本文总结了数据库研究的七条主线及2026年的选型决策矩阵，强调AI-Native数据库仍在组件替换阶段，向量检索和HTAP等领域发展迅速。提出12个开放问题，指引未来研究方向，建议工程师关注向量检索和实时增量视图等实际应用。

该文综述多视图聚类研究，涵盖自学习对称概率聚类、张量投影标签学习、不完整锚图学习、生成式缺失视图补全、在线与深度矩阵分解、后融合框架及多聚类等新方法，并梳理常见策略、分类、相关领域与开放问题。