现代数据库查询优化的未来趋势是什么？

现代数据库面临不断变化的数据量、数据类型以及对实时分析的需求。未来的查询优化趋势侧重于自动化复杂决策并适应多样化环境。关键概念包括人工智能驱动的成本估算（用于更准确地预测查询性能）和利用硬件加速（GPU、TPU）的优化器设计。这些增强了结构化和非结构化数据查询的效率，对大规模分析和混合事务/分析处理（HTAP）至关重要。 核心进步集中在智能适应和资源弹性方面。机器学习模型将越来越多地为基数估计和连接顺序决策提供依据，从过去的查询模式中学习。云原生优化将利用分离的存储和计算，根据查询需求动态扩展资源。优化器将统一跨多模型数据（如关系型、图、向量）和多样化工作负载（OLTP、OLAP、流处理）的规划，最大限度地减少数据移动。对直接在数据库引擎内优化复杂分析和AI查询的重视程度日益提高。 这些趋势转化为具体优势：显著减少手动调优工作，通过优化分析从海量混合数据集中更快获取洞察，以及通过云资源效率降低运营成本。实施包括将学习到的成本模型直接集成到优化器核心（数据库自动化机器学习）、设计利用专用硬件加速的向量化执行，以及构建本身就了解分布式、基于云的架构的优化器。其价值在于支持高效的实时决策和可扩展的数据驱动应用。