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第一章 SQL编程系列-数据库介绍与安装

news 来源：原创 2025/6/20 16:17:36

1 引言

数据库作为信息时代的核心基础设施，其发展历程可谓波澜壮阔，从上世纪50年代初始概念到今天的高度复杂系统，数据库技术的进步不仅推动了信息技术的发展，也深刻影响了社会的各个领域。尤其是在我们迈入信息时代之际，数据库技术已成为支撑现代社会的基石，它不仅承载着海量的数据信息，更是数据驱动决策的关键。随着技术的快速迭代和发展，数据库领域经历了翻天覆地的变化，从早期的层次模型和网状模型，到关系型数据库的兴起，再到NoSQL和NewSQL的多样化发展，每一步都记录着人类对数据管理和利用的深刻理解。那么本文将沿着时间的脉络，梳理数据库的演进历程，并讨论其技术革新的时间轨迹。

1.1 数据库管理系统发展历史

数据库管理系统（DBMS）的发展历史是信息技术领域不断突破与演进的缩影，其历程可分为以下关键阶段：

1.1.1 早期探索（1960s-1970s）：从文件系统到层次/网状数据库

文件系统阶段（1950s-1960s）

计算机早期主要用于科学计算，数据以穿孔纸带等物理形式存储，管理依赖人工。
1950年代末，磁盘和操作系统出现，文件系统成为数据管理的主要方式，但存在数据冗余、独立性差等问题。

层次数据库的兴起（1960s）

1961年：美国通用电气公司开发出集成数据存储（IDS），这是首个网状数据库管理系统，用于阿波罗登月工程的数据管理，标志网状数据库诞生。
1968年：IBM推出IMS（Information Management System），这是首个大型商用层次数据库管理系统，广泛应用于商业和金融领域。

网状数据库的标准化（1970s）

1965年：数据系统语言会议（CODASYL）成立数据库任务组（DBTG）。
1971年：DBTG发布报告，定义网状数据模型、数据定义语言（DDL）和数据操纵语言（DML），推动网状数据库标准化。

1.1.2 关系型数据库革命（1970s-1980s）：理论突破与商业化

理论奠基（1970年）

IBM研究员埃德加·科德（E.F. Codd）提出关系数据模型，建议将数据保存在行和列组成的表中，解决网状/层次数据库的复杂性。
原型验证（1974年）
IBM开发System R，验证关系模型的可行性，并直接推动SQL语言的诞生。SQL成为关系数据库的标准操作语言。

商业化浪潮（1970s-1980s）

        1976年：霍尼韦尔推出首个商用关系数据库MRDS。
        1979年：Oracle推出首个商用关系型数据库管理系统（RDBMS）。
        1980s：IBM DB2、Informix、Sybase等系统相继问世，关系型数据库因模型简单、数据独立性强等优势迅速占据市场主导地位。

标准化进程（1980s-1990s）

        1986年：ANSI发布SQL-86标准。
        1992年：SQL-92标准引入递归查询、触发器等高级功能。
        1999年：SQL:1999（SQL3）支持面向对象特性，如用户定义类型和继承。

1.1.3 面向对象数据库的尝试（1980s-1990s）：理论融合与挑战

技术背景

20世纪80年代，计算机辅助设计（CAD）、地理信息系统（GIS）等领域对复杂数据类型（如图形、多媒体）的需求增加，传统关系数据库难以满足。

标准化与产品化

1989年：对象数据库管理组（ODMG）成立，1993年发布ODMG-93标准，定义对象模型、查询语言及与C++等语言的绑定。
典型系统：Ontos、ObjectStore等面向对象数据库诞生，支持类、对象、继承等特性。

局限与挑战

尽管面向对象数据库在理论上具有优势，但因技术复杂性、市场接受度低及关系数据库的持续优化，未能完全取代后者。

1.1.4 互联网与大数据时代（1990s-2000s）：分布式、NoSQL与云数据库

Web数据库的融合

互联网兴起推动Web技术与数据库结合，形成Web数据库。用户通过浏览器访问数据库，实现动态交互（如在线购物、社交网络）。

分布式数据库的崛起

为应对大规模数据和高并发访问，Google Spanner和F1等分布式数据库诞生，支持水平扩展和ACID事务。

NoSQL的爆发（2000s）

2009年：MongoDB（文档数据库）、Cassandra（宽列数据库）等NoSQL系统出现，针对非结构化数据、高扩展性和实时性需求优化。
典型场景：大数据分析、社交网络、物联网等。

云数据库的普及

数据库服务迁移到云端（如AWS RDS、阿里云RDS），提供弹性扩展、按需付费和自动化运维。

1.1.5 大数据与智能化（2010s-至今）：NewSQL与AI融合

NewSQL的兴起

TiDB、CockroachDB等系统结合关系型数据库的ACID特性和NoSQL的扩展性，支持混合事务与分析处理（HTAP）。

大数据处理技术

Hadoop生态系统与数据库融合，处理海量数据。列存数据库（如HBase）优化分析效率。

AI与数据库的融合

智能优化：AI用于索引推荐、查询优化和异常检测。
自动化运维：自修复、自调优数据库减少人工干预。

1.2 我国数据库管理系统发展历史

中国数据库管理系统的发展历史是一部从技术引进到自主创新、从政策驱动到市场引领的演进史，其历程可划分为以下关键阶段：

1.2.1 萌芽阶段（1970s-1990s）：理论奠基与技术探索

学术启蒙与人才培养

        1978年：中国人民大学萨师煊教授开设“数据库”课程，标志着数据库理论正式引入中国。
        1982年：萨师煊主编的《数据库系统概论》出版，成为国内首部体系化教材，为人才培养奠定基础。
        1985年：第一代大学生将数据库技术应用于国防、军工等领域，推动技术落地。
技术萌芽与早期尝试
        1988年：华中科技大学研发出中国首个自主版权的数据库原型CRDS，但早期产品如达梦、人大金仓等存在“大而全但创新不足”的问题，稳定性与性能难以满足核心业务需求。
        市场格局：此时市场完全被Oracle、IBM DB2等国际巨头垄断，国产数据库仅在国防、军工等特定领域小范围应用。

政策与产业初探

1999年：北京人大金仓信息技术股份有限公司成立，成为中国首家数据库公司，标志着产业化起步。
2000年：互联网兴起催生海量数据处理需求，但国产数据库仍依赖进口，技术自主性不足。

1.2.2 成长阶段（2000s-2010s）：商业化起步与政策推动

企业创立与技术路线分化

老牌厂商崛起：达梦、南大通用等企业相继成立，初期产品多基于开源数据库（如MySQL、PostgreSQL）进行二次开发，逐步积累技术经验。
政策支持：国家“核高基”专项（2006年）和“863计划”为国产数据库提供资金与资源支持，推动技术攻关。

关键技术突破

分布式架构：南大通用推出GBase 8a列存分析型数据库，突破传统MPP技术瓶颈，提升大数据处理能力。
云原生探索：阿里云PolarDB（2017年）采用存储计算分离架构，实现秒级弹性扩展，标志国产数据库进入云原生时代。

市场需求与国产替代加速

信息安全需求：2014年“棱镜门”事件后，国产化替代进程加速，金融、电信等行业开始试点国产数据库。
“ 去IOE”运动：阿里巴巴等企业推动去IBM、Oracle、EMC化，采用PC服务器、MySQL等开源技术，降低对国外产品的依赖。

1.2.3 崛起阶段（2010s-至今）：技术爆发与生态重构

分布式与云原生技术领先

阿里OceanBase：2010年启动研发，2019年以6088万tpmC登顶TPC-C榜单，打破Oracle垄断，成为金融、电信等行业的核心系统选择。
华为GaussDB：2011年启动研发，首创全密态技术，在加密状态下直接处理数据，兼顾安全与性能，广泛应用于金融、政务领域。

开源生态与全球化布局

华为openGauss：2020年开源社区成立，吸引850余家企业成员和7600余位贡献者，推动技术共建与生态繁荣。
PingCAP TiDB：兼容MySQL协议，支持HTAP混合负载，成为全球分布式数据库标杆，产品已进入东南亚、欧洲市场。

市场需求与商业化突破

行业应用深化：金融行业国产化替代率超60%（2022年），政务市场实现100%国产软硬件支撑，电信、能源等领域加速推进。
市场规模扩张：2022年中国数据库市场规模达403.6亿元，预计2027年突破1286.8亿元，年复合增长率达26.1%。

1.3 数据库分类及其简介

数据库管理系统（DBMS）是用于创建、管理和操作数据库的软件系统，其分类方式多样，以下是基于不同维度对数据库管理系统的分类、简介及对应产品的详细介绍：

1.3.1 按数据模型分类

1 关系型数据库管理系统（RDBMS）

简介：基于关系模型，使用表格形式存储数据，每一行代表一个单独的记录，每一列代表一个字段。这些表格可以通过预定义的关系进行连接，使得跨多个表的数据检索变得简单。关系型数据库使用SQL（结构化查询语言）作为其标准查询语言，遵循ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，确保事务处理的安全性和可靠性。
产品：
- Oracle Database：由甲骨文公司开发的企业级关系型数据库，以其高性能、高可用性和安全性著称，广泛应用于大型企业和政府机构。
- MySQL：开源的关系型数据库，因其易用性和高效性能而受到中小型企业和初创公司的青睐，常用于Web应用程序。
- Microsoft SQL Server：微软提供的关系型数据库管理系统，集成了商业智能工具和服务，适合Windows环境下的企业应用。
- PostgreSQL：开源的对象-关系型数据库，以其扩展性和对标准的严格遵守而闻名，支持复杂的查询和高级特性，如地理空间数据处理。
- IBM Db2：IBM开发的关系型数据库，提供了先进的分析能力和集成的安全特性，适用于大型企业和数据密集型应用。
- SQLite：轻量级的嵌入式关系型数据库管理系统，适用于嵌入式设备和移动应用。

2 非关系型数据库管理系统（NoSQL）

简介：不使用传统表格形式存储数据，支持灵活的数据模型，如文档型、键值对、宽列存储和图形数据库，以适应不同的业务需求。NoSQL数据库的设计是为了处理大规模数据集和高并发访问，提供了CAP定理中的可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）。
产品：
- 文档型：
  - MongoDB：流行的文档型数据库，使用BSON格式存储数据，支持灵活的模式设计和高效的查询性能，适合快速开发和迭代的应用。
  - CouchDB：开源的NoSQL数据库，使用JSON存储信息，JavaScript作为查询语言。
- 键值存储：
  - Redis：内存中的键值对存储系统，也被称为数据结构服务器，因其极快的速度和丰富的数据类型（如列表、集合、有序集合）而广受欢迎，常用于缓存和消息队列。
  - Memcached：开源、高性能、分布式内存缓存系统，旨在通过减少数据库负载来加速动态Web应用程序。
- 宽列存储：
  - Cassandra：由Apache基金会维护的宽列存储数据库，专为处理大规模数据集而设计，具有极高的可扩展性和容错能力，适用于高吞吐量的写入操作。
  - HBase：谷歌为BigTable数据库设计的分布式非关系数据库，适用于海量数据存储和实时访问。
- 图形数据库：
  - Neo4j：领先的图形数据库，专注于实体之间的关系建模，适用于社交网络分析、推荐系统和欺诈检测等领域，提供了直观的Cypher查询语言。

3 NewSQL数据库

简介：结合关系型数据库的ACID特性和NoSQL的扩展性，支持混合事务与分析处理（HTAP）。NewSQL数据库旨在提供与关系型数据库相同的事务保证，同时具备NoSQL数据库的可扩展性和性能。
产品：
- TiDB：分布式NewSQL数据库，兼容MySQL协议，支持水平扩展和强一致性。
- CockroachDB：分布式SQL数据库，提供全球部署和强一致性保证。
- VoltDB：内存数据库，通过内存计算实现高吞吐和低延迟。

1.3.2 按应用场景分类

1 企业级数据库管理系统

简介：针对企业级应用设计，提供高性能、高可用性、高安全性和丰富的管理功能，支持大规模数据处理和复杂事务。
产品：
- Oracle Database
- Microsoft SQL Server
- IBM Db2

2 移动设备数据库管理系统

简介：针对移动设备设计，具有轻量级、低功耗、嵌入式等特点，支持移动应用的数据存储和管理。
产品：
- SQLite

3 物联网数据库管理系统

简介：针对物联网应用设计，支持海量设备接入、实时数据采集和处理、低功耗等特点。
产品：
- InfluxDB：开源时序数据库，优化时间序列数据存储和查询，适用于物联网和监控场景。
- OpenTSDB：分布式可扩展时序数据库，基于Hadoop和HBase，适用于大规模时间序列数据存储和分析。

1.3.3 按技术架构分类

1 集中式数据库管理系统

简介：数据库运行在单一计算机上，所有数据存储和处理都在该计算机上完成，适用于小型应用和测试环境。
产品：大多数传统的关系型数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL）都支持集中式部署。

2 分布式数据库管理系统

简介：数据库跨多台计算机分布式存储和处理数据，支持水平扩展和高可用性，适用于大规模应用和高并发场景。
产品：
- 谷歌Spanner：全球分布式数据库，支持强一致性和水平扩展。
- 蚂蚁金服OceanBase：分布式关系型数据库，适用于金融级高并发场景。
- 腾讯TDSQL：分布式数据库，支持金融级高可用和强一致。

3 云数据库管理系统

简介：数据库服务部署在云端，提供弹性扩展、按需付费和自动化运维等特点，适用于各种规模的应用和企业。
产品：
- 阿里云RDS：支持多种关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）的云服务。
- 腾讯云MongoDB：基于MongoDB的云数据库服务，提供高可用性和弹性扩展。
- AWS DynamoDB：全托管式NoSQL数据库服务，支持键值和文档数据模型。