一：概念
SQL(Structured Query Language)：数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。
NoSQL(Not Only SQL)：泛指非关系型数据库。主要代表：MongoDB、Redis、CouchDB。
NewSQL： 对各种新的可扩展/高性能数据库的简称。主要代表：Clustrix、GenieDB、TiDB。
二：对比
SQL：
好处来源于它的统一性和易用性，缺点是面对大量的数据时，他的性能会随着数据库的增大而急剧下降。
NoSQL：
以放宽ACID原则为代价，NoSQL采取的是最终一致性原则，而不是像关系型数据库那样地严格遵守着ACID的原则，这意味着如果在特定时间段内没有特定数据项的更新，则最终对其所有的访问都将返回最后更新的值。 这就是这样的系统通常被描述为提供基本保证的原因（基本可用，软状态，最终一致性） — 而不是ACID。
NewSQL：
NewSQL选择汲取了SQL和NewSQL的优点，希望将ACID和可扩展性以及高性能结合，但是目前而言，不适用于所有的场景。
三：Let's think
根据CAP原则，
- Consistency（一致性）
- Availability（可用性）
- Partition tolerance（分区容错）
这三点不能够同时做到，所以我们可以猜想，未来的很多年里，是不会有这样一个能够满足所有场景的数据库存在，现在主流的关系型数据库+NoSQL的组合是一种解决方案，不断涌现出来的NewSQL也能够满足一定场景中的业务需求。 数据库发展至今已经有3代了：
- SQL，传统关系型数据库，例如 MySQL
- noSQL，例如 MongoDB, Cassandra
- newSQL,例如Aurora, HyperScale
Sql
传统关系型数据库的索引一般为B+树,读取数据速度很快,但对比NoSql写入速度比较慢.
Sql优势在于支持事务,隔离级别,锁等但是随着数据量的越来越大,sql面临许多效率瓶颈, 比如过于强大的sql语句功能效率过慢. 数据量大的时候需要分库分表,但是分库分表又很难支持事务,join和排序等功能.
NoSql
后来 noSQL 出现了，放弃了传统SQL的强事务保证和关系模型，重点放在数据库的高可用性和可扩展性。
noSQL 的主要优势：
- 高可用性和可扩展性，自动分区，轻松扩展
- 不保证强一致性，性能大幅提升
- 没有关系模型的限制，极其灵活
noSQL 问题在于不保证强一致性,不支持 SQL 语句,没有强大的事务等. 但NoSql索引一般基于分层级的LSM树,相较于Sql来说牺牲了读的速度但写的速度大大提高了.
NewSql
newSQL 提供了与 noSQL 相同的可扩展性，而且仍基于关系模型，还保留了极其成熟的 SQL 作为查询语言，保证了ACID事务特性。
简单来讲，newSQL 就是在传统关系型数据库上集成了 noSQL 强大的可扩展性。
newSQL 的主要特性：
- SQL 支持，支持复杂查询和大数据分析。
- 支持 ACID 事务，支持隔离级别。
- 弹性伸缩，扩容缩容对于业务层完全透明。
- 高可用，自动容灾, 分布式
newSql主要是对sql做了一些底层分离, 如存储和计算层的分离, 计算写入存储时直接写log, log is database,存储层自己拿log做存储,伸缩扩展,并行,异步等等优化.
还有log和data也可以做一层decoupled分离.
读写也可以彻底分离, 扩展性能更强了.
