数据库中触发器是什么

数据库 触发器有什么用

触发器

触发器的定义就是说某个条件成立的时候，你触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用，也不能调用。

然后，触发器的触发条件其实在你定义的时候就已经设定好的了。这里面需要说明一下，触发器可以分为语句级触发器和行级触发器。详细的介绍可以参考网上的资料，简单的说就是语句级的触发器可以在某些语句执行前或执行后被触发。而行级触发器则是在定义的了触发的表中的行数据改变时就会被触发一次。

具体举例：

1 在一个表中定义的语句级的触发器，当这个表被删除时，程序就会自动执行触发器里面定义的 *** 作过程。这个就是删除表的 *** 作就是触发器执行的条件了。

2 在一个表中定义了行级的触发器，那当这个表中一行数据发生变化的时候，比如删除了一行记录，那触发器也会被自动执行了。

触发器简介：

触发器是一种特殊类型的过程。与普通过程不同的是，过程需要用户显式地调用才执行，而触发器则是当某些事件发生时，由Oracle自动执行。

触发器主要由如下几个部分组成：

触发事件：

触发条件：

触发对象：

触发 *** 作：

编写触发器时，需要注意以下几点：

触发器不接受参数。

一个表上最多可以有12个触发器，但同一时间、同一事件、同一类型的触发器只能有一个。还需要注意，各个触发器之间不能有矛盾。

在一个表上的触发器越多，对在该表上的DML *** 作性能影响就越大。

触发器最大为32KB。如果确实需要，可以先建立过程，然后在触发器中用CALL语句调用。

在DML触发器中只能使用DML语句（select，insert，update，delete）。

在系统触发器中只能包含DDL语句（create，alter,drop）。

触发器中不能包含事务控制语句（mit，rollback，savepoint）。因为触发器是触发语句的一部门，触发语句被提交或回退时，触发器也就被提交或回退了。

在触发器主体中调用的任何过程、函数都不能使用事务控制语句。

在触发器主体中不能声明任何long和blob变量。新值new、旧值old也不能指向表中的任何long和blog列

不同类型的触发器（如DML触发器、INSTEAD OF触发器、系统触发器）的语法格式和作用都有较大区别。

SQL中，触发器是什么？

1、触发器。 定义： 何为触发器？在SQL Server里面也就是对某一个表的一定的 *** 作，触发某种条件，从而执行的一段程序。触发器是一个特殊的存储过程。 常见的触发器有三种：分别应用于Insert , Update , Delete 事件。(SQL Server 2000定义了新的触发器，这里不提） 我为什么要使用触发器？比如，这么两个表： Create Table Student( --学生表 StudentID int primary key, --学号 ) Create Table BorrowRecord( --学生借书记录表 BorrowRecord int identity(1,1), --流水号 StudentID int , --学号 BorrowDate datetime, --借出时间 ReturnDAte Datetime, --归还时间 ) 用到的功能有: 1如果我更改了学生的学号,我希望他的借书记录仍然与这个学生相关(也就是同时更改借书记录表的学号); 2如果该学生已经毕业，我希望删除他的学号的同时，也删除它的借书记录。 等等。 这时候可以用到触发器。对于1，创建一个Update触发器： Create Trigger truStudent On Student for Update ------------------------------------------------------- --Name:truStudent --func:更新BorrowRecord 的StudentID，与Student同步。 --Use :None --User:System --Author: 懒虫 # SapphireStudio ( chair3) --Date : 2003-4-16 --Memo : 临时写写的，给大家作个Sample。没有调试阿。 ------------------------------------------------------- As if Update(StudentID) begin Update BorrowRecord Set brStudentID=iStudentID From BorrowRecord br , Deleted d ,Inserted i Where brStudentID=dStudentID end 理解触发器里面的两个临时的表：Deleted , Inserted 。注意Deleted 与Inserted分别表示>>

请问数据库 触发器有什么用

我就给你解释一下实际场景吧

比如你有两个表 A 和 B

A表有ID 和 NAME两列

B表有ID,PLAY,NAMEID三列，A与B没有关联

如果你想删除B表的内容，但是又同时想删除A表中AID=BNAMEID

那么你就要写两条语句

如果使用触发器

就只用写删除B表的内容语句，一旦删除内容，则触发器设定的表规则被触发，那么A表的相关内容也一起删除了

SQL中触发器有什么作用

当你对表进行了添删改查等 *** 作时，如果你需要做一些特定的业务 *** 作，就可以使用触发器。

顾名思义，触发，当你做了某种预设的 *** 作时才会执行触发器的命令

举个例子。。

假设你有个员工基础信息表，里面有员工的身份z号码，手机等基本信息。。

那么，当你换了身份z或手机，需要修改号码的时候，肯定是去修改员工的基础资料表。

假设你现在有别的地方，比如人事档案啊之类的，同样使用了员工的手机等信息。。难道你还要再去修改一次档案表么。。那么如果还有其他地方使用了呢？

而触发器就可以在这种时候做出判断，如果修改了基础表的信息，那么就同步把其他使用了基础表信息的地方也更改成最新的信息。。

大概就是这么个意思。。当然还有其他的作用

数据库中替代触发器的定义是什么 5分

(1)DML触发器：是指触发器在数据库中发生数据 *** 作语言(DML)事件时将启用。DML事件即指在表或视图中修改数据的insert、update、delete语句也。 (2)DDL触发器：是指当服务器或数据库中发生数据定义语言(DDL)事件时将启用。DDL事件即指在表或索引中

数据库中的触发器重点在什么地方

简单来讲哪就是事件触发。

比如你对数据库中的表进行了一个插删等 *** 作，你想在你即将做或者完成这个 *** 作的时候程序能自动做一点别的工作，比如你想对插入数据检查一下或者对删除后的数据总数进行一下统计。

本来哪，你可以把这个工作写在自己的程序里，就是把检查写在你插入动作之前或者把统计数目写在删除动作之后。这样的问题是：你要做插删的时候就都要写这些代码，而且很容易就遗漏了。

而触发器哪，你定义在某个 *** 作上，比如把那个检查的工作过程定义成插入的前触发器，把统计工作定义成后触发器，那么在你进行插入删除的时候，数据库那边的程序就自动的给你做了这个工作了。

主要作用哪：我感觉

一是完整性（防止自己编程的遗漏），

二是简单，

三是由数据库程序（比如Oracle）进行这项工作，而不是由你自己的程序做，效率高。

下面是人家的一些教程，其实道理是很简单的。你可以用它后面讲的几个数据库的例子，自己写一个，试试就知道了。

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一 触发器介绍

触发器是一种特殊的存储过程，它在插入，删除或修改特定表中

的数据时触发执行，它比数据库本身标准的功能有更精细和更复杂的

数据控制能力。数据库触发器有以下的作用：

安全性。可以基于数据库的值使用户具有 *** 作数据库的某种权

利。

# 可以基于时间限制用户的 *** 作，例如不允许下班后和节假日

修改数据库数据。

# 可以基于数据库中的数据限制用户的 *** 作，例如不允许股票

的价格的升幅一次超过10%。

审计。可以跟踪用户对数据库的 *** 作。

# 审计用户 *** 作数据库的语句。

# 把用户对数据库的更新写入审计表。

实现复杂的数据完整性规则。

# 实现非标准的数据完整性检查和约束。触发器可产生比规则

更为复杂的限制。与规则不同，触发器可以引用列或数据库对

象。例如，触发器可回退任何企图吃进超过自己保证金的期货。

# 提供可变的缺省值。

实现复杂的非标准的数据库相关完整性规则。触发器可以对数

据库中相关的表进行连环更新。例如，在auths表author_code列上的

删除触发器可导致相应删除在其它表中的与之匹配的行。

# 在修改或删除时级联修改或删除其它表中的与之匹配的行。

# 在修改或删除时把其它表中的与之匹配的行设成NULL值。

# 在修改或删除时把其它表中的与之匹配的行级联设成缺省值。

# 触发器能够拒绝或回退那些破坏相关完整性的变化，取消试

图进行数据更新的事务。当插入一个与其主健不匹配的外部键

时，这种触发器会起作用。例如，可以在booksauthor_code

列上生成一个插入触发器，如果新值与authsauthor_code列

中的某值不匹配时，插入被回退。

同步实时地复制表中的数据。

自动计算数据值，如果数据的值达到了一定的要求，则进行特

定的处理。例如，如果公司的帐号上的资金低于5万元则立即给财务人

员发送警告数据。

ORACLE与SYBASE数据库的触发器有一定的区别，下面将分别讲述

这两种数据库触发器的作用和写法。

二 ORACLE 触发器

ORACLE产生数据库触发器的语法为>>

数据库触发器中new表和old表是什么意思？

顾名思义，new是新插入的数据，old是原来的数据

insert只会有new，代表着要插入的新记录

delete只会有old，代表着要删除的记录

update由于执行的是先删除旧的记录，再插入新的记录，因此new和old都会有，且含义与上面的相同

SQL数据库中的触发器怎么写啊？急

CREATE TRIGGER trig_stu_update ON student

FOR UPDATE

AS

begin

end;

CREATE TRIGGER trig_stu_delete O功 student

FOR DELETE

AS

begin

end;

------------------

上面是更新、删除的触发器模板，将你的代码填在beginend之间。

触发器中经常用到的inserted,deleted。

inserted里面存放了insert、update *** 作的插入值或更新后值。

deleted里存放的是update、delete *** 作的更新前值或删除值。

使用方法：

declare @no int,@sex bit,@age int;

--insert、update取新值

select @no=no,@sex=sex,@age=age from inserted;

--delete、update删除值

select @no=no,@sex=sex,@age=age from deleted;

sql的触发器是干什么的，怎么用？

触发器的主要作用是，实现由主键和外键所不能保证的复杂的参照完整性和数据一致性。

例如我们日常生活中常用的银行存储系统就应用了触发器机制：当我们在银行办理存款或是取款业务后，系统除了会记录我们的交易信息外，还会根据我们存入或取出的金额自动更新我们帐户的余额（存款 *** 作后增加帐户余额，取款 *** 作后减少帐户余额），当 *** 作中出现意外情况（如断电），系统还会回滚我们所做的 *** 作，以保证交易的完整性。

所以触发器是在对表进行插入、更新和删除 *** 作时自动执行的存储过程，同时它也具有事务的功能（整个 *** 作要么全部成功，要么全部失败）。

传统关系数据库可能永远不会消失——至少不会很快，但其辉煌的日子已经远去

许多新兴的NoSQL数据库的普及，例如MongnDB和Cassandra

这很好的弥补了传统数据库系统的局限性

相对于NoSQL蓬勃发展的情况基于SQL的关系数据库系统确实显得有些死气沉沉

但这是数据库厂商的错，而不是SQL的错

关系数据库长期以来一直作为企业部署的关键组成部分，但现在出现了更好的选择，以适应新的数据结构和现代化硬件系统

如IBM、微软和甲骨文等厂商都将继续使用关系数据库主导其金融交易的核心功能

但是NoSQL数据库似乎更适应当今的海量数据时代

如ApacheHadoop和MapRece技术

Bloor集团的首席分析师RobinBloor表示传统的关系数据库已经过时了，其架构需要更新

Bloor的理由是随着多CPU计算机和固态硬盘技术的不断成熟，访问磁盘的数据已经不再重要

固态硬盘的速度更快，所以在磁盘和内存之间读取速率将会加强

明尼苏达州明尼阿波利斯的一位元数据策略顾问DanMcCreary指出SQL数据库的也有自己的问题，例如其不具备很好的伸缩性

当数据增长超过一台服务器所能承受的极限时，就必须分享或分割数据到多台服务器上，跨越多台服务器是一个复杂的过程

此外如外部链接带来的问题

例如多个表中数据的融合，跨越服务器执行一些 *** 作可能会产生一些问题

NoSQL的崛起和“NewSQL”的出现NoSQL将改变数据的定义范围

它不再是原始的数据类型，如整数、浮点

数据可能是整个文件

NoSQL可能会吓到DBA，因为他们担心失去他们自己的领域

NoSQL数据库是非关系的、水平可扩展、分布式并且是开源的

MongoDB的创始人DwightMerriman表示NoSQL可作为一个Web应用服务器、内容管理器、结构化的事件日志、移动应用程序的服务器端和文件存储的后背存储

分布式数据库公司VoltDB的首席技术官MichaelStonebraker表示NoSQL数据库可提供良好的扩展性和灵活性，但他们也有自己的不足

由于不使用SQL，NoSQL数据库系统不具备高度结构化查询等特性

NoSQL其他的问题还包括不能提供ACID（原子性、一致性、隔离性和耐久性）的 *** 作

另外不同的NoSQL数据库都有自己的查询语言，这使得很难规范应用程序接口

Stonebraker表示数据库系统的滞后通常可归结于多项因素

诸如以恢复日志为目的的数据库系统维持的缓冲区池，以及管理锁定和锁定的数据字段

在VoltDB的测试中发现以上这些行为消耗系统96%的资源

RDBMSes处理的数据大约只有16%“虽然关系数据库感觉到了新技术到来的压力，但RDBMS仍然在企业计算中占有一些之地

目前RDBMS的市场约350亿美元

其中包括账户的软件许可、服务、技术支持以及维护”，Forrester的分析师NoelYuhanna说道

Forrester预计，在企业中的业务数据将有25%是结构化数据，其中至少有65%在使用RDBMS或其他传统关系数据库，而RDBMS在交易数据中，RDBMSes至少有16%的份额

企业将有75%的业务数据与半结构化文件（如XML、电子邮件和EDI）和非结构化数据（如文档、、音频和视频）相结合

Yuhanna表示，大约有5%的数据驻留在关系数据库之中，其他的都分布在非关系数据库和文件格式之中

此外，列式数据恐怕将成为数据库领域发生变化的过度候选产品，他们或将使关系数据库产品更简单

传统的关系型数据厂商比如IBM、微软和Oracle在其RDBMS领域肯定是有新的计划的，他们也不会选择公开自己的计划

Bloor表示，没有人会注意到RDBMS可能会死去

最近与同行 科技 交流，经常被问到分库分表与分布式数据库如何选择，网上也有很多关于中间件+传统关系数据库（分库分表）与NewSQL分布式数据库的文章，但有些观点与判断是我觉得是偏激的，脱离环境去评价方案好坏其实有失公允。

本文通过对两种模式关键特性实现原理对比，希望可以尽可能客观、中立的阐明各自真实的优缺点以及适用场景。

首先关于“中间件+关系数据库分库分表”算不算NewSQL分布式数据库问题，国外有篇论文pavlo-newsql-sigmodrec，如果根据该文中的分类，Spanner、TiDB、OB算是第一种新架构型，Sharding-Sphere、Mycat、DRDS等中间件方案算是第二种（文中还有第三种云数据库，本文暂不详细介绍）。

基于中间件（包括SDK和Proxy两种形式）+传统关系数据库（分库分表）模式是不是分布式架构？我觉得是的，因为存储确实也分布式了，也能实现横向扩展。但是不是"伪"分布式数据库？从架构先进性来看，这么说也有一定道理。"伪"主要体现在中间件层与底层DB重复的SQL解析与执行计划生成、存储引擎基于B+Tree等，这在分布式数据库架构中实际上冗余低效的。为了避免引起真伪分布式数据库的口水战，本文中NewSQL数据库特指这种新架构NewSQL数据库。

NewSQL数据库相比中间件+分库分表的先进在哪儿？画一个简单的架构对比图：

这些大多也是NewSQL数据库产品主要宣传的点，不过这些看起来很美好的功能是否真的如此？接下来针对以上几点分别阐述下的我的理解。

这是把双刃剑。

CAP限制

想想更早些出现的NoSQL数据库为何不支持分布式事务（最新版的mongoDB等也开始支持了），是缺乏理论与实践支撑吗？并不是，原因是CAP定理依然是分布式数据库头上的颈箍咒，在保证强一致的同时必然会牺牲可用性A或分区容忍性P。为什么大部分NoSQL不提供分布式事务？

那么NewSQL数据库突破CAP定理限制了吗？并没有。NewSQL数据库的鼻主Google Spanner（目前绝大部分分布式数据库都是按照Spanner架构设计的）提供了一致性和大于5个9的可用性，宣称是一个“实际上是CA”的，其真正的含义是 系统处于 CA 状态的概率非常高，由于网络分区导致的服务停用的概率非常小 ，究其真正原因是其打造私有全球网保证了不会出现网络中断引发的网络分区，另外就是其高效的运维队伍,这也是cloud spanner的卖点。详细可见CAP提出者Eric Brewer写的《Spanner, TrueTime 和CAP理论》。

完备性 ：

两阶段提交协议是否严格支持ACID，各种异常场景是不是都可以覆盖？

2PC在commit阶段发送异常，其实跟最大努力一阶段提交类似也会有部分可见问题，严格讲一段时间内并不能保证A原子性和C一致性（待故障恢复后recovery机制可以保证最终的A和C）。完备的分布式事务支持并不是一件简单的事情，需要可以应对网络以及各种硬件包括网卡、磁盘、CPU、内存、电源等各类异常，通过严格的测试。之前跟某友商交流，他们甚至说目前已知的NewSQL在分布式事务支持上都是不完整的，他们都有案例跑不过，圈内人士这么笃定，也说明了 分布式事务的支持完整程度其实是层次不齐的。

但分布式事务又是这些NewSQL数据库的一个非常重要的底层机制，跨资源的DML、DDL等都依赖其实现，如果这块的性能、完备性打折扣，上层跨分片SQL执行的正确性会受到很大影响。

性能

传统关系数据库也支持分布式事务XA，但为何很少有高并发场景下用呢？ 因为XA的基础两阶段提交协议存在网络开销大，阻塞时间长、死锁等问题，这也导致了其实际上很少大规模用在基于传统关系数据库的OLTP系统中。

NewSQL数据库的分布式事务实现也仍然多基于两阶段提交协议，例如google percolator分布式事务模型，

采用原子钟+MVCC+ Snapshot Isolation（SI），这种方式通过TSO(Timestamp Oracle)保证了全局一致性，通过MVCC避免了锁，另外通过primary lock和secondary lock将提交的一部分转为异步，相比XA确实提高了分布式事务的性能。

但不管如何优化，相比于1PC，2PC多出来的GID获取、网络开销、prepare日志持久化还是会带来很大的性能损失，尤其是跨节点的数量比较多时会更加显著，例如在银行场景做个批量扣款，一个文件可能上W个账户，这样的场景无论怎么做还是吞吐都不会很高。

虽然NewSQL分布式数据库产品都宣传完备支持分布式事务，但这并不是说应用可以完全不用关心数据拆分，这些数据库的最佳实践中仍然会写到，应用的大部分场景尽可能避免分布式事务。

既然强一致事务付出的性能代价太大，我们可以反思下是否真的需要这种强一致的分布式事务？尤其是在做微服务拆分后，很多系统也不太可能放在一个统一的数据库中。尝试将一致性要求弱化，便是柔性事务，放弃ACID(Atomicity,Consistency, Isolation, Durability)，转投BASE(Basically Available,Soft state,Eventually consistent)，例如Saga、TCC、可靠消息保证最终一致等模型，对于大规模高并发OLTP场景，我个人更建议使用柔性事务而非强一致的分布式事务。关于柔性事务，笔者之前也写过一个技术组件，最近几年也涌现出了一些新的模型与框架（例如阿里刚开源的Fescar），限于篇幅不再赘述，有空再单独写篇文章。

HA与异地多活

主从模式并不是最优的方式，就算是半同步复制，在极端情况下（半同步转异步）也存在丢数问题，目前业界公认更好的方案是基于paxos分布式一致性协议或者其它类paxos如raft方式，Google Spanner、TiDB、cockcoachDB、OB都采用了这种方式，基于Paxos协议的多副本存储，遵循过半写原则，支持自动选主，解决了数据的高可靠，缩短了failover时间，提高了可用性，特别是减少了运维的工作量，这种方案技术上已经很成熟，也是NewSQL数据库底层的标配。

当然这种方式其实也可以用在传统关系数据库，阿里、微信团队等也有将MySQL存储改造支持paxos多副本的，MySQL也推出了官方版MySQL Group Cluster，预计不远的未来主从模式可能就成为 历史 了。

需要注意的是很多NewSQL数据库厂商宣传基于paxos或raft协议可以实现异地多活，这个实际上是有前提的，那就是异地之间网络延迟不能太高 。以银行“两地三中心”为例，异地之间多相隔数千里，延时达到数十毫秒，如果要多活，那便需异地副本也参与数据库日志过半确认，这样高的延时几乎没有OLTP系统可以接受的。

数据库层面做异地多活是个美好的愿景，但距离导致的延时目前并没有好的方案。 之前跟蚂蚁团队交流，蚂蚁异地多活的方案是在应用层通过MQ同步双写交易信息，异地DC将交易信息保存在分布式缓存中，一旦发生异地切换，数据库同步中间件会告之数据延迟时间，应用从缓存中读取交易信息，将这段时间内涉及到的业务对象例如用户、账户进行黑名单管理，等数据同步追上之后再将这些业务对象从黑名单中剔除。由于双写的不是所有数据库 *** 作日志而只是交易信息，数据延迟只影响一段时间内数据，这是目前我觉得比较靠谱的异地度多活方案。

另外有些系统进行了单元化改造，这在paxos选主时也要结合考虑进去，这也是目前很多NewSQL数据库欠缺的功能。

Scale横向扩展与分片机制

paxos算法解决了高可用、高可靠问题，并没有解决Scale横向扩展的问题，所以分片是必须支持的。NewSQL数据库都是天生内置分片机制的，而且会根据每个分片的数据负载(磁盘使用率、写入速度等)自动识别热点，然后进行分片的分裂、数据迁移、合并，这些过程应用是无感知的，这省去了DBA的很多运维工作量。以TiDB为例，它将数据切成region，如果region到64M时，数据自动进行迁移。

分库分表模式下需要应用设计之初就要明确各表的拆分键、拆分方式（range、取模、一致性哈希或者自定义路由表）、路由规则、拆分库表数量、扩容方式等。相比NewSQL数据库，这种模式给应用带来了很大侵入和复杂度，这对大多数系统来说也是一大挑战。

这里有个问题是NewSQL数据库统一的内置分片策略（例如tidb基于range）可能并不是最高效的，因为与领域模型中的划分要素并不一致，这导致的后果是很多交易会产生分布式事务。 举个例子，银行核心业务系统是以客户为维度，也就是说客户表、该客户的账户表、流水表在绝大部分场景下是一起写的，但如果按照各表主键range进行分片，这个交易并不能在一个分片上完成，这在高频OLTP系统中会带来性能问题。

分布式SQL支持

常见的单分片SQL，这两者都能很好支持。NewSQL数据库由于定位与目标是一个通用的数据库，所以支持的SQL会更完整，包括跨分片的join、聚合等复杂SQL。中间件模式多面向应用需求设计，不过大部分也支持带拆分键SQL、库表遍历、单库join、聚合、排序、分页等。但对跨库的join以及聚合支持就不够了。

NewSQL数据库一般并不支持存储过程、视图、外键等功能，而中间件模式底层就是传统关系数据库，这些功能如果只是涉及单库是比较容易支持的。

NewSQL数据库往往选择兼容MySQL或者PostgreSQL协议，所以SQL支持仅局限于这两种，中间件例如驱动模式往往只需做简单的SQL解析、计算路由、SQL重写，所以可以支持更多种类的数据库SQL。

SQL支持的差异主要在于分布式SQL执行计划生成器，由于NewSQL数据库具有底层数据的分布、统计信息，因此可以做CBO，生成的执行计划效率更高，而中间件模式下没有这些信息，往往只能基于规则RBO（Rule-Based-Opimization），这也是为什么中间件模式一般并不支持跨库join，因为实现了效率也往往并不高，还不如交给应用去做。

存储引擎

传统关系数据库的存储引擎设计都是面向磁盘的，大多都基于B+树。B+树通过降低树的高度减少随机读、进而减少磁盘寻道次数，提高读的性能，但大量的随机写会导致树的分裂，从而带来随机写，导致写性能下降。NewSQL的底层存储引擎则多采用LSM，相比B+树LSM将对磁盘的随机写变成顺序写，大大提高了写的性能。不过LSM的的读由于需要合并数据性能比B+树差，一般来说LSM更适合应在写大于读的场景。当然这只是单纯数据结构角度的对比，在数据库实际实现时还会通过SSD、缓冲、bloom filter等方式优化读写性能，所以读性能基本不会下降太多。NewSQL数据由于多副本、分布式事务等开销，相比单机关系数据库SQL的响应时间并不占优，但由于集群的d性扩展，整体QPS提升还是很明显的，这也是NewSQL数据库厂商说分布式数据库更看重的是吞吐，而不是单笔SQL响应时间的原因。

成熟度与生态

分布式数据库是个新型通用底层软件，准确的衡量与评价需要一个多维度的测试模型，需包括发展现状、使用情况、社区生态、监控运维、周边配套工具、功能满足度、DBA人才、SQL兼容性、性能测试、高可用测试、在线扩容、分布式事务、隔离级别、在线DDL等等，虽然NewSQL数据库发展经过了一定时间检验，但多集中在互联网以及传统企业非核心交易系统中，目前还处于快速迭代、规模使用不断优化完善的阶段。

相比而言，传统关系数据库则经过了多年的发展，通过完整的评测，在成熟度、功能、性能、周边生态、风险把控、相关人才积累等多方面都具有明显优势，同时对已建系统的兼容性也更好。

对于互联网公司，数据量的增长压力以及追求新技术的基因会更倾向于尝试NewSQL数据库，不用再考虑库表拆分、应用改造、扩容、事务一致性等问题怎么看都是非常吸引人的方案。

对于传统企业例如银行这种风险意识较高的行业来说，NewSQL数据库则可能在未来一段时间内仍处于 探索 、审慎试点的阶段。基于中间件+分库分表模式架构简单，技术门槛更低，虽然没有NewSQL数据库功能全面，但大部分场景最核心的诉求也就是拆分后SQL的正确路由，而此功能中间件模式应对还是绰绰有余的，可以说在大多数OLTP场景是够用的。

限于篇幅，其它特性例如在线DDL、数据迁移、运维工具等特性就不在本文展开对比。

总结

如果看完以上内容，您还不知道选哪种模式，那么结合以下几个问题，先思考下NewSQL数据库解决的点对于自身是不是真正的痛点：

如果以上有2到3个是肯定的，那么你可以考虑用NewSQL数据库了，虽然前期可能需要一定的学习成本，但它是数据库的发展方向，未来收益也会更高，尤其是互联网行业，随着数据量的突飞猛进，分库分表带来的痛苦会与日俱增。当然选择NewSQL数据库你也要做好承担一定风险的准备。

如果你还未做出抉择，不妨再想想下面几个问题：

如果这些问题有多数是肯定的，那还是分库分表吧。在软件领域很少有完美的解决方案，NewSQL数据库也不是数据分布式架构的银d。相比而言分库分表是一个代价更低、风险更小的方案，它最大程度复用传统关系数据库生态，通过中间件也可以满足分库分表后的绝大多数功能，定制化能力更强。 在当前NewSQL数据库还未完全成熟的阶段，分库分表可以说是一个上限低但下限高的方案，尤其传统行业的核心系统，如果你仍然打算把数据库当做一个黑盒产品来用，踏踏实实用好分库分表会被认为是个稳妥的选择。

很多时候软件选型取决于领域特征以及架构师风格，限于笔者知识与所属行业特点所限，以上仅为个人粗浅的一些观点，欢迎讨论。

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 *** 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。

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