数据库技术的发展趋势是什么？

一、数据库技术的发展趋势是什么？

前言

22 年 12 月 14 - 16 号是中国 DTCC 数据库技术大会，由于疫情的影响，今年大会分享全部改到线上直播了。个人主要观看了 14 号、16 号两天技术分享，所以这里结合各位大佬的技术分享，整体做一个观后的总结和个人思考，加深一下个人整体的认识，同时也期望能够对大家能够有所帮助，大家有什么想法欢迎关注我的公众号进行交流。如果有不对的地方，也欢迎指出。下面是这三天的大会技术专场的议程：

一、数据库发展趋势闲聊

14 号这天个人主要看了上午场（数据智能 价值创新）和下午场（数据库内核技术）两个专场，上午主要观看了腾讯云（王义成）、华为云的 GaussDB（苏光牛）、PolarDB（李飞飞）、OceanBase（杨志丰）三位大佬的技术分享，主要是对数据库发展趋势的看法以及他们自家数据库的演进方向的思考。下午由于时间关系，数据库内核技术主要看了 StarRocks、PolarDB-X 两场技术分享，所以 14 号这天整体的个人总结主要从这些技术分享中带来的个人思考，下面先聊聊对数据库发展趋势的看法。

1.1 Serverless

对于数据库未来的趋势之一：serverless，这次听到这个词还是蛮多的。serverless 即无服务化，用户在使用数据库服务时，不需要关注数据库服务器的运维和管理成本，这些繁琐的管理交给云仓商来托管，用户主要专注自己应用架构设计和业务即可。对于未来云上数据库，serverless 必定是终态之一。个人还是非常认可这个观念的，serverless 能为用户带来主要以下两个好处：

1. 无须关注数据库服务器繁琐的管理和运维成本
2. 资源弹性扩缩容，使用户按需按量付费

这里重点说下第二点，传统模式下，用户在使用数据库服务时，需要结合实际业务的情况，通过对业务的 QPS、TPS、数据量等提前预估所需要的资源，最终来估算自己需要准备多少机器，然后提前一个月和运维部门沟通好，提交采购申请，最终使用完后，还需要想办法将采购的资源消化掉，这类情形在双十一大促期间尤为明显，这种模式下，有以下几个问题：

1. 使用方需要提前预估计算资源，如果资源预估不准，会对业务以及成本有很大的影响，机器资源评估过少，当业务流量扛不住，对公司业务有影响，机器资源预估过多，会浪费很大的机器成本。
2. 一次资源扩缩容链路过长，同时整个过程时间很久，同时在业务使用完后，还需要消化剩余的机器资源。一次资源扩容的需求，公司的人力成本过大。

所以使用 serverless 服务能够做到资源弹性扩缩容，同时做到按需按量付费。当然 serverless 弹性扩缩容具体能够做到什么程度，实际扩缩容的时间、扩缩容与实际业务使用资源的差异、扩缩容对于线上业务的影响，对于用户使用体验和成本，影响都很大。对于数据库内部冷热数据，也可以做到 serverless，把不经常使用的数据放到冷数据底层的存储，降低存储成本。

我看阿里云和中国信通院云大所联合发布了《Serverless数据库技术研究报告》，我还没有看，感兴趣的同学可以去看看。同时也可以看下伯克利关于 serverless 的 这篇Paper（李飞飞大佬推荐）：

1.2 存算分离

上面说到 serverless 的弹性扩缩容，那么如何做到用户按需进行扩展（CPU、内存、磁盘）？所以云上数据库存储和计算分离是个很好的思路。

很多传统数据库是 Shared Nothing 架构，计算资源（CPU）和存储资源（内存、磁盘）都是在一台机器上，这样的好处能够降低网络 IO 带来的传输时间成本，最大化提升查询性能。但有一个问题就是，由于计算资源和存储资源都是在一起的，用户在机器扩缩容时，必须同时对计算资源、存储资源一起进行扩缩容，但可能用户只扩容计算资源，不想扩容存储资源，此时这种模式会对存储资源有一定浪费。

存算分离，用户能够分别对存储或者计算资源单独进行扩缩容，按实际业务需要来进行资源调整，进一步节约资源成本。当然存算分离架构下，也有两个不足点：

1. 存储和计算之间会有一层数据网络 IO 传输时间成本，为了降低网络 IO 的影响，一般可以在计算节点上，加一层 Local Cache。
2. 存储分离下，由于网络 IO 容易是瓶颈，会导致集群规模机器数容易受限。

可见，任何技术特性都不是银弹，需要结合实际业务侧需求，来综合评估，很多东西就是 Trade Off。下面是 PolarDB-X 的一张图：

1.3 私有云、公有云、混合云一套架构部署

这个不用多说了，私有云、公有云、混合云一套架构部署，便于数据库的运维和管理，能够提升数据库产品的交付效率，降低产品的交付成本，这对于私有云部署模式，带来的好处尤为明显。

1.4 多模多态一体化数据库

随着社会的发展，人们产生的数据格式越来越复杂，结构化（比如关系型）、半结构化（比如 Json、CSV）、非结构化（比如视频、图片）数据，相应的，单一模型的数据库也已经很难再完全支持公司的业务需求，数据库的种类也越来越多，RDS 数据库、KV 数据库、图数据库、文档型数据库、时序数据库等等。当然，完全通过一款数据库满足用户侧所有的业务需求也不现实，只能说在一款数据库上，尽可能多的来 Cover 业务侧需求。

比如现在 HTAP 数据库，在 TP 的基础上，增加了 AP 的数据分析能力，提升数据库的分析时效性，同时一般会带着 Zero-ETL 的口号一起来宣传，像 GassDB、PingCAP TIDB、阿里 PolarDB、OceanBase、SingStoreDB（原 MemSQL）都在做 HTAP。阿里 ADB 的离在线一体化（离线 ETL 处理 + 在线 OLAP 分析），让数据库尽可能 Cover 离线 ETL 和在线 OLAP 分析需求。阿里的 Lindorm多模数据库，提供宽表、时序、文件、搜索等多种数据模型等等。

1.5 数据库智能化

数据库智能化，主要有两个方向：

1. AI For DB
2. DB For AI

AI For DB，主要思路是结合 AI 机器学习能力，智能化运维和管理数据库，让数据库做到自治化，智能的做到 SQL 性能优化和问题根因诊断。

DB For AI，主要是如何让 DB 来支持更多 AI 场景的需求，怎么做到 AI 模型的抽象、存储、推理等等，这块个人了解的比较少。

1.6 模块化构建数据库

李飞飞大佬认为未来数据库系统内核可以结合用于实际业务侧需要，模块化的组装出数据库，比如用户的需求可能是：读多写少、读少写多的、分析型的、IO 密集型、计算密集型、AI 类的、HTAP 类型等等，相应的需要的存储、计算、带宽等对应的硬件资源，可以使用不同型号和规格的硬件来组装，对于底层机器资源来说，数据库能够做到一套代码，数据库内核各模块在不同形态下的资源类型，同时能够很好的 Work。

个人认为未来数据库内核各模块不仅能够在不同形态下的资源类型进行构建，同时数据库内核也能够进行组装。未来对于一个 DataBase 的研发，可能就是使用已有的数据库中各模块的标准事实开源组件，快速组装出一个 DB，比如 SQL 方言标准（使用 Mysql / PG）、SQL Planner 层（ Apache Calcite / DuckDB ）、Planner 层和 Runtime 层计划序列化通信方式（substrait）、Runtime 层使用( Apache Arrow + Rust Or ClickHouse）、数据湖存储（Iceberg / Hudi / Deltalake）、列存（Parquet Or ORC） 。公司将相对有限的工程资源，尽可能多的投入到差产品异化功能上，这样才能和其他同类产品有竞争优势，形成独特性。

1.7 用户对数据库拥有更强的自主可控性

Blue/Green Deployment 是 AWS 2022 re:Invent 亮相的产品，看网上资料说是一套灰度技术，未来用户想去做某个操作时，但不确定该操作对线上实际业务的影响是什么，此时就可以借助 Blue/Green Deployment 来灰度进行验证，没有问题，在完全切流。

下面这张图片的出处是来源于知乎同学@zhoutall 的文章<a href="https://zhuanlan.zhhttp://ihu.com/p/591406895">《AWS re:Invent 2022数据库内核视角摘要》，感兴趣可以看下他这篇文章，还是非常有收获的。个人看完也非常认可其观点的，现在云数据库场商希望用户做得事情越来越少，所以提供了很多工具，或者解决方案，来帮助和指导用户做决策和执行，但实际用户可能需要更大的自主可控权（对业务影响的可控）。

二、数据库内核技术分享总结

数据库内核技术方面，个人主要听了 OceanBase、Starrocks、阿里云 DLA，所以这里主要讲下这三场分享的总结。

StarRocks 今年主要宣传语是从极速 OLAP 到极速数据湖分析，从原来数据在自己 OLAP 存储到底层存储是数据湖，所以第一步则是在 Connector 做了扩展，支持了 Hudi、Iceberg（v1、v2）、Hive、JDBC 数据源。扩展了新的数据源，那么 FE 的元数据这一层，肯定要能够识别到外部数据源，同时对于外部的数据源元数据获取，增加了 Cache（分区、文件 List、统计信息）。其他也做了各种细节优化，比如 Scan 优化、优化器等等。

StarRocks 今年还做了存算分离，这样的话，计算节点是无状态的，那么可以弹性扩缩容。最值得关注的一点，今年 StarRocks 提出了它们的 StarOS 的设计，StarOS 通过抽象和统一存算分离架构下的分布式逻辑，同时统一了存储，这块听起来感觉不错，具体信息后面看 StarRocks 的分享吧。

阿里云 DLF 主要分享了他们如何做统一的湖仓元数据服务的经验，目前业界开源数仓标准的元数据服务是 Hive MetaStore，所以几乎主流引擎都支持直接从 Hive MdetaStore 中读取数据。但 Hive 本身也有部分局限性：

1. ACID 和 Hive 引擎绑定，同时不支持 Time-Travel 查询数据/元数据
2. 不易于对接内部自家引擎接入，单点问题，同时引擎需要 Thrift 协议接入，高可用的问题。

而在开源权限体系方面，主要有 Hive 自身权限和 Apache Ranger，但它也有各自缺陷：

针对以上两点，所以阿里云做了 DLF 这款产品，统一了湖仓的元数据服务，同时兼容了 HMS 接口，对外也提供标准的 Open API ，方便客户接入。

其他的一些分享，个人记得比较清楚两点是：数据库的迁移工具和数据库容灾。如果你的产品如果想买入到某家客户时，尤其是数据库方面，那么你要考虑到客户存量的业务如何能够方便的迁移到你的产品上来，最好能够非常底成本的、客户无感的迁移。同样，数据库容灾，关乎着企业数据和业务生存问题。

三、个人思考

不得不说，国内在数据库这个领域还是挺卷的，共有 200 多家数据库公司，有 TP 的、AP 的、数仓的、湖仓的等等，但最终能跑出来的可能就几家。当前云上数据库一直都被国内几家云场商占领着，比如阿里云、腾讯云、华为云等等，对于中小型创业公司而言，云肯定是要做的，但在国内市场直接去和几家云厂商 PK 云，当前阶段还是过于激进，赢面较小，选择出海，可能更加明智一些。

中小型创业公司目前主要争取还是私有云场景下独立部署的市场，这样不仅要保证自家产品的质量，同时还要比拼谁家的交付效率更快、交付成本更低，这样才有更大赢的可能性。

二、数据库发展趋势论文

博客文章：数据库发展趋势

随着科技的不断发展，数据库的发展趋势也在不断变化。近年来，数据库的重要性逐渐凸显，越来越多的企业和个人开始关注数据库技术的发展。在这篇文章中，我们将探讨数据库的发展趋势，并展望未来的发展方向。

关键词：数据库发展趋势

首先，我们需要了解当前数据库技术的发展现状。目前，关系型数据库仍然是市场上的主流，它们具有较高的性能和可靠性，适用于大量数据的存储和查询。然而，随着数据量的不断增加和数据类型的多样化，传统的关系型数据库已经无法满足需求。因此，非关系型数据库逐渐崭露头角，它们具有更灵活的数据模型和查询语言，能够更好地处理大量非结构化和半结构化数据。

其次，云数据库服务正在快速发展。云服务提供商提供了各种类型的数据库服务，如云存储、云数据库等。这些服务具有较高的可扩展性和可靠性，能够满足企业和个人在数据存储和查询方面的需求。此外，云服务提供商还提供了强大的监控和管理工具，使得用户可以更加便捷地管理和维护数据库系统。

另外，人工智能和大数据技术正在与数据库技术相结合。通过将人工智能算法应用于数据库系统，我们可以实现更加智能的数据分析和管理。这不仅可以提高数据处理的效率，还可以为用户提供更加准确和有用的数据分析和预测结果。

展望未来

未来，数据库技术的发展将更加注重数据安全和隐私保护。随着数据泄露事件的频繁发生，企业和个人对数据安全的重视程度越来越高。因此，未来的数据库系统将更加注重数据加密和访问控制，以确保数据的安全性和可靠性。

同时，分布式数据库系统将成为未来的重要发展方向。分布式数据库系统可以更好地应对数据量和数据类型的挑战，同时还可以提高系统的可扩展性和可靠性。此外，区块链技术也将与数据库技术相结合，为数据管理和信任机制提供更加安全和可靠的基础。

综上所述，未来的数据库发展趋势将更加注重数据安全、隐私保护、可扩展性和可靠性。通过结合人工智能、大数据技术和新兴技术，我们可以期待数据库技术将为未来的数字化时代提供更加智能、高效和可靠的数据管理和分析工具。

三、数据库的未来发展趋势

博客文章：数据库的未来发展趋势

随着科技的飞速发展，数据库的应用越来越广泛，它在现代社会中发挥着至关重要的作用。然而，随着时代的变化，数据库的未来发展趋势也逐渐引起了人们的关注。在本文中，我们将探讨数据库的未来发展趋势，并展望其可能的发展方向。

1. 分布式数据库系统

分布式数据库系统是一种将数据分散存储在多个服务器上的数据库系统。随着云计算和大数据技术的发展，分布式数据库系统将越来越受到重视。它能够更好地处理大规模数据，提高数据的安全性和可靠性，同时降低数据中心的成本和复杂性。

2. 人工智能与数据库的融合

人工智能技术的发展为数据库带来了新的机遇和挑战。人工智能与数据库的融合将成为未来发展的重要趋势。通过将人工智能技术应用于数据库中，可以实现对数据的智能分析、预测和优化，从而更好地满足用户的需求。

3. 数据安全和隐私保护

数据安全和隐私保护是数据库应用中不可或缺的一部分。随着数据的快速增长和复杂化，数据安全和隐私保护的难度也在不断增加。未来，我们将看到更多的技术创新和法规政策来加强数据安全和隐私保护，确保数据的安全性和可靠性。

4. 实时数据处理和分析

随着实时数据的不断增加，实时数据处理和分析将成为未来数据库应用的重要方向。实时数据处理和分析可以提高数据的处理速度和准确性，为各种应用提供实时的数据支持和分析结果。

5. 数据库管理系统的发展

数据库管理系统是数据库系统的核心组成部分，其发展将直接影响数据库的应用和发展。未来，我们将看到更多的技术创新和改进的数据库管理系统，以提高数据处理速度、降低成本、提高安全性等方面。

综上所述，数据库的未来发展趋势将涉及分布式数据库系统、人工智能与数据库的融合、数据安全和隐私保护、实时数据处理和分析以及数据库管理系统的改进等方面。这些发展趋势将为数据库带来更多的机遇和挑战，也将推动数据库技术的不断创新和发展。

四、未来数据库的发展趋势

未来数据库的发展趋势

随着科技的飞速发展，数据库技术也在不断进步，未来数据库的发展趋势如何？这是许多数据库从业人员和研究者关注的问题。本文将探讨未来数据库的发展趋势，以期为相关从业人员提供一些参考和启示。

首先，未来数据库的一个重要发展趋势是云计算的普及。随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业和机构开始将数据库迁移到云端，以实现更高效的数据处理和分析。云计算的优势在于可以提供无限的数据存储空间和强大的计算能力，同时还可以实现数据的安全备份和容灾，从而降低数据丢失的风险。在未来，我们将看到更多的数据库厂商推出基于云计算的数据库产品，以满足市场需求。

其次，人工智能和大数据技术也将对未来数据库的发展产生重要影响。人工智能可以通过机器学习和深度学习等技术，对大量数据进行自动分析和挖掘，从而为决策者提供更加准确和智能的决策支持。而大数据技术则可以通过对海量数据的处理和分析，发现数据背后的规律和趋势，为决策者提供更加全面和客观的决策依据。在未来，我们将看到更多的数据库厂商将人工智能和大数据技术应用到数据库产品中，以提高数据处理和分析的效率和准确性。

此外，微服务架构也将成为未来数据库的重要发展方向。微服务架构是一种将应用程序拆分成多个小型服务的架构模式，每个服务都运行在自己的进程中，并使用轻量级通信机制进行通信。这种架构模式可以提高系统的可扩展性和灵活性，同时降低系统的复杂性和成本。在未来，我们将看到越来越多的企业采用微服务架构来构建自己的应用程序，而数据库作为应用程序的核心组件之一，也将采用微服务架构来提高系统的整体性能和稳定性。

最后，安全性和隐私保护也将成为未来数据库发展的关键因素。随着数据的价值越来越被重视，数据的安全性和隐私保护也变得越来越重要。在未来，我们将看到更多的数据库厂商加强数据的安全性和隐私保护措施，例如采用加密技术、访问控制机制等，以确保数据不被泄露和滥用。

综上所述，未来数据库的发展趋势包括云计算的普及、人工智能和大数据技术的应用、微服务架构的推广以及安全性和隐私保护的加强。这些趋势将为数据库行业带来更多的机遇和挑战，相关从业人员需要不断学习和探索，以适应市场的变化和需求。

五、如何建立数据库，利用什么软件建立数据库？

啥叫数据库？excel也可以算，access也可以算，mysql也可以算，hbase也可以算，你要数据库干啥，决定了你怎么搭建数据库。

六、医疗发展趋势？

断变化和进步的。以下是一些当前医疗发展的趋势：

1. 数字化医疗：随着医疗技术的进步，数字化医疗越来越普遍，包括电子病历、远程医疗、健康监测设备、智能手机应用等。这些技术可以提高医疗效率和准确性，改善患者体验，并为医生和患者提供更好的沟通和协作平台。

2. 基因医学：基因医学的发展使得个体化医疗成为可能。通过了解个体的基因组和遗传信息，医生可以更好地预测和诊断疾病，并进行个性化的治疗和药物选择。

3. 人工智能和机器学习：人工智能和机器学习技术正在在医疗领域得到广泛应用。它们可以帮助医生从大量的医疗数据中提取有用的信息，辅助诊断和治疗决策，并提高医疗保健的效率。

4. 远程医疗和可移动医疗：远程医疗技术使得患者可以在无需亲自前往医院的情况下获得医疗服务。这对于偏远地区和行动不便的人们特别有益。同时，可移动医疗设备（如智能手表、智能手机、移动监测设备等）的发展也使得患者可以更加方便地监测和管理自己的健康状况。

5. 创新治疗方法：医疗技术的不断进步为新的治疗方法和技术创造了机会。例如，基因编辑、免疫疗法、精准药物等都是新颖的治疗方法，为更有效和个体化的治疗提供了希望。

这些是当前医疗发展的一些趋势，展示了医疗技术的日益进步和创新的方向。然而，医疗发展是一个持续不断的过程，未来可能还会涌现出更多的技术和趋势。

七、loft发展趋势？

不好。

Loft未来前景不会太好。

理由是这类房子其实不太适合居住，未婚的年轻人过度一下还好，待条件具备，很快会换成正经房子，不可能长时间住在里边。

因为，层高面积都不适合长期居住。

不适合长期居住的房子，自然算不上好房子。

不是好房子，不可能前景好。

大家说对吗？

八、wey发展趋势？

WEY感觉前景不咋地，雷声大雨点小。感觉现在吉利发展势头很猛，长城在玩换壳游戏，吉利博越厂商指导价：9.88-16.18万元，，该车外表稳重，4.519米、1.831米、1.694米，轴距2670米，还是很不错的。中控台采用对称式设计，并配备了全液晶仪表、8英寸触屏互联系统等诸多配置。相比较吉利，更看好吉利。

九、教师发展趋势？

站在今天，我们设想未来教师的模样，他们的工作和我们现在一样吗?他们会关注哪些新的领域、拥有哪些新的技能、发展哪些新的能力?

面向未来，回归教育本质，我认为，未来教师正在形成七个趋势，值得我们共同关注。

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趋势一：和学生一起拥抱新技术

我们的学生并不和我们出生在同一个时代。他们一出生就在数字化时代，拥有智能设备、互联网、虚拟现实等一系列数字化环境。他们自然而然会觉得那些数字化工具就是生活的一部分，不可分割。因此，我们需要换一个视角，可以和孩子们一起拥抱新技术，将新技术运用到学习中来。

有的时候，当教师觉得新技术难以在课堂内外使用的时候，不妨问一问学生们的想法，说不定他们可以给你很多不同的方案。可能是一个个不同的学习平台或应用程序，也可能是他们运用互联网探索新知的经验，这些都可以融合到你的教学设计中。

当然，也不仅仅是用学生们熟悉的新技术，也需要大胆地面向真正具有变革性的技术。学生们真正需要的是与他们无穷想象力相契合的技术。未来教师，需要和学生们一起拥抱新技术。

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趋势二：借助互联网成为终身学习者

未来教师是一个终身学习者，不断学习是未来教师唯一不变的属性。面对层出不穷的新领域、新观点;面对与时俱进的新思维、新工具；如果教师不学习，那又怎么理解学习本身，怎么设计学习任务与学习评价呢?

教师的学习不仅仅是让自己知识丰富，更是让自身处于一种学习、创造、探索的状态，这种状态会感染每一位学生，也会更懂得设计学习。无论在何时何地，互联网开启了教师不断深入学习的大门。未来的校园不仅仅是学生学习的地方，也应该是老师学习的地方。我们将面对一种"老师好好学习，学生天天向上"的新现象。

于此同时，未来教师不再是孤立的个体，而是拥有更多的协作与合作，教师将跨班级、跨学校开展更多的合作。有研究表明：高创意的专业群体正在形成一种面对面合作之前就已彼此了解的状态。这表明了未来合作的新趋势，就是每一个学习者都不断分享，成为一位终身分享者。在互联网上拥有每一个未来教师的节点，他们正在形成新的终身学习群体网络。

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趋势三：构建多元的渠道与空间

未来教师是一位能够构建与定义多个空间，开展混合学习，关注学生个体差异的教师。未来校园是一个混合学习的地方。混合式学习旨在重新思考课堂时间，发挥线上与线下学习的不同优势，将线上线下教学时间

十、云南发展趋势？

云南省，位于我国西南地区，是我国通往东南亚、南亚地区重要的陆上国际大通道，同时也是全国边境线最长的省份之一，有八个州市的25个边境县分别与老挝、越南、缅甸交界。全省常住人口4721万，总面积39.41万平方公里，境内地势西北高、东南低，其中高原山地占了总面积近90%，虽然云南地形地貌较为复杂，但并不影响其作为边境省份拥有的独特区位优势。

近年来，云南作为西部地区，后发优势明显，经济增速连续多年位居全国前列，2020年云南实现经济总量24522亿元，人均GDP51942元，总量位于全国第18位，人均第23位。人均GDP更多体现的是社会经济发展质量，而云南虽然人均靠后，但进步明显，已经超过了河北、山西、吉林、黑龙江等省份，其中包括了一些沿海省份。

根据云南省“十四五”规划，将进一步提升云南经济总量，特别是人均地区生产总值、中等收入群体比重与全国差距逐步缩小，实现云南与全国一道建成更高水平的小康社会。将重点围绕铝材、硅才、新材料、新能源、人工智能、先进装备制造、大数据、区块链、生物医药等领域开展创新、研发与合作。

按照发展方向，将形成“一圈一核两群一带”空间格局，即建设昆明都市圈，打造滇中城市群，建设滇西城镇群和滇东北城镇群和一个沿边城镇发展带。

昆明建设区域性国际中心城市

昆明市，云南省会，是我国西部地区重要的中心城市和滇中城市群、昆明都市圈核心城市，同时昆明也是一座优秀的国际旅游城市。全市常住人口846万，2020年实现经济总量6733.8亿元，人均GDP79596元，虽然昆明市综合实力在全国不靠前，经济总量也暂未超过一万亿元，但昆明在西部地区也算是出类拔萃，经济总量仅次于重庆、成都和西安，位居第四位。

根据规划，将支持建设昆明都市圈，不过都市圈构想提出时间不是很长，并不是十分成熟，根据国土空间规划，昆明都市圈以昆明中心城区为中心，包括滇中新区、晋宁区、安宁市、富民县、嵩明县、寻甸县、宜良县、弥勒市、石林县、红塔区、澄江市等区域范围，形成一小时通勤圈，加快推动昆明、玉溪及都市圈范围内城市一体化进程。进一步做大昆明核心城市辐射带动作用，到2025年GDP突破一万亿元大关，人均GDP大幅提高，将昆明市由西南大门打造成为国际门户城市。