随着移动互联网和物联网的发展，基于大数据的应用已经非常普遍。传统的关系数据库在进行大数据处理时越来越感到力不从心，大数据处理要求数据存储系统有足够的扩展性，且能够支持高效的即时查询。

NoSQL能够支持分布式事务数据库是解决大数据领域问题的一个解决方案，NoSQL数据库可以实现水平扩展以及灵活的数据结构，结合计算引擎框架可以实现复杂的计算，但不支持分布式事务。NewSQL技术的出现，正好弥补了这一不足，既有很好的扩展能力，又能支持分布式事务。

NoSql数据库

常见NoSql数据库

我们通常理解的NoSQL数据库概念源自2009年在San Francisco举行的一次关于分布式开源数据库的讨论。NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。

当时SQL技术几乎等同于关系数据库系统（RDBMS），NoSQL则意味着非关系型（non-rational）。随着NoSQL数据库的发展，也加入了SQL能力，NoSQL不再是“Not SQL”，而是“Not only SQL”。

NoSQL涉及到的常用数据库包括Cassandra、HBase、MongoDB、CouchDB、ClickHouse等。大多数NoSQL技术，弱化了对ACID语义以及复杂关联查询的支持，采用了更加简洁的数据模型，优化了读写路径，从而能够换取更高的读写性能。

总的来说，NoSql数据库的特点主要是两点，一是分布式易扩展，二是非关系型的数据模型。

NewSQL数据库

数据库经历了从关系数据库到NoSQL，NewSQL的发展历程

NewSQL可以说是传统的RDBMS与NoSQL技术结合之下的产物，典型NewSQL技术可以理解成分布式关系型数据库，能够支持分布式事务是一个NewSql数据库的基本前提。

NoSQL与NewSQL在技术上有很多类似，比如NewSQL也会用到K-V存储方式，但在是否支持关系型模型及分布式事务上，还是有比较明显的区别。

Google Bigtable、HBase、Amazon Dynamo是典型NoSQL技术，而Spanner、CockroachDB以及国内PingCAP公司的TiDB，可以归类为典型NewSQL技术。

很多NoSQL技术定义了自己独立的查询语言接口，对标准SQL的兼容性不好，因此在实际应用上有诸多不便。NewSQL技术正在积极拥抱标准SQL接口，一般都对标准SQL做了很好的兼容，甚至像Kafka这样的队列中间件也支持标准SQL，SQL正成为不同系统之间交流数据的共同语言。

云计算服务商会做云原生(Cloud Native)数据库，利用新的硬件及云本身的优势打造云原生数据库，比如阿里云的Cloud HBase、PolarDB，华为的GaussDB等。

PolarDB是阿里云的云原生数据库方案

云原生数据库是为了更好地服务于云环境下的应用而诞生的，融合了众多创新技术，本质上是云的能力和数据库能力的融合。

总的来说，云原生数据库有以下优点：

弹性：弹性是云计算最大的优势，可以根据CPU数量、存储容量等计算资源按量付费、动态扩容。
HTAP：之前TP（事务处理）和AP（分析处理）是分开的，TP用关系型数据库，AP用非关系数据库或者大数据存储。HTAP是将两种需求融合到一个数据库，提供两个入口，一个跑事务，一个跑报表和BI。
智能：云原生数据库的磁盘备份、内存调度等都不需要DBA来操作，全部由数据库配套的智能化程序来完成。此外，数据库还能够自我诊断和自我修复。
混合云：因为一些业务的合规性要求，并不是所有数据都能跑在云上，因此还需要使用混合云的架构来部署系统。

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