1. sql数据库中事务的并发控制问题 克服两阶段封锁协议的问题是采用变体严格两阶段封锁协议或者强两阶段
严格两阶段封锁协议不仅要求封锁是两阶段，还要求事务持有的所有排他锁必须在事务提交后方可释放。这个要求保证未提交事务所写的任何数据在该事务提交之前均已排他方式加锁，防止了其他事务读这些数据。
强两阶段封锁协议。它要求事务提交之前不释放任何锁。在该条件下，事务可以按其提交的顺序串行化。
2. sql sever
SQL Server是微软公司开发的一个关系数据库管理系统，以Transact_SQL作为它的数据库查询和编程语言。T－SQL是结构化查询语言SQL的一种，支持ANSI SQL－92标准。
SQL Server 采用二级安全验证、登录验证及数据库用户帐号和角色的许可验证。SQL Server 支持两种身份验证模式：Windows NT身份验证和SQL Server 身份验证。7.0版支持多种类型的角色，"角色"概念的引入方便了权限的管理，也使权限的分配更加灵活。
SQL Server为公共的管理功能提供了预定义的服务器和数据库角色，可以很容易为某一特定用户授予一组选择好的许可权限。 SQL Server可以在不同的操作平台上运行，支持多种不同类型的网络协议如TCP/IP、IPX/SPX、Apple Talk等。SQL Server在服务器端的软件运行平台是Windows NT、Windows9x，在客户端可以是Windows3.x、Windows NT、Windows9x,也可以采用其它厂商开发的系统如Unix、Apple Macintosh等。
微软的SQL Server是一项完美的客户/服务器系统。SQL Server需要安装在Windows NT的平台上，而Windows NT可以支持Intel 386，Power PC，MIPS，Alpha PC和RISC等平台，它使SQL Server具备足够的威力和功能。
这里所有的文章所采用的数据库应用程序都是基于SQL Server之上的，采用ODBC及标准的SQL查询，可以非常简单的移植到任何一个支持ODBC的数据库之上，如：Oracle，Informix，Db2和Access，在阅读有关ASP数据库编程技术之前，要确认你至少熟悉一种数据库管理系统，并可以使用标准的SQL查询语言操作数据库。
SQL Server提供服务器端的软件，这部分需要安装在NT Server上，SQL Server的用户端则可以安装在许多用户端PC系统中，Windows可以让用户端进行数据库的建立，维护及存取等操作，SQL Server可以最多定义32767个数据库，每个数据库中，可以定义20亿个表格，每个表格可以有250个字段，每个表格的数据个数并没有限制，每一个表格可以定义250个索引，其中有一个可以是Clustered索引。
SQL Server所使用的数据库查询语言称为Transact-SQL，它是SQL Server的核心，Transact-SQL强化了原有的SQL关键字以进行数据的存取，储存及处理等功能，Transact-SQL扩充了流程控制指定，可以使你方便的编写功能强大的存储过程，他们存放在服务器端，并预先编译过，执行速度非常块，触发是一种特殊的存储过程，用来确保SQL Server数据库引用的完整性，你可以建立插入，删除和更新触发以控制相关的表格中对数据列的插入，删除和更新，你还可以使用规则（Rule），缺省（default）以及限制（Constraints），来协助将新的数值套用到表格中去！
SQL SERVER的特点与评价
上手容易
话分两头，如果您的企业至今还未购置数据库，其中一个主要的原因可能就是认为它不好上手，那么，从SQLServer开始吧。毕竟，大多数的中小企业日常的数据应用是建立在Windows平台上的。由于SQLServer与Windows界面风格完全一致，且有许多"向导(Wizard)"帮助，因此易于安装和学习，有关SQLServer的资料、培训随处可得，并且目前国内具有MCDBA认证的工程师不在少数。
从另一个角度来讲，学习SQLServer是掌握其他平台及大型数据，如Oracle,Sybase,DB/2的基础。因为这些大型数据库对于设备、平台、人员知识的要求往往较高，而并不是每个人都具备这样的条件，且有机会去接触它们。但有了SQLServer的基础，再去学习和使用它们就容易多了。IT行业的实践经验充分证明了这一点。
兼容性良好
由于今天Windows操作系统占领着主导地的位，选择SQLServer一定会在兼容性方面取得一些优势。另外，SQLServer2000除了具有扩展性，可靠性以外，还具有可以迅速开发新的因特网系统的功能。尤其是它可以直接存贮XML数据，可以将搜索结果以XML格式输出等特点，有利于构建了异构系统的互操作性，奠定了面向互联网的企业应用和服务的基石。这些特点在.NET战略中发挥着重要的作用。
电子商务
在使用由MicrosoftSQLServer2000关系数据库引擎的情况下，XML数据可在关系表中进行存储，而查询则能以XML格式将有关结果返回。此外，XML支持还简化了后端系统集成，并实现了跨防火墙的无缝数据传输。你还可以使用HypertextTransferProtocol（超文本传输协议，HTTP）来访问SQLServer2000，以实现面向SQLServer2000数据库的安全Web连接和无须额外编程的联机分析处理（OLAP）多维数据集。
数据仓库
MicrosoftSQLServer2000非常明显的改进就是增加了OLAP(联机分析处理)功能,这可以让很多中小企业用户也可以使用数据仓库的一些特性进行分析。OLAP可以通过多维存储技术对大型、复杂数据集执行快速、高级的分析工作。数据挖掘功能能够揭示出隐藏在大量数据中的倾向及趋势，它允许组织或机构最大
限度的从数据中获取价值。通过对现有数据进行有效分析，这一功能可以对未来的趋势进行预测。
增强的在线商务
MicrosoftSQLServer2000简化了管理、优化工作，并且增强了迅速、成功的部署在线商务应用程序所需的可靠性和伸缩性。其中，用以提高可靠性的特性包括日志传送、在线备份和故障切换群集。在伸缩性方面的改进包括对多达32颗CPU和64GBRAM的支持。通过自动优化和改进后的管理特性--诸如数据文件尺寸的自动管理、基于向导的数据库拷贝、自动内存管理和简化的故障切换群集安装与管理，在线商务应用程序能够被迅速部署并有效管理。
利于构筑"敏捷性商务"
所谓"敏捷性商务"就是能够打破内部和外部的商业界限，对迅速改变的环境做出快速反应。。微软已经与关键的合作伙伴建立起了战略关系，创造出了能够与许多供应商的产品实现整合的解决方案，因而企业用户并不需要做出"要么完全接受，要么全部不要"的承诺。在部署解决方案的过程中，企业用户不一定要拆除原有的设备从头。敏捷商务让企业用户能够充分利用现有的系统，自主决定所需的硬件和软件解决方案以及由谁来提供，伸缩自如、游刃有余。
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现在的数据库：oracle 如日中天
sybase 情况不妙
sqlserver 马马忽忽
3. 分库分表 VS newsql数据库
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着，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操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，但由于集群的弹性扩展，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弹。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。
4. c#访问数据库用的是什么协议
ado.net协议
Connection对象：与数据源建立连接，连接sql server7.0 或更新版本数据库用SqlConnection,连接OLEDB数据源使用OledbConnection.
Command 对象：对数据源执行SQL命令并返回结果，SQL Server7.0或更新版本用SqlCommand，OLE DB数据源使用OledbCommand.
DataReader对象： 读取数据源的数据，只能将数据源的数据从头到尾依次读出，Sql server7.0或以上版本使用SqlDataReader,Oledb数据源使用OledbReader
DataAdapter对象：对数据源执行操作并返回结果，在DataSet与数据源之间建立通信,将数据源中的数据写入DataSet ,或根据DataSet中的数据必定数据源。Sql server7.0或以上版本使用SqlDataAdapter,Oledb 数据源使用OledbAdpater.
DataSet对象： 服务器内存中的数据库
DataView对象: 用于显示DataSet中的数据
5. 能不能把SQL是网络会话层的协议解 释得更专业一些
SQL全称是“结构化查询语言(Structured Query Language)”，最早的是IBM的圣约瑟研究实验室为其关系数据库管理系统SYSTEM R开发的一种查询语言，它的前身是SQUARE语言。SQL语言结构简洁，功能强大，简单易学，所以自从IBM公司1981年推出以来，SQL语言，得到了广泛的应用。如今无论是像Oracle ,Sybase,Informix,SQL server这些大型的数据库管理系统，还是像Visual Foxporo,PowerBuilder这些微机上常用的数据库开发系统，都支持SQL语言作为查询语言。
SQL是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。他不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的接口。它以记录集合作为操纵对象，所有SQL语句接受集合作为输入，返回集合作为输出，这种集合特性允许一条SQL语句的输出作为另一条SQL语句的输入，所以SQL语言可以嵌套，这使他具有极大的灵活性和强大的功能，在多数情况下，在其他语言中需要一大段程序实现的一个单独事件只需要一个SQL语句就可以达到目的，这也意味着用SQL语言可以写出非常复杂的语句。
SQL同时也是数据库文件格式的扩展名。
SQL语言包含4个部分：
数据定义（DDL）语言（如CREATE, DROP,ALTER等语句）
数据操纵(DML)语言（INSERT, UPDATE, DELETE语句）
数据查询语言（SELECT语句）
数据控制语言（如GRANT,REVOKE,COMMIT, ROLLBACK等语句）
取自"http://zh.wikipedia.org/wiki/SQL"
SQL(STructured Query Language)是一种资料库查询和程式设计语言，用于存取资料以及查询、更新和管理关联式资料库系统。美国国家标准局（ANSI）与国际标准化组织（ISO）已经制定了 SQL 标准。ANSI 是一个美国工业和商业集团组织，发展美国的商务和通讯标准。ANSI 同时也是 ISO 和 International Electrotechnical Commission（IEC）的成员之一。ANSI 发布与国际标准组织相应的美国标准。1992年，ISO 和 IEC 发布了 SQL 的国际标准，称为 SQL-92。ANSI 随之发布的相应标准是 ANSI SQL-92。ANSI SQL-92 有时被称为 ANSI SQL。尽管不同的关联式资料库使用的 SQL 版本有一些差异，但大多数都遵循 ANSI SQL 标准。SQL Server 使用 ANSI SQL-92 的扩展集，称为 T-SQL，其遵循 ANSI 制定的 SQL-92 标准。
SQL 语言包括两种主要程式设计语言类别的陈述式： 资料定义语言 （DDL）与资料操作语言 （DML）。下面我们将介绍这两类语言。
6. NewSQL为何使传统关系数据库黯然失色
传统数据库仍旧会有一席之地，至于NewSQL的优势又是什么，简单和大家说说：
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：
- 传统数据库面向磁盘设计，基于内存的存储管理及并发控制，不如NewSQL数据库那般高效利用；
- 中间件模式SQL解析、执行计划优化等在中间件与数据库中重复工作，效率相比较低；
- NewSQL数据库的分布式事务相比于XA进行了优化，性能更高；
- 新架构NewSQL数据库存储设计即为基于paxos（或Raft）协议的多副本，相比于传统数据库主从模式（半同步转异步后也存在丢数问题），在实现了真正的高可用、高可靠（RTO<30s，RPO=0）；
- NewSQL数据库天生支持数据分片，数据的迁移、扩容都是自动化的，大大减轻了DBA的工作，同时对应用透明，无需在SQL指定分库分表键。