參考這張圖，我們從三個不同的面向切入來探討 Datomc 帶來的價值。

事件溯源

Datomic 的事件溯源模型讓每次的交易 (transaction) 都被視為不可變的事件 (immutable event)，這為多項商業應用的帶來巨大價值。

可逆交易

在傳資料庫中，對資料的變更通常是不可逆的，一旦執行了某個更新操作，舊的資料就會被覆蓋。然而，在 Datomic 的模型裡，每次交易只是增加一些新的事件，所以可以允許對過去資料庫的狀態進行回溯和恢復，這意味著任何機器錯誤或是人為錯誤都能夠得到快速修正。這樣的可逆性在製造、金融等強調高可靠性的產業中具有深遠意義。

可稽核的交易 (auditable transaction)

Datomic 提供對交易的查詢功能，這讓每一筆交易都可以輕易地做稽核 (audit)。這種功能除了對於合法合規有用之外，還能幫助企業分析過去的資料變動，以識別潛在的問題與趨勢。例如，金融業可以通過稽核追蹤一筆交易影響到的資料實體，並對其做遞迴查詢找出所有的相關的資料實體，以有效地比對金融詐欺模式 (fraud pattern)。

時間旅行查詢 (time travel query)

Datomic 的時間旅行查詢功能使得企業可以回溯到任意時間點，進行 as-of 查詢，以查看任一時間對應的資料庫狀態，這個功能對於新功能測試、找出複雜的臭蟲又或是產品生命周期管理都極有幫助。

極富表現力的查詢語言

Datalog 提供了與 SQL 至少等價的查詢能力，這在 Day 6~ Day 19 已經有充分地論述。不只如此，Datalog 比 SQL 更加直觀的語法，對於企業的生產力提昇有很大的潛力。

規則與遞迴查詢

Datalog 由於有規則 (rules) 與遞迴查詢的功能，當資料本身有階層關系 (hierarchical relaship) 時，比方說：硬體產品零件樹、社交網路等，Datalog 可以輕易地表現曲折的走訪語意，在階層資料之間自由地來去，讓企業能夠快速挖掘出關鍵洞察。

自然語言到 Datalog 的轉換

『將非技術人員的自然語言查詢轉換為 SQL 查詢』的技術，可以讓不同層級的員工都能通過簡單的對話，從資料庫獲得答案，對於企業的決策與生產力極有意義。近年來，隨著大規模語言模型（LLM）的發展，轉換的準確度也得到了大幅進展。即使如此，上述轉換在品質上仍有相當大的進步空間。

另一方面，『自然語言查詢轉換為 Datalog 查詢』，由於 Datalog 本身語法相對靠近自然語言，這個轉換的難度立刻顯著地下降，已經相當接近可以大規模使用。

獨特的分散式架構

Datomic 的軟體的架構採用獨特的分散式架構，此一架構一方面保留了關鍵的資料庫交易四大特性 (ACID) 的同時，又兼備了可水平擴展的讀取 (scale out read)。此一架構帶來的影響主要有兩個層面：提昇開發人員的生產力，高可用、可水平擴展的效能特性。

無需部署的自訂查詢函數

在 Datomic 資料庫，因為讀寫完全分離，所以資料庫的查詢運作的執行環境是在後端程式裡。也因此，自訂查詢函數無需部署 (deploy) 進入資料庫就可直接運行。這種無需部署的特性簡化了查詢語言的語法設計、也加速了開發。

可抽換的鍵值存儲 (鍵值存儲效能紅利)

Datomic 可以利用現有的鍵值存儲技術 (DynamoDB、Cassandra)，提供高可用性且可水平擴展的資料存儲解決方案。

此外，日後若有更加高效的鍵值存儲技術出現時，Datomic 的軟體只需做微小的修改，就可以移植過去。這一點讓 Datomic 不需要投資大量的成本於存儲技術的研發，卻依然可以享用隨技術進步的鍵值存儲效能紅利。(Clojure 語言運作於 JVM 之上，也是可以享用 JVM 進步帶來的效能紅利。)

結論

Datomic 巧妙地結合了事件溯源、極富表現力的 Datalog 查詢語言、與獨特的分散式架構，因而得到了可逆交易、可稽核的交易、時間旅行查詢、強大的階層式資料查詢、相對接近自然語言的查詢、無需部署的自訂查詢函數、長期的鍵值存儲效能紅利種種特性。綜上所述，Datomic 帶來了容錯、靈活、容易開發且可擴展的資料庫解決方案，足以作為下一代資料庫的典範。

• 上圖是 xkcd 的經典漫畫 Lisp Cycles 的 Datalog 惡搞版。但是，要傳達的意思不變：『優雅的設計在每一個世代都有機會重新被發現…。』

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