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【大数据存储与管理】NoSQL数据库：06 从NoSQL到NewSQL数据库

news 2026/5/2 7:22:13

【作者主页】Francek Chen
【专栏介绍】⌈ ⌈⌈大数据技术原理与应用⌋ ⌋⌋专栏系统介绍大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。内容包含大数据概述、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、Hadoop再探讨、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化，以及大数据在互联网领域、生物医学领域的应用和大数据的其他应用。
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- 小结

NoSQL 数据库可以提供良好的扩展性和灵活性，很好地弥补了传统关系数据库的缺陷，较好地满足了 Web 2.0 应用的需求。但是，NoSQL 数据库也存在自己的不足之处。由于 NoSQL 数据库采用非关系数据模型，因此它不具备高度结构化查询等特性，查询效率尤其是复杂查询效率不如关系数据库，而且不支持事务 ACID 四性。

在这个背景下，近几年，NewSQL 数据库逐渐升温。NewSQL 是对各种新的可扩展、高性能数据库的简称，这类数据库不仅具有 NoSQL 对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持 ACID 和 SQL 等特性。不同的 NewSQL 数据库的内部结构差异很大，但是它们有两个显著的共同特点：都支持关系数据模型；都使用 SQL 作为其主要的接口。

目前，具有代表性的 NewSQL 数据库主要包括 Spanner、Clustrix、GenieDB、ScalArc、Schooner、VoltDB、RethinkDB、ScaleDB、Akiban、CodeFutures、ScaleBase、Translattice、NimbusDB、Drizzle、Tokutek、JustOneDB 等。此外，还有一些在云端提供的 NewSQL 数据库（也就是云数据库），包括 Amazon RDS、Microsoft SQL Azure、Xeround 和 FathomDB 等。在众多 NewSQL 数据库中，Spanner 备受瞩目。它是一个可扩展、多版本、全球分布式并且支持同步复制的数据库，是 Google 的第一个可以全球扩展并且支持外部一致性的数据库。Spanner 能做到这些，离不开一个用 GPS 和原子钟实现的时间 API。这个 API 能将数据中心之间的时间同步精确到 10 ms 以内。因此，Spanner 有几个良好的特性：无锁读事务、原子模式修改、读历史数据无阻塞。

一些 NewSQL 数据库比传统的关系数据库具有明显的性能优势。比如 VoltDB 系统使用了 NewSQL 创新的体系架构，释放了主内存运行的数据库中消耗系统资源的缓冲池，在执行交易时可比传统关系数据库快 45 倍。VoltDB 可扩展服务器数量为 39 个，并可以每秒处理 160 万个交易（300 个 CPU 核心），而具备同样处理能力的 Hadoop 需要更多的服务器。

综合来看，大数据时代的到来，引发了数据处理架构的变革，如图1所示。以前，业界和学术界追求的方向是一种架构支持多类应用（One Size Fits All），包括事务型应用（OLTP 系统）、分析型应用（OLAP、数据仓库）和互联网应用（Web 2.0）。但是，实践证明，这种理想愿景是不可能实现的，不同应用场景的数据管理需求截然不同，一种数据库架构根本无法满足所有场景。因此，到了大数据时代，数据库架构开始向着多元化方向发展，并形成了传统关系数据库（OldSQL）、NoSQL 数据库和 NewSQL 数据库 3 个阵营，三者各有自己的应用场景和发展空间。尤其是传统关系数据库，并没有就此被其他两者完全取代。在基本架构不变的基础上，许多关系数据库产品开始引入内存计算和一体机技术以提升处理性能。在未来一段时间内，3 个阵营共存的局面还将持续，不过有一点是肯定的，那就是传统关系数据库的辉煌时期已经过去了。

图1 大数据引发数据处理架构变革

为了更加清晰地认识传统关系数据库、NoSQL 和 NewSQL 数据库的相关产品，图2给出了 3 种数据库相关产品的分类情况。

图2 关系数据库、NoSQL和NewSQL数据库相关产品的分类

小结

NoSQL 弥补了传统关系数据库的不足，但存在查询效率低、不支持事务 ACID 等缺点。NewSQL 应运而生，兼具 NoSQL 的存储管理能力与传统数据库特性。Spanner 等代表性 NewSQL 数据库各具特色，一些还具有明显性能优势。大数据时代，数据处理架构多元化，形成 OldSQL、NoSQL、NewSQL 三个阵营，各有应用场景和发展空间，未来三阵营共存，传统关系数据库辉煌不再。