浅析数据库的历史，你了解了吗？

1、1960-IDS

让我们把时钟拨回到上世纪 60 年代，美国通用电气公司（General Electric Company，以下简称 GE）创造了早期的基于网状模型的数据库系统 Integrated Data Store，简称 IDS。

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IDS 性能较好，在当时也被用于工业领域，在 1969 年，GE 将自己的计算机业务卖给了 Honeywell 这家公司。

IDS 的主要开发者是一个叫 Bachman 的人，因为其在数据库方向的发明，他在 1973 年获得了图灵奖。

当时的主要计算机开发语言叫做 COBOL（Common Business Oriented Language），于是 Bachman 和其他人参与制定了计算机访问数据系统的标准，叫做 CODASYL。

这个标准主要制定了网状模型，以及 tuple-at-a-time 的查询方式。

网状模型（Network Model）使用有向图来表示实体与实体之间的关系。

这种结构逻辑复杂，不利于查询数据，后来逐渐被关系型数据模型取代。

2、1960-IBM IMS

同样是在 60 年代，蓝色巨人 IBM 研发了基于层级结构模型的数据库系统 Information Management System，简称 IMS。

IMS 最初的研发目的是为了来自阿波罗登月计划的订单。

层次模型（Hierarchical Model）使用树形结构来表示实体之间的关系。

这种结构比较符合人的直观思维，从上至下，每个节点只能有向下的子节点。

3、1970-Relational Model

时间来到了 1970 年代，在层次和网状模型的标准下，IBM 的工作人员会因为数据库的结构表更而不断地重写代码，这非常的浪费人力。

一个名叫 Ted Codd，在 IBM Research 工作的人，提出了几个规范，来避免这种情况。

这几个规范分别是：

• 存储数据在简单的数据结构中
• 能够通过高级语言来访问数据
• 上层不用关心数据物理存储的细节

为了使数据库脱离应用，成为一个更加独立的系统，避免数据库的变更影响到上层应用，Codd 提出了关系型模型。

关系型模型（Relational Model）是沿用至今的数据库模型，已经事实上基本成为了行业标准。

关系模型基于二维表，每个实体都被映射为一张表，每个实体之间可以通过表中的记录进行关联。

基于关系型模型，在 1970 年代诞生了三个主要的数据库系统，分别是由三位数据库界的远古大神开发的。

System R—来自 IBM Research 部门，主要开发者 Jim GrayIngres—这是 PostgreSQL 的前身，伯克利大学，主要开发者 StonebrakerOracle—拉里·埃里森（Larry Ellison），Oracle 公司的总裁

4、1980-Relational Model

到了 80 年代，数据库仍然是关系型模型及相关数据库蓬勃发展的阶段。

IBM 在 1983 年发表了至今仍广泛应用的数据库系统 DB2。由于 IBM 在 System R 和 DB2 均使用了 SQL，于是他们将 SQL 制定成为了访问数据库的行业标准。

Oracle 和 Ingres 均完成了商业化，并且这时期还有很多其他的商业化数据库，例如 Informix、Sybase、Teradata 等，但是数据库市场主要被 Oracle 占据。

Stonebraker 回到了伯克利大学，并且创建了一个新的数据库系统 Postgres，其含义是 Ingres 之后（post）的系统。

5、1990-Boring Days

90 年代，在数据库设计方面并没有太大的变化，这段时期可能看起来比较的无聊（Boring），但是仍然有一些值得关注的事情。

微软进入了数据库市场，他们 fork 了 Sybase 系统，并且创造了自己的数据库系统 SQL Server。

MySQL 出现，主要由 Michael Widenius 开发，MySQL 这个名字主要源于他女儿（My）。

Postgres 系统支持了标准 SQL，于是它的名字也演化成了现在为人熟知的 PostgreSQL。

SQLite 也在在这个时期开始开发，并成为如今流行的嵌入式数据库系统。

6、2000-Data Warehouse

在 2000 年代，针对特殊的应用场景，OLAP 类型的数据库开始出现了。

这种类型的数据库主要用于构建数据分析类型的数据仓库（Warehouse），并且大多是分布式部署，以列存为主。

这时期主要的产品有 Greenplum、Vertica、MonetDB 等。

7、2000-NoSQL

同样是在 2000 年代，人们发现一些场景下，数据库的可扩展性、高可用特性更加的重要，而并不怎么依赖于关系型数据库（不需要事务，不需要标准 SQL），于是诞生了很多 NoSQL 数据库。

他们的主要特征有：

• 非关系型的数据模型，例如文档型、Key/Value，Graph 等
• 不提供 ACID 的事务保证
• 自定义的 API，没有标准的 SQL
• 通常是开源的

这时期 NoSQL 数据库的主要产品有 HBase、DynamoDB、MongoDB、Redis 等。

8、2010-NewSQL

到了 2010 年代，为了兼容 NoSQL 的高可用、高性能，同时又不丢弃传统数据库的 ACID 事务等特性，诞生了一批被称为 NewSQL 的数据库系统。

它们的特征主要是：

• 基于关系模型，支持标准 SQL
• 分布式

这类数据库的鼻祖应该是 Google Spanner，随后基于此，诞生了一些著名的分布式 NewSQL 数据库，例如 CockroachDB、YugaByte、TiDB。

9、2010-HTAP System

还是在 2010 年代，为了兼容 OLTP 和 OLAP 类型的数据库系统，出现了一种 HTAP（Hybrid Transactional-Analytical Processing） 类型的数据库。

这类数据库的特征是，既能兼容 OLTP 数据库的高性能，执行 SQL 查询，并且能够像数据仓库（Data Warehouse）那样进行大规模的数据分析。

其主要数据库有 HyPer、MemSQL、SAP HANA 等。

10、2010-Cloud System

在 2010 年代，还开始出现了一些运行在云上的数据库系统，这类数据库需要从一开始就适配云环境，提供类似 Database-as-a-service（DBaaS）的服务。

最著名的产品例如 snowflake、Amazon REDSHIFT 等。

11、2010-Graph&Timeseries Database

除了传统的关系型数据库，前面已经提到了一些 NoSQL 数据库，在大约 2010 年代，诞生了一些其他类型的 NoSQL 数据库。

例如 Graph Database（图数据库）、Timeseries Database（时序数据库）等。

图数据库比较知名的产品有 neo4j、TigerGraph、Nebula Graph 等。

时序数据库比价知名的产品有 InfluxDB、Timescale、TDengine 等。

12、Conclusion

随着硬件技术、应用场景等不断的变化，最近的这些年，在不同的领域，不同的应用方向，诞生了很多不同类型的数据库。例如多模数据库（Multi-Model）、区块链数据库（Blockchain）、流式处理数据库（Streaming）等等。

数据库行业呈现出了百花齐放的格局。这也造就了这些年资本市场对于数据库行业的垂青，数据库创业也火的一塌糊涂。

未来数据库会朝着什么样的方向发展，会呈现出什么样的格局呢，让我们拭目以待吧。

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