本文正在参加星光计划3.0–夏日挑战赛 点此查看更多详情

一、概述

数据库是管理我们日常生活中方方面面数据的一个技术。在互联网技术迅速发展的今天，信息资源已经成为各个企业重要的资源。作为信息系统核心和基础的数据库技术得到了越来越多的应用，从小型单项事务处理系统到大型的信息系统，从联机事务处理（OLTP）到联机分析处理（OLAP），从电子商务到地理信息系统等等。越来越多的应用领域采用数据库技术来存储处理信息资源。数据库已然成为我们每个人生活中不可缺少的部分。

产生和发展

数据库技术是有了数据管理任务的需要而产生的，指的是对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护几个部分，它是数据处理的中心问题。而数据的处理是指对各种数据进行收集、存储、加工和传播的一系列活动的综合。在应用需求的推动下，在计算机硬件、软件迅速发展的基础上数据管理技术经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个阶段。

数据库系统的特点

1. 数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一。
2. 数据的共享性高、冗余度低且容易扩展。
3. 数据独立性高。
4. 数据由数据库管理系统统一管理和控制。

二、历史回顾

数据库技术产生于20世纪60年代中期，至今已经经历了三代演变，由C.B.Bachman、E.F.Codd和James Gray三位图灵奖得主所创造，发展了以数据建模和数据库管理系统核心技术。数据库技术是计算机科学技术中发展最快的领域之一，应用面非常广阔。

发展的三个阶段

数据模型是数据库系统的核心和基础。依据数据模型的进展，数据库技术可以相分为三个发展阶段，即第代的网状、 层次数据库系统，第二代的关系数据库系统以及新一代的数据库大家族。
第一代数据库系统：

层次棋型和网状模型都是格式化模型。它们从体系结构、数据库语富到数据存储管开均具有共同特征，是第代数据库 系统。第一代数据库系统有如下两类代表:

1. 1969年由IBM公司研制的层次模型数据库管理系统IMS。
2. 美国数据库系统调高研究会CODASYL)下属的数据库任务组(DBTO)对数机市方法进行系统的研究和探讨， 于20世纪60年代末70年代初提出若下核，以DT报查DBRTC 报告确定并建立数据库系统的许多概念、方法和技术商0限议的方法是基于网状结构的，是阿状模型数据库系统的典型代表，

第二代数据库系统：

支势关系数据模型的关系数据库系统是第代数据库系统。1970年，IBM公司San Jose研究室的研究员E.F.Codd 发表了题为《大型共字数据库数据的关系模型》论文，提出了数据牵的关系模望， 开创了数拓师关系方法和关系数拐理论的研究，为关系数据库技术奠定了理论基础。20世纪70年代是关系数据库理论研究和原型开发的时代。经过大量高层次的研究和开发取得了以下主要成果:

1. 奠定了关系模型的理论基础，给出了人们一致接受的关系模型的规范说明。

2. 研究了关系数据语言，包括关系代数、关系演算、SQL及QBE等。确立了SQL为关系数据库语言标准。由于不同数据库都使用SQL作为共同的数据语言和标准接口，使不同数据库系统之间的互操作有了共同的基础，为数据库的产业化和广泛应用打下基础。(3)研制了大量的关系数据库管理系统原型，其中以IBM San Jose研究室开发的SystemR和Berkeley大学研制的INGRES为典型代表，攻克了系统实现中查询优化、事务管理、并发控制、故障恢复等一系列关键技术。 这不仅大大丰富了数据库管理系统实现技术和数据库理论，更促进了数据库的产业化。

第二代关系数据库系统具有模型简单清晰、理论基础好、数据独立性强、 数据库语言非过程化和标准化等特色。

新一代数据库：

新一代数据库系统以更丰富多样的数据模型和数据管理功能为特征，满足广泛复杂的新应用的要求。新一代数据库技术的研究和发展导致了众多不同于第一、二代数据库的系统诞生，构成了当今数据库系统的大家族。

这些新的数据库系统无论是基于面向对象模型还是基于对象关系(OR)数据模型，是分布式、客户机-服务器体系结构，还是混合式体系结构，是在SMP还是在MPP并行机上运行的并行数据库系统，乃至是应用于某-领域 (如工程、统计、地理信息系统)的工程数据库、统计数据库、空间数据库等，都可以广泛地称之为新- -代数据库系统。

三、发展趋势

随着互联网的高速发展，数据和应用需求都发生了巨大的变化，硬件技术有了飞速发展，尤其是大数据时代的到来，数据库技术面临了巨大的挑战，与此同时迎来了新的发展机遇。

随着数据获取手段的自动化、多样化与智能化，数据量越来越大，对于海量数据的存储和管理，要求系统具有高度的可扩展性和伸缩性，以满足数据量不断增长的需要，传统的分布式数据库和并行数据库在可扩展和伸缩性方面明显不足。

数据类型越来越多样和异构，从结构化数据扩展到文本、图形图像、音频、视频等媒体数据，HTML，XML、网页等半结构化数据或者非结构化的数据，还有流数据、队列数据和程序数据等。这就要求系统具有存储和处理多样异构数据的能力，特别是异构数据之间联系的表示、存储和处理能力，以满足对复杂数据的检索和分析的需要。传统的数据库对结构化或者非结构化的数据存储、管理的能力非常有限。

发展与展望

大数据给数据管理、数据处理和数据分析提出了全面挑战。支持海量数据管理的系统应该具有高扩展性、高性能、容错性、可伸缩性等。传统的关系型数据库在系统的伸缩性、容错性和可扩展性方面难以满足海量数据的柔性管理需求，因此NoSql技术顺应大数据发展的需要，NoSql应运而生。

<br>

参考文献：《数据库系统概论（第5版）》