Auroraプロジェクトでは、ブランダイス大学およびブラウン大学と共同で、新たなデータモデルとクエリ言語を使ったストリーミングデータのためのデータ管理に注力している。データをレコード単位で取り出して処理する関係データベースとは異なり、外部データ源から非同期に到着するデータ（株価情報、ニュース、センサからの情報など）を扱うことに主眼を置いている。ストーンブレーカーは、これを商用化する目的でStreamBase Systems社を設立した。
その後、広域分散データベースを研究するMariposaプロジェクトを開始した。これを商業化するため、1990年代後半、Cohera社を設立した。Mariposaの背後にある考え方は、資源取引の経済モデルにおいて、様々な組織に分散して存在するデータを統合し、1つの関係インタフェースから問い合わせられるよう連合データベースを構築するというものだった。Coheraは当初Mariposaプロジェクトのアイデアの商業化を目的としていたが、その連合データ統合エンジン上に実装されたB2Bのカタログ管理アプリケーションに注力するようになっていった。Coheraの知的資産は最終的に2001年8月にピープルソフトに買収され、同社のEnterprise Catalog Managementの基盤となった。その後ピープルソフトは2004年にオラクルに買収された。
Ingres創業後ストーンブレーカーは、関係モデルの限界に着目したIngresの後継システム開発を開始し、そのプロジェクトをPOSTGRES (POST-inGRES) と名づけた。POSTGRESでは複雑なデータ型をサポートするよう設計し、最終的な性能も向上させている。Postgresは各フィールドが複雑なデータ型を扱えるオブジェクト関係プログラミングモデルを提供し、ユーザーは新たなデータ型を作り、それを扱う関数をプログラミング可能となっていた。また様々な拡張が可能で、クエリ最適化、クエリ言語そのもの、索引フレームワークなど様々な部分の改造・拡張容易になっていた。これにより使いやすさと性能が向上し、地理情報システムの機能や時系列処理の機能をデータベース内に組み込む応用も生まれた。これは商用データベース市場を大きく広げることに貢献している。PostgresもBSD風ライセンスで配布され、そのコードは今日のフリーソフトウェアPostgreSQLの基盤となった。PostgreSQLをベースとして創業した企業としては、Aster Data Systems、EnterpriseDB、Greenplumなどがある。ストーンブレーカー自身もそのコードの商業化を目指しIllustraを創業。1996年、InformixがIllustraを買収した。ストーンブレーカーはInformixのCTOとなり、2000年9月までその役職を務めていた。InformixはIllustraのO-RマッピングとDataBlade機能を主力製品に組み込んだ。
1965年、プリンストン大学で学士号を取得し、ミシガン大学で修士号（1967年）と博士号（1971年）を取得した。IEEEフォン・ノイマンメダル、SIGMOD エドガー・F・コッド発明賞などを受賞している。1994年、Association for Computing Machinery (ACM) のフェローに選ばれた。1997年、全米技術アカデミー会員となった。29年間カリフォルニア大学バークレー校で計算機科学の教授を務め、そこでIngresやPostgresという関係データベースシステムを開発した。2015年現在はマサチューセッツ工科大学 (MIT) の非常勤教授(adjunct professor)であり、Aurora、C-Store、H-Store、Morpheus、SciDB といったシステム開発に参加している。
熊本県生まれ。東京帝国大学法学部政治学科卒。松江高等学校教授、文部省図書監修官、戦後、参議院法制局調査課長。1954年『イギリスの議会』で日本エッセイストクラブ賞受賞。その後創価大学教授を務めた。
放送期間は、2001年（平成13年）7月11日から、同年9月26日まで。D-girlsの「D」は、「Detective（探偵）」を意味していた。
山口県桜ケ丘高等学校から東洋高圧彦島を経て1961年に東映フライヤーズへ入団。同年はレギュラーとして109試合に出場したが失策が40を数え、翌1962年に岩下光一が入団するとレギュラーを失い1962年には26試合、1963年は2試合の出場に留まり1964年に中日ドラゴンズへ移籍した。足に故障のあった江藤慎一に替わり外野手を守ったこともあったが、ここでも出番は少なく1965年限りで現役引退した。
現代の化学合成技術は、小さな分子をほとんどどんな構造にでも配置することが可能な点にまで到達している。今ではその技術を使って様々な薬品や商用ポリマーなどの有益な化学物質を製造している。そこからさらに、単一分子を集めて超分子を望みの形に形成できるかという問題が提起される。分子を自動的に所定の配置にして望みの組成を得るというボトムアップ方式を分子セルフアセンブリあるいは超分子化学と呼ぶ。そこで重要となるのが分子認識という概念である。分子をデザインするには、非共有分子間力を使って特定の配置や構成をとるように強いる。ワトソン・クリック型塩基対も同じ原理で形成されており、酵素が特定の基質にのみ作用するのも同じ原理によるもので、たんぱく質のフォールディングも同様である。したがって2つ以上の部分が互いにうまくかみ合うようにデザインすることで、全体としてより複雑で有益なものにすることができる。こうしたボトムアップ方式は同時に多数のデバイスを生産できるためトップダウン方式よりもずっとコストが低くなるが、必要とされる分子の大きさと複雑さが増すと困難さも増すことが予想される。有益な構造のほとんどが、複雑で熱力学的にもあり得ない原子の配置を必要としている。しかし生体内では分子認識に基づくセルフアセンブリが様々な場面で行われており、塩基対や酵素と基質の相互作用が例として挙げられる。ナノテクノロジーの目標の一つは、そういった自然界の仕組みを応用して新たな有益なものを構築することである。