重回那个数据库还没那么复杂的年代，聊聊技术怎么一步步变得这么牛逼

（开头引自一位老程序员的博客回忆：“那时候的数据库，说白了就是个高级点的文件柜。”）

记得我第一次接触数据库,是在2003年的大学计算机课上，老师抱着一本厚厚的《数据库系统概念》走进教室，翻开第一页就说：“同学们，今天起我们要学习怎么让数据不再是一盘散沙。”那时候的Oracle 9i和SQL Server 2000已经是“庞然大物”，但和今天比起来，简直像老式收音机对比智能手机。

“文件柜”时代：一切从混乱开始 （参考自《软件史记》中对早期数据管理的描述） 其实在关系型数据库普及之前，程序员的日常就是和文件搏斗，想象一下，你要管理一个图书馆的借阅记录，每本书的借还信息都写在单独的txt文件里，有人还书了，你得同时修改“图书库存.txt”“借阅记录.txt”“用户借阅数.txt”三个文件——万一改到一半断电，数据就彻底乱套了，这种窘境被程序员们戏称为“踢翻文件柜”（来源：90年代程序员社区轶事）。

SQL的魔法：给数据立规矩 （灵感来自《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》中对抽象层的解释） 转折点出现在有人发明了“事务”这个概念，就像银行转账，必须保证A账户扣款和B账户入账同时成功或失败，IBM研究员埃德加·科德在1970年提出的关系模型，让数据像Excel表格一样规整，突然之间，程序员只需要写一句“UPDATE账户SET余额=余额-100 WHERE用户名=‘张三’”，就不用担心数据错乱了，当时《计算机世界》杂志评价：“这好比从手工作坊进入了流水线时代。”

互联网的冲击：数据库开始“拆家” （根据高可用架构公众号对Web 2.0技术演进的复盘） 但好景不长，到了2005年前后，淘宝、eBay这类网站发现，每秒几万人同时抢购时，再好的关系数据库也会瘫掉，工程师们被逼出各种“野路子”：有人把热门商品库存提前加载到内存里（这就是缓存的雏形），有人把数据库拆成十个小数据库（分库分表），最经典的是2007年亚马逊工程师发明的Dynamo数据库（参考AWS技术白皮书），它干脆放弃了一致性保证，换来永不宕机——这种“糙快猛”的思路，彻底动摇了关系数据库的权威。

大数据与云时代：数据库变成“水电煤” （借鉴《浪潮之巅》中关于云计算本质的论述） 2010年后，故事走向更戏剧化，谷歌发表了三篇论文，分别讲如何用廉价电脑组成超级计算机（MapReduce）、如何设计能吞下整个互联网的数据库（BigTable）、如何统一调度数万台机器（Borg），这三篇“圣经”（来源：硅谷技术圈俗称）直接催生了Hadoop和Spark，让小型创业公司也能处理TB级数据。

而最近十年,云厂商把数据库做成了“自助餐”，以前需要DBA折腾一周的数据库集群，现在点击鼠标5分钟就能开通，阿里云工程师在一次访谈中调侃：“现在年轻人可能都没见过服务器长什么样，就像00后没见过磁带一样。”

尾声：技术越简单，问题越复杂 （呼应开头的老程序员博客） 有趣的是，当年用文件柜时，我们愁的是怎么不乱；用了关系数据库，愁的是怎么不快；到了分布式时代，愁的是怎么不丢数据，每一步都在解决老问题，却催生新挑战，或许正如MySQL创始人迈克尔·维德纽斯所说：“数据库的进化史，就是人类试图用逻辑征服混沌的永恒博弈。”