数据库概念的提出源于分隔代码和数据操作的思想，让开发者在编写代码时不再考虑操作或访问数据的复杂性。那时候还是20世纪60年代。
关系型数据库
20世纪90年代，当今最流行的两大开源关系型数据库PostgreSQL、MySQL先后诞生，基于Edgar Codd在1970年提出的关系模型：将数据组织成关系（表），每个关系是元组（行）的无序集合。
分布式数据库
到了21世纪，互联网兴起。
Google 1998，Tencent 1998，Alibaba 1999，Baidu 2000。
面对互联网时代愈发庞大的数据和访问量，起初只能通过换更好的机器来突破系统瓶颈，但这明显不是长久之计。更糟糕的是，数据库在机器之间的迁移通常需要较长时间的停机，而多数互联网应用都是需要24小时在线的。
于是数据库中间件诞生了，对单点数据库进行数据分片，单机变集群来突破性能瓶颈。分片就是分库分表，中间件可以理解为分库分表的解决方案，比如说加个代理之类的。
引入数据库中间件后其实还是有问题的，比如说要考虑分布式事务的问题，还有如何解决连接查询这样的问题等等。数据库被创造的初衷不再，开发者们又要操心起操作或访问数据的问题来了。
这一切的复杂问题都大多是因为PostgreSQL、MySQL等等传统的关系型数据库都是20世纪的老物件了，放在21世纪互联网时代中，难免疲于应付。
NoSQL数据库
后来NoSQL出现了，它的特点刚好和关系型数据库是相反的，它不支持事务，没有强一致，但是扩展性更好，性能更高，这样的特点也是被需要的。我们比较熟悉的Redis、MongoDB、HBase等都属于NoSQL数据库。
NoSQL的出现并没有取代传统的关系型数据库，毕竟有些业务场景是没有办法放弃事务和强一致性的，因此我们总是会看到Redis+MySQL这样的组合出现，试图同时得到二者的优点，但这又引入了Redis和MySQL的数据一致性问题。
NewSQL数据库
那有没有一种数据库既有ACID的事务，又易扩展呢？有的，它被称为NewSQL数据库。NewSQL其实也是百花齐放，但大概可以分三类，例如阿里的OceanBase、PolarDB、RDS就分别是三种类型的NewSQL数据库。
至于云数据库嘛，其实应该叫它云数据库服务，所以本质上是个服务，你只要知道怎么用就行了，不需要知道数据库是怎么部署的，也不需要知道数据库在哪，如果遇到性能瓶颈，也不需要考虑怎么优化，只要加钱就行。
