำลังเคลื่อนจากเชิงทฤษฎีสู่สิ่งจำเป็น Feature stores กำลังปรากฏขึ้นเป็นโครงสร้างพื้นฐาน ML ที่สำคัญ

บริษัทที่ประสบความสำเร็จใน AI ไม่ใช่แค่ผู้ที่มีโมเดลที่ดีกว่า พวกเขาคือผู้ที่มีโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่รองรับการวนซ้ำอย่างรวดเร็ว การเข้าใจความต้องการภาระงานของคุณและการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมสำคัญกว่าการไล่ตามกระแส

คุณกำลังเผชิญความท้าทายอะไรกับภาระงาน AI? คุณกำลังเตรียมพร้อมสำหรับการเข้ารหัสหลังควอนตัมหรือไม่? คุณคิดอย่างไรเกี่ยวกับการค้นหา vector? ภูมิทัศน์ฐานข้อมูลกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว และประสบการณ์ตรงเป็นสิ่งสำคัญ แบ่งปันความคิดของคุณด้านล่างหรือดูบทความอื่นๆ ของฉันเกี่ยวกับ โครงสร้างพื้นฐาน AI สถาปัตยกรรมข้อมูล และ คอมพิวเตอร์ควอนตัม

อนาคตของฐานข้อมูลคือแบบผสม ชาญฉลาด และตระหนักถึงควอนตัม เทคโนโลยีมีอยู่แล้ว คำถามคือคุณพร้อมที่จะใช้มันหรือไม่

\