从定义上讲,趋势是随着时间的变化而变化的现状,让我们简单的回顾一下我们的现状以及发展过程。在计算机的最早期，系统是数据和应用程序混乱地组合在一起。所以第一个趋势是分离出三个彼此独立的部分，数据、数据库引擎和应用。

　　一旦这种趋势确定，我们就开始尝试几种方法去组织数据。比如层次型结构和网络型结构，在Ted Codd 和 Latterly Chris 描述和流行关系型数据库模型前，1980年左右出现了基于这些模型的商业数据库，而关系型数据库在上世纪90年代中期才取得交易系统的桂冠。直到今天，关系型数据库引擎管理着我们绝大多数的结构数据。

　　上世纪九十年代，还可以看到一些觊觎王位者，如面向对象数据库。有一段时间，这种技术作为关系型数据库的替代者得到了巨大的荣誉。但是相反，关系型数据库引擎只是吸收了这些“杀手”的对象处理能力，成功的保留了事务处理的桂冠。

　　如果事务处理是我们要求数据库做的所有操作，那么数据库的主要趋势未来可能会没有什么变化。但是我们要求数据库引擎来执行多种任务，一般来说，一种引擎越擅长处理一种任务，对其他的任务的支持越糟糕。

　　大多数关系型数据都擅长事务处理，例如，在面对多用户并发操作时维护数据的完整性它们有着极佳的表现。但是副作用是关系型数据库引擎处理其他任务时很慢，比如运行复杂的分析查询。这种特殊的作用是如此的严重，在商务智能领域有一个趋势是完全的使事务处理和分析的工作量分离出来。我们有一组关系型数据库引擎运行事务处理系统(财务，人事，销售等)，然后定期的复制交易出书到一个独立的商务智能系统运报表和分析服务。

　　在那里数据通常按维度重构存储在一个多维数据库中。分析查询功能运行在多维数据库引擎里就像风驰电掣般的快。本质上，我们也发展了一种拥有蛋糕和吃掉蛋糕的方法。

　　我对未来的主要预测是我们将会看到两个变化;随着越来越多的组织对高级分析感兴趣，多维数据库引擎的使用量等到了增加，还有关系型数据库引擎运行大规模并行处理如此之快，它们可以并发执行事务处理和分析的工作量。至少一些特殊领域的供应商已经从事这种服务很多年，和最近的收购活动表明其他主流关系型数据库厂商将纷纷效仿。如果这点我是对的，它将是自关系型数据引擎被发明以来最伟大的变革