相关型数据库尚能饭否？NoSQL、NewSQL谁能接棒？

Redis提供了集群的手段，可以将数据分手至差异的节点，有用的分手了单一节点的会见量瓶颈。假如在内存中无法加载Redis的所稀有据而导致落盘，Redis的机能将有所降落，因此在数据量较大的环境下，将Redis的数据按照主键举办分片是不错的办理方案。

Redis通过MULTI、EXEC、DISCARD以及WATCH呼吁提供事宜成果。Redis事宜提供一次性的、按次序的、且不行间断的执行呼吁的机制。但纵然事宜中的部门呼吁执行失败也无法回滚，因此Redis的事宜与数据库规模中的事宜并非是逐一对应的相关。

2、文档数据库

文档数据库的代表是MongoDB。文档模子与面向工具的数据表达方法越发靠近，它拥有自由度极高的Schema模子，可以利便的与JSON数据映射。

文档数据库的计划理念与相关型数据库完全差异，它没有静态界说的表布局，而是可以机动在文档中随意增减属性以及嵌入子文档和数组。因此面向文档数据库计划应用措施，应是以工具自己为主，而不是优先思量数据库表布局怎样界说。这种计划使得开拓工程师在修改措施逻辑时异常利便，无需思量数据库表布局的改观导致的锁表等题目。

MongoDB的查询维度异常机动，可以按照必要查找的内容成立索引以晋升服从。另外，MongoDB在漫衍式的示意上也远强于相关型数据库，它可以将数据自动分片，而且可以或许透明化分片之间的负载平衡和失效转移。它还内置GridFS，支持大数据集的存储。

可是MongoDB无法像相关型数据库那样支持ACID事宜，而是行使最终同等性事宜，因此不提议将MongoDB用于很是要害的如订单、买卖营业、账务等营业体系，而是用于论坛等对数据事宜要求级别低一些的营业体系中。

3、列族数据库

列族数据库的代表是位于Hadoop大数据系统中的HBase。它是专门用于处理赏罚海量数据的漫衍式数据库。

HBase通过行主键和列族来确定一笔记录，每个列族中的属性是不牢靠的，这一点与文档数据库相同。HBase同样可以或许自动切分数据，使得数据存储自动具有程度扩展的手段。HBase的数据存储在HDFS这样的漫衍式文件体系中，对付海量数据的支持是最好的。

HBase回收LSM Tree (Log-Structured Merge-Tree)。它将对数据的变动放在内存中，到达指定的阈值后再将变动合并后批量写入磁盘，将单个写操纵转换为批量写操纵，幅大晋升写入速率。但在读取数据时，HBase则必要别离查找内存和磁盘中的数据，对机能发生必然影响。因此Hbase越发得当写多读少的应用。其它，Hbase同样不支持ACID事宜，而且只能通过行键来查询数据。

图数据库是用于处理赏罚图相关的数据库，用于非凡场景，因此这里便不再先容。

总的来说，NoSQL数据库的种类繁多，别离适实用于差异的场景。我们通过下表简朴比拟一下前文先容的三种范例NoSQL数据库：

固然各类NoSQL的行使场景有很大不同，但它们大多很好地支持了漫衍式数据库所必要的分片和数据迁徙等成果，在海量数据和大并发的支持方面，强于传统的相关型数据库。

NoSQL数据库固然可以提供精采的扩展性和机动性，但它们的不敷却是十理解显的：

差异的NoSQL数据库都有本身的查询说话，对比于SQL，拟定应用措施尺度接口难上加难。而且NoSQL也无法提供ACID的事宜的操纵，因此许多企业无法安心的将NoSQL应用于焦点营业体系中。

正如NoSQL的界说所说，它们仅仅是基于SQL的相关型数据库的有益增补，而非相关型数据库的更换者。

三、冉冉升起的NewSQL

因为SQL和ACID事宜其实过分于深入民气，而漫衍式数据库的需求又亘古未有的兴隆，因此另一种数据库，NewSQL就应运而生了。

NewSQL是对各类具有漫衍式可扩展的数据库的简称，它担任了NoSQL对海量数据的处理赏罚手段，同时还保持了传统相关型数据库对SQL和ACID事宜的支持。NewSQL的存眷重点在于殽杂式(Hybrid)数据库，它们更倾向于找寻不再区分OLTP与OLAP查询的多模式数据库架设方案。

在2016年，Andrew Pavlo与Matthew Aslett宣布了一篇论文：《What’s Really New with NewSQL?》，在文章他们将NewSQL分别为3个大类：新架构(New Architecture)、透明化分片中间件(Transparent Sharding Middleware)和云数据库(Database-as-a-Service)。

论文参考链接：

https://db.cs.cmu.edu/papers/2016/pavlo-newsql-sigmodrec2016.pdf

1、新架构

这一类NewSQL是全新的面向漫衍式的架构计划的数据库体系。

它们一样平常行使share-nothing的架构，支持多节点并发节制、高度容错的自动化数据副本复制、流控以及漫衍式查询处理赏罚等特性。

因为它们是生成面向漫衍式多节点而计划的体系，因此对付查询优化和节点间的通讯协议等处理赏罚的越发精彩。举例来说，NewSQL的数据库的大都据节点间可以直接通讯，而无需依靠中心节点。

除了Google的Spanner，其他相同的数据库都必要自行打点数据在磁盘和内存中的存储与漫衍。这意味着该范例的数据库体系认真将查询发送到数据节点，而不是将数据复制到哀求节点以镌汰收集传输。

因为回收了全新的架构计划和存储引擎，并未充实颠末时代验证，以是企业的技能选型者们分外的审慎。同时，又由于有运维新一代NewSQL履历的工程师数目也较少，以是对比于相关型数据库，当前的行使者还相对小众。许多企业今朝城市实行跟进全新架构的NewSQL，但尚未迁徙焦点体系。

最典范的新架构范例的产物是Google的Spanner以及国产数据库TiDB。

2、透明化分片中间件

透明化分片数据库中间件应承应用将数据分片写入大都据节点，但数据节点如故回收面向单数据节点的相关型数据库。透明化分片中间件行使中心组件用来路由数据操纵哀求、和谐事宜、打点数据漫衍及复制数据副本。整个集群对外是一个逻辑实例，应用每每无需窜改即可滑腻行使。

透明化分片数据库中间件的焦点上风是兼容性，它可以本钱较低地在体系现有的单机相关型数据库与分片中间件之间切换，而无需开拓者做任何代码上的窜改。它们旨在充实公道地在漫衍式的场景下操作传统相关型数据库的计较和存储手段，而并非实现一个全新的相关型数据库。

（编辑：湖南网）

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