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大约10年前，我加入了Amazon Web Services，在那里我第一次看到了在分布式系统中进行权衡的重要性。在大学里，我已经了解了一致性和可用性之间的权衡（CAP定理），但实际上，频谱要比这深得多。任何设计决策都可能涉及延迟，并发性，可伸缩性，耐用性，可维护性，功能性，操作简便性以及系统其他方面之间的权衡，而这些权衡会对应用程序的功能和用户体验产生有意义的影响，并且即使是业务本身的有效性。
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也许在权衡需求最明显的分布式系统中最具挑战性的问题是构建分布式数据库。当应用程序开始需要可以在许多服务器上扩展的数据库时，数据库开发人员开始做出极端的权衡。为了在许多节点上实现可伸缩性，分布式键值存储（NoSQL）抛弃了传统关系数据库管理系统（RDBMS）提供的丰富功能集，包括SQL，联接，外键和ACID保证。由于每个人都想要可伸缩性，因此RDBMS消失只是时间问题，对吗？实际上，关系数据库继续主导着数据库领域。这就是为什么：
在分布式系统（或任何系统）中进行权衡时，要考虑的最重要方面是开发成本。
数据库软件所做出的权衡将对应用程序的开发成本产生重大影响。在高级应用程序中处理需要可用性，可靠性和性能的数据是一个固有地需要解决的问题。成功解决每个小问题所需的工时数量可能很大。幸运的是，数据库可以解决许多这些子问题，但是数据库开发人员也面临成本问题。实际上，要使数据库足以满足大多数应用程序的功能，保证和性能，就需要数十年的时间。那就是建立关系数据库如PostgreSQL和MySQL的地方。
在Citus Data，我们从不同角度解决了数据库可伸缩性的需求。我和我的团队在过去的几年中花费了很多时间将已建立的RDBMS转换为分布式数据库，而又不会失去其强大功能或从基础项目中分叉。通过这样做，我们发现RDBMS是构建分布式数据库的理想基础。
使RDBMS对开发应用程序（尤其是开源RDBMS，尤其是云RDBMS）如此吸引人的原因在于，您可以有效地利用数十年来对RDBMS进行的工程投资，并利用这些RDBMS功能。您的应用，降低了开发成本。
RDBMS为您提供：
这些功能几乎对任何非平凡的应用都很重要，但是要花很长时间才能开发。另一方面，某些应用程序的工作量对于单台计算机来说太过苛刻，因此需要水平可伸缩性。
许多新的分布式数据库正在开发中，并且正在分布式键值存储（“ NewSQL”）之上实现RDBMS功能，例如SQL。尽管这些较新的数据库可以使用多台计算机的资源，但是在SQL支持，查询性能，并发性，索引，外键，事务，存储过程等方面，它们仍远未建立在关系数据库系统上。您遇到许多要在应用程序中解决的复杂问题。
许多大型互联网公司采用的替代方法是RDBMS的手动，应用程序层分片（通常是PostgreSQL或MySQL）。手动分片意味着有许多RDBMS节点，并且应用程序会根据某种条件（例如，用户ID）决定连接到哪个节点。应用程序本身负责如何处理数据放置，架构更改，查询多个节点，复制表等，因此，如果执行手动分片，最终将在应用程序中实现自己的分布式数据库，这可能甚至更多。昂贵。
幸运的是，有一种方法可以解决开发成本难题。
PostgreSQL已有数十年的发展 历史 ，其令人难以置信的重点是代码质量，模块化和可扩展性。这种可扩展性提供了一个独特的机会：无需分叉就可以将PostgreSQL转换为分布式数据库。这就是我们构建Citus的方式。
大约5年前，当我加入一家名为Citus Data的初创公司时，我为在竞争激烈的市场中建立高级分布式数据库而无任何现有基础架构，品牌知名度，进入市场，资本或大量工程师的挑战感到沮丧 。 仅开发成本就似乎是无法克服的。 但是，就像应用程序开发人员利用PostgreSQL来构建复杂的应用程序一样，我们利用PostgreSQL来构建……分布式PostgreSQL。
我们创建了Citus，这是开源的PostgreSQL扩展，而不是从头开始创建分布式数据库，它以提供水平扩展的方式透明地分发表和查询，但是应用程序开发人员需要具备所有PostgreSQL功能才能成功。
通过使用在计划查询时Postgres调用的内部挂钩，我们能够将分布式表的概念添加到Postgres。
分布式表的分片存储在具有所有现有功能的常规PostgreSQL节点中，Citus发送常规SQL命令以查询分片，然后合并结果。 我们还添加了参考表的概念，该参考表可在所有节点上复制，因此可以通过任何列与分布式表连接。 通过进一步增加对分布式事务，查询路由，分布式子查询和CTE，序列，更新等的支持，我们达到了最先进的PostgreSQL功能可以使用的规模，但现在已经可以大规模使用。
Citus相对来说还很年轻，但是已经建立在PostgreSQL之上，已经成为世界上最先进的分布式数据库之一。与PostgreSQL的完整功能集相比，这令人毛骨悚然，还有许多工作要做，Citus现在提供的功能及其扩展方式使其在分布式数据库环境中具有很大的独特性。许多当前的Citus用户最初使用Postgres中的许多高级功能在单节点PostgreSQL服务器上建立业务，然后仅用几周的开发工作就迁移到Citus，以将其数据库模式转换为分布式表和引用表。对于任何其他数据库，从单节点数据库到分布式数据库的这种迁移可能要花费数月甚至数年的时间。
像PostgreSQL这样的RDBMS具有几乎无限的功能和成熟的SQL引擎，可让您以多种方式查询数据。当然，这些功能只有在速度很快时才对应用程序有用。幸运的是，PostgreSQL很快，并且通过诸如实时查询编译之类的新功能不断提高，但是当您拥有大量数据或流量以至于一台机器速度太慢时，那些强大的功能就不再那么有用了……除非您可以结合许多计算机的计算能力。这就是功能成为超级大国的地方。
通过采用PostgreSQL功能并进行扩展，Citus具有许多超级功能，这些功能使用户可以将数据库扩展到任意大小，同时保持高性能及其所有功能。
尽管大多数这些功能对于开发需要扩展的复杂应用程序来说似乎都是必不可少的，但并不是所有分布式数据库都支持它们。下面我们根据公开提供的文档对一些流行的分布式数据库进行比较。
与在分布式数据库中拥有超级功能相比，更重要的是能够组合数据库超级功能来解决复杂的用例。
由于支持查询路由，参考表，索引，分布式事务和存储过程，因此即使最先进的多租户OLTP应用程序（例如Copper）也可以使用Citus扩展到单个PostgreSQL节点之外，而不会在应用程序中做出任何牺牲。
如果将子查询下推与并行的分布式DML结合使用，则可以在数据库内部转换大量数据。一个常见的示例是使用INSERT…SELECT构建汇总表，该表可以并行化以适应任何类型的数据量。结合通过COPY，索引，联接和分区进行的批量加载，您将拥有一个非常适合时间序列数据和实时分析应用程序（如Algolia仪表板）的数据库。
正如Microsoft的Min Wei在谈到Microsoft如何使用Citus和PostgreSQL分析Windows数据时指出的那样：Citus使您能够使用分布式OLTP解决大规模OLAP问题。
Citus与其他分布式数据库有些不同，后者通常是从头开始开发的。 Citus没有引入PostgreSQL中尚未提供的任何功能。 Citus数据库以满足需要扩展的用例的方式扩展了现有功能。重要的是，大多数PostgreSQL功能已经针对各种用例进行了数十年的开发和测试，而当今用例的功能要求最终并没有太大不同；主要是数据的规模和大小不同。因此，在构建现代应用程序时，基于世界上最先进的开源RDBMS（PostgreSQL！）构建的分布式数据库（如Citus）可以成为您的武器库中最强大的工具。
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2. 什么是NoSQL？
2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，
泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。
（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 关系型数据库与NoSQL的区别？
3.1 RDBMS
高度组织化结构化数据
结构化查询语言（SQL）
数据和关系都存储在单独的表中。
数据操纵语言，数据定义语言
严格的一致性
基础事务
ACID
关系型数据库遵循ACID规则
事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
I (Isolation) 独立性
所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。
3.2 NoSQL
代表着不仅仅是SQL
没有声明性查询语言
没有预定义的模式
键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
最终一致性，而非ACID属性
非结构化和不可预知的数据
CAP定理
高性能，高可用性和可伸缩性
分布式数据库中的CAP原理(了解)
CAP定理：
Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的
Availability(可用性), 好的响应性能
Partition tolerance(分区容错性) 可靠性
P: 系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，
因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：
CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。
CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。
AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。
而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。
所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。
说明：C：强一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
举例：
CA：传统Oracle数据库
AP：大多数网站架构的选择
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架构的时候必须做出取舍。
一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用，其实并不需要强一致性。
因此牺牲C换取P，这是目前分布式数据库产品的方向。
4. 当下NoSQL的经典应用
当下的应用是 SQL 与 NoSQL 一起使用的。
代表项目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型机，很贵的，好像好几万一台；O 是指 Oracle 数据库，也很贵的，好几万呢；M 是指 EMC 的存储设备，也很贵的。
难点：
数据类型多样性。
数据源多样性和变化重构。
数据源改造而服务平台不需要大面积重构。
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1.实质。非关系型数据库的实质：非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能阉割版本，通过减少用不到或很少用的功能，来大幅度提高产品性能。
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2.价格。目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。而比较有名气的关系型数据库，比如Oracle、DB2、MSSQL是收费的。虽然Mysql免费，但它需要做很多工作才能正式用于生产。
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3.功能。实际开发中，有很多业务需求，其实并不需要完整的关系型数据库功能，非关系型数据库的功能就足够使用了。这种情况下，使用性能更高、成本更低的非关系型数据库当然是更明智的选择。
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传统的SQL数据库有3个缺点
许可费用昂贵
不能自动Sharding
严格的Schema
互联网公司一般都是技术密集型的，就自己根据自己的需求搞了一套数据存储，牺牲了严格一致性，满足互联网伸缩性的要求。
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nosql 当年是为了处理 杂乱的非结构化数据来设计的 比如 网页访问信息 那就如楼上说的 阉割了sql 的 acid 特性 这样当然快了啊 比如插入数据
相反如果是一些 交易数据 数据的安全稳定 压倒一切的时候 rdbms 就显现威力了 但是rdbms 在面对nosql的 一些挑战之后 大力优化了 对于一些 非结构化数据的支持 比如json 数据 同时rdbms 对于 olap and oltp 的支持 也要比 nosql快的你是一点半点
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非关系型数据库的优势：1. 性能NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。2. 可扩展性同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
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关系型数据库的优势：1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。2. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
NoSQL与RDBMS的九点区别联系
1 理解ACID与BASE的区别（ACID是关系型数据库强一致性的四个要求，而BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则，它们的意思分别是，ACID：atomicity, consistency, isolation, durability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同时有意思的是ACID在英语里意为酸，BASE意思为碱）
2 理解持久化与非持久化的区别。这么说是因为有的NoSQL系统是纯内存存储的。
3 你必须意识到传统有关系型数据库与NoSQL系统在数据结构上的本质区别。传统关系型数据库通常是基于行的表格型存储，而NoSQL系统包括了列式存储（Cassandra）、key/value存储（Memcached）、文档型存储（CouchDB）以及图结构存储（Neo4j）
4与传统关系数据库有统一的SQL语言操作接口不同，NoSQL系统通常有自己特有的API接口。
5 在架构上，你必须搞清楚，NoSQL系统是被设计用于成百上千台机器的集群中的，而非共享型数据库系统的架构。
6在NoSQL系统中，可能你得习惯一下不知道你的数据具体存在何处的情况。
7 在NoSQL系统中，你最好习惯它的弱一致性。”eventually consistent”(最终一致性)正是BASE原则中的重要一项。比如在Twitter，你在Followers列表中经常会感受到数据的延迟。
8 在NoSQL系统中，你要理解，很多时候数据并不总是可用的。
9 你得理解，有的方案是拥有分区容忍性的，有的方案不一定有。
NewSQL是对一类现代关系型数据库的统称，这类数据库对于一般的OLTP读写请求提供可横向扩展的性能，同时支持事务的ACID保证。这些系统既拥有NoSQL数据库的扩展性，又保持传统数据库的事务特性。NewSQL重新将“应用程序逻辑与数据操作逻辑应该分离”的理念带回到现代数据库的世界，这也验证了历史的发展总是呈现出螺旋上升的形式。
在21世纪00年代中，出现了许多数据仓库系统 (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，这些以处理OLAP 请求为设计目标的系统并不在本文定义的NewSQL范围内。OLAP 数据库更关注针对海量数据的大型、复杂、只读的查询，查询时间可能持续秒级、分钟级甚至更长。
NoSQL的拥趸普遍认为阻碍传统数据库横向扩容、提高可用性的原因在于ACID保证和关系模型，因此NoSQL运动的核心就是放弃事务强一致性以及关系模型，拥抱最终一致性和其它数据模型 (如 key/value，graphs 和Documents)。
两个最著名的NoSQL数据库就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由于二者都未开源，其它组织就开始推出类似的开源替代项目，包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些创业公司也加入到这场NoSQL运动中，它们不一定是受BigTable和Dynamo的启发，但都响应了NoSQL的哲学，其中最出名的就是MongoDB。
在21世纪00年代末，市面上已经有许多供用户选择的分布式数据库产品。使用NoSQL的优势在于应用开发者可以更关注应用逻辑本身，而非数据库的扩展性问题；但与此同时许多应用，如金融系统、订单处理系统，由于无法放弃事务的一致性要求被拒之门外。
一些组织，如Google，已经发现他们的许多工程师将过多的精力放在处理数据一致性上，这既暴露了数据库的抽象、又提高了代码的复杂度，这时候要么选择回到传统DBMS时代，用更高的机器配置纵向扩容，要么选择回到中间件时代，开发支持分布式事务的中间件。这两种方案成本都很高，于是NewSQL运动开始酝酿。
NewSQL数据库设计针对的读写事务有以下特点：
1、耗时短。
2、使用索引查询，涉及少量数据。
3、重复度高，通常使用相同的查询语句和不同的查询参考。
也有一些学者认为NewSQL系统是特指实现上使用Lock-free并发控制技术和share-nothing架构的数据库。所有我们认为是NewSQL的数据库系统确实都有这样的特点。