Современные приложения редко полагаются на одну модель данных. Реляционные базы данных остаются незаменимыми для обеспечения транзакционной согласованности и структурированных бизнес-данных. Однако документные, ключ-значение, колоночные, графовые и векторные базы данных теперь имеют решающее значение для рабочих нагрузок, требующих гибких схем, горизонтальной масштабируемости, низколатентного доступа или специализированных запросов. В результате полиглотное хранение данных — выбор наиболее подходящей модели базы данных для каждого конкретного случая использования — стало стандартной архитектурной стратегией, а не исключением.Рост искусственного интеллекта еще больше поддерживает эту тенденцию. Генерация с дополненным поиском (RAG), семантический поиск, рекомендательные системы и автономные агенты часто полагаются на встраивания и векторный поиск по сходству для доступа к контекстной информации. В результате векторные базы данных и мультимодельные NoSQL-платформы становятся неотъемлемой частью современного ландшафта корпоративных данных.