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编者荐语：
上世纪 60 年代，第一款企业级数据库产品诞生；六十多年来，数据库畛域一直迭代更新；在数据规模爆炸性增长、数据类型愈发丰盛的明天，新型数据库全面衰亡，标准化云服务成为趋势。
让咱们站在历史的角度，重新认识数据库的「前世今生」。
如果从大学学习数据库管理系统算起，跟数据库结缘曾经超过 20 年了。回顾过去的职业生涯，走上数据库这条不归路也是一个小小的偶尔：第一份工作在分小组的时候被分到了 Oracle，就此开始了与数据库的不解之缘。
对于数据库曾经有太多太多的内容，这里不敢讲什么学术实践，只是想把本人对数据库的了解做一个梳理，心愿可能帮忙那些对数据库感兴趣的敌人们更好地了解数据库这个既古老又充满生机的玩意儿。
什么是数据库
数据库就是英文的「database」翻译来的，data + base，顾名思义就是数据的本源，数据的根底。那么为什么要有数据库呢？数据库首先是个计算机软件，在所谓数据库诞生之前，罕用办法可能是程序员本人写一个小程序来实现数据处理剖析这样的工作。
随着计算机的遍及，越来越多的场景开始应用计算机，产生了越来越多的数据，也催生了越来越多的数据分析需要。为了升高数据分析的门槛，让更多人可能更不便高效地治理剖析数据，工程师们就打造了一种专门的软件来帮忙人们 对数据进行正当的存储以进步存取效率，提供易用的接口和丰盛的剖析算法以方便使用，集成无效的管理工具以进步数据安全性 等等，这就是数据库，也被称为数据库管理系统（DBMS，Database management system）。
数据库是一整套数据管理体系，包含数据存储的模型、数据组织的架构、数据分析的算法、数据管理的工具以及数据拜访的接口等等。
举个例子，粮仓。如果你有一亩三分地，产的食粮刚刚够一家人吃，吃不完的本人找个缸就放下了，这个缸也只须要不便本人家人应用就行了。随着你种的地越来越多，比方一万亩地，生产的食粮基本吃不完，那就必须建筑一个专门用来寄存食粮的仓库，同时还要不便不同的商家来拉食粮，为了保障食粮寄存的平安和效率，就必须对粮仓进行非凡的设计和解决，比方恒温恒湿、主动喷淋、传送零碎等等。数据库也是相似的情理。
数据库起源于阿波罗登月打算，因为过后须要大量的数据分析人员对大量的数据进行剖析，就不得不开发一款可能不便更多人应用的数据管理剖析软件。这的确是人类过后的灯塔，不得不给 NASA 的工程师们点个赞。
数据库的外围性能是什么
数据库依据利用场景的不同而分为不同的类别，比方最经典的分类 OLTP（在线事务处理）和 OLAP（联机剖析解决）。举个例子，你每天要应用信用卡领取来坐地铁、买午餐、买饮料、上淘宝购物等等，这每一笔交易都须要后盾数据库精确地记录下来，这个数据库就是 OLTP 类型。
你也会通过零碎去查问你上个月的生产状况，零碎会依据你上个月的交易数据做个汇总发给你，并通知你吃饭花了多少、交通花了多少、娱乐花了多少等等，反对这个场景的就是 OLAP 类型。
OLTP 次要解决短小的事务，要求事务吞吐量很高，因为每个人每天可能要领取十几次，但每次须要解决的数据量比拟小；而 OLAP，每个人可能每个月只用一次，然而每次要解决的数据量绝对比拟大，而且计算比较复杂。
近年来，随同着人工智能、物联网、边缘计算等数字化场景的衰亡，数据库的性能也产生了更多的分类，如 HTAP（同时可能解决 OLTP 和 OLAP 的场景）、流式数据处理、时序数据处理、非结构化数据处理、跨平台数据处理、多模态数据处理等等。如何了解这些分类呢？
相似于不同性能的汽车，有货车、有客车、有 MPV、有 SUV、有皮卡、有燃油车、有新能源车等等。车的外围性能是统一的，只是为了适应不同的场景和需要，不同的车会有不同的架构设计和调参，如此而已。
那么，数据库应该有哪些外围性能呢？
首先，数据库、数据库，必须要把数据保留下来。要把数据依照正当的格局，平安保留在可长久化的存储介质外面，要保证数据的正确性、完整性和安全性。这是所有数据系统最外围的性能。换句话说，把数据交给数据库，数据库要保证数据不丢、不错。这个是最最起码的要求。正如粮仓，不能食粮存进去都发霉了，被耗子吃了。
其次，数据库要尽可能进步数据存取效率。要用更有效率的形式存储数据，让数据存储得更快，更易于使用者了解，更不便下层业务的应用。查问数据时效率更高，更快给出后果。就像有人来送食粮入库，要疾速地称重、烘干、质检、打包、入库，不能让人家等一礼拜。有人要买小麦，有人要买玉米，必须依照要求疾速找到相应的寄存地点把食粮交给粮商。
再次，数据库要提供丰盛的数据分析算法，尽可能把跟数据密切相关的计算在数据库中实现，缩小数据传输的开销，加重下层业务逻辑的计算压力。就像粮库要提供欠缺的食粮解决措施，比方称重、烘干、打包、品质分级等，不便食粮交易。
最初，数据库要提供易于应用的接口，升高数据分析人员的应用门槛，可能反对各种数据分析工具，让应用数据更加不便。就像粮库要有不便的停车场、清晰的指示牌、业余敌对的工作人员等。
数据库的外围组件有哪些
为了实现这些外围性能，通常数据库会包含以下外围组件：
a. 存储管理
数据用什么样的形式来组织、存储，是 key-value 还是关系型，是按行存还是按列存，支不反对压缩，支不反对删除和批改，反对什么样的数据类型和存储接口，POSIX 还是对象存储。是否要反对计算存储拆散，是否要反对分布式存储，是否反对事物解决，是否反对多正本，采纳什么算法来减速数据的检索（索引）等等。存储管理是数据库的外围组件，解决了存储管理问题，数据库的问题就解决了一半了。
b. 查问优化器
要进步数据查问的效率，数据库必须找到一条最优化的执行门路，比方，查问时是否须要应用索引，如果有多个索引，应该抉择哪一个，如果数据分布在不同的存储单元（表、汇合等）里，应该依照什么程序来拜访效率最高等等。优化器面对的问题可能是一个极其简单的门路布局问题，它须要在很短的工夫里计算出最优门路，须要大量外围优化算法，属于数据库中复杂程度最高的局部。
举个例子，你要带着全家人，包含老人、小孩一起从上海去海南旅行，要制作一个性价比最好、家人满意度最高的打算，那么在打算时须要思考哪些因素呢？首先，怎么去，是开车去，还是火车去，还是飞机去。开车，路上要花多久，两头须要劳动几次，你和太太有没有工夫，老人孩子是不是受得了，汽油费用，过路费用；飞机，怎么去机场，行李有多少，带不带得下，机票有没有打折，下了飞机怎么办等等。住什么酒店，去什么景点，老人喜爱去人多的人文景观，太太喜爱宁静的中央和不便购物的中央，小孩喜爱有游乐场的中央，要不要酒店 + 景点一起订，会不会有优惠，要不要租车，租什么车 …… 说到这里，是不是能够领会一个查问优化器须要思考的问题有多少？
当然，这部分工作能够有绝对简略的实现（基于规定），比方太太说了，工夫确定、飞机来回、五星酒店、带私人沙滩，这样打算就会简略很多。然而，这份工作也可能简单到难以想象（基于机器学习、基于理论开销等等），比方太太说你全权负责，具体工夫不确定，大略在 8 月 – 9 月，要少花钱多办事，多做调研，找一个最优计划。那么做这个打算就会非常复杂，须要的反对决策信息就会十分多。这样做进去的决策大概率绝对会优化，比基于规定实现的打算能适应更多场景。
c. 执行模块
优化器做好了执行打算后，接下来就会有执行的模块依照执行打算对数据进行相干的计算，包含数据的存取、惯例的加减乘除、排序、平均值、哈希，也会包含一些机器学习的算法，数据的压缩 / 解压缩，最初将计算实现的后果返回给客户端。
d. 外部治理和调度
数据库要失常地工作，还会须要一些外部协调治理的模块，比方内存和存储同步，存储空间整顿，元数据管理，集群状态检测，容错和故障复原等。
e. 管理工具和接口
为了进步易用性，数据库都须要提供一套管理工具，比方备份 / 复原、状态检测、运行时监控、资源隔离、权限治理、平安审计、自定义接口、各种数据拜访接口等。
数据库的倒退和瞻望
数据库的倒退是随同着计算机体系架构的倒退而一直演进的，从主机，到个人电脑 + 网络（x86），到当初的云服务，数据库也经验了一系列的演变历程。
a. 主机时代
最后的计算机和数据库只是在航空航天、军事畛域应用，只须要反对业余的数据分析人员进行数据分析。到了上世纪 70 年代末，随同着计算机进入更多商业场景，大量数据分析的需要产生了，数据库则须要面对更为广泛的用户需要。在 IBM 最早公布的关系型数据库的论文中，最强调的一点就是心愿可能让数据库的用户不必再去操心数据应该如何存储和组织，而可能高效率应用这些数据进行剖析。
为了不便用户的应用，SQL（结构化查询语言）被定义了进去，依照这样的语法，数据库用户只须要关注数据该如何剖析，不须要关注底层的数据分布和存储等。
为了要反对大量用户的并发数据操作，数据库事务个性被定义了进去，保障在并发的数据操作下，用户可能看到合乎业务逻辑的数据内容。
为了保障数据库的高效率和安全性，数据库重做日志（事务日志）被设计进去，包含以后数据库中经常出现的一系列概念，比方回滚日志（undo log）、提交日志（commit log）、检查点（checkpoint）等等。
主机时代的硬件老本极其低廉，不论是存储、内存还是 CPU 资源，相对来说都很稀缺。那么，数据库在设计和应用上就会采纳各种算法和架构来升高对内存的应用，缩小数据的冗余，进步数据的检索效率。因而，各种数据索引类型，功能强大的查问优化器，数据缓存算法等在数据库中失去了极大的倒退。同时在应用数据库时，也要对数据进行各种简单的模型设计（三范式模型、星型模型、雪花型模型等等）以升高数据的冗余水平，当然，这样也会减少数据库利用的开发难度。
b. x86 时代
随同着 x86 服务器的宽泛应用和网络技术的倒退，把 N 台 x86 服务器通过网络组建成一个集群，利用这个集群的计算、存储能力来取代低廉的主机也就更加具备性价比。在这种趋势下，也就设计出了各种可能应用集群能力的分布式数据库系统，这些零碎的核心思想就是把数据扩散在不同的节点上，利用多个节点的计算和存储资源进步对数据的存储和剖析能力。在分布式的解决架构下，数据一致性协定、多正本机制、高可用机制、数据分片机制、扩容 / 缩容机制等等也都成为了分布式数据库必须要设计和解决的问题。
在 x86 时代，因为硬件老本的大幅降落，用户更多关注数据分析的灵活性和交付的效率。因而，应用数据库时更多会关注如何放慢数据分析的过程、如何让数据更易于人类了解，而不须要为了升高数据的冗余而进行简单的模型构建。
c. 云时代
随着技术的进一步倒退，通过把传统硬件虚拟化 / 容器化等技术，进步硬件资源的应用效率，降低生产运维老本的云服务被越来越多企业采纳。为了更好地适应云服务的技术体系，数据库也设计出了相干的云个性，比方存储计算拆散、弹性伸缩、微服务化、跨域数据同步等等。
云时代，用户更加关注数据分析的效率和投入产出比，更加关注产品是否可能提供便当的一体化数据处理服务，让业务开发者可能更加专一于业务自身，而数据库服务也在朝着标准化云服务的方向一直演进。
d. 瞻望
不同的数据库架构和部署形式不是一个简略的迭代和取代的关系，而是在很长一段时间里会同时存在并且逐渐迭代的过程。时至今日，仍然有不少金融机构会抉择应用在主机上的数据库产品，只是新的业务和场景十分无限。而基于 x86 服务器的数据处理产品，还是以后企业数据库的支流抉择。与此同时，云数据库的市场份额也在逐渐增长和扩充。采纳何种数据库产品要依据本身的业务需要来决定，适合的就是最好的。当然从技术演进的方向上看，云技术（包含私有云和公有云）会是大势所趋，因为云可能提供更高的效率。
数据库作为信息产业的三大根底技术（还有芯片和操作系统）之一，在相当长的工夫里，不管从资本还是技术方面都十分炽热，国内近几年来也呈现了相当多优良的数据库产品和企业。在人类迈向数字化文化的过程中，必定会产生越来越多的数据，也须要从数据中挖掘出更多的价值，而数据库作为承载数据的外围，也必将继续施展重要作用。有幸始终在从事这个畛域的工作，期待与宽广同仁一道为人类数字化技术的提高贡献力量。
Zilliz 以从新定义数据迷信为愿景，致力于打造一家寰球当先的开源技术创新公司，并通过开源和云原生解决方案为企业解锁非结构化数据的暗藏价值。
Zilliz 构建了 Milvus 向量数据库，以放慢下一代数据平台的倒退。
Milvus 数据库是 LF AI & Data 基金会的毕业我的项目，可能治理大量非结构化数据集，在新药发现、举荐零碎、聊天机器人等方面具备宽泛的利用。
