数据库系统的演进是怎么样的？

无论是传统的商业数据库，还是我们开源数据库MySQL或PG，它处理的都是关系型的数据，也就是结构化的数据。其中 又分为两种,RDBMS也就是关系型数据库管理系统，主要处理在线的交易型负载，比如ATM，商家的在线交易等等。

另外一个称为Data Warehouse，也就是数据仓库。和RDBMS一样，都使用标准的SQL来处理数据，但是其负载涉及大 量数据，很多表计算非常复杂，典型的应用为ETL和在线分析计算。

随着大数据的兴起，Hadoop平台的普及，用户希望处理的数据类型逐渐多样化，比如时间序列、地理数据、图、向量、 文本等等。相应的数据处理产品涌现，它们区别于关系型数据库的最大差别是处理的数据类型和使用的处理语言是不一样 的，以及它们和Hadoop等大数据平台的融合，带来了极高的可用性和扩展性，能够水平扩展到几十台甚至几百台、上千 台服务器上。

受这些产品的启发，许多新型数据库系统开始转向分布式的高可用、高扩展，引入了共识协议，实现高可用，同时维持对 数据库处理语言SQL的支持，典型例子有Google的Spanner，虽然这些NewSQL实现了上述目标，但是其对SQL支持的 完整度上和开源数据库仍然有一定的差距，可以说只是后者的子集，需要投入很大的资源来完善这部分功能。

我们的想法是能否在开源数据库的基础上引入分布式，引入共识协议，以及存储和计算层的弹性优化，实现NewSQL产品 的高可用、高扩展、高弹性，但是保留对开源生态SQL的完整支持，这是我们开源路线图一个支撑的因素。

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