数据库技术的发展史

2020-01-03 09:45大豫创业者
 
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在数据库的发展史上,数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库(SQL)等各个阶段的发展。从70年代关系型数据库进入历史舞台开始,在长达20多年的时间里它始终在发光发热。

随着云计算和AI的兴起和发展,分布式领域也出现了很多新的技术和思想,促使越来越多的非关系型数据库(NoSQL)开始出现。

在2020s的开始,回顾分布式系统领域的发展和进化之路,同时也是数据库技术的进化和发展。

在大数据这个概念刚成为流行时,互联网公司作为第一批尝试解决大数据问题的先行者,率先遇到了摆在面前的3个问题,容量、速度、多样性,俗称“3V”问题。

然而与传统公司的数据不同,互联网公司的数据单位价值偏低,但数据量却极其其庞大。此外它们并不一定是结构化的,因此并不是都能用 SQL 来处理。这也就意味着它们已经超出了当时数据库的能力边界。当时的互联网巨头们如谷歌和 亚马逊等,纷纷选择抛弃传统的技术和手段,另起炉灶,由此拉开了大数据时代的大幕。

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在此之后的发展过程中,数据库技术的发展上上出现了几个很明显的趋势。

一是存储和计算进一步分离。Aurora 是第一个将存储 - 计算分离的思想用在联机事务处理过程(OLTP) 数据库中的产品,极大地减少复制链路上的输入输出放大。而且前端复用了 MySQL,基本做到了 100% 的应用层 MySQL 语法兼容,并且托管了运维。

二是分布式 SQL 数据库登上舞台,原子性、一致性、隔离性、持久性(ACID)的特点全面回归。虽然NoSQL 易用性、扩展性和性能都不错,但是多数 NoSQL 系统都抛弃掉了数据库最重要的一些东西,而且大多数传统公司并没有像顶级互联网公司的人才供给,以此为背景,分布式关系型数据库终于慢慢流行起来。

三是云基础设施和数据库的进一步整合。云的出现,将 IaaS 的基础能力变成了软件可复用的单元,可以在云上按需租用算力和服务,这会给数据库开发者在设计系统的时候带来更多的可能性,虽然现在公有云的 SLA 仍然不够理想,但是从长远看,一定是会越来越完善的。

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随着时间的推进,谷歌又开始了数据库领域新的探索,即使是谷歌这样汇聚了众多人才的地方,也不想总是用繁琐的代码实现 SQL 逻辑。

因此, 一个能像 NoSQL 一样延展但却支持传统数据库事务的分布式交易型数据库Spanner出现了,这算是拉开了 NewSQL 的大幕。对此,业内人士表示它更大的意义仍然是:证明给一个类似 NoSQL 架构加上传统数据库特性,用来做传统数据库业务,是可行的。

同时也让更多的大数据工作者有了更清晰的目标:让用户从大数据生态复杂的技术中解放出来,让数据平台收敛到单一的产品,因为这才是数据处理应有的模样。

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