The Claremont Report on Database Research

這是老師給我們的一個研究報告，內容主要是在勾勒未來在資料庫的研究上，有什麼新的方向可以去實現。花了點時間把它KO了，覺得內容還不錯，把重點記錄在這裡。

New Database Engine Architecture

主要是提到因為Relational Database Management Systems有一些缺點。像是在處理media和merging的混合型資料時，效能低落；另外，因為目前硬體環境的大幅進步，所以文中也建議資料庫的整體設計必須要開創一個新的局面，也就是要設計出可以完美利用multi-core processors和large memory的引擎。

Declarative Programming Languages

首先，我對於什麼是Declarative Programming Language並不清楚，不過文中提到了一個發展的新趨勢，也就是Map Reduce。Map-Reduce是一個由Google所提出的framework，主要的核心概念是parallel computing，用在處理相當大量的資料上有顯著的成果。

The Interplay of structured and unstructured data

因為網際網路的發展快速，加上Web 2.0概念的興起，資料量有了爆炸性的成長。要如何從這些錯綜複雜的異質性(heterogeneous)資料裡面，找出有用的資訊，甚至是發展一套全新的Mining Technic來extract都是可以思考的方向。

Cloud data services

Cloud Computing是最近很火紅的名詞。也因為這樣新的架構的提出，造成了data management architecture的改變，相關的議題還有Grid Computing，也是用在處理大量的資料。我覺得這和上一個觀點可以互相結合，以往由特定幾個大企業提供服務和資訊的時代已經過去了，現今的趨勢已經從企業端轉移到客戶端(Enterprise to Client)，不管是資料量的成長和專業及非專業工作者的數量上都和過去有顯著的不同，以往可能需要特定專業的知識才能使用資料庫，但未來的趨勢一定會朝向人人都可以建立自己的資料庫，並且根據不同的用途，會有不同的資料庫被建立起來(像是管理家人三餐的資料庫、每個家人健康狀況的資料庫等等)。這也意味者資料庫的用途將不再侷限在大型企業用來儲存和處理大量的資料上，而要如何將這些分散各地的資料整合起來，從中挖掘出有意義的資訊，就是很好的研究方向吧！

Mobile and Virtual World

最後一個論點提到了Mobile裝置的普及和虛擬世界的現象。未來的移動式裝置勢必會有更加爆炸性的成長，我們可以根據不同的users在不同的時空環境下，提供適當的資訊。比如說：當衛星偵測到使用者正在台北火車站週遭逛街時，可以即時提供附近商家的折扣資訊或活動訊息。甚至我還想到，如果能夠進一步整合人體感知裝置，感應目前人體的內心情緒，分析出這個人目前想要購買的商品或是用餐的種類、環境、地點等等，就可以提供更加精準的資訊或廣告。但是要達到這樣的目的，除了必須要有人工智慧的相關分析外，還要有相當快速且即時的分析系統和運算能力，另外就是快速的無線網路了。有良好的資訊基礎建設的支持，才會創造美好的使用者經驗(User Experience)。

這篇文章的最後也公佈了近20年來討論過的議題：