常见的数据库管理系统有哪些(常见的数据库管理系统有哪些如何分类)

IBM的DB2作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1977年完成了SystemR系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器——System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。DB2forMVSV1在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2forMVS提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989年和1993年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2UniversalDatabase61则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。

2OracleOracle前身叫SDL，由LarryEllison和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979年，Oracle公司引入了第一个商用SQL关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的 *** 作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。

3InformixInformix在1980年成立，目的是为Unix等开放 *** 作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是InformixSE（）。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。

4SybaseSybase公司的创始人之一BobEpstein是Ingres大学版的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的SybaseSQLServer10。Sybase首先提出Client/Server数据库体系结构的思想，并率先在SybaseSQLServer中实现。

5SQLServer1987年，微软和IBM合作开发完成OS/2，IBM在其销售的OS/2系统中绑定了OS/2DatabaseManager，而微软产品线中尚缺少数据库产品。为此，微软将目光投向Sybase，同Sybase签订了合作协议，使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库。1989年，微软发布了SQLServer10版。

OLTP(on-linetransactionprocessing)翻译为联机事务处理。OLAP(On-LineAnalyticalProcessing)翻译为联机分析处理。

OLTP主要用来记录某类业务事件的发生，如购买行为，当行为产生后，系统会记录是谁在何时何地做了何事，这样的一行（或多行）数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理 *** 作，要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功，像公司常见的业务系统如ERP，CRM，OA等系统都属于OLTP。

当数据积累到一定的程度，我们需要对过去发生的事情做一个总结分析时，就需要把过去一段时间内产生的数据拿出来进行统计分析，从中获取我们想要的信息，为公司做决策提供支持，这时候就是在做OLAP了。

因为OLTP所产生的业务数据分散在不同的业务系统中，而OLAP往往需要将不同的业务数据集中到一起进行统一综合的分析，这时候就需要根据业务分析需求做对应的数据清洗后存储在数据仓库中，然后由数据仓库来统一提供OLAP分析。所以我们常说OLTP是数据库的应用，OLAP是数据仓库的应用，下面用一张图来简要对比。

OLTP(on-linetransactionprocessing)翻译为联机事务处理。OLAP(On-LineAnalyticalProcessing)翻译为联机分析处理。

OLTP主要用来记录某类业务事件的发生，如购买行为，当行为产生后，系统会记录是谁在何时何地做了何事，这样的一行（或多行）数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理 *** 作，要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功，像公司常见的业务系统如ERP，CRM，OA等系统都属于OLTP。

当数据积累到一定的程度，我们需要对过去发生的事情做一个总结分析时，就需要把过去一段时间内产生的数据拿出来进行统计分析，从中获取我们想要的信息，为公司做决策提供支持，这时候就是在做OLAP了。

因为OLTP所产生的业务数据分散在不同的业务系统中，而OLAP往往需要将不同的业务数据集中到一起进行统一综合的分析，这时候就需要根据业务分析需求做对应的数据清洗后存储在数据仓库中，然后由数据仓库来统一提供OLAP分析。所以我们常说OLTP是数据库的应用，OLAP是数据仓库的应用，下面用一张图来简要对比。

在数据仓库场景下，对并发能力的要求：

1用户的多任务能连接进来，这就是连接池的管理。

2高效完成多任务并发执行，实际上是多任务并发进来后，如何充分利用集群资源，向用户返回执行结果。对于OLTP类数据库来说，用户的任务（SQL）以短事务居多，所以并发能力会比较高。但是在数仓场景下，批处理、复杂查询非常耗费系统资源，对并发能力的要求是几十，例如POC测试中大部分是用5并发、20并发来测试。

由于DWS/LibrA（注1）的集群的Coordinator Node是多活的、对等的，所以整个系统的并发数随着CN的增加可以不断增长。具体的并发能力受限于实际场景：

•短事务：在平安城市某项目中，在混合负载场景下，测试过5000+并发，可以稳定运行。

•长事务：在某银行复杂批处理场景下，20并发可以稳定运行。后续版本会进一步优化。

独创技术：提供一种基于流水线执行模式的查询内存自适应解决方法，解决多并发场景下系统资源抢占问题，实现无论多大并发，系统稳定运行。

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