newsql資料庫

⑴ 什麼是New sql分析NewSQL是如何融合NoSQL和RDBMS兩者的優勢

NewSQL是對一類現代關系型資料庫的統稱，這類資料庫對於一般的OLTP讀寫請求提供可橫向擴展的性能，同時支持事務的ACID保證。這些系統既擁有NoSQL資料庫的擴展性，又保持傳統資料庫的事務特性。NewSQL重新將「應用程序邏輯與數據操作邏輯應該分離」的理念帶回到現代資料庫的世界，這也驗證了歷史的發展總是呈現出螺旋上升的形式。

在21世紀00年代中，出現了許多數據倉庫系統 (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，這些以處理OLAP 請求為設計目標的系統並不在本文定義的NewSQL范圍內。OLAP 資料庫更關注針對海量數據的大型、復雜、只讀的查詢，查詢時間可能持續秒級、分鍾級甚至更長。

NoSQL的擁躉普遍認為阻礙傳統資料庫橫向擴容、提高可用性的原因在於ACID保證和關系模型，因此NoSQL運動的核心就是放棄事務強一致性以及關系模型，擁抱最終一致性和其它數據模型(如 key/value，graphs 和Documents)。

兩個最著名的NoSQL資料庫就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由於二者都未開源，其它組織就開始推出類似的開源替代項目，包括Facebook的 Cassandra (基於BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基於BigTable)。有一些創業公司也加入到這場NoSQL運動中，它們不一定是受BigTable和Dynamo的啟發，但都響應了NoSQL的哲學，其中最出名的就是MongoDB。

在21世紀00年代末，市面上已經有許多供用戶選擇的分布式資料庫產品。使用NoSQL的優勢在於應用開發者可以更關注應用邏輯本身，而非資料庫的擴展性問題；但與此同時許多應用，如金融系統、訂單處理系統，由於無法放棄事務的一致性要求被拒之門外。

一些組織，如Google，已經發現他們的許多工程師將過多的精力放在處理數據一致性上，這既暴露了資料庫的抽象、又提高了代碼的復雜度，這時候要麼選擇回到傳統DBMS時代，用更高的機器配置縱向擴容，要麼選擇回到中間件時代，開發支持分布式事務的中間件。這兩種方案成本都很高，於是NewSQL運動開始醞釀。

NewSQL資料庫設計針對的讀寫事務有以下特點：

1、耗時短。

2、使用索引查詢，涉及少量數據。

3、重復度高，通常使用相同的查詢語句和不同的查詢參考。

也有一些學者認為NewSQL系統是特指實現上使用Lock-free並發控制技術和share-nothing架構的資料庫。所有我們認為是NewSQL的資料庫系統確實都有這樣的特點。

⑵ 如何構建一個NewSQL資料庫

在大數據時代，「多種架構支持多類應用」成為資料庫行業應對大數據的基本思路，資料庫行業出現互為補充的三大陣營，適用於事務處理應用的OldSQL、適用於數據分析應用的NewSQL和適用於互聯網應用的NoSQL。但在一些復雜的應用場景中，單一資料庫架構都不能完全滿足應用場景對海量結構化和非結構化數據的存儲管理、復雜分析、關聯查詢、實時性處理和控制建設成本等多方面的需要，因此不同架構資料庫混合部署應用成為滿足復雜應用的必然選擇。不同架構資料庫混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個案例對不同架構資料庫的混合應用部署進行介紹。
OldSQL+NewSQL 在數據中心類應用中混合部署
採用OldSQL+NewSQL模式構建數據中心，在充分發揮OldSQL資料庫的事務處理能力的同時，藉助NewSQL在實時性、復雜分析、即席查詢等方面的獨特優勢，以及面對海量數據時較強的擴展能力，滿足數據中心對當前「熱」數據事務型處理和海量歷史「冷」數據分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數據中心類應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NewSQL不適合事務處理的不足，NewSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲能力和處理性能方面的缺陷。
商業銀行數據中心採用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL資料庫滿足各業務系統數據的歸檔備份和事務型應用，NewSQL MPP資料庫集群對即席查詢、多維分析等應用提供高性能支持，並且通過MPP集群架構實現應對海量數據存儲的擴展能力。

商業銀行數據中心存儲架構
與傳統的OldSQL模式相比，商業銀行數據中心採用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數據載入性能提升3倍以上，即席查詢和統計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴展性能夠應對新的業務需求，可隨著數據量的增長採用集群方式構建存儲容量更大的數據中心。
OldSQL+NoSQL 在互聯網大數據應用中混合部署
在互聯網大數據應用中採用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯網大數據應用對海量結構化和非結構化數據進行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務平台、大型SNS平台等互聯網大數據應用場景中，OldSQL在應用中負責高價值密度結構化數據的存儲和事務型處理，NoSQL在應用中負責存儲和處理海量非結構化的數據和低價值密度結構化數據。OldSQL+NoSQL模式在互聯網大數據應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復雜關聯運算方面的不足，NoSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲和非結構化數據處理方面的缺陷。
數據魔方是淘寶網的一款數據產品，主要提供行業數據分析、店鋪數據分析。淘寶數據產品在存儲層採用OldSQL+NoSQL混合模式，由基於MySQL的分布式關系型資料庫集群MyFOX和基於HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由於OldSQL強大的語義和關系表達能力，在應用中仍然占據著重要地位，目前存儲在MyFOX中的統計結果數據已經達到10TB，占據著數據魔方總數據量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補充，解決了OldSQL資料庫無法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數據產品技術架構
基於OldSQL+NoSQL混合架構的特點，數據魔方目前已經能夠提供壓縮前80TB的數據存儲空間，支持每天4000萬的查詢請求，平均響應時間在28毫秒，足以滿足未來一段時間內的業務增長需求。
NewSQL+NoSQL 在行業大數據應用中混合部署
行業大數據與互聯網大數據的區別在於行業大數據的價值密度更高，並且對結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等都比互聯網大數據有更高的要求。行業大數據應用場景主要是分析類應用，如：電信、金融、政務、能源等行業的決策輔助、預測預警、統計分析、經營分析等。
在行業大數據應用中採用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結構化數據分析處理方面的優勢，以及NoSQL在非結構數據處理方面的優勢，實現NewSQL與NoSQL的功能互補，解決行業大數據應用對高價值結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等要求，以及對海量非結構化數據存儲和精確查詢的要求。在應用中，NewSQL承擔高價值密度結構化數據的存儲和分析處理工作，NoSQL承擔存儲和處理海量非結構化數據和不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結構化數據的工作。
當前電信運營商在集中化BI系統建設過程中面臨著數據規模大、數據處理類型多等問題，並且需要應對大量的固定應用，以及占統計總數80%以上的突發性臨時統計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統的建設中採用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復雜分析、即席查詢等方面處理性能的優勢，及NoSQL在非結構化數據處理和海量數據存儲方面的優勢，實現高效低成本。

集中化BI系統數據存儲架構
集中化BI系統按照數據類型和處理方式的不同，將結構化數據和非結構化數據分別存儲在不同的系統中：非結構化數據在Hadoop平台上存儲與處理;結構化、不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的數據保存在NoSQL資料庫或Hadoop平台;結構化、需要關聯分析或經常ad-hoc查詢的數據，保存在NewSQL MPP資料庫中，短期高價值數據放在高性能平台，中長期放在低成本產品中。
結語
當前信息化應用的多樣性、復雜性，以及三種資料庫架構各自所具有的優勢和局限性，造成任何一種架構的資料庫都不能完全滿足應用需求，因此不同架構資料庫混合使用，從而彌補其他架構的不足成為必然選擇。根據應用場景採用不同架構資料庫進行組合搭配，充分發揮每種架構資料庫的特點和優勢，並且與其他架構資料庫形成互補，完全涵蓋應用需求，保證數據資源的最優化利用，將成為未來一段時期內信息化應用主要採用的解決方式。
目前在國內市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外資料庫廠商所壟斷，達夢、金倉等國產廠商仍處於追趕狀態;南大通用憑借國產新型資料庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強;NoSQL方面用戶則大多採用Hadoop開源方案。

⑶ 你認為DFS與NewSQL和NoSQL資料庫的區別

咨詢記錄 · 回答於2021-09-26

⑷ NewSQL為何使傳統關系資料庫黯然失色

傳統資料庫仍舊會有一席之地，至於NewSQL的優勢又是什麼，簡單和大家說說：

首先關於「中間件+關系資料庫分庫分表」算不算NewSQL分布式資料庫問題，國外有篇論文pavlo-newsql-sigmodrec，如果根據該文中的分類，Spanner、TiDB、OB算是第一種新架構型，Sharding-Sphere、Mycat、DRDS等中間件方案算是第二種（文中還有第三種雲資料庫，本文暫不詳細介紹）。

基於中間件（包括SDK和Proxy兩種形式）+傳統關系資料庫（分庫分表）模式是不是分布式架構？我覺得是的，因為存儲確實也分布式了，也能實現橫向擴展。但是不是「偽」分布式資料庫？從架構先進性來看，這么說也有一定道理。

「偽」主要體現在中間件層與底層DB重復的SQL解析與執行計劃生成、存儲引擎基於B+Tree等，這在分布式資料庫架構中實際上冗餘低效的。為了避免引起真偽分布式資料庫的口水戰，本文中NewSQL資料庫特指這種新架構NewSQL資料庫。

NewSQL資料庫相比中間件+分庫分表的先進在哪兒？畫一個簡單的架構對比圖：

• 傳統資料庫面向磁碟設計，基於內存的存儲管理及並發控制，不如NewSQL資料庫那般高效利用；
• 中間件模式SQL解析、執行計劃優化等在中間件與資料庫中重復工作，效率相比較低；
• NewSQL資料庫的分布式事務相比於XA進行了優化，性能更高；
• 新架構NewSQL資料庫存儲設計即為基於paxos（或Raft）協議的多副本，相比於傳統資料庫主從模式（半同步轉非同步後也存在丟數問題），在實現了真正的高可用、高可靠（RTO<30s，RPO=0）；
• NewSQL資料庫天生支持數據分片，數據的遷移、擴容都是自動化的，大大減輕了DBA的工作，同時對應用透明，無需在SQL指定分庫分表鍵。

⑸ nosql與newsql的區別

摘要 主要區別在於，現在的大數據包括非結構化數據，並且可以從各種數據中提取有用的信息，比如郵件、日誌文件、社交多媒體、商業交易及其他數據。比如，保存在資料庫里的一家連鎖零售商店的某商品的銷售圖表數據。對這些數據的獲取就不是大數據范疇的問題。大數據應用的一個主要特點是實時性或者近實時性。大數據比傳統數據存儲更需要非常高性能、高吞吐率、大容量的基礎設備。

⑹ 現在國產資料庫有哪些品牌

據我網上找的資料,目前國產資料庫主要有3個1、南京大學通用newsql資料庫——gbase2、達夢新1代雲資料庫——dm73、人大金倉分析型資料庫kingbasees但個人觀點,在國外多個知名商業化資料庫oracle,sqlserver,db2等和開源的資料庫如mysql,postgresql等眼前,這些基本沒有甚麼市場

⑺ newsql和nosql的區別

你說的很亂，oracle是關系型資料庫，mysql也是，兩者並存甚至oracle要強勢些。至於非關系型資料庫，oracle也是有優勢的，尤其在於數據量小的時候，特別明顯。另外，oracle近幾年也退出了很多框架來利用分布式存儲來實現大數據，其本身也在不斷推陳出新，取代是不太可能的

⑻ 如何使用HBase構建NewSQL

目前主流的資料庫或者NoSQL要麼在CAP裡面選擇AP，比較典型的例子是Cassandra，要麼選擇CP比如HBase，這兩個是目前用得非
常多的NoSQL的實現。我們的價值觀一定認為未來是分布式的，一定是盡量傾向於全部都擁有，大部分情況下取捨都是HA，主流的比較頂級的資料庫都會選擇
C，分布式系統一定逃不過P，所以A就只能選擇HA。現在主要領域是資料庫的開發，完全分布式，主要方向和谷歌的F1方向非常類似。

目前看NewSQL代表未來(Google Spanner、F1、FoundationDB)，HBase在國內有六個Committer，在目
前主流的開源資料庫裡面幾乎是最強的陣容。大家選型的時候會有一個猶豫，到底應該選擇HBase還是選Cassandra。根據應用場景，如果需要一致
性，HBase一定是你最好的選擇，我推薦HBase。它始終保持強一致，我們非常喜歡一致性，喪失一致性的時候有些錯誤會特別詭異，很難查。對於
Push-down特性的設計其實比較好，全局上是一個巨大的分布式資料庫，但是邏輯上是分成了一個個Region，Region在哪台機器上是明確的。

比如要統計記錄的條數，假設數據分布在整個系統裡面，對數十億記錄做一個求和操作，就是說不同的機器上都要做一個sum，把條件告訴他要完成哪些任務，他給你任務你再匯總，這是典型的分布式的 MPP，做加速的時候是非常有效的。

2015年HBaseConf 上面有一句總結: 「Nothing is hotter than SQL-on-
Hadoop, and now SQL-
on- HBase is fast approaching equal hotness status」， 實際上SQL-on-HBase 也是非
常火。因為 Schema Less 沒有約束其實是很嚇人的一件事情，當然沒有約束也比較爽，就是後期維護十分痛苦，規模進一步擴大了之後又需要遷移
到 SQL。

現在無論從品質還是速度上要求已經越來越高，擁有SQL的同時還希望有ACID的東西(OLAP一般不追求一致性)。所以TiDB在設計時就強調這
樣的特點：始終保持分布式事務的支持，兼容MySQL協議。無數公司在SQL遇到Scale問題的時候很痛苦地做出了選擇，比如遷移到
HBase，Cassandra
MongoDB已經看過太多的公司做這種無比痛苦的事情，現在不用痛苦了，直接遷過來，直接把數據導進來就OK了。TiDB最重要的是關注OLTP，對於
互聯網業務來說通常是在毫秒級內就需要返回一個結果。

我們到目前為止開發了六個月，開源了兩個月。昨天晚上TiDB達到了第一個Alpha的階段，現在可以擁有一個強大的資料庫：支持分布式事務，始終
保持同步的復制，強大的按需Scale能力，無阻塞的Schema變更。發布第一個Alpha版本的時候以前的質疑都會淡定下來，因為你可以閱讀每一行代
碼，體驗每個功能。選擇這個領域也是非常艱難的決定，實在太Hardcore了，當初Google Spanner也做了5年。不過我們是真愛，我們就是
技術狂，就是要解決問題，就是要挑大家最頭痛的問題去解決。好在目前阿里的OceanBase給我們服了顆定心丸，大家也不會質疑分布式關系型資料庫是否
可行。

⑼ 如何實現一個NEWSQL資料庫

我想統計資料庫中今天，發帖最多的人。

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user是你的用戶表，s_count是用戶表中的發貼數量欄位
然後直接取出記錄的第一條就是法帖最多的

發帖最多的前10個人，並從多到少，進行排序
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id是你的用戶表主鍵id.