Some History

下面这段，主要是对 What's Really New with NewSQL[1] 中 A Brief History of DBMSs 这一章的摘录。

2000 年以前，数据库更关心一致性和正确性。比如一些金融系统，正确性远远比性能要重要。

到 2000 的时候，互联网开始高速发展。带来了两个问题，一个是大量的在线用户，以及希望应用可以时刻在线。

人们开始发现，单机的数据库无法满足这样的需求，而且靠着升级硬件也不太划得来（affordable)。

这个时候就开始使用分库、分表的方式扛流量。通过这样的手段把流量分散到不同的数据库实例上。

之后大家又发现，同准确性和一致性比起来，在互联的场景下，更重要的是可用性和性能。

而且大家觉得 MySQL 这种关系型数据库太麻烦了，写应用也不那么顺手。

于是在 00 年代中晚期（mid to late late 2000s），大家搞起了 NoSQL。

首先 NoSQL 为了性能，牺牲了一致性。并且使用了不同的数据模型，比如 Key/Value，图，文件。

相应的数据库有 Google 的 Big Table，Amazon 的 Dynamo，Facebook 的 Cassandra，以及 MoongoDB。

到了 00 年代晚期的时候，大家又觉得有些应用事务和强一致性是必要的，如果让开发者去处理不一致，会耗费过多的经历。并且这个时候硬件也比之前有了很大的改善。

人们希望数据库可以像 NoSQL 一样可以很好的扩展，并且保证 ACID，于是又搞起了 NewSQL。比如 Google 的 Spanner，PingCAP 的 TiDB。

Some Thought

下面说点个人的想法，不见得对，说错了的话还望大家指正。

分库、分表以及 NoSQL 之所以兴起，有两个前提，一个是大流量和全天在线的需要，一个是当时的单机硬件不足以支撑这样的场景。

并且，多数的时候我们认为，MySQL 这种关系型数据库，由于使用树来存储，当数据量大到一定程度的时候，需要多次访问磁盘，所以性能上不去。

但实际上这些假设不一定都成立。

首先说数据库和磁盘的关系，现在有了 SSD，访问磁盘的速度已经比以前快太多了。

如果优化的好的话，访问数据库的瓶颈不在磁盘而是在内存 [2]。

因为数据库有 memory buffer，如果数据 locality 很好的话，几乎都是在访问内存。

再加上，现在的硬件越来越便宜，我们大可把内存加的大一点，让数据尽可能命中 memory buffer。

而且很多流量也没到单机 MySQL 的上限。

不过问题是，MySQL 确实远比 Key/Value Storage 麻烦。

References

[1] A. Pavlo, et al., What's New with NewSQL?, in SIGMOD Record (vol. 45, iss. 2), 2016

[2] Joseph Hellerstein and Michael Stonebraker. "Architecture of a Database System"