数据库开发技术的发展历程是一部不断创新与突破的历史，它见证了信息技术从简单的数据存储到复杂的数据管理与应用的巨大转变。
早期的数据管理主要依靠文件系统，数据以文件的形式存储在计算机中，应用程序通过特定的文件操作函数来访问和处理数据。然而，文件系统存在诸多局限性，如数据冗余度高、数据不一致性、缺乏数据独立性等。随着数据量的增长和应用需求的提升，数据库管理系统应运而生。
20 世纪 60 年代末，层次数据库和网状数据库出现，它们奠定了数据库管理系统的基础。层次数据库采用树形结构组织数据，数据之间的关系通过层次路径来表示，这种结构对于具有明显层次关系的数据，如企业组织架构、文件目录结构等，具有较高的处理效率。网状数据库则允许数据之间存在复杂的多对多关系，通过指针来实现数据之间的关联，它在处理复杂数据关系方面具有优势，但数据结构和操作较为复杂。
1970 年，埃德加?科德（Edgar F. Codd）提出了关系模型，这一理论的提出彻底改变了数据库的发展方向。关系数据库将数据组织成二维表格的形式，通过表之间的关联来表达数据之间的关系。关系数据库具有数据独立性高、数据一致性好、操作简单等优点，迅速成为数据库开发的主流。SQL（Structured Query Language）作为关系数据库的标准查询语言，极大地简化了数据库的操作和管理，使得开发人员能够方便地进行数据的查询、插入、更新和删除等操作。
随着互联网的兴起和数据量的爆炸式增长，传统关系数据库在处理大规模数据和高并发访问时逐渐显露出性能瓶颈。21 世纪初，NoSQL（Not Only SQL）数据库开始兴起，它打破了关系数据库的范式约束，采用更加灵活的数据模型，如键值对、文档、列族和图等，以适应不同的应用场景。例如，键值对数据库 Redis 适用于缓存和快速读写场景；文档数据库 MongoDB 则擅长处理半结构化数据，在 Web 应用和大数据分析领域得到广泛应用；列族数据库 HBase 适合存储和处理海量的稀疏数据，常用于大数据存储和分析平台；图数据库 Neo4j 专注于处理复杂的图结构数据，在社交网络分析、知识图谱构建等领域发挥重要作用。
近年来，随着云计算、人工智能等新兴技术的发展，数据库开发技术也在不断创新。云数据库作为一种基于云计算平台的数据库服务，具有弹性扩展、高可用性、低成本等优势，使得企业能够更加便捷地使用数据库服务，无需关注底层硬件和运维管理。同时，人工智能技术也开始应用于数据库开发，如自动优化查询计划、智能索引推荐、数据库故障预测等，提高了数据库的性能和管理效率。
