历史上的今天SQL与数据库的演变

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1970年，美国IBM研究中心的E.F.Codd发表多篇关于关系模型的论文，奠定了SQL语言的理论基础。1972年，IBM开始研发实验型关系数据库管理系统SYSTEM R，并引入了初版的SQUARE查询语言。1974年，Boyce和Chamberlin将SQUARE改进为SEQUEL语言，后来简称为SQL，即结构化查询语言。至今，SQL已成为全球数据库管理系统的标准语言。

1989年的IJCAI会议标志着数据挖掘的开端，讨论了数据库中的知识发现。随后，1991至1994年间的KDD专题进一步推动了这一领域的发展。1995至1998年间的KDD国际会议和1997年的《数据挖掘与知识发现杂志》也是这一进程中的重要里程碑。1998年的ACM SIGKDD会议以及随后的SIGKDD Explorations进一步推动了数据挖掘的发展。此外，还有PAKDD、PKDD、SIAM-Data Mining、ICDM、DaWaK、SPIE-DM等国际会议也在促进数据挖掘技术的演进。

Hbase目前正处于快速发展阶段，其在分布式存储和大数据处理领域发挥着重要作用。随着技术的进步，Hbase的应用范围和性能不断提升，成为现代数据管理系统的核心组成部分。

数据库的历史发展与SQL标准的形成密不可分。1970年代，Codd博士提出了关系数据库模型的12条准则，奠定了关系型数据库的基础。SQL作为关系数据库操作和检索的标准语言，至今仍广泛应用。理解数据库理论和发展背景，有助于深入掌握SQL的工作原理。

大约一百年前，计算机革命在美国兴起。如今，计算机和移动设备已经渗透到我们工作和生活的方方面面。最早的数据调查分析尝试可以追溯到 20 世纪 60 年代，那时计算机屏幕上闪烁着命令提示符。到了 20 世纪 90 年代后期，强大的数据挖掘工具被开发出来，用于对海量数据进行分类和分析。如今，大数据分析等新技术和工具使我们能够实时捕捉和分析有关客户、金融交易、社交网络以及网络世界中发生的各种个人和机构的海量数据。 这篇文章以全新的视角，探讨了“数据”是如何获得如此重要地位和价值的。它通过辅助数据源的图片记录，追溯了数据的发展历程，并概述了与大数据分析发展相关的当前工具、技术和趋势。

20世纪50年代，美国为了战争需要，将各类情报整合存储在计算机中，称之为Data Base。1951年，第一个用于人口统计的数据库问世并投入使用。

SQL（结构化查询语言）作为关系数据库的标准语言，经历了从SQL89到SQL2003的多个版本演变。SQL89引入了完整性增强的概念，SQL92进一步扩展了数据类型和操作功能，增强了数据安全性和完整性支持。SQL99则引入了对象数据和递归支持，SQL2003则完全支持对象数据模型和更高级的tSQL语言功能。SQL不仅限于数据的定义、查询和操作，还包括数据控制功能。