隨着移動互聯網和物聯網的發展，基於大數據的應用已經非常普遍。傳統的關係數據庫在進行大數據處理時越來越感到力不從心，大數據處理要求數據存儲系統有足夠的擴展性，且能夠支持高效的即時查詢。

NoSQL能夠支持分佈式事務數據庫是解決大數據領域問題的一個解決方案，NoSQL數據庫可以實現水平擴展以及靈活的數據結構，結合計算引擎框架可以實現複雜的計算，但不支持分佈式事務。NewSQL技術的出現，正好彌補了這一不足，既有很好的擴展能力，又能支持分佈式事務。

NoSql數據庫

常見NoSql數據庫

我們通常理解的NoSQL數據庫概念源自2009年在San Francisco舉行的一次關於分佈式開源數據庫的討論。NoSQL主要指非關係型、分佈式、不提供ACID的數據庫設計模式。

當時SQL技術幾乎等同於關係數據庫系統（RDBMS），NoSQL則意味着非關係型（non-rational）。隨着NoSQL數據庫的發展，也加入了SQL能力，NoSQL不再是「Not SQL」，而是「Not only SQL」。

NoSQL涉及到的常用數據庫包括Cassandra、HBase、MongoDB、CouchDB、ClickHouse等。大多數NoSQL技術，弱化了對ACID語義以及複雜關聯查詢的支持，採用了更加簡潔的數據模型，優化了讀寫路徑，從而能夠換取更高的讀寫性能。

總的來說，NoSql數據庫的特點主要是兩點，一是分佈式易擴展，二是非關係型的數據模型。

NewSQL數據庫

數據庫經歷了從關係數據庫到NoSQL，NewSQL的發展歷程

NewSQL可以說是傳統的RDBMS與NoSQL技術結合之下的產物，典型NewSQL技術可以理解成分佈式關係型數據庫，能夠支持分佈式事務是一個NewSql數據庫的基本前提。

NoSQL與NewSQL在技術上有很多類似，比如NewSQL也會用到K-V存儲方式，但在是否支持關係型模型及分佈式事務上，還是有比較明顯的區別。

Google Bigtable、HBase、Amazon Dynamo是典型NoSQL技術，而Spanner、CockroachDB以及國內PingCAP公司的TiDB，可以歸類為典型NewSQL技術。

很多NoSQL技術定義了自己獨立的查詢語言接口，對標準SQL的兼容性不好，因此在實際應用上有諸多不便。NewSQL技術正在積極擁抱標準SQL接口，一般都對標準SQL做了很好的兼容，甚至像Kafka這樣的隊列中間件也支持標準SQL，SQL正成為不同系統之間交流數據的共同語言。

從NewSQL到雲原生

雲計算服務商會做雲原生(Cloud Native)數據庫，利用新的硬件及雲本身的優勢打造雲原生數據庫，比如阿里雲的Cloud HBase、PolarDB，華為的GaussDB等。

PolarDB是阿里雲的雲原生數據庫方案

雲原生數據庫是為了更好地服務於雲環境下的應用而誕生的，融合了眾多創新技術，本質上是雲的能力和數據庫能力的融合。

總的來說，雲原生數據庫有以下優點：

• 彈性：彈性是雲計算最大的優勢，可以根據CPU數量、存儲容量等計算資源按量付費、動態擴容。
• HTAP：之前TP（事務處理）和AP（分析處理）是分開的，TP用關係型數據庫，AP用非關係數據庫或者大數據存儲。HTAP是將兩種需求融合到一個數據庫，提供兩個入口，一個跑事務，一個跑報表和BI。
• 智能：雲原生數據庫的磁盤備份、內存調度等都不需要DBA來操作，全部由數據庫配套的智能化程序來完成。此外，數據庫還能夠自我診斷和自我修復。
• 混合云：因為一些業務的合規性要求，並不是所有數據都能跑在雲上，因此還需要使用混合雲的架構來部署系統。