Historique des bases de données¶
Années 1960 : Les débuts¶
Systèmes de fichiers¶
- Stockage séquentiel : Les premiers systèmes de gestion des données utilisaient des fichiers séquentiels pour stocker les informations. Les données étaient enregistrées dans un ordre spécifique, ce qui rendait les opérations de recherche et de mise à jour lentes et inefficaces.
Bases de données hiérarchiques¶
- IMS (Information Management System) : Développé par IBM en 1966, IMS est l’un des premiers systèmes de gestion de bases de données (SGBD) hiérarchiques. Les données sont organisées en une structure arborescente, avec des enregistrements parents et enfants.
Exemple de structure hiérarchique¶
Entreprise
│
├── Département A
│ ├── Employé 1
│ └── Employé 2
│
└── Département B
├── Employé 3
└── Employé 4
Années 1970 : L’ère des bases de données relationnelles¶
Modèle relationnel¶
- Edgar F. Codd : En 1970, Edgar F. Codd, un chercheur chez IBM, propose le modèle relationnel dans son article “A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”. Ce modèle organise les données en tables (relations) et utilise des clés pour établir des relations entre les tables.
SGBD relationnels¶
- System R : IBM développe System R dans les années 1970 pour démontrer la faisabilité du modèle relationnel. Ce projet conduit à la création du langage SQL (Structured Query Language).
- Ingres : Un autre projet de recherche majeur, Ingres, est développé à l’Université de Californie, Berkeley, et contribue également à la popularisation des bases de données relationnelles. Ce système aura comme successeur Postgres et plus tard PostgreSQL.
Années 1980 : Commercialisation et standardisation¶
SGBD commerciaux¶
- Oracle : Fondée en 1977, Oracle Corporation lance son premier SGBD relationnel commercial en 1979. Oracle devient rapidement un leader dans le domaine des bases de données.
- IBM DB2 : En 1983, IBM lance DB2, un SGBD relationnel basé sur les recherches de System R.
- Microsoft SQL Server : Lancé en 1989, SQL Server devient un acteur majeur dans le domaine des bases de données relationnelles.
Standardisation de SQL¶
- ANSI SQL : En 1986, l’American National Standards Institute (ANSI) publie la première norme SQL, standardisant le langage de requête pour les bases de données relationnelles.
Années 1990 : Évolution et diversification¶
Bases de données orientées objets¶
- Emergence : Les bases de données orientées objets gagnent en popularité pour gérer des données complexes et des objets de programmation.
- db4o et ObjectDB : Des exemples de SGBD orientés objets qui apparaissent durant cette période.
Bases de données distribuées¶
- Scalabilité : Les bases de données distribuées sont développées pour permettre la répartition des données sur plusieurs serveurs, améliorant ainsi la scalabilité et la tolérance aux pannes.
Années 2000 : L’essor des bases de données NoSQL¶
Big Data¶
- Explosion des données : Avec l’essor d’internet et des applications web, le volume des données explose, nécessitant de nouvelles approches de gestion des données.
Bases de données NoSQL¶
- MongoDB : Lancé en 2009, MongoDB est une base de données de documents qui permet de stocker des données semi-structurées.
- Cassandra : Développé par Facebook, Cassandra est une base de données de colonnes distribuée, conçue pour gérer de grandes quantités de données sur plusieurs serveurs.
- Redis : Une base de données en mémoire, utilisée pour des applications nécessitant des performances élevées.
Années 2010 à aujourd’hui : Nouvelles tendances et technologies¶
Bases de données en mémoire¶
- Performance : Les bases de données en mémoire, comme Redis et Memcached, gagnent en popularité pour les applications nécessitant des temps de réponse ultra-rapides.
Bases de données multi-modèles¶
- Flexibilité : Les bases de données multi-modèles, comme ArangoDB et OrientDB, permettent de combiner plusieurs modèles de données (relationnel, document, graphe) dans un même SGBD.
Cloud et bases de données en tant que service (DBaaS)¶
- Accessibilité : Les services de bases de données dans le cloud, comme Amazon RDS, Google Cloud SQL et Azure SQL Database, permettent aux entreprises de déployer et de gérer des bases de données sans avoir à se soucier de l’infrastructure sous-jacente.
Conclusion¶
L’histoire des bases de données est marquée par une évolution constante, répondant aux besoins croissants de stockage, de gestion et d’accès aux données. Des premiers systèmes hiérarchiques aux bases de données relationnelles, en passant par les bases de données NoSQL et les solutions en mémoire, chaque étape a apporté des innovations significatives. Aujourd’hui, les bases de données continuent d’évoluer pour répondre aux défis du Big Data, de l’Internet des objets (IoT) et des applications en temps réel.
Utilisation de l’IA
Page rédigée en partie avec l’aide d’un assistant IA, principalement à l’aide de Perplexity AI. L’IA a été utilisée pour générer des explications, des exemples et/ou des suggestions de structure. Toutes les informations ont été vérifiées, éditées et complétées par l’auteur.