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2023年 2月，IDC #US50243223 白皮書 選擇合適的資料庫管理系統來完成工作：AWS專門建構的 DBMS 贊助商：Amazon Web Services Carl W. Olofson 2023年 2月 本白皮書內容 最常用的資料庫管理系統（DBMS）為支援關係型資料庫設計。通常為了支援其他操作模型，額外的功 能已經融入其中。對於以非關聯式模型為中心的工作，關係型資料庫對這些操作模型的支援通常被證明 是不夠的。對於這樣的操作模型，包括文件資料庫、圖形分析、鍵值或其他專業化的操作模型，更好的 選擇是使用專門為處理每個這樣的操作模型而設計的 DBMS。本白皮書探討了如何為手頭的操作模型選 擇合適的 DBMS，由於通用的多模型 DBMS 通常是「樣樣都會卻無一精通」，而一個特定的、專門建 構的 DBMS 是解決特定資料管理問題的更好選擇。然後，本白皮書研究了 Amazon Web Services （AWS）提供的一系列專門建構的 DBMS，分析了每種 DBMS 如何針對特定的資料管理功能來為此類 操作模型提供最大價值。 概況 資料庫管理系統始於 20世紀 60年代早期，應用中立結構（稱為「架構」[schema]）管理資料，克服了 固定批次處理作業和平面文件的局限性，因此文件管理問題大大減少，應用程式可以按任何順序執行。 而 DBMS的問題是它們很難查詢，除非對它們的結構有非常精確的瞭解。IBM研究員 Edgar F. Codd博 士用關聯式資料管理克服了這個問題，因為關聯式資料管理要求根據數學集合理論來組織資料。這個模 型被大幅簡化後，只需要唯一的鍵和一些相關聯的屬性來形成一個關係。鍵值及其相關屬性的每個清單 被稱為元組。為了簡單起見，我們把關係稱為表，把元組稱為行，把屬性（以及鍵）稱為列。通常使用 一個組織系統來確保一致性，既沒有歧義也沒有冗餘，這被稱為「規範化」表行可能透過與其他表的主 鍵值匹配的外鍵值與其他表中的行相關。出現了一種標準的查詢語言來支援 DBMS，稱為結構化查詢語 言（SQL）。隨著新的 DBMS完全基於關係資料管理開發出來，SQL擴展到包括資料操作和查詢。 由於關係型資料庫非常容易查詢，它們最初被用於資料分析，但隨著時間的推移，企業希望將其資料放 在單個系統中，因此關係型資料庫管理系統（RDBMS）得到進一步發展，將線上交易處理（OLTP）以 及分析功能包括在內。到 20世紀 90年代初，RDBMS被認為是各種資料管理方式的標準，而與之競爭 的領域在很大程度上淪落到資料管理領域的邊緣地帶。 但是接下來發生了一系列深刻的變化。這些變化始於更強大的 64 位定址處理器的開發，這意味著 RDBMS 可以處理比以前更多的記憶體資料。高速網路能夠以比以往任何時候都快的速度傳輸更多的資 料，儲存本身變得越來越便宜，速度越來越快，處理器和記憶體的成本相對於其容量大幅下降。 除了這些物理上的改進外，不同種類的應用程式開始出現，這些應用程式要求更大的彈性、可擴展性和 容量，超出了關聯式 DBMS所能處理的範圍。此外，還需要處理資料，如流式感測器和物聯網資料、智 慧行動裝置資料、日誌資料以及其他格式不適合關係表結構的資料。在許多情況下，為了形成一套完整 的業務資料以供操作之用，可能需要執行一個連接多個表的查詢，以便提取相關的值，這既使得查詢複