数据库的三次革命：从关系到图，再到向量

当信息世界越来越复杂，数据之间的“关系”成了新的主角。

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一、背景：从表格世界到关系世界

在计算机科学的漫长历史中，“数据库”几乎是最稳定、最保守的技术之一。
几十年来，关系型数据库（Relational Database）一直是数据管理的绝对主流。它以“表（Table）”为核心，用行和列来组织世界——人、订单、库存、交易，仿佛都能被整齐地排列在二维表格里。

然而，世界本不是二维的。
社交网络中的“朋友关系”、供应链中的“依赖关系”、推荐系统中的“用户—物品—标签”三元组，逐渐暴露出传统关系模型的局限性——它擅长记录事实，却不擅长表达联系。

于是，数据库的进化之路，开始从“存储数据”，转向“理解关系”，再到“学习语义”。

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二、第一阶段：关系型数据库（RDBMS）

1. 背景与原理

1970 年，IBM 的 Edgar Codd 提出了“关系模型”理论，彻底改变了数据管理的方式。
它的核心思想是：用数学上的集合与关系来抽象现实世界的数据。

在关系型数据库中，数据被存储在表格中，每行代表一条记录（Record），每列代表一个字段（Field）。
不同表之间通过**主键（Primary Key）和外键（Foreign Key）**建立联系，从而实现查询与约束。

2. 代表性产品

• Oracle：高可靠性与事务管理的代表；

• MySQL / MariaDB：开源生态最繁荣的代表；

• PostgreSQL：功能最接近商业级数据库的开源选择；

• SQL Server：微软生态的中坚力量。

3. 优势与局限

优势：

• ACID 事务保障数据一致性；

• SQL 查询语言结构化、可优化；

• 成熟的生态系统与工具链。

局限：

• 对复杂关系（如社交网络）支持较差；

• Schema 固定，灵活性差；

• 难以水平扩展（尤其在超大规模数据下）。

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📄 示例代码：关系型数据库的典型操作

-- 创建用户与订单表
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id INT,
    amount DECIMAL(10,2),
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);

-- 插入数据
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice', 'alice@example.com');
INSERT INT