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第一阶段:关系数据库的体系架构与实现就研究
第二阶段:2001-2008针对不同应用 设计开发出一系列新型数据库系统的体系架构
如:流数据库 auraro
列存储数据仓库:C_store
高性能 OLTP系统H-Store等等
第三阶段:2009-今天 大数据系统的体系架构设计与实践
这50年来,数据库技术在数据模型、相关技术、应用领域等方面相互依存,不断突破创新,快速发展。
首先是提出了数据独立性概念,其推动与促成了数据库的三级模式两级映像结构。50多年来,数据库应用系统不管多么复杂,其本上都保持了这个结构。
其次是关系数据模型的提出,使出现了关系型数据库。应用在关系型数据库中的非过程化语言,为提高应用系统开发的生产率提供了很大的空间。
然后便是事务处理理论与实现技术,使得关系数据库走向极致。关系模型是个创新,查询优化技术成为系统研究与开发的永恒主题。
之后有提出了one-size does not fit all观点,按照应用需求与系统功能划分出了各种不同类型的数据库。
如:
OLTP(oracle)
OLAP(Teardata)
Search(Hadoop)
传统的数据库核心技术是大数据管理和处理技术的基础,大数据不等于,也不能取代传统的数据库技术。大数据与其他数据处理技术相结合才能更好的为我们服务。
数据量现在越来越巨大,数据类型越来越多样。应用和需求出现了变化:数据处理和应用领域的扩展也就是从OLTP扩展到OLAP再到Search等,大数据分析与挖掘成为大数据应用中的关键。以集群为特征的云存储成为大型应用的架构数据处理平台由单处理器平台向多核、大内存、集群、云计算平台转移。大数据给数据管理、数据处理和数据分析提出了全面挑战。
现如今,大数据系统的体系架构设计与实践逐渐趋于成熟,并成为数据库技术不可或缺的一部分。
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