建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
1、1960-IDS
讓我們把時鐘撥回到上世紀 60 年代，美國通用電氣公司（General Electric Company，以下簡稱 GE）創(chuàng)造了早期的基于網(wǎng)狀模型的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) Integrated Data Store，簡稱 IDS。
公司主營業(yè)務：網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設、移動網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務。幫助企業(yè)客戶真正實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競爭能力。成都創(chuàng)新互聯(lián)是一支青春激揚、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團隊。公司秉承以“開放、自由、嚴謹、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對我們的高要求，感謝他們從不同領域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團隊有機會用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。成都創(chuàng)新互聯(lián)推出瑞麗免費做網(wǎng)站回饋大家。
IDS 性能較好，在當時也被用于工業(yè)領域，在 1969 年，GE 將自己的計算機業(yè)務賣給了 Honeywell 這家公司。
IDS 的主要開發(fā)者是一個叫 Bachman 的人，因為其在數(shù)據(jù)庫方向的發(fā)明，他在 1973 年獲得了圖靈獎。
當時的主要計算機開發(fā)語言叫做 COBOL（Common Business Oriented Language），于是 Bachman 和其他人參與制定了計算機訪問數(shù)據(jù)系統(tǒng)的標準，叫做 CODASYL。
這個標準主要制定了網(wǎng)狀模型，以及 tuple-at-a-time 的查詢方式。
網(wǎng)狀模型（Network Model）使用有向圖來表示實體與實體之間的關系。
這種結構邏輯復雜，不利于查詢數(shù)據(jù)，后來逐漸被關系型數(shù)據(jù)模型取代。
2、1960-IBM IMS
同樣是在 60 年代，藍色巨人 IBM 研發(fā)了基于層級結構模型的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) Information Management System，簡稱 IMS。
IMS 最初的研發(fā)目的是為了來自阿波羅登月計劃的訂單。
層次模型（Hierarchical Model）使用樹形結構來表示實體之間的關系。
這種結構比較符合人的直觀思維，從上至下，每個節(jié)點只能有向下的子節(jié)點。
3、1970-Relational Model
時間來到了 1970 年代，在層次和網(wǎng)狀模型的標準下，IBM 的工作人員會因為數(shù)據(jù)庫的結構表更而不斷地重寫代碼，這非常的浪費人力。
一個名叫 Ted Codd，在 IBM Research 工作的人，提出了幾個規(guī)范，來避免這種情況。
這幾個規(guī)范分別是：
- 存儲數(shù)據(jù)在簡單的數(shù)據(jù)結構中
- 能夠通過高級語言來訪問數(shù)據(jù)
- 上層不用關心數(shù)據(jù)物理存儲的細節(jié)
為了使數(shù)據(jù)庫脫離應用，成為一個更加獨立的系統(tǒng)，避免數(shù)據(jù)庫的變更影響到上層應用，Codd 提出了關系型模型。
關系型模型（Relational Model）是沿用至今的數(shù)據(jù)庫模型，已經(jīng)事實上基本成為了行業(yè)標準。
關系模型基于二維表，每個實體都被映射為一張表，每個實體之間可以通過表中的記錄進行關聯(lián)。
基于關系型模型，在 1970 年代誕生了三個主要的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，分別是由三位數(shù)據(jù)庫界的遠古大神開發(fā)的。
System R—來自 IBM Research 部門，主要開發(fā)者 Jim GrayIngres—這是 PostgreSQL 的前身，伯克利大學，主要開發(fā)者 StonebrakerOracle—拉里·埃里森（Larry Ellison），Oracle 公司的總裁
4、1980-Relational Model
到了 80 年代，數(shù)據(jù)庫仍然是關系型模型及相關數(shù)據(jù)庫蓬勃發(fā)展的階段。
IBM 在 1983 年發(fā)表了至今仍廣泛應用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) DB2。由于 IBM 在 System R 和 DB2 均使用了 SQL，于是他們將 SQL 制定成為了訪問數(shù)據(jù)庫的行業(yè)標準。
Oracle 和 Ingres 均完成了商業(yè)化，并且這時期還有很多其他的商業(yè)化數(shù)據(jù)庫，例如 Informix、Sybase、Teradata 等，但是數(shù)據(jù)庫市場主要被 Oracle 占據(jù)。
Stonebraker 回到了伯克利大學，并且創(chuàng)建了一個新的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) Postgres，其含義是 Ingres 之后（post）的系統(tǒng)。
5、1990-Boring Days
90 年代，在數(shù)據(jù)庫設計方面并沒有太大的變化，這段時期可能看起來比較的無聊（Boring），但是仍然有一些值得關注的事情。
微軟進入了數(shù)據(jù)庫市場，他們 fork 了 Sybase 系統(tǒng)，并且創(chuàng)造了自己的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) SQL Server。
MySQL 出現(xiàn)，主要由 Michael Widenius 開發(fā)，MySQL 這個名字主要源于他女兒（My）。
Postgres 系統(tǒng)支持了標準 SQL，于是它的名字也演化成了現(xiàn)在為人熟知的 PostgreSQL。
SQLite 也在在這個時期開始開發(fā)，并成為如今流行的嵌入式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。
6、2000-Data Warehouse
在 2000 年代，針對特殊的應用場景，OLAP 類型的數(shù)據(jù)庫開始出現(xiàn)了。
這種類型的數(shù)據(jù)庫主要用于構建數(shù)據(jù)分析類型的數(shù)據(jù)倉庫（Warehouse），并且大多是分布式部署，以列存為主。
這時期主要的產(chǎn)品有 Greenplum、Vertica、MonetDB 等。
7、2000-NoSQL
同樣是在 2000 年代，人們發(fā)現(xiàn)一些場景下，數(shù)據(jù)庫的可擴展性、高可用特性更加的重要，而并不怎么依賴于關系型數(shù)據(jù)庫（不需要事務，不需要標準 SQL），于是誕生了很多 NoSQL 數(shù)據(jù)庫。
他們的主要特征有：
- 非關系型的數(shù)據(jù)模型，例如文檔型、Key/Value，Graph 等
- 不提供 ACID 的事務保證
- 自定義的 API，沒有標準的 SQL
- 通常是開源的
這時期 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的主要產(chǎn)品有 HBase、DynamoDB、MongoDB、Redis 等。
8、2010-NewSQL
到了 2010 年代，為了兼容 NoSQL 的高可用、高性能，同時又不丟棄傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的 ACID 事務等特性，誕生了一批被稱為 NewSQL 的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。
它們的特征主要是：
- 基于關系模型，支持標準 SQL
- 分布式
這類數(shù)據(jù)庫的鼻祖應該是 Google Spanner，隨后基于此，誕生了一些著名的分布式 NewSQL 數(shù)據(jù)庫，例如 CockroachDB、YugaByte、TiDB。
9、2010-HTAP System
還是在 2010 年代，為了兼容 OLTP 和 OLAP 類型的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，出現(xiàn)了一種 HTAP（Hybrid Transactional-Analytical Processing） 類型的數(shù)據(jù)庫。
這類數(shù)據(jù)庫的特征是，既能兼容 OLTP 數(shù)據(jù)庫的高性能，執(zhí)行 SQL 查詢，并且能夠像數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）那樣進行大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析。
其主要數(shù)據(jù)庫有 HyPer、MemSQL、SAP HANA 等。
10、2010-Cloud System
在 2010 年代，還開始出現(xiàn)了一些運行在云上的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，這類數(shù)據(jù)庫需要從一開始就適配云環(huán)境，提供類似 Database-as-a-service（DBaaS）的服務。
最著名的產(chǎn)品例如 snowflake、Amazon REDSHIFT 等。
11、2010-Graph&Timeseries Database
除了傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫，前面已經(jīng)提到了一些 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，在大約 2010 年代，誕生了一些其他類型的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫。
例如 Graph Database（圖數(shù)據(jù)庫）、Timeseries Database（時序數(shù)據(jù)庫）等。
圖數(shù)據(jù)庫比較知名的產(chǎn)品有 neo4j、TigerGraph、Nebula Graph 等。
時序數(shù)據(jù)庫比價知名的產(chǎn)品有 InfluxDB、Timescale、TDengine 等。
12、Conclusion
隨著硬件技術、應用場景等不斷的變化，最近的這些年，在不同的領域，不同的應用方向，誕生了很多不同類型的數(shù)據(jù)庫。例如多模數(shù)據(jù)庫（Multi-Model）、區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫（Blockchain）、流式處理數(shù)據(jù)庫（Streaming）等等。
數(shù)據(jù)庫行業(yè)呈現(xiàn)出了百花齊放的格局。這也造就了這些年資本市場對于數(shù)據(jù)庫行業(yè)的垂青，數(shù)據(jù)庫創(chuàng)業(yè)也火的一塌糊涂。
未來數(shù)據(jù)庫會朝著什么樣的方向發(fā)展，會呈現(xiàn)出什么樣的格局呢，讓我們拭目以待吧。
本文題目：淺析數(shù)據(jù)庫的歷史，你了解了嗎？
文章分享：http://www.5511xx.com/article/dhosigd.html
