數據庫簡史（精簡版）

時間 2019-11-14

標籤數據庫簡史精簡欄目 SQL 简体版

原文原文鏈接

1、RDBMS（關係數據庫，Relational DBMS）
數據庫早期史

1961年，GE（通用電氣公司，General Electric Company）的Charles Bachman ，開發了 IDS（集成數據存儲，Integrated Data Store），這是世界上第一個NDBMS（網狀數據庫管理系統，Network Database Management System），也是第一個數據庫管理系統。

1968年， IBM（國際商業機器公司，International Business Machines Corporation）的Vern Watts，開發了 IMS（信息管理系統，Information Management System），這是世界上第一個HDBMS（層次數據庫管理系統，Hierarchical Database Management System）。

1970年，IBM公司的研究員Edgar F. Codd（埃德加·科德），發表了論文《大型共享數據庫數據的關係模型》（A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks）。該論文提出了關係數據模型，奠基了關係模型的理論基礎，科德也被譽爲「關係數據庫之父」。

1974年，IBM公司的San Jose 實驗室，啓動了 System R項目，其目標是論證一個全功能RDBMS的可行性。該項目結束於1979年，它是SQL 語言的第一次實現。

1973年，UCB（加州大學伯克利分校，University of California, Berkeley）的Michael Stonebraker和EugeneWong，利用System R的公開信息，開發了Ingres（交互式圖形和檢索系統，INteractive Graphics REtrieval System）。該項目結束於1985年，在Ingres 基礎上產生了不少商業數據庫軟件，包括 Sybase、Microsoft SQL Server、NonStop SQL、Informix等。

1976年，Honeywell（霍尼韋爾）公司，開發了MRDS（Multics關係數據存儲，Multics Relational Data Store），這是第一個商用關係數據庫系統。

1982年，Stonebraker離開伯克立大學，建立了 Ingres 公司。

1.1 Oracle 簡史

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或簡稱Oracle。是甲骨文公司的一款關係數據庫管理系統。到目前仍在數據庫市場上佔有主要份額。勞倫斯·埃裏森和他的朋友，以前的同事Bob Miner和Ed Oates在1977年建立了軟件開發實驗室諮詢公司。SDL開發了Oracle軟件最第一版本。

Oracle 官網： https://www.oracle.com/database/index.html

1977年6月，Larry Ellison（拉里埃裏森）與 Bob Miner、Ed Oates ，在硅谷共同創辦了SDL（軟件開發實驗室，Software Development Laboratories）。

1978年，SDL發佈了Oracle 1 版本。

1979年，SDL發佈了Oracle 2 版本，這是第一個基於SQL的商業版RDBMS。同年，SDL更名爲RSI（關係軟件公司，Relational Software Inc）。

1982年，RSI更名爲Oracle。

1983年3月，Oracle 3 發佈，增長了可移植性。

1984年10月，Oracle 4 發佈，增長了讀一致性。

1985年，Oracle 5.0 發佈，實現了C/S模式工做。

1986年，Oracle 5.1 發佈，支持分佈式查詢。

1988年，Oracle 6 發佈，引入了行級鎖、聯機熱備份。

1992年6月，Oracle 7 發佈，增長了PL\SQL存儲過程、觸發器、分佈式事務、基於成本的優化器。

1997年6月，Oracle 8 發佈，支持面向對象、多媒體應用、恢復管理、分區。

1998年9月，Oracle 8i 發佈，增長對Internet的支持，8i的i表明Internet--網絡。

2001年6月，Oracle 9i 發佈，增長了RAC、XML DB、高級隊列、數據挖掘、Streams、邏輯Standby。

2003年9月，Oracle 10gR1 發佈，增長了 網格計算Grid、ASM、Flashback，10g的g表明Grid--網格計算。

2005年7月，Oracle 10gR2 發佈，增長了在線索引、高級壓縮、DG等功能。

2007年7月11日，Oracle 11gR1 發佈，實現了信息生命週期管理（Information Lifecycle Management）等多項創新，引入CDB與PDB、動態DG、Exadata。

2009年11月，Oracle 11gR2 發佈，增長了混合列壓縮、聚合文件系統、OGG數據複製。

2013年6月26日，Oracle 12cR1 發佈，增長了 雲計算Cloud，多租戶架構、內存列存儲、原生JSON、SQL模式匹配，12c的c表明Cloud--雲計算。

2016年11月，Oracle 12cR2 發佈，增長了原生Sharding、零數據丟失恢復、Exadata雲服務。

2018年2月16日，Oracle 18c 發佈，增長了自治性，動態表函數。

1.2 MySQL 簡史

MySQL本來是一個開放源代碼的關係數據庫管理系統，原開發者爲瑞典的MySQL AB公司，該公司於2008年被Sun公司收購。2009年，甲骨文公司收購Sun公司，MySQL成爲Oracle旗下產品。

MySQL 官網： https://www.mysql.com/

1990年，TcX公司的的客戶，要求爲報表工具Unireg的API，提供SQL支持。當時的商用數據庫速度很難使人滿意。因而，Monty決定本身重寫一個SQL支持。

1995年，Michael Widenius（Monty）, David Axmark and Allan Larsson，在瑞典創立了MySQL AB公司。

1996年，瑞典 MySQL AB 公司發佈了MySQL 1.0版本。

1996年10月，MySQL 3.11.1發佈。

2001年，MySQL集成Heikki Tuuri的存儲引擎InnoDB，這個引擎不只能持事務處理，而且支持行級鎖。

2003年3月，MySQL 4.0 發佈，支持查詢緩存、集合並、全文索引、InnoDB存儲引擎。

2004年10月，MySQL 4.1 發佈，增長了子查詢，utf8字符集，GROUP BY語句增長了ROLLUP，mysql.user表採用了更好的加密算法。

2005年10月，MySQL 5.0 發佈，增長了視圖、存儲過程、遊標、觸發器、分佈式事務。

2008年1月，MySQL AB公司被Sun公司以10億美金收購。

2008年11月，MySQL 5.1 發佈，增長了分區、事件管理，以及基於行的複製和基於磁盤的NDB集羣系統，同時修復了大量的Bug。

2009年4月20日，Oracle公司以74億美圓收購Sun公司。

2010年12月，MySQL 5.5 發佈，增長了半同步複製、信號異常處理、unicode字符集，InnoDB成爲默認存儲引擎。

2011年4月，MySQL 5.6 發佈，增長了GTID複製，支持延時複製、行級複製。

2013年4月，MySQL 5.6 GA 發佈，支持在線DDL、並行複製。

2013年2月，MySQL 5.7 發佈，支持原生JSON數據類型。

2015年8月，MySQL 5.7 GA 發佈，支持原生JSON數據類型。

2016年9月12日，MySQL 8.0.0 發佈，速度要比 MySQL 5.7 快 2 倍；增長了SQL窗口函數，公用表表達式，NOWAIT和SKIP LOCKED，降序索引，分組，正則表達式，字符集，成本模型和直方圖；JSON擴展語法，新功能，改進排序和部分更新。使用JSON表函數，可使用JSON數據的SQL機制；GIS地理支持。空間參考系統（SRS），以及SRS感知空間數據類型，空間索引和空間功能。可靠性 DDL語句已變得原子性和崩潰安全，元數據存儲在單個事務數據字典中。

2018年4月19日，MySQL 8.0.11 GA 發佈，支持NoSQL文檔存儲、原子的奔潰安全DDL語句、擴展JSON語法，新增JSON表函數，改進排序、分區更新功能。

1.3 Microsoft SQL Server 簡史

Microsoft SQL Server是由美國微軟公司所推出的關係數據庫解決方案，最新的版本是SQL Server 2017，已在美國時間2017年10月2日發佈。數據庫的內置語言本來是採用美國標準局和國際標準組織所定義的SQL語言，可是微軟公司對它進行了部分擴充而成爲做業用SQL。

SQL Server 官網： https://www.microsoft.com/en-us/sql-server/

1984年，Sybase（system database的縮寫）公司成立。

1987年，Sybase推出了本公司首個關係型數據庫Sybase SQL Server，這是第一個C/S架構的數據庫系統。

1988年，Microsoft、Sybase和Ashton-Tate合做，在Sybase的基礎上生產出了在OS/2操做系統上使用的SQL Server 1.0。

1989年，SQL Server 1.0 發佈，取得了較大的成功，Microsoft和Ashton-Tate分道揚鑣。

1991年，SQL Server 1.11 發佈。

1992年，SQL Server 4.2A 發佈，由Microsoft和Sybase共同開發。

1993年，SQL Server 4.2B 發佈，支持 Windows NT 3.1 操做系統。

1994年，Microsoft和Sybase分道揚鑣。

1995年，SQL Server 6.0 發佈，由Microsoft自行研發，隨後推出的SQL Server 6.5 取得巨大成功。

1996年，SQL Server 6.5 發佈。

1998年，SQL Server 7.0 發佈，SQL Server 7.0開始進軍企業級數據庫市場。

2000年，SQL Server 2000 發佈，新增了日誌傳送，索引視圖。

2005年11月，SQL Server 2005 發佈，新增了分區、數據庫鏡像、聯機索引、數據庫快照、複製、故障轉移集羣、全文搜索。

2008年8月6日，SQL Server 2008 發佈，新增了數據壓縮、資源調控器、備份壓縮、空間數據類型集、層次數據類型、寬數據表、MERGE語句。

2010年4月21日，SQL Server 2008 R2 發佈，新增數據中心版，最大支持256核，支持Unicode壓縮。

2012年3月6日，SQL Server 2012 發佈，新增AlwaysON、Columnstore索引、加強審計功能、支持大數據。

2014年4月1日，SQL Server 2014 發佈，新增內存優化表、備份加密、加強AlwaysOn功能、延遲持續性、分區切換、索引生成、列存儲索引、緩衝池擴展、增量統計信息。

2016年6月1日，SQL Server 2016 發佈，支持JSON，多TempDB數據庫文件、全程加密技術、Query Store、支持R語言。

2017年10月2日，SQL Server 2017 發佈，支持Linux操做系統，新增可恢復在線索引重建、圖數據庫功能，支持R、Python的機器學習功能。

1.4 PostgreSQL 簡史

PostgreSQL是自由的對象-關係型數據庫服務器，在靈活的BSD許可證下發行。它在其餘開放源代碼數據庫系統，和專有系統以外，爲用戶又提供了一種選擇。

PostgreSQL 官網： https://www.postgresql.org/

1986年，UCB啓動了 POSTGRES項目，該項目由Stonebraker教授領導，由DARPA（防務高級研究項目局，Defense Advanced Research Projects Agency）、ARO（陸軍研究辦公室，the Army Research Office）、NSF（國家科學基金，the National Science Foundation）、以及 ESL, Inc 共同贊助。同年，Stonebraker發表了「The design of POSTGRES」,「The POSTGRES data model 」,「The design of the POSTGRES rules system」,「The design of the POSTGRES storage system 」等一系列論文，引入對象關係理念，探討該系統最初的概念、數據模型定義、規則系統設計、存儲管理器的理論基礎和體系結構。

1989年6月， Postgres 1 發佈，Stonebraker發表了「The implementation of POSTGRES 」。

1990年6月， Postgres 2 發佈，重寫了規則系統。

1991年， Postgres 3 發佈，改進了規則系統，增長了對多種存儲系統支持的能力，而且改進了查詢引擎。

1993年，Postgres 4 發佈，用戶劇增，而且特性需求急劇增長，隨後改項目正式終止。

1994年，UCB的研究生Andrew Yu和Jolly Chen，增長了一個SQL語言解釋器來替代早先的基於Ingres的QUEL系統，創建了 Postgres95。

1996年，該計劃被從新命名爲PostgreSQL。

1997年1月29日，PostgreSQL 6.0 發佈，這是PostgreSQL的第一個正式版本，支持惟一索引、身份認證功能。

1997年6月8日，PostgreSQL 6.1 發佈，新增多列索引、序列、貨幣和時間數據類型，GEQO。

1997年10月2日，PostgreSQL 6.2 發佈，增長了JDBC接口、觸發器、服務端編程接口、約束。

1998年3月1日，PostgreSQL 6.3 發佈，增長了SQL92標準的子查詢、PL/pgTCL。

1998年10月30日，PostgreSQL 6.4 發佈，增長了可讀視圖、加強了PL/pgTCL。

1999年6月9日，PostgreSQL 6.5 發佈，增長了MVCC、臨時表、更多的SQL語句支持。

2000年5月8日，PostgreSQL 7.0 發佈，增長了外鍵、JOIN鏈接。

2001年4月13日，PostgreSQL 7.1 發佈，增長了WAL預寫式日誌、外鏈接。

2002年2月4日，PostgreSQL 7.2 發佈，增長了PL/Python、國際化消息。

2002年11月27日，PostgreSQL 7.3 發佈，增長了模式、表函數、prepared query。

2003年11月17日，PostgreSQL 7.4 發佈，優化了JOIN和數據倉庫函數。

2005年1月19日，PostgreSQL 8.0 發佈，支持Windows平臺，增長了savepoints、表空間、時間點恢復。

2005年11月8日，PostgreSQL 8.1 發佈，性能優化、增長了兩階段提交、表分區、位圖索引掃描、共享行鎖、角色。

2006年12月5日，PostgreSQL 8.2 發佈，優化性能、增長了在線重建索引、諮詢鎖、熱standby。

2008年2月4日，PostgreSQL 8.3 發佈，增長了Heap-only tuples、全文搜索、SQL/XML、枚舉類型、UUID類型。

2009年7月1日，PostgreSQL 8.4 發佈，增長了窗口函數、列級權限、並行恢復、CTE公用表表達式、遞歸查詢。

2010年9月20日，PostgreSQL 9.0 發佈，支持Windows-x64，增長了內置二進制流複製、熱備、內置升級功能。

2011年9月12日，PostgreSQL 9.1 發佈，增長了同步複製、無日誌表、序列快照隔離級別、可寫CTE公用表表達式、SELinux集成、擴展、外部表。

2012年9月10日，PostgreSQL 9.2 發佈，增長了級聯流複製、索引掃描、原生JSON支持、加強鎖管理、range類型、空間分區GIST索引。

2013年9月9日，PostgreSQL 9.3 發佈，增長了LATERAL JOIN、觸發器、視圖、可寫外部表、物化視圖、加強了複製功能。

2014年12月18日，PostgreSQL 9.4 發佈，增長了JSONB、RANGE類型、ALTER SYSTEM語法、不阻塞讀的刷新物化視圖、動態註冊/起停後臺進程、邏輯API、GIN索引加強、Linux大頁支持。

2016年1月7日，PostgreSQL 9.5 發佈，增長了UPSERT、CUBE/ROLLUP、GROUPING SETS 語法、行級安全、TABLESAMPLE、新的BRIN索引。

2016年9月29日，PostgreSQL 9.6 發佈，支持並行查詢，利用sort/join pushdown加強了FDW、多種同步standby、快速清空大表。

2017年10月5日，PostgreSQL 10.5 發佈，增長了邏輯複製、聲明式表分區、加強並行查詢機制。

2018年10月18日，PostgreSQL 11 發佈，加強了分區的魯棒性和性能、存儲過程支持事務、加強並行查詢能力、增長了表達式的JIT。

1.5 DB2 簡史

IBM DB2企業服務器版本，是美國IBM公司發展的一套關係型數據庫管理系統。它主要的運行環境爲UNIX、Linux、IBM i、Z/OS，以及Windows服務器版本。DB2也提供性能強大的各稱IBM InfoSphere Warehouse版本。

DB2 官網：https://www.ibm.com/analytics/us/en/db2/

1961年，GE（通用電氣公司，General Electric Company）的Charles Bachman ，開發了IDS（集成數據存儲，Integrated Data Store），這是世界上第一個NDBMS（網狀數據庫管理系統，Network Database Management System），也是第一個數據庫管理系統。

1968年， IBM（國際商業機器公司，International Business Machines Corporation）的Vern Watts，在 IBM 360 計算機上，開發了 IMS（信息管理系統，Information Management System），這是IBM的第一代數據庫，因此也稱IMS爲 DB1。IMS是世界上第一個 HDBMS（層次數據庫管理系統，Hierarchical Database Management System）。

1970年，IBM公司的研究員 E. F. Codd（埃德加·科德），發表了論文「A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks」。該論文提出了關係模型，奠基了關係模型的理論基礎，科德也被譽爲「關係數據庫之父」。

1974年，IBM的San Jose 實驗室，啓動了 System R 項目，其目標是論證一個全功能 RDBMS（關係型數據庫管理系統，Relational Database Management System）的可行性。該項目結束於1979年，它是SQL 語言的第一次實現，併爲IBM的二代數據庫DB2，打下了基礎。

1974年，IBM的Don Chamberlin和Ray Boyce，經過 System R 項目的實踐，發表了論文"SEQUEL：A Structured English Query Language"，提出了 SEQUEL 語言，此即 SQL 語言的原型。

1975年，IBM的Don Chamberlin 和 Morton Astrahan ，發表了論文「Implementation of Structured English Query Language」，在 SEQUEL 的基礎上，闡述了在System R中的SQL實現，這也是 System R 項目得出的重大成果之一。

1975年，IBM的Y. H. Chin，發表了論文「Analysis of VSAM's free-space behavior」，比較了IBM的VSAM和ISAM，並提出了ISAM文件系統。該文件系統能夠連續地（按照他們進入的順序）或者任意地（根據索引）記錄任何訪問，每一個索引定義了一次不一樣排列的記錄。

1976年，IBM System R 項目組，發表了論文"A System R: Relational Approach to Database Management"，描述了一個關係型數據庫的原型。

1976年，IBM 的 Jim Gray，發表了論文「Granularity of Locks and Degreesof Consistency in a shared database」，正式定義了數據庫事務的概念和數據一致性的機制。

1977年， System R 原型在3個客戶處進行了安裝，這 3 個客戶分別是：波音公司、Pratt & Whitney 公司和 Upjohn 藥業。這標誌着 System R 從技術上已是一個比較成熟的數據庫系統，可以支撐重要的商業應用了。

1979年，IBM的Pat Selinger，發表了論文「Access Path Selection in aRelational Database Management System」，描述了業界第一個關係查詢優化器，它是DB2數據庫優化器的雛形。

1979年，Oracle公司推出了世界首個關係型數據庫的成品 Oracle 2 版本。

1980年，IBM發佈了 S/38 系統，該系統中集成了一個以 System R 爲原型的數據庫服務器。爲了方便應用程序的移植，它的 API 與 S/三、S/32 的 API 一致。

1980年，Cromemc公司的Roger Sippl和Laura King，開發了一個基於 ISAM技術的小型關係數據庫，做爲報表記錄器軟件的一部分。同年，二人離開Cromemco去從事關係數據庫系統的開發。

1981年，IBM 的研究員E.F.Codd，因爲提出了關係型數據庫模型，得到了ACM 圖靈獎。

1982年， SQL/DS for VSE and VM 發佈，這是IBM的第一個商用關係型數據庫產品，是業界第一個以SQL爲接口的RDMS。SQL/DS以System R爲原型設計，也是DB2的前身。

1983年， Database2 fo rMVS（簡稱DB2）發佈，這標誌着DB2的誕生。

1986年， System/38 V7 發佈，這是一種大型機，首次配置了查詢優化器，能對存取計劃進行優化。System/38 V7是DB2優化器的雛形，此時的DB2還只能在 大型機上運行。

1987年， OS/2 V1.0 擴展版發佈，這是IBM第一次把關係型數據庫處理能力擴展到微機系統。OS/2 V1.0是 DB2 for OS/二、Unix and Window 的雛形，今後DB2開始支持 小型機。

1988年， SQL/400 發佈，爲集成了RDBMS的AS/400服務器提供了SQL支持。IDUG（國際DB2用戶組織）組織成立。

1989年，IBM定義了 Common SQL 和 DRDA（分佈式關係數據庫架構，Distributed Relational Database Architecture），並在 IBM 全部的RDBMS上加以實現。

1992年，第一屆 IDUG歐洲大會在瑞士日內瓦召開。這標誌着 DB2 應用的全球化。

1993年， DB2 for OS/2 V1（簡寫DB2/2）和 DB2 forRS/6000V1（簡寫爲DB2/6000）發佈，DB2開始 支持Intel 和Unix 平臺。

1994年， DB2 For MVS V4 發佈，經過並行Sysplex 技術的實現，在主機上引入了分佈式計算（數據共享）。

1995年， DB2 V1 發佈，支持Windows ，UNIX等多個平臺，這是標誌性的一年。

1996年， DB2 V2.1.2 發佈，這是第一個真正支持 JAVA 和 JDBC 的數據庫產品。IBM併購 Tivoli，DB2改名爲DB2 UDB（UDB是「UniversalDatabase」的縮寫，意思是「通用數據庫」）。

1997年， DB2 for OS/390 V5 發佈，支持Web，也是當時惟一可以支持64, 000個併發用戶和百 TB 級別的數據庫產品。

1997年， DB2 UDB for UNIX、Windows and OS/2 發佈，支持 ROLLUP 和 CUBE 函數，對聯機分析處理（OLAP）具備重要意義。

1998年， DB2 UDB V5.2 發佈，增長了對 SQLJ、Java 存儲過程和用戶自定義函數的支持。

1998年， DB2 UDB for AS/400 發佈，使 AS/400 成爲充分支持電子商務的機型。

1999年， DB2 UDB V6.1 for Linux 發佈，支持Linux平臺。

2000年， DB2 XML Extender 發佈，支持內置XML擴展。經過 Net.Search Extender 提供了 in-memory 高速文本檢索功能；經過 Net.Search Extender 提供了 in-memory 高速文本檢索功能；集成 DataJoiner 來提供數據聯邦（federation）功能。

2001年， DB2 UDB V7.1 發佈，支持object-SQL。IBM以10 億美金收購了 Informix 的數據庫業務。

2002年， DB2 UDB V8.1 發佈，新增基於自我調節（SMART）技術。

2006年， DB2 UDB V9 發佈，這是劃時代的一個版本。是首個混合型數據庫（有傳統的關係型數據，也有XML層次型數據）。

2010年， DB2 UDB V10 for z/OS 發佈，支持z/OS系統。

2012年， DB2 UDB V10.1 for Linux, UNIX, and Windows 發佈，支持 Linux、Unix 和 Windows 系統，支持 Apache Hadoop 發佈。

2016年， DB2 UDB V11.1 GA 發佈，加強了高可用性、備份、日誌記錄、彈性和恢復、性能、SQL兼容、安全性、應用程序開發、數據移動等一系列功能。

2017年， DB2 UDB V11.1.2 發佈，加強了BLU性能、容許在列組織表中執行並行插入、加強HADR功能、改進數據庫崩潰恢復和事務回滾性能、支持建立加密樣本數據庫、加強CLI。

1.6 Microsoft Access 簡介

Microsoft Office Access是由微軟發佈的關係數據庫管理系統。它結合了Microsoft Jet Database Engine和圖形用戶界面兩項特色，是Microsoft Office的系統程序之一。

Access 官網： https://products.office.com/en-us/access

1.7 SQLite 簡介

SQLite 是遵照ACID的關係數據庫管理系統，它包含在一個相對小的C程序庫中。與許多其它數據庫管理系統不一樣，SQLite不是一個客戶端/服務器結構的數據庫引擎，而是被集成在用戶程序中。 SQLite遵照ACID，實現了大多數SQL標準。它使用動態的、弱類型的SQL語法。

SQLLite 官網： https://www.sqlite.org/

2000年8月17日，D. Richard Hipp，用C語言開發了SQLLite。

1.8 Teradata 簡介

天睿資訊系統有限公司爲美國商業軟件公司，以大數據分析、數據倉庫和整合行銷管理解決方案爲主要業務。天睿成立於1979年，前身隸屬於NCR公司，自2007年10月起從NCR獨立，並由麥克·科勒擔任執行長兼總裁。天睿公司總部設在俄亥俄州邁阿密斯堡。

Teradata 官網： https://www.teradata.com.cn/

1.9 MariaDB 簡介

MariaDB數據庫管理系統是MySQL的一個分支，主要由開源社區在維護，採用GPL受權許可。開發這個分支的緣由之一是：甲骨文公司收購了MySQL後，有將MySQL閉源的潛在風險，所以社區採用分支的方式來避開這個風險。 MariaDB的目的是徹底兼容MySQL，包括API和命令行，使之能輕鬆成爲MySQL的代替品。

MariaDB 官網： https://mariadb.org/

2009年1月22日，MariaDB 初始版本發佈。

1.10 Hive 簡介

Apache Hive是一個創建在Hadoop架構之上的數據倉庫。它可以提供數據的精煉，查詢和分析。Apache Hive起初由Facebook開發，目前也有其餘公司使用和開發Apache Hive，例如Netflix等。

Hive 官網： https://hive.apache.org/

2、KVDB（鍵值數據庫，Key-value store）
2.1 Redis 簡史

Redis(Remote Dictionary Server)是一個使用ANSI C編寫的開源（BSD許可）、支持網絡、基於內存、可選持久性、鍵值對存儲的數據結構服務器，可用做數據庫，高速緩存和消息隊列代理。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位圖，hyperloglogs等數據類型。內置複製、Lua腳本、LRU收回、事務以及不一樣級別磁盤持久化功能，同時經過Redis Sentinel提供高可用，經過Redis Cluster提供自動分區。

Redis 官網： https://redis.io/

2008年，意大利的創業公司Merzia，推出了基於MySQL的網站實時統計系統LLOOGG，但性能不太理想。

2009年，Merzia的創始人Salvatore Sanfilippo，爲了改善LLOOGG的性能，開發了Redis。

2010年，VMware公司開始贊助Redis的開發。

2012年08月02日，Redis 2.4.16 發佈。

2012年08月31日，Redis 2.4.17 發佈。

2012年11月7日，Redis 2.6.3 發佈。

2013年4月30日，Redis 2.6.13 發佈。

2013年11月25日，Redis 2.8.1發佈。

2015年4月1日，Redis 3.0.0 GA 發佈。

2015年5月5日，Redis 3.0.1 發佈，Upgrade urgency: LOW for Redis and Cluster, MODERATE for Sentinel.

2015年6月4日，Redis 3.0.2 發佈，Upgrade urgency: HIGH for Redis because of a security issue.LOW for Sentinel.

2015年7月17日，Redis 3.0.3 發佈，Upgrade urgency: LOW for Redis and Sentinel.

2015年9月8日，Redis 3.0.4 發佈，HIGH for Redis and Sentinel. However note that in order to fix certain replication bugs, the replication internals were modified in a very heavy way. So while this release is conceptually saner, it may contain regressions. For this reason, before the release, QA activities were performed by me (antirez) and Redis Labs and no evident bug was found.

2015年10月15日，Redis 3.0.5 發佈，MODERATE, the most important thing is a fix in the replication code that may make the slave hanging forever if the master remains with an open socket even if it is no longer able to reply.

2015年12月18日，Redis 3.0.6 發佈，We fixed a crash that happens very rarely, so updating does not hurt, but most users are unlikely to experience this condition because it requires some odd timing. However if you are a Redis Cluster user, upgrading is strongly adviced since this release includes very important improvements to Redis Cluster.

2016年1月28日，Redis 3.0.7 發佈，this release fixes important Redis Cluster bugs.

2016年6月17日，Redis 3.2.1 發佈，Critical fix to Redis Sentinel, due to 3.2.0 regression compared to 3.0。

2016年7月28日，Redis 3.2.2 發佈，A Redis server and a Sentinel crash are now fixed. GEORADIUS errors in reported entries are fixed.

2016年8月2日，Redis 3.2.3 發佈，Fix replication delay and redis-cli security issue.

2016年9月26日，Redis 3.2.4 發佈，Redis 3.2 and unstable contained a security vulnerability fixed by this release.

2016年10月26日，Redis 3.2.5 發佈，This release only fixes a compilation issue due to the missing -ldl at linking time.

2016年12月6日，Redis 3.2.6 發佈，GEORADIUS, BITFIELD and Redis Cluster minor fixes.

2017年1月31日，Redis 3.2.7 發佈，This release fixes important security and correctness issues. It is especially important to upgrade for Redis Cluster users and for users running Redis in their laptop since a cross-scripting attack is fixed in this release.

2017年2月12日，Redis 3.2.8 發佈，This release reverts back the Jemalloc upgrade that is believed to potentially cause a server deadlock. A MIGRATE crash is also fixed.

2017年5月17日，Redis 3.2.9 發佈，A few rarely harmful bugs were fixed.

2017年7月28日，Redis 3.2.10 發佈，This release contains a number of fixes that are not critical in the general case, but quite important in certain use cases. Upgrading is suggested but not mandatory.

2017年9月21日，Redis 3.2.11 發佈，Potentially critical bugs fixed.

2018年6月13日，Redis 3.2.12 發佈。

2017年7月14日，Redis 4.0.0 GA 發佈。

2017年7月24日，Redis 4.0.1 發佈，A few serious but non critical bugs in the modules subsystem. A rare Redis Cluster crash fixed.Many other minor fixes.

2017年9月21日，Redis 4.0.2 發佈，修復了一些潛在bug。

2017年11月30日，Redis 4.0.3 發佈，Several PSYNC2 bugs can corrupt the slave data set after a restart and a successful PSYNC2 handshake.

2017年11月30日，Redis 4.0.4 發佈，Several PSYNC2 bugs can corrupt the slave data set after a restart and a successful PSYNC2 handshake.

2017年12月1日，Redis 4.0.5 發佈，Redis 4.0.4 fix for PSYNC2 was broken, causing the slave to crash when receiving an RDB file from the master that contained a duplicated Lua script.

2017年12月4日，Redis 4.0.6 發佈，More errors in the fixes for PSYNC2 in Redis 4.0.5 were identified.

2018年1月24日，Redis 4.0.7 發佈，修復bug。

2018年2月2日，Redis 4.0.8 發佈，修復Redis Cluster相關bug。

2018年3月26日，Redis 4.0.9 發佈，Critical upgrade for users using AOF with the fsync policy set to "always".

2018年6月13日，Redis 4.0.10 發佈，修復了安全問題、SCAN命令、PSYNC二、Sentienl相關的bug。

2018年8月3日，Redis 4.0.11 發佈，修復了影響用戶子集的一些bug。

2018年10月17日，Redis 5.0.0 發佈，Upgrade urgency CRITICAL: Several fixes to streams AOF and replication.

2.2 Memcached 簡介

memcached是一套分佈式的高速緩存系統，由LiveJournal的Brad Fitzpatrick開發，但目前被許多網站使用。這是一套開放源代碼軟件，以BSD license受權發佈。 memcached缺少認證以及安全管制，這表明應該將memcached服務器放置在防火牆後。

Memcached 官網： http://memcached.org/

2.3 Hazelcast 簡介

Hazelcast IMDG是一個基於Java的開源內存數據網格。它也是開發產品的公司的名稱。 Hazelcast公司由風險投資公司資助，總部位於帕洛阿爾託。在Hazelcast網格中，數據均勻分佈在計算機集羣的節點之間，容許水平擴展處理和可用存儲。備份也分佈在節點之間，以防止任何單個節點發生故障。

Hazelcast 官網： https://hazelcast.com/

2.4 Ehcache 簡介

Ehcache是一種開源的、基於標準的緩存，能夠提升性能、卸載數據庫並簡化可伸縮性。它是最普遍使用的基於java的緩存，由於它健壯、可靠、功能齊全，並與其餘流行的庫和框架集成。Ehcache能夠從進程內緩存擴展到進程內/進程外部署和tb大小的緩存。

Ehcache 官網： http://www.ehcache.org/

2.5 Riak KV 簡介

Riak KV是一個分佈式NoSQL數據庫，旨在經過跨多個服務器分佈數據來提供最大的數據可用性。只要您的Riak KV客戶端可以訪問一個Riak服務器，它就應該可以寫入數據。

Riak KV 官網： http://docs.basho.com/riak/kv/2.2.3/

2.6 Aerospike 簡介

Aerospike社區版是一個企業級、互聯網規模的實時、關鍵任務應用和分析數據庫。

Aerospike 官網： https://www.aerospike.com/

2.7 Oracle NoSQL 簡介

官網： https://www.oracle.com/technetwork/database/database-technologies/nosqldb/overview/index.html

2.8 LevelDB 簡介

LevelDB是由谷歌構建的一個簡單的鍵值存儲。它被用於谷歌鉻和許多其餘產品。LevelDB支持任意字節數組做爲鍵和值、奇異的get、put和delete操做、批量的put和delete、雙向迭代器和使用很是快的Snappy算法的簡單壓縮。

LevelDB 官網： http://leveldb.org/

2.9 Infinispan 簡介

Infinispan是一個分佈式內存鍵/值與可選的數據存儲模式,Apache 2.0許可下可用。

Infinispan 官網： http://leveldb.org/

2.10 Amazon SimpleDB 簡介

SimpleDB 官網： http://www.cs.bc.edu/~sciore/simpledb/

3、MMDB（多模型數據庫，Multi-model ）
3.1 Amazon DynamoDB 簡介

Amazon DynamoDB是一個徹底託管的專有NoSQL數據庫服務，支持鍵值和文檔數據結構，由Amazon.com做爲Amazon Web Services產品組合的一部分提供。 DynamoDB向Dynamo公開相似的數據模型並從其派生名稱，但具備不一樣的底層實現。

DynamoDB 官網： https://docs.aws.amazon.com/mobile/sdkforunity/developerguide/dynamodb.html

2012年1月18日，亞馬遜發佈了DynamoDB。

3.2 Microsoft Azure Cosmos DB 簡介

Azure Cosmos DB是Microsoft專有的全球分佈式多模型數據庫服務「用於管理行星級數據」，於2017年5月推出。它基於並擴展了早期的Azure DocumentDB（發佈於2014年）。Azure Cosmos DB是無架構的，一般歸類爲NoSQL數據庫。

Cosmos DB 官網： https://azure.microsoft.com/zh-cn/services/cosmos-db/

2017年5月，微軟發佈了CosmosDB。

3.3 MarkLogic 簡史

MarkLogic 官網： http://www.marklogic.com/

2001年，Ultraseek搜索引擎公司的首席架構師Christopher Lindblad，創立了Cerisent公司，以後更名爲MarkLogic。該公司的初衷是爲了彌補搜索和數據產品的不足。

2003年，Cerisent XQE 1.0 發佈。

2004年，Cerisent XQE 2.0 發佈。

2005年，MarkLogic Server 3.0 發佈。

2006年，MarkLogic Server 3.1 發佈。

2007年，MarkLogic Server 3.2 發佈。

2008年，MarkLogic Server 4.0 發佈。

2009年，MarkLogic Server 4.1 發佈。

2010年，MarkLogic Server 4.2 發佈。

2011年，MarkLogic Server 5.0 發佈。

2012年，MarkLogic Server 6.0 發佈。

2013年，MarkLogic Server 7.0 發佈。

2015年，MarkLogic Server 8.0發佈，支持JSON存儲和用JavaScript處理數據。

2017年，MarkLogic Server 9.0 發佈，新增了跨關係型和非關係型的數據集成。

3.4 Datastax Enterprise 簡介

DataStax，Inc。是一家位於加利福尼亞州聖克拉拉的數據管理公司。該公司創建在Apache Cassandra之上。截至2017年10月，該公司在50多個國家/地區擁有約400名客戶。

Datastax Enterprise 官網： https://www.datastax.com/products/datastax-enterprise

3.5 OrientDB 簡介

OrientDB是一個用Java編寫的開源NoSQL數據庫管理系統。它是一個多模型數據庫，支持圖形，文檔，鍵/值和對象模型，但這些關係在圖形數據庫中進行管理，並在記錄之間創建直接鏈接。它支持無模式，模式完整和模式混合模式。

OrientDB 官網： https://orientdb.com/

3.6 Kdb+ 簡介

kdb+是一個基於列的關係時間序列數據庫，具備內存功能，由Kx Systems開發和銷售。該數據庫一般用於高頻交易，以高速存儲，分析，處理和檢索大型數據集。

kdb+ 官網： https://kx.com/

3.7 ArangoDB 簡介

ArangoDB是ArangoDB公司開發的原生多模型數據庫。它支持三種數據模型，一種數據庫核心和統一查詢語言AQL。查詢語言是聲明性的，容許在單個查詢中組合不一樣的數據訪問模式。 ArangoDB是一個NoSQL數據庫系統，但AQL在不少方面與SQL相似。

ArangoDB 官網： https://www.arangodb.com/

3.8 Apache Ignite 簡介

Apache Ignite是一個memory-centric分佈式數據庫、緩存和處理平臺事務性、分析性和流式工做負載以pb級的速度提供內存中的速度。

Apache Ignite 官網： https://ignite.apache.org/

3.9 Apache Drill 簡介

Apache Drill是一個Apache開源SQL查詢引擎用於大數據探索。Drill從基層開始設計，支持對來自現代大數據應用程序的半結構化、快速進化的數據進行高性能分析，同時仍然提供行業標準查詢語言ANSI SQL的熟悉度和生態系統。Drill提供了與現有Apache Hive和Apache HBase部署的即插即用集成。

Apache Drill 官網： http://drill.apache.org/

3.10 InterSystems Caché 簡介

InterSystems Caché® 是一種高性能的數據庫，可助力全球範圍的事務處理應用。它的用途極爲普遍，包括：銀河系億萬顆星球的測繪，天天數十億次股權交易的處理，以及智能電網的管理。

官網： https://www.intersystems.com/cn/products/cache/

4、DDB（文檔數據庫， Document store）
4.1 MongoDB 簡史

MongoDB是一個免費、開源、跨平臺、面向文檔的數據庫。

MongoDB 官網： https://www.mongodb.com/

2007年10月，10gen公司開始開發MongoDB，做爲一個Paas產品的組件。

2009年2月11日，MongoDB 1.0 發佈。

2012年05月23日，MongoDB 2.1 發佈，採用全新架構，包含諸多加強。

2012年06月06日，MongoDB 2.0.6 發佈，分佈式文檔數據庫。

2013年，10gen公司更名爲MongoDB Inc.

2013年4月17日，MongoDB 2.4.1發佈。

2013年04月23日，MongoDB 2.4.3 發佈，此版本包括了一些性能優化，功能加強以及bug修復。

2013年08月20日，MongoDB 2.4.6 發佈。

2013年11月1日，MongoDB 2.4.8 發佈，穩定版。

2014年5月5日，MongoDB 2.6.1 發佈。

2015年3月17日，MongoDB 3.0.1 發佈。

2016年1月12日，MongoDB 3.2.1 發佈。

2017年10月20日，MongDB在NASDAQ IPO，股票代碼MDB。

2017年12月20日，MongoDB 3.4.1 發佈。

2018年9月7日，MongoDB 3.4.17 發佈。

2017年12月26日，MongoDB 3.6.1 發佈。

2018年9月19日，MongoDB 3.6.8 發佈。

2018年8月6日，MongoDB 4.0.1 發佈。

2018年10月9日，MongoDB 4.0.3 發佈，當前穩定版。

4.2 Couchbase 簡史

Couchbase Server，最初稱爲Membase，是一個開源的，分佈式多模型NoSQL面向文檔的數據庫軟件包，針對交互式應用程序進行了優化。這些應用程序能夠經過建立，存儲，檢索，聚合，操縱和呈現數據來爲許多併發用戶服務。

Couchbase 官網： https://www.couchbase.com/

2010年8月，Couchbase 1.0 發佈。

2018年7月24日，Couchbase 5.5.0 發佈，當前穩定版本。

4.3 CouchDB 簡史

Apache CouchDB是一個開源數據庫，專一於易用性和成爲"徹底擁抱web的數據庫"。它是一個使用JSON做爲存儲格式，JavaScript做爲查詢語言，MapReduce和HTTP做爲API的NoSQL數據庫。其中一個顯著的功能就是多主複製。

CouchDB 官網： http://couchdb.apache.org/

2005年，CouchDB 1.0 發佈。

2018年8月8日，CouchDB 2.2.0 發佈，當前穩定版本。

4.4 Firebase Realtime Database 簡介

Firebase是一家實時後端數據庫創業公司，它能幫助開發者很快的寫出Web端和移動端的應用。自2014年10月Google收購Firebase以來，用戶能夠在更方便地使用Firebase的同時，結合Google的雲服務。

Firebase 官網： https://firebase.google.com/

4.5 RethinkDB 簡介

RethinkDB是第一個爲實時web從頭構建的開源、可伸縮的JSON數據庫。它經過公開一個使人興奮的新訪問模型來顛覆傳統的數據庫體系結構——開發人員能夠告訴RethinkDB不斷地將更新後的查詢結果實時推送到應用程序中，而不是輪詢更改。RethinkDB的實時推送架構大大減小了構建可伸縮實時應用程序所需的時間和精力。

RethinkDB 官網： https://www.rethinkdb.com/

4.6 Cloudant 簡介

IBM Cloudant是一個非關係型、分佈式數據庫，基於CouchDB和BigCouch開發。

Cloudant 官網： https://www.ibm.com/cloud/cloudant

4.7 RavenDB 簡介

RavenDB是業內第一個徹底事務性的NoSQL ACID數據庫，它結合了可伸縮性、高可用性、速度和性能。

RavenDB 官網： https://ravendb.net/

2008年，Oren Eini成立了Hibernating Rhinos公司。

2018年8月31日，RavenDB 4.0.7 發佈。

2018年8月3日，RavenDB 4.0.6 發佈。

2018年8月31日，RavenDB 4.0.7 發佈。

2018年10月15日，RavenDB 4.0.8 發佈。

2018年10月22日，RavenDB 4.0.9 發佈。

4.8 PouchDB 簡介

PouchDB是一個受Apache CouchDB啓發的開源JavaScript數據庫，它被設計成在瀏覽器中運行良好。

PouchDB 官網： https://pouchdb.com/

2018年1月23日，PouchDB 6.4.2 發佈。

2018年6月21日，PouchDB 7.0 發佈。

5、TSDB（時序數據庫，Time Series DBMS）
5.1 InfluxDB 簡介

InfluxDB是一個由InfluxData開發的開源時序型數據庫。它由Go寫成，着力於高性能地查詢與存儲時序型數據。InfluxDB被普遍應用於存儲系統的監控數據，IoT行業的實時數據等場景。

InfluxDB 官網： https://www.influxdata.com/time-series-platform/influxdb/

2013年，Errplane公司以開源形式，開始開發InfluxDB，其目的是爲了提供一個高性能的監控以及告警的解決方案。

2015年，Errplane正式改名爲InfluxData Inc.

2013年9月24日，InfluxDB 1.0 發佈。

2018年8月3日，InfluxDB 1.6.1 發佈，當前穩定版本。

5.2 Graphite 簡介

Graphite 專一於兩個最簡單的任務: 做爲一個便捷且Scalable的Network Service，以精度隨時間遞減的方式存儲Metrics數據，並支持以豐富的函數獲取它們，以圖片或者JSON的格式。

石墨是一種企業級的監控工具，在廉價的硬件上運行良好。它最初是由克里斯·戴維斯(Chris Davis)於2006年在Orbitz設計並編寫的，做爲一個最終發展成爲基本監控工具的副項目。2008年，Orbitz容許按照開源Apache 2.0許可協議發佈石墨版本。從那之後，克里斯繼續在石墨上工做，並將其部署到包括西爾斯在內的其餘公司，在那裏石墨是電子商務監控系統的支柱。現在許多大公司都在使用它。

Graphite 官網： http://graphiteapp.org/

5.3 RRDtool 簡介

RRDtool是一種開源的行業標準、高性能數據記錄和時間序列數據繪圖系統。RRDtool能夠很容易地集成到shell腳本、perl、python、ruby、lua或tcl應用程序中。

RRDtool 官網： https://oss.oetiker.ch/rrdtool/

1999年7月16日，rrdtool 1.0.0 發佈。

2005年4月25日，rrdtool 1.0.50 發佈。

2005年4月26日，rrdtool 1.2.0 發佈。

2008年2月17日，rrdtool 1.2.27 發佈。

2008年6月11日，rrdtool 1.3.0 發佈。

2009年10月24日，rrdtool 1.3.9 發佈。

2009年10月27日，rrdtool 1.4.0 發佈。

2014年9月30日，rrdtool 1.4.9 發佈。

2015年4月16日，rrdtool 1.5.0 發佈。

2016年4月19日，rrdtool 1.5.6 發佈。

2016年4月19日，rrdtool 1.6.0 發佈。

2017年5月16日， rrdtool 1.7.0 發佈。

5.4 OpenTSDB 簡介

OpenTSDB(Open time series data base)，開放時間序列數據庫。DB這個詞頗有誤導性，其實並非一個db，單獨一個OpenTSDB沒法存儲任何數據，它只是一層數據讀寫的服務，更準確的說它只是創建在Hbase上的一層數據讀寫服務。

OpenTSDB 官網： http://opentsdb.net/

2016年2月14日，OpenTSDB 2.1.4 發佈。

2016年2月14日，OpenTSDB 2.2.0 發佈。

2016年10月8日，OpenTSDB 2.2.1 發佈。

2016年12月29日，OpenTSDB 2.2.2 發佈。

2016年12月31日，OpenTSDB 2.3.0 發佈。

2018年4月321日，OpenTSDB 2.3.1 發佈。

5.5 Prometheus 簡介

Prometheus是一個開源系統監測和警報工具包，最初是在SoundCloud開發的。自2012年成立以來，許多公司和組織都採用了Prometheus項目，該項目擁有一個很是活躍的開發者和用戶社區。它如今是一個獨立的開源項目，獨立於任何公司進行維護。爲了強調這一點，並闡明項目的治理結構，Prometheus在2016年加入了雲計算基金會，成爲繼Kubernetes以後的第二個託管項目。

SoundCloud，一家位於德國柏林的音頻流服務商，對他們的的StatsD和Graphite監控工具很不滿意，因而在五年前開始尋找一個替代方案。對他們而言幸運的是，一位自2006年到2012年在Google工做的軟件工程師Matt Proud從這家搜索引擎巨頭離職後建立了Prometheus（普魯米修斯）項目。

Prometheus 官網： https://prometheus.io/

5.6 Druid 簡介

Druid是Java語言中最好的數據庫鏈接池。Druid可以提供強大的監控和擴展功能。Druid的核心設計結合了來自OLAP/ analysis數據庫、timeseries數據庫和搜索系統的思想，建立了一個統一的操做分析系統。

Druid 官網： http://druid.io/

2011年，Metamarkets公司開始開發一款數據分析產品Druid。

2012年10月，該項目轉爲GPL協議的開源項目，並在2015年2月，移至Apache項目。

2018年9月18日，druid 0.12.3 發佈，當前穩定版本。

5.7 TimescaleDB 簡介

TimescaleDB是一個開源的時間序列數據庫，用於快速獲取和複雜查詢。它說的是「全SQL」，與傳統關係數據庫同樣易於使用，但其擴展方式與之前爲NoSQL數據庫保留的方式相同。

TimescaleDB 官網： https://www.timescale.com/

5.8 KairosDB 簡介

KairosDB是一個快速可靠的分佈式時間序列數據庫，主要用Cassandra來作底層存儲，也可使用H2。KairosDB是在OpenTSDB基礎上重寫的。

KairosDB 官網： http://kairosdb.github.io/

5.9 Riak TS 簡介

Riak®TS是惟一的企業級、NoSQL時間序列數據庫，專門爲物聯網和時間序列數據進行優化。它吸取、轉換、存儲和分析大量的時間序列數據。Riak TS被設計得比Cassandra快。

Riak TS 官網： http://basho.com/products/riak-ts/

5.10 Axibase 簡介

Axibase是基於hadoop的具備SQL、規則引擎和可視化的時間序列數據庫。

Axibase 官網： https://axibase.com/products/axibase-time-series-database/

6、SE（搜索引擎，Search engines）
6.1 Elasticsearch 簡介

Elasticsearch 是一個分佈式的 RESTful 風格的搜索和數據分析引擎，可以解決不斷涌現出的各類用例。做爲 Elastic Stack 的核心，它集中存儲您的數據，幫助您發現意料之中以及意料以外的狀況。

Elasticsearch 官網： https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

6.2 Splunk 簡介

Splunk Inc.是一家總部位於加利福尼亞州舊金山的美國跨國公司，經過網絡風格的界面生產用於搜索，監控和分析機器生成的大數據的軟件。 Splunk在可搜索的存儲庫中捕獲，索引和關聯實時數據，從中能夠生成圖形，報告，警報，儀表板和可視化。

Splunk 官網： https://www.splunk.com/

6.3 Solr 簡介

Solr是創建在Apache Lucene基礎上，受歡迎的、瞬間、開源企業搜索平臺。

Sorl 官網： http://www.sorl.cn/

6.4 Sphinx 簡介

Sphinx是一個基於SQL的全文檢索引擎，能夠結合MySQL,PostgreSQL作全文搜索，它能夠提供比數據庫自己更專業的搜索功能，使得應用程序更容易實現專業化的全文檢索。Sphinx特別爲一些腳本語言設計搜索API接口，如PHP,Python,Perl,Ruby等，同時爲MySQL也設計了一個存儲引擎插件。

Sphinx 官網： http://sphinxsearch.com/

6.5 Microsoft Azure Search 簡介

Azure搜索是一種搜索即服務的雲解決方案，它爲開發人員提供api和工具，用於在web、移動和企業應用程序中的私有、異構內容上添加豐富的搜索體驗。查詢執行位於用戶定義的索引之上。

Azure Search 官網： https://azure.microsoft.com/en-us/services/search/

6.6 Algolia 簡介

Algolia是一家爲網站與移動應用提供託管式搜索API的初創企業，成立於2012年，總部位於舊金山，曾參加過去年的YC訓練營。網站或移動應用只需嵌入簡單代碼數分鐘便可實現搜索功能。

Algolia 官網： https://www.algolia.com/

6.7 Amazon CloudSearch 簡介

Amazon CloudSearch 是一款在 AWS 雲中託管的服務，可以讓您簡單且經濟高效地爲網站或應用程序設置、管理或擴展搜索解決方案。

Amazon CloudSearch 支持 34 種語言和經常使用搜索功能（如突出顯示、自動完成和地理空間搜索）

Amazon CloudSearch 官網： https://aws.amazon.com/cn/cloudsearch/

6.8 Google Search Appliance 簡介

Google Search Appliance 是由Google公司出品的一種機架式設備，該設備提供文件索引功能，能夠集成到企業內部，文件管理系統或網站上使用相似谷歌搜索的界面提供給終端用戶檢索。它是局域網本地版的谷歌產品，而且主要着眼於企業市場。

Google Search Appliance 官網： https://enterprise.google.com/search/products/gsa.html

6.9 Xapian 簡介

Xapian是一個開源搜索引擎庫，在GPL v2+下發布。它是用c++編寫的，綁定容許使用Perl、python二、python三、PHP 五、PHP 七、Java、Tcl、c#、Ruby、Lua、Erlang、Node。js和R(到目前爲止!)

Xapian是一個高度適應性的工具包，它容許開發人員輕鬆地向本身的應用程序添加高級索引和搜索工具。它內置了對幾種權重模型的支持，還支持一組豐富的布爾查詢操做符。

若是您正在爲您的網站尋找一個打包的搜索引擎，您應該看看Omega:一個咱們提供的基於Xapian的應用程序。與大多數其餘網站搜索解決方案不一樣，Xapian的多功能性容許您擴展Omega以知足您的需求。

Xapian 官網： https://xapian.org/

6.10 SearchBlox 簡介

SearchBlox是一個簡單的、靈活的、企業級搜索、敏感性分析、文本分析解決方案。

SearchBlox 官網： https://www.searchblox.com/

7、GDB（圖數據庫，Graph DBMS）
7.1 Neo4j 簡介

Neo4j是一個高性能的,NOSQL圖形數據庫，它將結構化數據存儲在網絡上而不是表中。它是一個嵌入式的、基於磁盤的、具有徹底的事務特性的Java持久化引擎，可是它將結構化數據存儲在網絡(從數學角度叫作圖)上而不是表中。Neo4j也能夠被看做是一個高性能的圖引擎，該引擎具備成熟數據庫的全部特性。程序員工做在一個面向對象的、靈活的網絡結構下而不是嚴格、靜態的表中——可是他們能夠享受到具有徹底的事務特性、企業級的數據庫的全部好處。

Neo4j 官網： https://neo4j.com/

7.2 Apache Giraph 簡介

Apache Giraph是爲高可伸縮性而構建的迭代圖形處理系統。例如，Facebook目前使用它來分析用戶和他們的聯繫造成的社交圖。Giraph最初是與Pregel相對應的開源軟件，是在谷歌開發的圖形處理架構，並在2010年的一篇論文中進行了描述。這兩個系統都受到Leslie Valiant引入的分佈式計算批量同步並行模型的啓發。Giraph除了基本的預凝膠模型以外還增長了一些特性，包括主計算、分片聚合器、面向邊緣的輸入、核外計算等等。隨着世界範圍內穩定的開發週期和不斷增加的用戶羣體，Giraph是釋放大規模結構化數據集潛力的天然選擇。

Giraph 官網： http://giraph.apache.org/

7.3 JanusGraph 簡介

JanusGraph是一個分佈式、可擴展、事務性的圖形數據庫，用於存儲和查詢包含分佈在多機器集羣中的數千億頂點和邊的圖形。JanusGraph是一個事務性數據庫，能夠支持數千個併發用戶實時執行復雜的圖形遍歷。

JanusGraph 官網： http://janusgraph.org/

7.4 Dgraph 簡介

Dgraph是一個開源的、可擴展的、分佈式的、高可用性的、快速的圖形數據庫，從底層設計到生產運行。

Dgraph 官網： https://dgraph.io/

7.5 TigerGraph 簡介

TigerGraph是快速、可擴展的圖數據庫、圖分析平臺。TigerGraph表明了圖數據庫演進的下一個階段，它是第一個可以在互聯網規模數據上進行實時分析的系統。TigerGraph的原生並行圖（NPG）的設計着眼於存儲和計算，支持實時圖更新並實現內置並行計算。TigerGraph的類SQL圖查詢語言（GSQL）爲大數據的即時瀏覽和交互式分析提供支持。藉助GSQL的表達能力和原生並行圖的運行速度，您能夠進行深度連接分析：揭示以往因其餘系統性能問題或表達能力限制而沒法得到的數據價值。

TigerGraph 官網： https://www.tigergraph.com.cn/product/

7.6 InfiniteGraph 簡介

InfiniteGraph是一個高度專業化的圖形數據庫。它的功能正在被遷移到ThingSpan。不過，客觀性將繼續支持受權用戶，並將其推薦給但願在Spark環境以外使用graph analytics的Java開發人員。特定的特性，例如尋路，已經被合併到底層數據庫-客觀性/DB中。這將簡化咱們產品的開發、質量保證、維護和支持。

InfiniteGraph 官網： https://www.objectivity.com/products/infinitegraph/

7.7 Sparksee 簡介

Sparksee是一款可擴展、高性能圖數據庫。

Sparksee 官網： http://www.sparsity-technologies.com/

7.8 HyperGraphDB 簡介

HyperGraphDB是一種通用的開源數據存儲機制，基於一種被稱爲有向超圖的強大的知識管理形式。雖然持久內存模型主要是爲知識管理、人工智能和語義web項目設計的，但它也能夠做爲嵌入式面向對象數據庫用於各類規模的Java項目。或者圖形數據庫。或者(非sql)關係數據庫。

HyperGraphDB 官網： http://www.hypergraphdb.org/

7.9 FlockDB 簡介

FlockDB是Twitter爲進行關係數據分析而構建的。FlockDB迄今爲止尚未穩定的版本，對於它是不是一個真正的圖形數據庫，尚有爭議。FlockDB和其它圖形數據庫（如Neo4j、OrientDB）的區別在於圖的遍歷，Twitter的數據模型不須要遍歷社交圖譜。儘管如此，因爲FlockDB應用於Twitter這樣的大型站點，以及它相比其它圖形數據庫的簡潔性，仍然值得咱們值得關注。

7.10 InfoGrid 簡介

InfoGrid是一個開源、Web圖形數據庫，它有許多附加的軟件組件，使得在圖形基礎上開發最穩定的Web應用程序變得容易。

InfoGrid 官網： http://infogrid.org/trac/

8、ODB（對象數據庫，Object-oriented DBMS）
8.1 Versant Object Database 簡介

Actian NoSQL對象技術使軟件開發人員可以輕鬆地處理極其複雜的對象模型的數據庫需求，並被世界上最大的公司用於具備很是大規模數據管理需求的應用程序。Actian NoSQL不須要映射代碼來存儲或檢索對象，所以能夠在不停機的狀況下處理模式修改。容錯、同步和異步複製、高可用性和優秀的可伸縮性使Actian NoSQL爲企業作好了準備。

Versant Object Database 官網： https://www.actian.com/data-management/nosql-object-database/

8.2 ObjectStore 簡介

Ignite的ObjectStore標準版是一個面向對象的數據庫管理系統，用於要求可靠、事務性、對象持久性和實時數據緩存的應用程序。它是內存中領先的數據庫，適用於須要高性能、高度可伸縮性和實時響應性的應用程序。

ObjectStore 官網： http://www.ignitetech.com/solutions/information-technology/objectstore

8.3 Db4o 簡介

db4o是一個開源的對象數據庫，它使Java和。net開發人員可以減小開發時間和成本，並達到史無前例的性能水平。db4o原生對象數據庫引擎的獨特設計使其成爲理想的選擇是嵌入在設備和設備,在打包軟件移動或桌面平臺上運行,或者在實時控制系統——簡而言之:在全部Java和.net環境,沒有數據庫管理員(DBA)。

Db4o 官網： http://www.db4o.com/

8.4 Matisse 簡介

Matisse 官網： http://www.matisse.com/

8.5 GemStone/S 簡介

GemStone/S是一種用於開發、部署和管理可伸縮的、高性能、基於業務對象多層應用程序的先進平臺。GemStone/S提供了業務關鍵應用程序所要求的無與倫比的靈活性和能力。

GemStone/S 官網： https://gemtalksystems.com/

8.6 ObjectDB 簡介

ObjectDB在JPA/JDO的支持下，比其餘JPA/DBMS快10倍。

ObjectDB 官網： http://www.objectdb.com/

8.7 Starcounter 簡介

Starcounter 官網： http://starcounter.com/

8.8 Jade 簡介

Jade 官網： https://www.jadeworld.com/

9、RDF（三元組數據庫，RDF stores）
9.1 Jena 簡介

Jena是一個免費開源的Java框架，用於構建語義Web和連接數據應用程序。

Jena 官網： http://jena.apache.org/

9.2 Algebraix 簡介

Algebraix 官網： https://algebraix.io/

9.3 RDF4J 簡介

RDF4J是用於處理RDF數據的Java框架，支持基於內存和基於磁盤的存儲。

RDF4J 官網： http://rdf4j.org/

9.4 4store 簡介

4store是一個高效、可擴展和穩定的RDF數據庫。

4store由Steve Harris設計，在Garlik開發，以支持他們的語義Web應用程序。它已經提供了大約3年的基礎平臺。有時在15GT數據庫上保存和運行查詢，支持數千人使用的Web應用程序。

4store 官網： https://github.com/4store/4store

9.5 Redland 簡介

Redland是一組爲資源描述框架(RDF)提供支持的免費軟件C庫。

Redland 官網： http://librdf.org/

9.6 RedStore 簡介

RedStore是一個用C語言編寫的輕量級RDF三聯存儲庫，使用的是Redland庫。

RedStore 官網： https://www.aelius.com/njh/redstore/

9.7 Mulgara 簡介

Mulgara是一個徹底用Java編寫的快速RDF數據庫。

Mulgara 官網： http://www.mulgara.org/

9.8 BrightstarDB 簡介

BrightstarDB是一個RDF三重存儲。它不須要定義數據庫模式，使用RDF數據模型，您能夠輕鬆地添加和集成全部形狀的數據。咱們還實現了標準的SPARQL查詢語言、更新語言和協議，以便您可使用現成的客戶端工具鏈接到您的數據存儲。

BrightstarDB 官網： http://brightstardb.com/

9.9 CubicWeb 簡介

CubicBeb是一個語義web應用程序框架，在LGPL下得到許可，它容許開發人員經過重用組件(稱爲多維數據集)並遵循衆所周知的面向對象設計原則高效地構建web應用程序。

CubicWeb 官網： https://www.cubicweb.org/

9.10 Dydra 簡介

Dydra是一個基於雲的圖形數據庫。不管您使用的是現有的社交網絡api，仍是想要構建本身的社交網絡，Dydra都將客戶的社交圖看做是這樣的。

Dydra 官網： https://dydra.com/about

10、MVDB（多值數據庫，Multivalue DBMS）
10.1 Adabas 簡介

Adabas 官網： https://www.softwareag.com/corporate/products/adabas_natural/adabas/default.html

10.2 UniData,UniVerse 簡介

Rocket® U2 (UniVerse and UniData) 爲全球成千上萬的顧客的關鍵任務軟件解決方案。不管是在內部開發，仍是從Rocket partners購買做爲交鑰匙解決方案，U2都爲桌面、web和移動應用程序提供了基礎，這些應用程序能夠解決普遍的業務需求，擁有成本低，幾乎沒有停機時間，並且硬件佔用少。

UniData,UniVerse 官網： https://www.rocketsoftware.com/products/rocket-u2

10.3 jBASE 簡介

jBASE是一個世界級的數據庫管理系統，由開發工具、中間件和多維數據庫組成。jBASE充分利用了關係數據庫模型的優勢，併爲其添加了一些重要的優勢，包括易用性、卓越的性能、較小的佔用空間以及全部豐富的多值特性，使其很是適合從Internet到OLAP到事務性應用程序的全部業務使用。該體系結構的獨特設計容許全部和任何應用程序開發工具和後端數據庫組成jBASE解決方案的一部分。

jBASE 官網： https://www.jbase.com/

10.4 Model 204 簡介

火箭®M204®家庭DBMS產品，提供快速訪問IBM®z系統™和開放/ vm在大規模的數據,使它容易將數據轉換成局域網,互聯網,或外聯網應用程序。

Model 204 官網： https://www.rocketsoftware.com/products/rocket-m204

10.5 D3 簡介

火箭®D3和mvBase解決方案集成的數據庫和應用程序開發環境爲事務和分析數據庫應用程序設計的。它們結合了可伸縮的、靈活的、無縫的互操做性、連通性和系統管理和管理的低開銷。

D3 官網： https://www.rocketsoftware.com/products/rocket-d3

10.6 SciDB 簡介

SciDB 官網： http://scidb.org/

10.7 Northgate Reality 簡介

Northgate Reality 官網： http://www.nps-reality.com/

10.8 OpenInsight 簡介

OpenInsight 官網： https://www.revelation.com/index.php/products/openinsight

10.9 Rasdaman 簡介

rasdaman(「光柵數據管理器」)容許存儲和查詢大量多維數組，如傳感器、圖像、模擬和統計數據出如今地球、空間和生命科學等領域。這個全球領先的陣列分析引擎以其靈活性、性能和可伸縮性而獨樹一幟。Rasdaman能夠處理駐留在文件系統目錄和數據庫中的數組。

Rasdaman 官網： http://www.rasdaman.org/

10.10 OpenQM 簡介

OpenQM是一個高性能、自調節、多值數據庫。

OpenQM 官網： http://www.openqm.com/

11、WCDB（列數據庫，Wide Column Store/Column-Family）
11.1 Cassandra 簡介

Apache Cassandra（社區內通常簡稱爲C*）是一套開源分佈式NoSQL數據庫系統。它最初由Facebook開發，用於儲存收件箱等簡單格式數據，集Google BigTable的數據模型與Amazon Dynamo的徹底分佈式架構於一身。Facebook於2008將 Cassandra 開源，此後，因爲Cassandra良好的可擴展性和性能，被 Apple Comcast,Instagram, Spotify, eBay, Rackspace, Netflix等知名網站所採用，成爲了一種流行的分佈式結構化數據存儲方案。

Cassandra 官網： http://cassandra.apache.org/

2018年8月，cassandra 3.11.3 發佈，當前穩定版本。

11.2 HBase 簡介

HBase是一個開源的非關係型分佈式數據庫（NoSQL），它參考了谷歌的BigTable建模，實現的編程語言爲 Java。它是Apache軟件基金會的Hadoop項目的一部分，運行於HDFS文件系統之上，爲 Hadoop 提供相似於BigTable 規模的服務。所以，它能夠容錯地存儲海量稀疏的數據。HBase在列上實現了BigTable論文提到的壓縮算法、內存操做和布隆過濾器。HBase的表可以做爲MapReduce任務的輸入和輸出，能夠經過Java API來訪問數據，也能夠經過REST、Avro或者Thrift的API來訪問。

HBase 官網： http://hbase.apache.org/

2018年4月，HBase 1.4.3 發佈，當前穩定版本。

11.3 Microsoft Azure Table Storage 簡介

Microsoft Azure Table Storage是一個NoSQL鍵值存儲庫，能夠用於使用大量半結構化數據集進行快速開發。

Microsoft Azure Table Storage 官網： https://azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables/

11.4 Accumulo 簡介

Apache Accumulo®是一個有序的、分佈式鍵/值存儲，能夠提供健壯的、可伸縮的數據存儲和檢索。

Accumulo 官網： http://accumulo.apache.org/

11.5 Google Cloud Bigtable 簡介

Google Cloud Bigtable是一種用於處理大規模分析和運營工做負載的 PB 級數據規模的徹底託管式 NoSQL 數據庫服務。

Google Cloud Bigtable 官網： https://cloud.google.com/bigtable/

11.6 ScyllaDB 簡介

ScyllaDB是一個實時、大數據庫。

ScyllaDB 官網： https://www.scylladb.com/

11.7 Alibaba Cloud Table Store 簡介

表格存儲（Table Store）是構建在阿里雲飛天分佈式系統之上的分佈式NoSQL數據存儲服務，根據99.99%的高可用以及11個9的數據可靠性的標準設計。表格存儲經過數據分片和負載均衡技術，實現數據規模與訪問併發上的無縫擴展，提供海量結構化數據的存儲和實時訪問。

Alibaba Cloud Table Store 官網： https://www.alibabacloud.com/zh/product/table-store

12、NXD（XML數據庫，Native XML DBMS）
12.1 BaseX 簡介

BaseX是一個輕量級、高性能和可伸縮的XML數據庫和XQuery 3.1處理器，徹底支持W3C更新和全文擴展。它容許您存儲、查詢和處理大量文本數據(XML、JSON、CSV等)。使用RESTXQ，您能夠開發完整的web應用程序。可視化前端包括一個用於實時運行表達式的XQuery編輯器，以及用於交互式探索數據的各類可視化。BaseX是獨立於平臺的，而且是在自由BSD許可下發布的(請參閱維基百科)。

BaseX 官網： http://basex.org/

12.2 eXist-db 簡介

eXist-db 官網： http://exist-db.org/exist/apps/homepage/index.html

12.3 Sedna 簡介

Sedna 官網： https://sourceforge.net/projects/sedna/

12.4 webMethods Tamino 簡介

webMethods Tamino 官網： http://www.softwareag.com/corporate/products/az/webmethods/default.asp

十3、CDB（內容倉庫，Content stores）
13.1 Jackrabbit 簡介

Apache Jackrabbit™內容存儲庫是一個徹底符合標準的實現Java技術的內容存儲庫API(JCR JSR 170和JSR 170中指定)。內容存儲庫是一個分層的內容存儲庫，支持結構化和非結構化內容、全文搜索、版本控制、事務、觀察等等。Jackrabbit Oak是JCR規範的補充實現。它致力於實現一個可伸縮的、高性能的分層內容存儲庫，做爲現代世界級web站點和其餘要求高的內容應用程序的基礎。更多信息請訪問Jackrabbit Oak網站。

Jackrabbit 官網： http://jackrabbit.apache.org/jcr/index.html

13.2 ModeShape 簡介

ModeShape是一個分層的、事務性的、一致的數據存儲，支持查詢、全文搜索、事件、版本控制、引用和靈活的動態模式。它很是快速、高可用性、高度可伸縮性，而且是100%開源的，使用Java編寫。客戶機使用(JSR-283)標準Java API處理內容存儲庫(aka, JCR)或ModeShape的REST API，並能夠經過JDBC和SQL查詢內容。

ModeShape很是適合以樹狀層次結構組織的數據，其中相關數據存儲在一塊兒，導航到相關內容與基於快速鍵的查找或查詢同樣常見和重要。這種層次結構相似於文件系統，使ModeShape成爲存儲帶元數據註釋的文件的一種天然方式。ModeShape甚至能夠自動提取文件中的結構化信息，以便客戶機可以導航或使用類型化查詢來查找知足複雜、面向結構標準的文件。ModeShape是具備複雜模式的數據的優秀存儲庫，由於模式能夠隨數據庫的變化而變化並隨時間而變化。ModeShape是各類應用程序的完美數據存儲庫，包括存儲庫、內容管理系統、歷史數據服務、供應和治理系統以及元數據管理系統。

ModeShape 官網： http://modeshape.jboss.org/