一个是被称为CODASYL的网络模子；
总之，数据库技能自己在不断的演进，如何选择适当的数据存储是应用措施平稳有效运行的须要条件，也是利用适当的技能处理惩罚数据的须要条件。陪伴着现实的需求不绝进级，数据库也在不绝成长的，我们通过NoSQL，能很好的办理数据存储和数据会见的可扩展性问题，通过云存储等技能，可以办理互联网海量数据的处理惩罚问题。
而在第二次世界大战前，美国拟定了记录雇员社会保险号码的义务。应政府的要求，IBM公司制造了一台新呆板- UNIVAC I，并于1951年开始用在人口普查中。这也是第一台大局限出产用于贸易用途的数字计较机，在计较机汗青上具有非凡的职位。
区块链数据层 Vs. 传统数据层 有何异同与革新？
另外，在数据的安详度、可信度及管理方法等，两者亦有较大的不同。但在展开详细解读前，我们先回溯数据库的成长汗青，以更好地领略区块链漫衍式数据库所带来的革新。
最后是数据的可信度：有了数据处理惩罚的安详保障，企业不只可以信任与他们相助的公司之间共享的数据，甚至可以信任竞争敌手共享的数据。这为垂直规模更多的参加者插手区块链网络并增加数据的可见性缔造了时机。
通过多节点储存数据，算法加密数据，区块链数据层由此搭建起了一个底层信任体系。但这些数据如何实现点对点的流传与交换，我们下期“网络层”继承聊。
数据库的汗青实际上，数据库是个很是陈腐的话题。我们本日所知道的数据库可以追溯到20世纪50年月，然而，人类对付存储数据和整理数据的需求要比这早得多。
区块链数据库 VS 传统数据库漫衍式数据库是在互联网配景下应对大数据量和漫衍式请求的需求下发生的，其在中心化节制下假设每个节点都厚道，从而由多节点配合维护一个具有逻辑整体性的漫衍式数据库。我们可以看到，区块链数据层通过封装底层数据区块以及加密算法和时间戳等基本数据及算法，和传统漫衍式数据库有着底层逻辑上的区别。
另一个是被称为IMS的分层模子。
但下一个问题接踵而至，那就是如何故一种局限化的方法办理数据真实性和有效性的问题。
除了汗青上知名的窟窿壁画和稀有的泥板文书，Ugaritic （现叙利亚境内都市）博物馆被认为是第一次记录了人类全面存储数据的尽力，在该处发明白大量的泥板文书以及来自公元前12世纪的交际文本和文学作品。但这也仅仅记录了数据收集的事情，并非是对数据举办整理。有关整理数据的尽力是在古罗马广场博物馆才获得客观的证实。然而，这段深厚的汗青也只是九牛一毛。
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