传统的数据库优化主要依靠经验丰富的数据库管理员进行查询和优化。然而，在当今的大数据时代，数据和业务变得越来越复杂。仅仅依靠数据库管理员的经验来优化数据库显然无法适应复杂数据和业务的变化。因此，如何利用人工智能技术（如强化学习技术）自动优化数据库是一个重要的发展趋势和挑战。

　　其次，随着信息系统网络化和数字化的发展，对数据的完整性提出了新的要求。保证数据在数据表中的正确性称为数据的完整性。它有两个含义:一是数据值的正确性，即字段列必须符合数据值的范围、类型和精度；二是相关数据的一致性，即相关表和字段的列值。由于数据系统的正确性、一致性和可靠性，数据完整性的实施与系统的成败有关。具体方法是使用客户端应用程序、数据库端数据库管理系统、触发器或表定义约束、多层屏障等。