数据库演进

Mysql数据库从其首个成熟版本3.23开始，不支持事务、外键和行锁。随后的4.0.x版本将InnoDB引擎设为默认，加入了事务、外键和行锁功能。4.1.x版本引入了子查询和嵌套select功能。5.0.x版本则增添了视图、存储过程、光标和触发器等成熟商业数据功能，支持分布式事务。

人工管理阶段的数据啊，说白了就是人眼+算盘，数据保存不了，全靠程序员脑子记。没有文件系统这一说，数据和程序就绑在一块儿，挺不方便的。到了文件系统，才开始有点像样的管理方式。Access 在这个演进链里算是比较经典的存在，适合入门数据库的朋友练手，界面直观、操作也不复杂。 Access 数据库的特点嘛，简单易上手，适合小型项目或者快速原型开发。你要是做个客户信息管理、小型库存系统，用它挺顺手的。像那种需要几万条数据的业务，用 Access 搞搞报表、查询也还挺高效的。 你可以看看这些资源，都是围绕 Access 和数据管理演进讲的： 比如，文件系统阶段 ACCESS 数据库系统概述，讲得比较系统

数据管理技术的发展与计算机硬件、系统软件及计算机应用的密切联系相关。数据管理技术经历了人工管理、文件系统和数据库等阶段。

数据库系统自20世纪60年代后期以来，随着大容量磁盘和高级数据库管理系统的出现，逐步应对了大规模数据管理的需求。现今，它们支持联机实时处理和分布式处理，成为现代信息管理的核心工具。

数据库连接工具在IT领域中具有重要意义，尤其是在数据库管理和维护方面发挥着关键作用。20世纪90年代至21世纪初，Borland Database Engine (BDE)作为一种中间件，为应用程序提供了与多种数据库系统交互的标准接口。它通过统一的驱动程序接口（Driver API）简化了开发者的跨平台数据库应用开发过程。然而，随着技术的进步，BDE逐渐被更现代的技术如ADO、ADO.NET和JDBC取代，这些新技术提供了更优异的性能和更丰富的功能。尽管如此，理解BDE的工作原理和其在数据库访问技术发展中的地位仍然具有重要价值。

2008年至2011年期间，B2C淘宝网站在数据库引擎面临巨大压力的情况下，其架构经历了显著的演变。

20世纪40年代中至50年代中，数据库系统在人工管理阶段的应用逐渐显现出来。在科学计算需求推动下，硬件水平尚未具备直接存取存储设备，软件水平缺乏操作系统支持，处理方式以批处理为主。数据管理主要由用户（程序员）负责，数据不进行长期保存。数据主要服务于特定应用程序，共享程度低且存在大量冗余数据。数据不具备独立性，完全依赖于程序控制，结构化程度极低，数据控制能力由应用程序自行管理。

大数据技术发展阶段 第一阶段： Hadoop 和 MapReduce，主要用于批处理任务。 第二阶段： 支持 DAG 的框架，如 Tez 和 Oozie，提升了批处理效率。 第三阶段： Spark 的兴起，支持 Job 内部的 DAG，并强调实时计算能力。 第四阶段： Flink 引领流计算时代，进一步提升实时处理能力。

SQLite 是一款轻量级嵌入式数据库，自发布以来经历了多个版本的迭代更新，不断提升性能、增强功能，满足不断变化的数据管理需求。每个版本都包含 bug 修复和新特性，推动着 SQLite 向更强大、更可靠的方向发展。

数据管理技术的发展涉及文件系统阶段，其中程序和数据分开存储。专用软件（文件系统）负责管理，但数据并非完全独立，存在较大的冗余度和一致性问题。随着技术进步，这些挑战逐步得到解决。