이전 파일 시스템에서도 영구 데이터를 처리할 수 있었지만 파일 시스템은 데이터의 어떤 부분에도 신속하게 액세스할 수 없었습니다. 이는 데이터 양이 증가하는 애플리케이션에 매우 중요합니다. 모든 데이터 부분에 빠르게 액세스하려면 많은 최적화 기술을 연구해야 합니다.
이러한 최적화 기술은 종종 복잡하고 일반 사용자가 구현하기 어렵기 때문에 시스템 소프트웨어 (데이터베이스 관리 시스템) 를 통해 간단하고 사용하기 쉬운 데이터베이스 언어를 사용자에게 제공합니다. 데이터베이스 작업은 데이터베이스 관리 시스템에 의해 수행되므로 데이터베이스는 특정 응용 프로그램과 독립적으로 존재할 수 있으므로 여러 사용자가 공유할 수 있습니다.
따라서 데이터의 독립성과 이용성은 데이터베이스 시스템의 중요한 특징이다. 데이터 공유는 많은 인력과 물력을 절약하고 데이터베이스 시스템의 광범위한 적용을위한 토대를 마련했습니다. 데이터베이스 시스템의 출현으로 일반 사용자는 일상적인 데이터를 컴퓨터에 쉽게 저장하고 필요할 때 신속하게 액세스할 수 있으므로 컴퓨터가 과학 연구 기관에서 벗어나 모든 업종과 가정으로 들어갈 수 있습니다.
확장 데이터
데이터베이스 발전의 역사에서 데이터베이스는 계층 데이터베이스, 네트워크 데이터베이스, 관계형 데이터베이스 등 다양한 발전 단계를 거쳤으며, 데이터베이스 기술은 모든 방면에서 급속히 발전해 왔습니다.
특히 관계형 데이터베이스는 현재 가장 중요한 데이터베이스 제품이 되었습니다. 1980 년대부터 거의 모든 데이터베이스 공급업체의 새로운 데이터베이스 제품이 관계형 데이터베이스를 지원했으며, 일부 비관계형 데이터베이스 제품에도 관계형 데이터베이스를 지원하는 인터페이스가 거의 있었습니다. 이는 기존의 관계형 데이터베이스가 관계형 데이터 관리 및 저장 문제를 더 잘 해결할 수 있기 때문입니다.
클라우드 컴퓨팅의 발전과 빅 데이터 시대가 도래함에 따라 관계형 데이터베이스는 점점 더 수요를 충족시키지 못하고 있습니다. 주로 반관계와 비관계형 데이터는 저장 및 관리를 위해 데이터베이스를 필요로 합니다. 동시에 분산 기술과 같은 신기술의 출현은 데이터베이스 기술에 대한 새로운 요구 사항을 제시하여 점점 더 많은 비관계형 데이터베이스가 등장하기 시작했다.
이 데이터베이스는 디자인과 데이터 구조에서 기존의 관계형 데이터베이스와 매우 다릅니다. 이들은 데이터베이스 데이터의 동시 읽기/쓰기 및 대용량 데이터 저장을 강조합니다. 이 데이터베이스를 NoSQL (SQL 뿐만 아니라) 데이터베이스라고 합니다. 그러나, 전통적인 관계형 데이터베이스는 일부 전통 분야에서 여전히 강한 생명력을 유지하고 있다.
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