sql - Qué innovaciones de bases de datos relacionales ha habido en los últimos 10 años
database relational (9)
La implementación SQL de las bases de datos relacionales ha existido en su forma actual durante aproximadamente 25 años (desde System R e Ingres). Incluso el estándar principal (débilmente adherido) es ANSI-92 (aunque hubo actualizaciones posteriores) es un buen 15 años de edad.
¿Qué innovaciones puedes pensar con bases de datos SQL en los últimos diez años más o menos? Estoy específicamente excluyendo OLAP, Columnar y otras innovaciones no relacionales (o al menos no SQL). También quiero excluir las características de tipo ''servidor de aplicaciones'' y la agrupación (como las herramientas de informes)
Aunque el enfoque básico se ha mantenido bastante estático, puedo pensar en:
- Disponibilidad
- Capacidad de manejar conjuntos de datos más grandes
- Facilidad de mantenimiento y configuración
- Soporte para tipos de datos más avanzados (blob, xml, unicode, etc.)
¿Algún otro que se te ocurra?
Bueno, uno podría sugerir que la falta de movimiento durante 15 años no es solo un signo de falta de innovación, ¡sino una señal de que las bases de datos son casi perfectas! Muchas personas intentan hacer cosas en el código que se hacen mejor en bases de datos que se han perfeccionado desde la década de 1960 para que se ejecuten de la manera más rápida y eficiente posible.
Creo que la mayor parte del progreso ha estado en el ámbito del rendimiento: perfiladores de consultas y clusters.
Diría que en los últimos diez años (1998-2008) hemos visto que los productos RDBMS de fuente abierta se vuelven viables en las implementaciones convencionales. La mayoría de las empresas de Fortune 500 ahora usan MySQL o PostgreSQL u otro RDBMS de código abierto en algún lugar de su organización, incluso si también utilizan una de las marcas comerciales RDBMS de código cerrado.
Esto no es un avance técnico, pero es digno de mención porque la disponibilidad de un motor RDBMS estable y de código abierto permite muchos otros proyectos innovadores.
Me doy cuenta de que tanto MySQL como PostgreSQL estaban disponibles desde 1995, pero yo diría que no fueron convencionales durante varios años después de eso.
SELECT (invoiceprice * detailweight) / SUM(weight) OVER(PARITTION BY invoice) as weighted, *
FROM tblInvoiceDetails
Las funciones con ventana son increíbles para hacer cosas como promedios ponderados, y otras cosas que previamente requerían CURSORES.
Funciones analíticas como RANK
No estoy seguro de si desea incluir incluso innovaciones específicas de proveedores (y tampoco estoy completamente seguro de que otros motores de bases de datos no puedan hacerlo), pero SQL Server 2005 agrega consultas recursivas transact-sql a su idioma. Los encuentro increíblemente útiles para iterar sobre datos jerárquicos. Creo que 2008 agrega algunas funcionalidades nuevas relacionadas con datos jerárquicos, pero no las he analizado tan de cerca.
Creo que el área de mayor innovación probablemente ha estado en la replicación de datos, por disponibilidad y confiabilidad. La mayoría de las otras áreas son más incrementales. Al especificar una década, se omite el material de ORDBMS: extensibilidad; que apareció en 1997.
- Hash se une
- Optimizadores basados en costos (prácticamente convirtió la escritura de consultas en su cabeza)
- Particionamiento (permite una administración de VLDB mucho mejor)
- Procesamiento de consultas paralelo (multi-hilo)
- Agrupación (no solo disponibilidad sino también escalabilidad)
- Más flexibilidad en SQL así como una integración más fácil de SQL con lenguajes 3GL
- Mejores capacidades de diagnóstico
Junto con su lista de tipos de datos más avanzados (blob, xml, unicode, etc.) debe incluir tipos espaciales.
La extensión PostGIS para PostgreSQL salió en 2001, pero ahora todos los principales proveedores han implementado objetos espaciales y SQL espacial.
Junto con el aumento de Google Maps, Bing Maps y OpenLayers, la capacidad de mostrar datos geoespaciales y ejecutar consultas espaciales sin middleware ha tenido un gran efecto en la web y el análisis de datos.