利用新技术，使我们能更好的解决实际业务问题。

那么，我们来看看不同的技术，是如何帮助我们解决与数据相关的需求，为业务提供数据支撑。

OLAP场景的Hadoop解决方案，OLTP场景的NewSQL解决方案。

流水线式的数据分析

我们看到一个有趣的现象，每个公司几乎都建立了一个数据流水线，随着新数据的进入，他们利用NoSQL数据库来存储文档数据。就像是一个无线容量的数据库，拥有很好的扩展性，并且还能进行大数据量的高速查询和搜索。

我们可以看到很多大规模使用MongoDB、Hbase、cassandra数据库，还有NewSQL的发展。

随着数据多样性的出现，出现了很多新型的数据库。

新型数据分析需求

越来越高的数据分析需求和数据多样性的探索，导致了数据库系统的蓬勃发展，国产数据库也有了非常大的进步可以进入国际***的数据库会议发表论文，2017年腾讯的开源项目VLDB也发文了，而做为去IOE发起者的阿里在云端阿里云也如火如荼的发展数据库服务，比如：PolarDB、蚂蚁金服金融级数据库分布式数据库OceanBase都是黑科技级别的产品。为了在云端兼顾OLTP和OLAP的数据分析引擎，各大云厂商阿里云、腾讯云、XX云都使劲的推广各自的数据库技术，也采取与开源数据库厂商广泛合作的方式。

底层数据库系统，特别是NewSQL几大巨头也有有在长期招聘相关职位。可见目前分布式OLTP/OLAP数据库发展的势头，必然是与Cloud相结合，也只有云化才有机会大把捞金，不然开源数据库这样的生态下，底层基础软件出路在何方?