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。

该系列文章探讨2026年数据库研究的主要方向，包括学习型查询优化器、学习型索引和图增强检索等，共收录25篇文章，涵盖AI-Native到多模态数据库的最新进展，提供数据库研究的全面视角和未来发展趋势。

本文介绍了数据库研究的前沿，重点关注AI原生、向量检索、云原生等七条主线。回顾1970年至2026年的发展历程，分析数据库领域的演变和未来趋势，为工程师提供研究地图，帮助理解最新论文和技术，促进工程落地。