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

MySQL 数据库的演进和云化，玩游戏开发的你肯定绕不开。腾讯互娱的 robincui（就是崔玉明）把这些年他们踩过的坑、试过的方案、总结出的经验，一股脑儿全梳理出来了，真的干货挺多。游戏项目的数据库不一样？确实不一样。平台休闲、ACG、MMOG，玩法不同，对数据库结构和并发的要求也差了不少。你遇到的那些高并发卡顿、数据丢失问题，文里都有。架构设计上也有不少实用建议。比如集中化部署提升性能、平行/垂直切库管理数据更轻松、还有各种回写优化、缓存策略、SNS 机制，说得都挺接地气。适合手上游戏业务在扩容，或者打算搬上云的场景。他还讲了挺多他们在搞GCS 架构（Game Cloud Storage）

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。

Oracle 数据库架构演进的历程挺长的，随着性能、稳定性、安全性等方面的需求不断提高，架构也在持续地升级。你知道吗？数据量逐渐增加，性能会下滑，多时候，拆分数据表、分布式架构就成了必选项。如果数据表的拆分效果不好，还可以通过负载均衡来实现跨平台迁移。不过，随着业务整合的趋势，数据库合并也是一种常见需求。Oracle 也了许多工具，比如Export/Import、DB Link等来进行数据迁移和整合，优化起来方便。至于内存管理方面，Oracle 有着一套不错的机制，像是Latch控制和Cursor Pin S Wait On X等待事件，能你提升数据库的并发性能。索引优化也是不容忽视的，合理使

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。