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原文链接：mp.weixin.qq.com/s/Nq6iBgQkj… 作者：高洪涛
现在，选择合适的数据库成了日常工作中一项必备技能，你即使选择大厂的成熟产品也有可能掉进“坑”里。
为了方便进行数据库选型，我梳理了 SQL、NoSQL、NewSQL、DistributedSQL 的特点，以及它们的联系。
先抛出结论：SQL 是所有数据库的“核心”。
为什么这么说呢？你往下看。
SQL 定义
SQL 数据库就是一种支持 SQL 的数据库，它是一种用于查询和处理关系数据库中“数据”的特定领域语言。
SQL 被广泛使用在各种商业、开源数据库中，不仅是研发技术人员，一些其他行业人员，如财务、物流和数据分析等，都以掌握 SQL 作为从业重要技能。
SQL 优点
- 由于 Schema（模式）的预定义，数据库获得存储相对紧凑，从而导致其性能较为优异
- 经典的 ACID 给业务带来了可控性
- 基于标准化 SQL 的数据访问模式提升了企业级应用带的生产力
- 从数据访问框架、ORM，到数据库中间件，SQL 的生态十分丰富
SQL 缺点
对前期设计要求高，因为后期修改 Schema 往往需要停机，没有考虑分布式场景，在扩展性和可用性层面缺乏支持
NoSQL
NoSQL 数据库是一种非关系型数据库。它专注于分布式场景下数据存储与查询，不需要预先定义 Schema，一般不支持连接且易于扩展，从而更容易地实现业务需求。
NoSQL 数据库因具有庞大的数据存储需求，常被用于大数据和 C 端互联网应用。例如，Twitter、Facebook、阿里和腾讯这样的公司，每天都利用其收集几十甚至上百 TB 的用户数据。
NoSQL 优点
- 在设计层面天然考虑了使用廉价硬件进行系统扩容，成本低
- 同时，它放弃了 ACID，性能才没有随着系统规模的扩大而衰减
NoSQL 缺点
- 由于缺乏 ACID，应用时需要非常小心地处理数据一致性问题
- 由于其数据模型往往只针对特定场景，一般不能使用一种 NoSQL 数据库来完成整个应用的构建，导致设计层面的复杂和维护的困难
NoSQL 意义
我认为主要体现在以下 3 个方面。
- 打破了固有思维，比如 MongoDB 可以很好地解决非结构化场景问题
- 打破了 Oracle、IBM 等大型数据库服务商的垄断
- 将分布式引入到数据库中
但是 SQL 类数据库应用如此广泛，为了分布式特性就需要抛弃 SQL 显得非常得不偿失。因此一些组织开始构建基于 SQL 的分布式数据库，从表面看它们都支持 SQL，但是根据实现方式，其发展出了两种路线：NewSQL 和 Distributed SQL。
NewSQL 的进击
NewSQL 数据库一般有两种。
- 在一个个独立运行的 SQL 数据库实例之上提供了一个自动数据分片管理层
例如，Vitess 使用了 MySQL，而 Citus 使用 PostgreSQL。
- 构建新的分布式存储引擎
例如 NuoDB、VoltDB 和 Clustrix 等，他们虽然仍有或多或少的功能阉割，但可以给用户一个完整的 SQL 数据库体验。
NewSQL 数据库最初构建的目的是解决分布式场景下，写入 SQL 数据库所面临的挑战。它可以使用多个传统单机 SQL 数据库作为其存储节点，在此基础上构建起可扩展的分布式数据库。
随着多可用区、多区域和多云的云部署成为现代应用程序的标准，这些数据库也开始力不从心起来。
Distributed SQL 的崛起
像 Google Spanner 和 TiDB 这样的 Distributed SQL 数据库崛起了，他们使用的是特殊的底层存储引擎，来构建水平可伸缩的数据库。
它在 NewSQL 的功能基础上，往往提供的是“地理分布”功能，用户可以跨可用区、区域甚至在全球范围内分布数据。
相比于典型的 NewSQL，一个 Distributed SQL 数据库看起来更像一个完整的解决方案。它的功能一般包括可扩展性、数据一致性、高可用性、地理级分布和 SQL 支持，却并非一些工具的组合。一个合格的 Distributed SQL 数据库应该不需要额外工具的支持，就可以实现上述功能。
此外，由于 Distributed SQL 天然适合与云计算相结合，因此一些云原生数据库也可以归为此门类，如 AWS 的 Aurora 等。
不论是云还是非云数据库，Distributed SQL 几乎都是商业数据库，而 NewSQL 由于其工具的本质，其中开源类型的数据库占有不小的比重。
新一代的 SQL 已经冉冉升起，它来自旧时代。但除了 SQL 这一个面孔外，其内部依然发生了翻天覆地的改变。不过这正是 SQL 的魅力：穿越时光，依然为数据库的核心，也是数据库经典理论为数不多的遗产。
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