数据库的发展主要经历了OLTP 关系型数据库、OLAP 数据仓库、大数据、“云原生 + 分布式”一体化四个阶段，如图所示：

数据库发展历程

1）1960 年代

关系数据库之父 E.F.Codd 博士提出了关系（Relational）模型，促进了联机事务处理（OLTP）的发展，诞生了 Oracle、DB2 等数据库帮助银行推进在线交易等核心业务的发展。

2）1993 年

E.F.Codd 博士提出多维数据库、多维分析的概念以及十二条准则，促进了在线分析处理（OLAP）的发展，出现了MOLAP（Multidimensional OLAP）、ROLAP （Relational OLAP）、HOL AP（Hybrid OLAP）计算模型和引擎，诞生了 Teradata、Greenplum、IBM Cognos 等数据仓库，帮助业务实现海量数据存储、建模、业务分析探索的普及应用。

3）2003 - 2006年

Google 发表的三驾马车 “The Google File System”、“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”、 “Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data” 三篇关于海量数据存储、处理的重要论文，促进了大数据技术的发展，诞生了以 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce、HBase、Spark、Flink 等为代表的分布式文件系统、分布式计算框架、分布式宽表存储，加速了大数据应用面向 5V（ Velocity、Volume、 Variety、Value、Veracity）的发展和普及。

4）2012 年至今

随着云计算的发展以及云计算的资源池化、存储与计算弹性扩展等基础设施的升级，计算存储分离、在离线一体化等技术的创新，推动数据处理向一份数据开放计算、存储计算分离的云原生分布式方向演进，诞生了以 Snowflake、AWS Aurora/Redshift/Athena、阿里云 PolarDB/AnalyticDB 为代表的新一代云原生分布式数据库和数据仓库，推动了数据处理向在线化、在离线一体化、 结构化与非结构化融合处理方向演进，加速业务走向数字化、数智化创新的新形态。

一站式云原生分布式数据库管理与服务流程

一站式云原生分布式数据库管理与服务流程