DBPA · 14.1

数据库发展动力与发展简史

应用需求、数据模型和计算机技术共同推动数据库演进

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学习目标

数据库历史可以从问题、模型和系统技术的演进来理解

01说明传统文件系统为何难以支撑大型共享数据管理
02用应用需求、数据模型和计算机技术三个维度描述数据库发展
03比较第一代层次／网状数据库与第二代关系数据库的核心差异
04解释关系模型与 SQL 如何降低应用对物理访问路径的依赖
05说明 OLTP、OLAP 和数据模型扩展如何推动后续系统演进
06用“问题—模型—系统技术”框架阅读技术历史

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LEARNING OBJECTIVES

传统应用文件分散维护同一项共享数据

以零部件管理为例，采购文件和库存文件分别维护同一项信息

01

分散

采购文件和库存文件各自保存零部件信息

02

重复

同一项共享事实需要在多个文件中维护

03

漂移

一处更新而另一处未改，两个文件出现不一致

04

集中

数据库统一组织共享事实并控制更新

Takeaway

数据库把共享事实统一管理，并用约束、事务和恢复机制降低人工同步失效的风险

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WHY DATABASES

数据库历史可以沿三个维度阅读

同一项数据库技术通常同时回应应用负载、数据模型和计算机技术的变化

应用需求

存取、事务与分析负载不断扩展到 OLTP、OLAP、HTAP 和海量并发

数据模型

从层次／网状发展到关系，再扩展到复杂和多模型数据

计算机技术

硬件、网络、并行、内存和云平台扩大数据库系统的可行边界

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THREE DIMENSIONS

第一代数据库集中管理，但仍依赖访问路径

层次／网状模型集中组织数据与联系，却把物理存取路径带进用户的访问方式

方面	第一代系统提供什么	仍然存在的边界
数据模型	层次／网状结构集中描述数据与联系	结构与联系紧密绑定访问路径
模式结构	DBTG 三级模式和映像	提供一定的数据与程序独立性
操作方式	定义语言与导航式操纵语言	检索仍要沿预设存取路径
系统意义	IMS、IDS 把数据管理从应用逻辑中分离	数据中心化不等于完全隐藏物理路径

Takeaway

第一代系统解决了文件分散和共享管理问题，但路径依赖成为关系模型要解决的新痛点

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FIRST GENERATION

关系模型让用户直接表达查询目标

同一项零部件查询不再要求用户沿文件路径检索，系统负责选择执行方案

查找某零部件当前库存→SQL 表达“要什么”→优化器在已有索引／扫描路径中选路→执行计划

路径由设计者或管理员维护；优化器只在已有路径中比较和选路，不负责创建索引

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SECOND GENERATION

关系数据库普及依赖四方面基础

理论、语言、系统和产业共同支撑关系数据库普及

理论

关系模型与关系代数提供可推理、可组合的基础，使数据与查询获得统一解释

语言

SQL 提供共同接口，使应用表达目标并获得系统间互操作基础

系统

优化、事务、并发控制和恢复把抽象模型变成高效且可靠的执行

产业

标准、产品、工具和性能基准与测试降低开发、迁移和采用成本

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RELATIONAL ECOSYSTEM

关系系统沿着多个方向扩展

这些扩展分别回应分析、复杂数据和多模型负载

■数据仓库：把面向日常事务的 OLTP 与面向历史分析的 OLAP 分开
■对象关系：在关系与 SQL 基础上吸收复杂对象和用户定义类型
■XML：为半结构化数据交换提供树形表示
■多模型与多系统：让键值、文档、图和时序模型在不同负载中与 SQL 系统并存组合

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EXPANSION

本节回顾

数据库演进通过模型和系统的扩展组合回应新需求

痛点与第一代

应用各自维护文件，重复存储带来冗余和更新不一致；第一代集中管理数据但仍依赖导航路径

转折

关系模型与 SQL 表达目标，优化和事务技术负责可执行与正确

延展

分析、复杂数据和新模型推动系统继续扩展，而不是简单替代基础能力

Takeaway

零部件案例显示：文件冗余促成集中管理，路径依赖推动关系模型，分析与复杂数据又推动后续扩展

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RECAP

本节知识地图

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KNOWLEDGE MAP

本节问题

01采购与库存文件中的零部件数据不一致，暴露了文件系统的什么问题？
02在线下单、月度报表、新数据类型分别体现哪个发展维度？
03第一代层次／网状系统为何集中管理仍依赖访问路径？
04查找零部件库存时，用户表达什么，系统决定什么？
05关系数据库为何需要理论、SQL、优化、事务和产业生态？
06交易扩展到分析与复杂数据时，为何形成扩展与组合，而不是单线替代？

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