El desarrollo de cualquier tecnología tiene sus antecedentes históricos y sus leyes inevitables. Entonces, ¿qué acontecimientos importantes ha experimentado la tecnología de bases de datos en más de medio siglo de desarrollo? Descansé en casa durante el fin de semana y el autor lo organizó sistemáticamente. Si tienes algo que agregar, puedes agregarlo primero en el área de comentarios y luego lo compilaré en el artículo.
1. Gestión temprana de datos (décadas de 1950 a 1960) : Al comienzo de las computadoras, los datos se almacenaban principalmente en cintas en forma de archivos. A medida que se desarrollaron las computadoras, la gente comenzó a darse cuenta de la necesidad de encontrar formas más eficientes de administrar los datos.
2. Sistema de base de datos jerárquico (década de 1960) : el primer sistema de base de datos utilizaba una estructura jerárquica para organizar los datos y los datos se almacenaban en una estructura de árbol, lo que limitaba la flexibilidad y las capacidades de consulta de los datos.
1) En 1962, el término "base de datos" se hizo muy popular en los memorandos técnicos de algunas empresas de desarrollo de sistemas en California, EE. UU.
2) En 1968, con el programa de alunizaje Apolo, nació el prototipo de base de datos comercial y aparecieron tecnologías de bases de datos como el IMS (Sistema de Gestión de Información) y el Mainframe de IBM.
3) En 1969, la Conferencia sobre Lenguajes de Sistemas de Datos (CODASYL) celebrada por el Departamento de Defensa de los EE. UU. emitió un "Informe DBTG (Grupo de tareas de bases de datos)", que marca el sistema de base de datos de red que ingresa al proceso de estandarización .
3. Propuesta del modelo de base de datos relacional (década de 1970) : El investigador de IBM Edgar F. Codd propuso un artículo sobre el modelo de base de datos relacional en 1970: "Un modelo relacional de datos para grandes bancos de datos compartidos", que sentó las bases teóricas de el modelo relacional. Él mismo es también conocido como el "padre de la base de datos relacional" y ganó el "Premio Turing" en 1981. Este modelo utiliza tablas para organizar datos, introduce álgebra relacional y cálculo relacional y se convierte en la base de los sistemas de bases de datos modernos.
4. Comercialización de bases de datos relacionales (década de 1970) : Sistemas como System R e Ingres de IBM fueron los primeros en aplicar la teoría de bases de datos relacionales a entornos comerciales, siendo pioneros en los sistemas de bases de datos comerciales.
1) En 1974, IBM trabajó junto con el proyecto de investigación de bases de datos Ingres de la Universidad de California, Berkeley, en su programa conjunto escuela-empresa para crear el prototipo RDBMS (Relation DataBase Management System) System R.
5. El nacimiento de la base de datos Oracle (1979 ): se estableció Oracle Corporation, lanzó la base de datos Oracle y se convirtió en uno de los líderes en el mercado de bases de datos comerciales. En 1979, debido a la estrategia de IBM de ajustarla a la base de datos jerárquica dominante en ese momento y separar la naciente base de datos relacional, el proyecto de investigación de base de datos Ingres de la Universidad de California, Berkeley, y Larry Ellison de Oracle Corporation crearon la primera base de datos relacional comercial. producto de base de datos.
6. La aparición de SQL (lenguaje de consulta estructurado) (décadas de 1970 a 1980): como lenguaje de consulta estándar para bases de datos relacionales, SQL se desarrolló gradualmente y se convirtió en una herramienta importante para administrar y operar bases de datos relacionales.
7. Concepto de transacción ACID (década de 1980) : En la década de 1980, se propuso formalmente el concepto de transacción y ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad) se convirtió en un criterio importante para garantizar la integridad de las transacciones de la base de datos.
8. OLTP y OLAP : En 1988, los investigadores de IBM propusieron por primera vez el almacén de datos (Data Warehouse), que se utilizaba principalmente para análisis de datos complejos, y formularon estándares industriales relevantes, dividiendo el procesamiento de datos en dos negocios principales: Procesamiento de transacciones en línea (On- Procesamiento de transacciones en línea) Procesamiento de transacciones en línea (OLTP) y Procesamiento analítico en línea (OLAP).
9. Desarrollo de bases de datos orientadas a objetos (décadas de 1980 a 1990) : En 1986, apareció la primera base de datos orientada a objetos GemStone/S. Los sistemas de bases de datos orientados a objetos son intentos de aplicar ideas orientadas a objetos al almacenamiento y gestión de datos.
10. El nacimiento de MySQL (1995) : La empresa sueca MySQL AB lanzó MySQL, la primera base de datos relacional de código abierto. Como sistema liviano de administración de bases de datos relacionales de código abierto, MySQL se ha convertido rápidamente en una de las opciones populares una vez que nació, adecuado para aplicaciones pequeñas y medianas.
11. Motor de búsqueda en línea Google (1998) : En 1998, con el auge de Internet, Lawrence Edward Page y Sergey Brin desarrollaron conjuntamente el motor de búsqueda en línea Google en su residencia de la Universidad de Stanford.
12. Base de datos XML (década de 2000) : a medida que aumenta la demanda de datos semiestructurados, surgen bases de datos XML, utilizadas específicamente para almacenar y consultar datos en formato XML. En 2003, MarkLogic lanzó la primera solución de base de datos NoSQL (no solo SQL, base de datos no relacional): la base de datos XML.
13. Movimiento NoSQL (décadas de 2000 a 2010 ): las bases de datos NoSQL proporcionan diferentes modelos de datos de las bases de datos relacionales tradicionales, como almacenamiento de valores clave, almacenamiento de documentos, almacenamiento de columnas y bases de datos de gráficos. Este movimiento tiene como objetivo abordar los desafíos de los datos semiestructurados, distribuidos y a gran escala.
1) En 2007, Neo4j lanzó la primera base de datos de gráficos NoSQL comercial. Desde entonces, el mercado se ha desarrollado extremadamente rápido y fabricantes de bases de datos gráficas como JanusGraph, Neptune, TigerGraph, ArangoDB y Ultipa Graph se han sumado a la tendencia. En la actualidad, el desarrollo de la base de datos de gráficos se encuentra en una etapa en la que están floreciendo cien flores.
2) Big Data y bases de datos distribuidas (década de 2010): con el auge de Big Data, los sistemas de bases de datos distribuidas como Hadoop y Cassandra se han vuelto importantes, que pueden manejar datos masivos y necesidades informáticas paralelas. En 2005, inspirado en Map/Reduce de Google y Google File System (GFS), se lanzó la infraestructura de sistema distribuido Hadoop desarrollada por la Fundación Apache. En 2009, se lanzó MongoDB, una base de datos de almacenamiento de archivos distribuido, para proporcionar soluciones de almacenamiento de datos escalables y de alto rendimiento para aplicaciones web. En 2010, se lanzó HBase, que utiliza almacenamiento en columnas en lugar de almacenamiento en filas, brinda capacidades similares a BigTable además de Hadoop y admite almacenamiento de datos no estructurados.
14. Base de datos Blockchain (décadas de 2000 a 2010): el auge de la tecnología blockchain ha atraído la atención de las bases de datos distribuidas, que enfatizan la descentralización, la no manipulabilidad y la seguridad.
15. En 2012, algunos medios llamaron a 2012 el "primer año de big data" y se reconoció ampliamente que "los datos son un recurso".
16. En 2014, Michael Stonebraker ganó el Premio Turing 2014 por sus contribuciones fundamentales a los conceptos y prácticas de las bases de datos modernas.
17. GQL: Después de SQL, este año y el próximo se lanzará el segundo estándar de lenguaje de consulta de bases de datos: GQL (Graph Query Language), lo que marca que GQL es el único estándar internacional de lenguaje de bases de datos de gráficos recientemente lanzado desde 1983. Este también es un poderosa manifestación de la influencia y la importancia de la tecnología de bases de datos gráficas.
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Para obtener más información, puede leer "Descubriendo la computación en la nube y los macrodatos" y "Principios, arquitectura y aplicaciones de las bases de datos gráficas".