文档数据库可能会在三个关键方向上发展：与多模型能力更紧密的集成，增强的云原生功能，以及改进的对 AI/ML 工作流的支持。 这些趋势解决了现代应用程序对灵活性、可扩展性和实时数据处理日益增长的需求。 开发人员可以期望文档数据库变得更加通用，同时保留其在处理非结构化或半结构化数据方面的核心优势。
一个主要趋势是文档数据库中多模型支持的扩展。 虽然像 MongoDB 或 Couchbase 这样的传统文档存储在 JSON 类似数据方面表现出色，但开发人员越来越需要在单个系统中将文档存储与其他模型（例如，图形、键值）相结合。 例如，MongoDB 通过其聚合框架添加了图形遍历功能，而 Azure Cosmos DB 允许混合文档和列式数据。 这减少了对复杂的多语言持久性设置的需求。 开发人员可以将产品目录数据存储为 JSON 文档，同时使用嵌入式图形结构来构建推荐引擎，所有这些都在同一个数据库中完成。 这种方法简化了架构，而不会牺牲特定用例的性能。
另一个转变是朝着更深入的云原生集成方向发展。 文档数据库正在采用无服务器架构、自动扩展和为分布式系统量身定制的细粒度安全控制。 AWS DocumentDB 和 Google Firestore 已经提供按使用量付费的定价和区域复制，只需最少的配置。 未来的系统可能会根据查询模式自动执行索引，或者透明地优化存储层（热/冷数据）。 例如，移动应用程序可以利用 Firestore 在各个区域之间的实时同步，同时依赖于自动备份和加密。 这些功能减少了运营开销，让开发人员可以专注于应用程序逻辑，而不是基础设施调整。
最后，文档数据库将更好地支持 AI/ML 用例。 这包括用于相似性匹配的本机向量搜索——MongoDB 的 Atlas Search 现在集成了向量嵌入，用于语义查询。 另一个重点是运营分析：直接在事务数据上运行分析查询，而无需 ETL。 Couchbase 的分析服务使用并行处理来实时扫描大型文档集。 此外，边缘计算用例（例如，物联网、离线应用程序）将推动对具有同步功能的轻量级文档数据库（如 Couchbase Lite）的需求。 这些改进将使应用程序能够使用 JSON 事务记录进行实时欺诈检测，或者根据存储为文档的不断发展的用户资料进行个性化推荐。