什么是New SQL?分析NewSQL是如何融合NoSQL和RDBMS两者的优势

NewSQL是对一类现代关系型数据库的统称，这类数据库对于一般的OLTP读写请求提供可横向扩展的性能，同时支持事务的ACID保证。这些系统既拥有NoSQL数据库的扩展性，又保持传统数据库的事务特性。NewSQL重新将“应用程序逻辑与数据 *** 作逻辑应该分离”的理念带回到现代数据库的世界，这也验证了历史的发展总是呈现出螺旋上升的形式。

在21世纪00年代中，出现了许多数据仓库系统 (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，这些以处理OLAP 请求为设计目标的系统并不在本文定义的NewSQL范围内。OLAP 数据库更关注针对海量数据的大型、复杂、只读的查询，查询时间可能持续秒级、分钟级甚至更长。

NoSQL的拥趸普遍认为阻碍传统数据库横向扩容、提高可用性的原因在于ACID保证和关系模型，因此NoSQL运动的核心就是放弃事务强一致性以及关系模型，拥抱最终一致性和其它数据模型 (如 key/value，graphs 和Documents)。

两个最著名的NoSQL数据库就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由于二者都未开源，其它组织就开始推出类似的开源替代项目，包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些创业公司也加入到这场NoSQL运动中，它们不一定是受BigTable和Dynamo的启发，但都响应了NoSQL的哲学，其中最出名的就是MongoDB。

在21世纪00年代末，市面上已经有许多供用户选择的分布式数据库产品。使用NoSQL的优势在于应用开发者可以更关注应用逻辑本身，而非数据库的扩展性问题；但与此同时许多应用，如金融系统、订单处理系统，由于无法放弃事务的一致性要求被拒之门外。

一些组织，如Google，已经发现他们的许多工程师将过多的精力放在处理数据一致性上，这既暴露了数据库的抽象、又提高了代码的复杂度，这时候要么选择回到传统DBMS时代，用更高的机器配置纵向扩容，要么选择回到中间件时代，开发支持分布式事务的中间件。这两种方案成本都很高，于是NewSQL运动开始酝酿。

NewSQL数据库设计针对的读写事务有以下特点：

1、耗时短。

2、使用索引查询，涉及少量数据。

3、重复度高，通常使用相同的查询语句和不同的查询参考。

也有一些学者认为NewSQL系统是特指实现上使用Lock-free并发控制技术和share-nothing架构的数据库。所有我们认为是NewSQL的数据库系统确实都有这样的特点。

在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。

OldSQL+NewSQL 在数据中心类应用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。

商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。

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