나는 안에 있다. 나는 나의 감정을 말하는데, 참고용으로만 쓰인다.
데이터베이스는 데이터 저장 및 운영을 용이하게 하는 데 사용됩니다. 사용하지 않으면 됩니다. 때때로,
하나의 파일 (예: txt) 에 데이터를 기록할 수도 있지만, 데이터 양이 많으면 조작하기가 번거롭다.
지금은 데이터베이스 유형이 많고 크고 작기 때문에 사용할 수 있으면 더 편리합니다.
1 정의
사람들이 다른 각도에서 이 개념을 묘사할 때, 그들은 다른 정의를 가지고 있다. 예를 들어 데이터베이스를 레코드 저장 시스템이라고 합니다. 이 정의는 데이터베이스가 여러 레코드의 집합임을 강조합니다. 또 다른 예로, 데이터베이스는 "특정 임무를 해결하기 위해 특정 조직으로 저장된 관련 데이터의 집합" 입니다 (이 정의는 데이터 구성에 중점을 둠). 더 중요한 것은 데이터베이스를 "데이터 웨어하우스" 라고 합니다. 물론 이런 주장은 이미지는 있지만 엄격하지는 않다.
엄밀히 말하면 데이터베이스는 "데이터 구조에 따라 데이터를 구성, 저장 및 관리하는 창고" 입니다. 경제 관리의 일상 업무에서는 관련 데이터를 이러한 "창고" 에 배치하여 관리 요구에 따라 처리해야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어 기업사업 단위의 인사부서에는 직원의 기본 정보 (근무번호, 이름, 나이, 성별, 본관, 임금, 이력서 등) 가 저장되는 경우가 많다. ) 테이블에 넣으면 데이터베이스로 간주 될 수 있습니다. 이 "데이터 웨어하우징" 을 통해 필요에 따라 언제든지 직원의 기본 상황을 조회할 수 있으며 일정 범위의 임금을 조회할 수 있는 직원 수 등을 조회할 수 있습니다. 만약 이 모든 일이 컴퓨터에서 자동으로 진행될 수 있다면, 우리의 인사 관리는 매우 높은 수준에 이를 수 있을 것이다. 또한 재무 관리, 창고 관리 및 생산 관리에서는 컴퓨터를 활용하여 재무, 창고 및 생산을 자동화할 수 있도록 이러한 "데이터베이스" 를 많이 구축해야 합니다.
J.Martin 은 데이터베이스에 대해 상대적으로 완전한 정의를 내렸습니다. 데이터베이스는 함께 저장된 관련 데이터의 집합이며, 구조화되어 있으며, 유해하거나 불필요한 중복이 없으며, 다양한 어플리케이션에 서비스를 제공합니다. 데이터 저장은 데이터를 사용하는 프로그램과 독립적입니다. 데이터베이스에 새 데이터 삽입, 원본 데이터 수정 및 검색은 일반적이고 제어 가능한 방식으로 수행할 수 있습니다. 시스템에 구조적으로 완전히 분리된 데이터베이스가 여러 개 있을 때 이 시스템에는 "데이터베이스 컬렉션" 이 포함되어 있습니다.
정의 2
데이터베이스는 특정 데이터 모델에 따라 구성된 데이터 모음으로, 보조 메모리에 저장됩니다. 이러한 데이터 세트는 가능한 한 반복되지 않고 특정 조직의 다양한 어플리케이션에 가장 적합한 방식으로 서비스를 제공하는 특징을 가지고 있습니다. 데이터 구조는 이를 사용하는 애플리케이션과는 별개이며, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 검색은 통합 소프트웨어에 의해 관리 및 제어됩니다. 발전사에서 데이터베이스는 데이터 관리의 고급 단계이며 파일 관리 시스템에서 개발되었습니다.
[이 단락 편집] 데이터베이스의 기본 구조
데이터베이스의 기본 구조는 데이터베이스를 관찰하는 세 가지 관점을 반영하는 세 가지 계층으로 나뉩니다.
물리적 데이터 계층 (1).
데이터베이스의 가장 안쪽 층이며 물리적 스토리지 디바이스에 실제로 저장되는 데이터 모음입니다. 이 데이터는 사용자가 처리하는 원시 데이터로, 내부 스키마에 설명된 명령 작업으로 처리되는 비트 문자열, 문자 및 단어로 구성됩니다.
(2) 개념 데이터 계층.
데이터베이스의 중간 계층이며 데이터베이스의 전체 논리적 표현입니다. 각 데이터의 논리적 정의와 데이터 간의 논리적 관계가 저장된 레코드의 집합임을 나타냅니다. 물리적 조건이 아닌 데이터베이스에 있는 모든 객체의 논리적 관계를 포함하며 데이터베이스 관리자의 개념하에 있는 데이터베이스입니다.
(3) 논리 데이터 계층.
사용자가 보고 사용하는 데이터베이스로, 하나 이상의 특정 사용자가 사용하는 데이터 세트, 즉 논리적 레코드세트를 나타냅니다.
서로 다른 레벨의 데이터베이스 간 관계는 매핑을 통해 변환됩니다.
[이 단락 편집] 데이터베이스의 주요 기능
(1) 데이터 공유를 구현합니다.
데이터 공유에는 모든 사용자가 데이터베이스의 데이터에 동시에 액세스할 수 있고, 사용자는 인터페이스를 통해 다양한 방식으로 데이터베이스를 사용하고 데이터 공유를 제공할 수 있습니다.
(2) 데이터 중복을 줄입니다.
데이터베이스가 데이터 공유를 구현하므로 사용자가 파일 시스템에 비해 애플리케이션 파일을 별도로 생성할 필요가 없습니다. 대량의 중복 데이터를 줄이고, 데이터 중복을 줄이고, 데이터 일관성을 유지합니다.
(3) 데이터의 독립성.
데이터의 독립성에는 데이터베이스와 애플리케이션의 논리적 구조가 서로 독립적이며 데이터의 물리적 구조가 변경되어도 데이터의 논리적 구조에 영향을 주지 않습니다.
(4) 데이터의 중앙 집중식 제어.
파일 관리 모드에서 데이터는 중앙 집중화되지 않고, 다른 사용자나 같은 사용자가 다른 프로세스에서 자신의 파일에 대해 아무 것도 하지 않습니다. 데이터베이스는 데이터를 중앙에서 제어하고 관리하는 데 사용할 수 있으며, 데이터 모델은 다양한 데이터의 구성과 데이터 간의 관계를 표현하는 데 사용할 수 있습니다.
(5) 데이터의 일관성과 서비스 용이성으로 데이터의 보안과 신뢰성을 보장합니다.
주요 내용은 다음과 같습니다. 1 보안 제어: 데이터 손실 방지, 잘못된 업데이트 및 무단 사용 ② 무결성 제어: 데이터의 정확성, 유효성 및 호환성을 보장합니다. ③ 동시 제어: 같은 기간 동안 데이터에 대한 다중 액세스가 허용되어 사용자 간의 비정상적인 상호 작용을 방지합니다. ④ 장애 발견 및 복구: 데이터베이스 관리 시스템은 적시에 장애를 발견하고 복구하여 데이터 손상을 방지하는 방법을 제공합니다.
[이 단락 편집] 데이터베이스 개발 단계
데이터베이스 개발 단계는 크게 다음 단계로 나눌 수 있습니다.
수동 관리 단계
파일 시스템 단계
데이터베이스 시스템 단계
고급 데이터베이스 단계.
[이 단락 편집] 데이터베이스 구조 및 데이터베이스 유형
데이터베이스는 일반적으로 계층 데이터베이스, 네트워크 데이터베이스 및 관계형 데이터베이스의 세 가지 유형으로 나뉩니다. 데이터베이스마다 서로 다른 데이터 구조에 따라 연결 및 구성됩니다.
1. 데이터 구조 모델
(1) 데이터 구조
데이터 구조란 데이터의 구성 형식이나 데이터 간의 연결을 말합니다. D 가 데이터를 나타내고 r 이 데이터 객체 간의 관계 세트를 나타내는 경우 DS = (d, r) 를 데이터 구조라고 합니다. 예를 들어, N 명의 이름과 해당 전화번호를 기록한 전화번호부가 있습니다. 누군가의 전화번호를 쉽게 찾을 수 있도록 이름과 번호는 사전순으로 배열되어 있고, 해당 전화번호 뒤에 이름을 붙인다. 이런 식으로, 누군가의 전화 번호를 찾고 싶다면 (그의 이름의 첫 글자가 Y 라고 가정 함), Y 로 시작하는 이름을 찾기만 하면 됩니다. 이 경우, 데이터 세트 D 는 이름과 전화 번호이고, 이들 사이의 관계 R 은 사전 순서에 따라 정렬되며, 해당 데이터 구조는 DS = (d, R) 입니다. (2) 데이터 구조의 유형
데이터 구조는 데이터의 논리적 구조와 물리적 구조로 나뉩니다. 데이터의 논리적 구조는 데이터의 저장 위치에 관계없이 논리적 관점 (즉, 데이터의 연결 및 구성) 에서 데이터를 관찰하고 분석하는 것입니다. 데이터의 물리적 구조는 컴퓨터에 저장된 데이터의 구조, 즉 데이터의 논리적 구조가 컴퓨터에서 구현되는 형태이므로 물리적 구조를 스토리지 구조라고도 합니다. 여기서는 데이터의 논리적 구조만 연구하고, 데이터 연결을 반영하고 구현하는 방법을 데이터 모델이라고 합니다.
현재 비교적 유행하는 데이터 모델은 그래프 이론에 기반한 계층 모델과 네트워크 구조 모델, 관계 이론에 기반한 관계 구조 모델 등 세 가지가 있습니다.
2. 계층화, 메쉬 및 관계형 데이터베이스 시스템
(1) 계층 모델
계층 모델은 기본적으로 루트 노드가 있는 방향 순서 트리입니다 (수학적으로 "트리" 는 비순환 연결 다이어그램으로 정의됨). 예를 들어 그림 20.6.4 는 대학의 조직도입니다. 이 조직도는 나무와 같다. 학교계는 루트 (루트 노드라고 함), 학과, 전공, 교사, 학생은 분기 (노드라고 함), 루트와 분기의 연결을 가장자리라고 하며, 뿌리와 변의 비율은 1:N 입니다. 즉, 하나의 루트, N 개의 분기만 있습니다.
계층 모델에 따라 설정된 데이터베이스 시스템을 계층 모델 데이터베이스 시스템이라고 합니다. Ims (information management system) 는 대표적인 대표입니다.
(2) 네트워크 구조 모델
그리드 데이터 구조에 따라 설정된 데이터베이스 시스템을 그리드 데이터베이스 시스템이라고 하며, 일반적인 대표는 DBTG (DATA 기본 작업 그룹) 입니다. 그리드 데이터 구조는 수학적으로 계층형 데이터 구조로 변환할 수 있습니다.
(3) 관계 구조 모델
관계형 데이터 구조는 복잡한 데이터 구조를 단순한 이진 관계 (즉, 2 차원 테이블 형식) 로 단순화합니다. 예를 들어, 한 단위의 직원 관계는 이원관계이다.
관계형 데이터 구조로 구성된 데이터베이스 시스템을 관계형 데이터베이스 시스템이라고 합니다.
관계형 데이터베이스에서 데이터에 대한 거의 모든 작업은 하나 이상의 관계형 테이블을 기반으로 하며 이러한 관계형 테이블의 분류, 병합, 연결 또는 선택을 통해 데이터를 관리합니다. DBASEII 는 이러한 데이터베이스 관리 시스템의 대표적인 대표입니다. 실제 응용 문제 (예: 인사 관리) 의 경우 여러 가지 관계가 필요한 경우가 있습니다. DBASEII 와의 관계를 데이터베이스 (또는 데이터베이스 파일) 라고 하며, 여러 관계에 해당하는 여러 데이터베이스를 데이터베이스 시스템이라고 합니다. DBASEII 의 또 다른 중요한 기능은 명령 파일을 설정하여 데이터베이스를 사용하고 관리하는 것입니다. 데이터베이스 시스템에 해당하는 명령 시퀀스 파일을 데이터베이스의 응용 프로그램 시스템이라고 합니다. 간단히 말해서, 관계는 하나의 데이터베이스라고 하고, 여러 데이터베이스는 하나의 데이터베이스 시스템을 구성할 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스) 데이터베이스 시스템은 다양한 유형의 보조 파일을 파생시켜 애플리케이션 시스템을 구축할 수 있습니다.
[이 단락 편집] 공용 데이터베이스
1.IBM 의
관계형 데이터베이스 분야의 선구자이자 개척자로서 IBM 은 1997 년 System R 의 프로토타입을 완성하고 1980 년부터 통합 데이터베이스 서버-System/38, SQL/을 제공하기 시작했습니다. 그것의 초기 버전은 시스템 R 의 연구 원형과 밀접하게 관련되어 있으며, DB2 forMVSV 1 은 1983 년에 출시되었다. 이 버전의 목표는 이 새로운 방안이 약속한 단순성, 데이터 독립성 및 사용자 생산성을 제공하는 것입니다. Mvs 용 DB2 는 1988 에서 강력한 온라인 트랜잭션 처리 (OLTP) 지원을 제공하며 1989 및 1993 에서 각각 분산 데이터베이스 지원을 제공합니다. 최근 발표된 DB2 Universal Database 6. 1 은 Universal Database 의 모델로 Linux 를 포함한 다양한 플랫폼을 지원하는 온라인 기능을 갖춘 최초의 멀티미디어 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다.
2. 신탁입니다
갑골문, 본명 SDL 은 래리 엘리슨과 다른 두 프로그래머가 1977 년에 창립했다. 그들은 자신의 주먹 제품을 개발하고 시장에서 대량으로 팔았다. 1979 년 Oracle 은 최초의 상용 SQL 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 출시했습니다. Oracle 은 가장 광범위한 운영 체제 플랫폼을 지원하는 최초의 관계형 데이터베이스 공급업체 중 하나입니다. 현재 Oracle 관계형 데이터베이스 제품의 시장 점유율이 상위권에 있습니다.
3.Informix
1980 에 설립된 Informix 는 Unix 및 기타 오픈 운영 체제를 위한 전문적인 관계형 데이터베이스 제품을 제공합니다. 회사 이름 Informix 는 Information 과 Unix 의 조합에서 가져온 것입니다. Informix 에서 SQL 언어를 실제로 지원하는 최초의 관계형 데이터베이스 제품은 Informix SE (표준 엔진) 입니다. InformixSE 는 당시 마이크로컴퓨터 유닉스 환경의 주요 데이터베이스 제품이었다. Linux 로 이식된 최초의 상용 데이터베이스 제품이기도 합니다.
4. 사이베이스
사이베스는 1984 에 설립되었다. 회사명' 사이베이스' 는' 시스템' 과' 데이터베이스' 의 조합에서 유래했다. Sybase 의 설립자 중 한 명인 Bob Epstein 은 Ingres University edition (System/R 과 동시에 관계형 데이터베이스 모델 제품) 의 주요 디자이너입니다. 이 회사의 첫 번째 관계형 데이터베이스 제품은 Sybase SQLServer 1.0 으로 1987 년 5 월에 출시되었습니다. Sybase 는 클라이언트/서버 데이터베이스 아키텍처에 대한 아이디어를 최초로 제시했으며 Sybase SQL 서버에서 최초로 구현했습니다.
5.SQL Server
1987 년 Microsoft 는 IBM 과 협력하여 OS/2 를 개발했습니다. IBM 은 OS/2 확장 에디션 시스템에 OS/2Database Manager 를 번들로 제공했지만 Microsoft 제품군에는 여전히 데이터베이스 제품이 부족합니다. 이에 따라 Microsoft 는 Sybase 에 눈을 돌리고 Sybase 와 협력 계약을 체결하여 Sybase 기술을 활용하여 OS/2 플랫폼 기반 관계형 데이터베이스를 개발했습니다. 1989 년 Microsoft 는 SQL Server 의 1.0 버전을 발표했습니다.
6. 데이터베이스 시스템
PostgreSQL 은 완전한 기능을 갖춘 자유 소프트웨어인 ORDBMS (관계형 데이터베이스 관리 시스템) 의 객체로, 오늘날 많은 비즈니스 데이터베이스의 전신입니다. PostgreSQL 은 원래 BSD 의 Ingres 프로젝트에서 시작되었습니다. PostgreSQL 의 특성은 SQL-2/SQL-92 및 SQL-3 을 포함합니다. 첫째, 세계에서 가장 풍부한 데이터 유형에 대한 지원이 포함되어 있습니다. 둘째, PostgreSQL 은 현재 트랜잭션, 하위 쿼리, 다중 버전 병렬 제어 시스템 및 데이터 무결성 검사를 지원하는 유일한 무료 소프트웨어 데이터베이스 관리 시스템입니다.
7.mySQL
MySQL 은 스웨덴 MySQL AB 에서 개발한 작은 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 2008 년 6 월 65438+ 10 월 16 일 태양사에 인수되었습니다. 현재 MySQL 은 인터넷상의 중소형 웹 사이트에 널리 사용되고 있습니다. 크기가 작고 빠르며 총소유비용 (TCO) 이 낮기 때문에, 특히 오픈 소스인 많은 중소형 웹 사이트에서는 MySQL 을 웹 사이트 데이터베이스로 선택하여 총소유비용 (TCO) 을 낮출 수 있습니다. MySQL 의 공식 사이트는 www.mysql.com 입니다.
[이 단락 편집] 데이터베이스 개발 기록
데이터베이스 기술은 탄생한 지 반세기도 채 안 되어 탄탄한 이론적 토대, 성숙한 상업 제품, 광범위한 응용 분야를 형성하여 점점 더 많은 연구자들을 끌어들이고 있다. 데이터베이스의 탄생과 발전은 컴퓨터 정보 관리에 큰 혁명을 가져왔다. 지난 30 년 동안 국내외 개발로 수천 개의 데이터베이스가 건설되어 기업, 부서, 심지어 개인의 일상적인 업무, 생산, 생활의 인프라가 되었다. 동시에, 응용 프로그램의 확장과 심화에 따라 데이터베이스의 수와 규모도 증가하고 있으며, 데이터베이스의 연구 분야도 크게 넓어지고 심화되고 있다. 지난 30 년 동안 데이터베이스 분야는 세 개의 컴퓨터 튜링 (C.W. Bachman, E.F.Codd, J.Gray) 을 획득했으며, 데이터베이스는 역동적이고 혁신적인 분야임을 잘 보여 줍니다. 역사의 궤적을 따라 데이터베이스의 발전을 거슬러 올라가자.
데이터베이스 개발의 간략한 역사
1. 데이터 관리의 탄생
데이터베이스의 역사는 50 년 전으로 거슬러 올라갈 수 있는데, 그때는 데이터 관리가 매우 간단했다. 대량의 기계를 통해 분류, 비교 및 표를 작성하고, 수백만 장의 천공 카드를 실행하여 데이터를 처리하고, 실행 결과를 종이에 인쇄하거나 새 천공 카드를 만듭니다. 데이터 관리는 이러한 모든 천공 카드의 물리적 저장 및 처리입니다. 그러나 1 9 5 1 년, Remingtonland 의 Univac I 라는 컴퓨터가 1 초에 수백 개의 레코드를 입력할 수 있는 테이프 드라이브를 출시하여 데이터 관리 혁명을 일으켰습니다. 1956 IBM 은 첫 번째 디스크 드라이브인 305 형 RAMAC 을 제작했습니다. 이 드라이브에는 50 개의 디스크가 있으며, 각 디스크의 지름은 2 피트이며 5MB 의 데이터를 저장할 수 있습니다. 디스크 사용의 가장 큰 장점은 임의로 데이터를 액세스할 수 있는 반면 천공 카드와 테이프는 순차적으로 데이터를 액세스할 수 있다는 것입니다.
195 1: Univac 시스템은 테이프와 천공 카드를 데이터 저장소로 사용합니다.
데이터베이스 시스템의 싹이 1960 년대에 나타났다. 당시 컴퓨터는 데이터 관리에 광범위하게 적용되기 시작했고, 데이터 향락에 대한 요구가 높아지고 있다. 전통적인 파일 시스템은 더 이상 사람들의 요구를 충족시킬 수 없습니다. 데이터를 통합 관리하고 공유할 수 있는 데이터베이스 관리 시스템이 등장했습니다. 데이터 모델은 데이터베이스 시스템의 핵심이며 다양한 DBMS 소프트웨어가 특정 데이터 모델을 기반으로 합니다. 따라서 데이터 모델의 특성에 따라 기존 데이터베이스 시스템은 일반적으로 메쉬 데이터베이스, 계층 데이터베이스 및 관계형 데이터베이스의 세 가지 범주로 나뉩니다.
첫 번째 네트워크 DBMS 는 미국 제너럴 일렉트릭의 Bachman 등이 196 1 년 동안 개발한 IDS (통합 데이터 저장소) 입니다. 196 1 년, Charles Bachman 은 미국 general electric corporation 의 세계 최초의 mesh DBMS 와 최초의 데이터베이스 관리 시스템인 DataStore IDS 통합을 성공적으로 개발하여 mesh 데이터베이스의 토대를 마련했습니다 IDS 에는 데이터 패턴 및 로그의 특성이 있습니다. 그러나 GE 호스트에서만 실행할 수 있으며 데이터베이스에는 파일이 하나만 있으므로 데이터베이스의 모든 테이블을 수동으로 인코딩하여 생성해야 합니다. 이후 GE 의 고객인 BF Goodrich Chemical 은 결국 전체 시스템을 다시 작성해야 했습니다. 다시 쓴 시스템의 이름은 통합 데이터 관리 시스템 (IDMS) 입니다.
메쉬 데이터베이스 모델은 자연스럽게 계층화된 것과 계층화되지 않은 것을 시뮬레이션할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스가 등장하기 전에는 메쉬 DBMS 가 계층 DBMS 보다 더 널리 사용되었습니다. 데이터베이스 발전사에서 메쉬 데이터베이스는 중요한 위치를 차지하고 있다.
계층 데이터베이스 관리 시스템 뒤에는 네트워크 데이터베이스가 있습니다. 가장 유명하고 전형적인 계층 데이터베이스 시스템은 IBM 이 1968 년에 개발한 IMS 입니다.
(정보 관리 시스템) 해당 호스트에 적합한 계층 데이터베이스입니다. 이것은 IBM 이 개발한 최초의 대형 데이터베이스 시스템 프로그램 제품이다. 1960 년대 말 현재 IMSV6 으로 발전하여 클러스터, N-Road 데이터 공유, 메시지 대기열 공유 등의 고급 기능을 지원합니다. 이 3 0 년 된 데이터베이스 제품은 오늘날의 WWW 애플리케이션 연결과 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션에서 새로운 역할을 하고 있습니다.
1973 년, Cullinane (이후 Cullinet 소프트웨어 회사) 이 구드리치의 IDMS 개선판을 판매하기 시작하면서 당시 세계 최대 소프트웨어 회사가 되었습니다.
2. 관계형 데이터베이스의 기원
메쉬 데이터베이스와 계층 데이터베이스는 데이터 세트와 공유 문제를 잘 해결하지만 여전히 데이터 독립성과 추상성이 부족합니다. 사용자는 두 데이터베이스를 모두 액세스할 때 액세스 경로를 나타내는 명확한 데이터의 스토리지 구조가 필요합니다. 나중에 등장한 관계형 데이터베이스는 이러한 문제를 잘 해결했다.
1970 년 IBM 의 연구원 E.F.Codd 박사는 ACM 의' 통신' 잡지에' 대형 공유 데이터베이스 데이터의 관계 모델' 이라는 논문을 게재해 관계 모델의 개념을 제시하고 관계 모델의 이론적 토대를 마련했다. Childs 는 1968 에서 컬렉션 지향 모델을 제시했지만, 이 논문은 일반적으로 데이터베이스 시스템 역사상 획기적인 이정표로 여겨진다. Codd 의 소망은 데이터베이스를 위한 아름다운 데이터 모델을 만드는 것이다. 이후 Codd 는 수많은 문장, 도량형 관계 시스템의 패러다임 이론 및 12 표준에 대해 논의하고 수학 이론으로 관계형 데이터베이스의 기초를 다졌다. 관계 모델은 엄격한 수학적 기초, 고도의 추상성, 간단하고 명료하며 이해하기 쉽고 사용하기 쉽다. 하지만 당시 일부 사람들은 관계형 모델을 이상화된 데이터 모델로 여겼고, 이를 사용하여 DBMS 를 실현하는 것은 비현실적이었다. 특히 관계형 데이터베이스의 성능이 받아들일 수 없을까 봐 걱정했고, 심지어 진행 중인 mesh 데이터베이스 표준화에 대한 심각한 위협으로 여겨졌기도 했다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 남녀명언) 문제에 대한 이해를 촉진하기 위해 1974 ACM 은 Codd 와 Bachman 이 이끄는 관계형 데이터베이스 두 파를 지지하고 반대하는 토론을 진행하는 세미나를 주관했다. 이 유명한 논쟁은 관계형 데이터베이스의 발전을 촉진하여 결국 현대 데이터베이스 제품의 주류가 되었다.
1969: 에드거 F. "ted" codd 가 관계형 데이터베이스를 발명했습니다.
1970 의 관계 모델이 확립된 후 IBM 은 산호세 연구실에 더 많은 연구원을 추가하여 이 프로젝트, 즉 유명한 System R 을 연구하는데, 그 목표는 완전한 기능을 갖춘 관계형 DBMS 의 실현 가능성을 입증하는 것이다. 프로젝트는 1979 로 끝나고 SQL 을 구현하는 첫 번째 DBMS 를 완성했습니다. 그러나 IMS 에 대한 IBM 의 약속은 1980 까지 System R 이 공식적으로 시장에 출시되지 않도록 막았습니다. IBM 의 제품화 속도가 느린 데에는 IBM 이 신용을 중시하고 품질을 중시하며 실패를 최소화하는 세 가지 이유가 있습니다. IBM 은 방대한 관료제를 보유한 대기업이다. IBM 은 이미 계층적 데이터베이스 제품을 보유하고 있으며, 관계자들은 적극적이거나 반대하지 않는다.
한편 1973 년 캘리포니아 대학 버클리 분교의 마이클 스톤 블레이크와 유진 왕 (Eugene Wong) 은 System R 이 발표한 자료를 이용해 자신의 관계형 데이터베이스 시스템 Ingres 개발을 시작했고, 그들이 개발한 Ingres 프로젝트는 결국 실리콘 밸리의 Ores 에 의해 개발되었다. 이후 System R 과 Ingres 는 ACM 이 수여하는 1988' 소프트웨어 시스템상' 을 수상했다.
65438 에서 0976 까지 호니웰은 최초의 상용 관계형 데이터베이스 시스템인 ——Multics 관계형 데이터 저장소를 개발했습니다. 관계형 데이터베이스 시스템은 관계형 대수학을 기반으로 합니다. 수십 년간의 발전과 실제 응용을 거쳐 이 기술은 나날이 성숙해지고 완벽해졌다. 대표적인 제품은 오라클, IBM 의 DB2, Microsoft 의 MS SQL 서버, Informix, ADABASD 등이다.
3. SQL (structured query language)
1974 년 IBM 의 Ray Boyce 와 Don Chamberlin 은 간단한 키워드 문법으로 Codd 관계형 데이터베이스 12 지침의 수학적 정의를 표현하고 SQL (Structured Query Language) 을 이정표로 제시했습니다. SQL 언어의 기능에는 쿼리, 작업, 정의 및 제어가 포함됩니다. 포괄적인 관계형 데이터베이스 언어이자 매우 비절차적인 언어이며, 사용자가 무엇을 해야 하는지 지시하기만 하면 됩니다. 어떻게 해야 하는지 지시하지 않아도 됩니다. SQL 통합은 데이터베이스 수명 주기의 모든 작업을 구현합니다. SQL 은 관계형 데이터베이스와 상호 작용하는 방법을 제공합니다. 이 방법은 표준 프로그래밍 언어와 함께 작동합니다. SQL 언어는 태어날 때부터 관계형 데이터베이스를 검증하는 시금석이 되었으며, SQL 언어 표준의 모든 변화는 관계형 데이터베이스 제품의 발전 방향을 이끌고 있다. 그러나 1970 년대 중반까지 관계 이론은 SQL 을 통해 비즈니스 데이터베이스 Oracle 과 DB2 에 사용되었습니다.
1986 년 ANSI 는 관계형 데이터베이스 언어에 대한 미국 표준으로 SQL 을 채택하고 같은 해 표준 SQL 텍스트를 발표했습니다. 현재 SQL 표준에는 세 가지 버전이 있습니다. 기본 SQL 정의는 ANXIX 3 135-89, "데이터베이스 언어-무결성 향상 SQL" [ANS 89], 일반적으로 SQL-89 로 알려져 있습니다. SQL-89 는 스키마 정의, 데이터 작업 및 트랜잭션을 정의합니다.
SQL- 89 와 이어지는 ANXIX 3 168- 1989 는' 데이터베이스 언어-내장 SQL' 이 1 세대 SQL 표준을 구성합니다. Ansix 3135-1992 [ans 92] 는 향상된 SQL 을 설명하며 현재 SQL-92 표준이라고 합니다. SQL-92 에는 스키마 작업, SQL 문의 동적 생성 및 동적 실행, 네트워크 환경 지원과 같은 향상된 특성이 포함되어 있습니다. SQL-92 표준을 완성한 후 ANSI 와 ISO 는 SQL3 표준 개발을 위해 협력하기 시작했습니다. SQL3 의 주요 특징은 추상 데이터 유형을 지원하여 차세대 객체 관계형 데이터베이스에 대한 표준을 제공하는 것입니다.
1969: Edgar F. Codd 는 관계형 데이터베이스를 발명했습니다.
1976 년 IBM E.F.Codd 는 관계형 데이터베이스 이론과 쿼리 언어 SQL 을 소개하는 획기적인 논문' R 시스템: 데이터베이스 관계 이론' 을 발표했습니다. 갑골문의 창시자인 엘리슨은 이 문장 내용을 매우 자세히 보고 충격을 받았다. 누군가가 포괄적이고 일관된 방안으로 데이터 정보를 관리하는 것은 이번이 처음이다. 저자 E.F.Codd 는 10 년 전 관계형 데이터베이스에 대한 이론을 발표하고 IBM 연구원에서 원형을 개발했다. 이 프로젝트는 R 시스템이고 데이터 테이블에 액세스하는 언어는 SQL 입니다. 독서 후, 엘리슨은 이 연구를 바탕으로 소프트웨어 시스템을 개발할 수 있다는 것을 예리하게 깨달았다. 당시 대부분의 사람들은 관계형 데이터베이스가 상업적 가치가 없을 것이라고 생각했다. 엘리슨은 이것이 그들의 기회라고 생각한다. 그들은 CIA 를 위해 일했던 프로젝트의 이름을 따서 범용 상업 데이터베이스 시스템인 Oracle 을 개발하기로 결정했다. 몇 달 후, 그들은 Oracle 1.0 을 개발했습니다. 그러나 이것은 단지 장난감일 뿐이다. 간단한 관계 조회를 완료하는 것 외에는 아무것도 할 수 없다. Oracle 을 사용할 수 있게 하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. 회사 운영을 유지하는 것은 주로 일부 데이터베이스 관리 프로젝트와 컨설팅 업무를 맡는 데 달려 있다. 그러나 IBM 은 그것을 개발할 계획이 없다. 파란 거인이 수백 억 달러 상당의 제품을 포기한 데에는 여러 가지 이유가 있다. IBM 의 연구원들은 대부분 학술적 배경이며, 그들이 가장 관심을 갖는 것은 시장상의 제품이 아니라 이론이다. 학술적으로 연구 성과는 공개해야 하며 논문과 연설을 발표하면 유명해질 수 있다. 왜 안돼? 또 다른 주된 이유는 IBM 이 계층 데이터베이스 제품 IMS 를 가지고 있어서 당시 잘 팔렸기 때문입니다. 1985 년까지 I B M 이 관계형 데이터베이스 DB 2 를 출판했을 때 엘리슨은 이미 천만장자가 되었다. 엘리슨은 IBM 이 Microsoft 의 MS-DOS 를 IBM-PC 의 운영 체제로 선택한 것을 "세계 비즈니스 역사상 가장 심각한 실수는 수천억 달러 이상의 가치가 있다" 고 비유했다. IBM 이 R 시스템 논문을 발표했지만 관계형 데이터베이스 제품을 빨리 출시하지 않은 오류는 그 다음일 수 있습니다. 갑골문의 시가는 1996 에서 280 억 달러에 달한다.
현재 SQL 표준에는 세 가지 버전이 있습니다. SQL 의 기본 정의는 ANXIX 3 135-89, "데이터베이스 언어-무결성 향상 SQL" [ANS 89], 일반적으로 SQL-89 로 알려져 있습니다. SQL-89 는 스키마 정의, 데이터 작업 및 트랜잭션을 정의합니다. S Q L-8 9 와 이어지는 ANXIX 3 168- 1989' 데이터베이스 언어-임베디드 S Q L' 은 1 세대 SQL 표준을 구성합니다. Ansix 3135-1992 [ans 92] 는 향상된 SQL 을 설명하며 현재 SQL-92 표준이라고 합니다. SQL-92 에는 스키마 작업, SQL 문의 동적 생성 및 동적 실행, 네트워크 환경 지원과 같은 향상된 특성이 포함되어 있습니다. SQL-92 표준을 완성한 후 ANSI 와 ISO 는 SQL3 표준 개발을 위해 협력하기 시작했습니다. SQL3 의 주요 특징은 추상 데이터 유형을 지원하여 차세대 객체 관계형 데이터베이스에 대한 표준을 제공하는 것입니다.
4. 객체 지향 데이터베이스
정보기술과 시장이 발달하면서 관계형 데이터베이스 시스템의 기술은 성숙해졌지만 그 한계는 분명합니다. 소위' 양식 데이터' 를 잘 처리할 수 있지만, 기술 분야에서 점점 더 복잡해지는 데이터 유형에 대해서는 아무것도 할 수 없습니다. 1990 년대 이후 기술계는 줄곧 새로운 데이터베이스 시스템을 연구하고 찾고 있다. 그러나 새로운 데이터베이스 시스템의 발전 방향이 무엇인지에 대해 업계는 한때 상당히 곤혹스러웠다. 당시 기술 동향의 영향으로 사람들은' 객체 지향 데이터베이스 시스템' 또는' 객체 지향 데이터베이스 시스템' 연구에 많은 노력을 기울였다. 미국 Stonebraker 교수가 제시한 객체 지향 관계형 데이터베이스 이론이 한때 업계에서 인기를 끌었다는 점은 주목할 만하다. 당시 Stonebraker 본인은 Informix 에 많은 돈을 들여 CTO 로 초빙되었다.
그러나 몇 년간의 발전은 객체 지향 관계형 데이터베이스 시스템 제품의 시장 발전이 이상적이지 않다는 것을 보여준다. 이론적 완벽은 시장의 열렬한 반향을 가져오지 못했다. 실패의 주요 원인은 이 데이터베이스 제품의 주요 설계 사상이 기존 데이터베이스 시스템을 새 데이터베이스 시스템으로 대체하려는 시도이기 때문이다. 데이터베이스 시스템을 여러 해 동안 사용해 온 많은 고객, 특히 대규모 고객의 경우, 신규 및 기존 데이터 변환으로 인한 엄청난 작업량과 막대한 비용을 감당할 수 없습니다. 또한 객체 지향 관계형 데이터베이스 시스템은 쿼리 언어를 매우 복잡하게 만듭니다. 이로 인해 데이터베이스 개발자와 애플리케이션 고객 모두 복잡한 애플리케이션 기술을 무서운 길로 간주합니다.
5. 데이터 관리의 변화
1960 년대 말에는 관리자가 의사 결정 과정에서 데이터 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 설계된 새로운 데이터베이스 소프트웨어인 DSS (의사 결정 지원 시스템) 가 등장했습니다. 그래서 1970 에서 최초의 온라인 분석 처리 도구인 ——Express 가 탄생했습니다. 다른 의사 결정 지원 시스템이 그 뒤를 이었고, 그 중 상당수는 회사의 IT 부서에서 개발했습니다.
1985, 첫 번째 비즈니스 인텔리전스 시스템은 은유컴퓨터시스템유한공사에서 Procter & amp； 로 개발되었습니다. Gamble 이 개발했으며 주로 판매 정보와 소매 스캐너 데이터를 연결하는 데 사용되었습니다. 같은 해 Pilot software 는 최초의 상용 클라이언트/서버 실행 정보 시스템인 관리 센터를 판매하기 시작했습니다. 또한 올해 UC 버클리 분교의 Ingres 프로젝트는 객체 지향 데이터베이스를 개발하는 것을 목표로 Postgres 로 발전했습니다. 이듬해 Graphael 은 최초의 상용 대상 데이터베이스 시스템인 ——Gbase 를 개발했습니다.
1988 년 IBM 연구원 Barry Devlin 과 Paul Murphy 는 새로운 명사인 정보 창고를 발명했습니다. 그 후 IT 공급업체는 실험적인 데이터 웨어하우스를 구축하기 시작했습니다. 199 1 년, W.H. "빌" 은 "데이터 웨어하우스 구축 방법" 이라는 책을 출판하여 데이터 웨어하우스가 실제로 적용되기 시작했습니다.
199 1: W.H. "Bill "은 mon 에' 데이터 웨어하우스 구축' 을 발표했습니다.
1990 년대에는 PC 기반 클라이언트/서버 컴퓨팅 모델과 엔터프라이즈 소프트웨어 패키지가 널리 채택됨에 따라 데이터 관리의 변화가 거의 완료되었습니다. 데이터 관리는 단순히 데이터를 저장하고 관리하는 것이 아니라 사용자가 필요로 하는 다양한 데이터 관리 방식으로 전환되었습니다. 인터넷의 돌연과 XML 언어의 출현은 데이터베이스 시스템의 발전을 위한 새로운 천지를 열었다.
[이 단락 편집] 데이터베이스의 향후 개발 동향
정보 관리 컨텐츠가 지속적으로 확장됨에 따라 다양한 데이터 모델 (계층 모델, 그리드 모델, 관계형 모델, 객체 지향 모델, 반정형 모델 등) 이 있습니다. 새로운 기술 (데이터 흐름, 웹 데이터 관리, 데이터 마이닝 등) 이 등장했습니다. ) 잇달아 나타났다. 현재 몇 년마다 일부 국제 선임 데이터베이스 전문가들이 모여 데이터베이스 연구의 현황, 기존 문제 및 향후 주의가 필요한 신기술의 초점을 논의하고 있습니다. 지난 몇 가지 유사한 보고서는 다음과 같습니다: 1989 DBMS 연구의 미래 방향-라구나 비치 참가자, 1990 데이터베이스 시스템: 성취와 기회, 1995 데이터베이스/Kloc-