oceanbase tidb spanner是share nothing的架构，单个分区有paxos保证可用性的前提下，还有近乎线性的扩展能力，而代价是复杂查询和DML，不一定都能生成下推执行的plan，要么无法执行要么执行很慢。
一、OceanBase、TiDB这类NewSQL的定位
oceanbase tidb spanner是share nothing的架构，单个分区有paxos保证可用性的前提下，还有近乎线性的扩展能力，而代价是复杂查询和DML，不一定都能生成下推执行的plan，要么无法执行要么执行很慢。再有就是分布式事务一致性的代价，分布式快照读代价较大。
mysql GR更像share data的rac和pureScale，容量和计算的扩展能力有限，它们的出现更多的意义是对传统的单机mysql oracle db2在可用性上的补充。使用起来与传统单机实例没有差别。
首先要明确的是，没有完美的系统，任何一个系统的出现都是为了解决当时最主要的问题，但是会产生一些其他的小问题，跟药一样，能治病，但是一般都会有副作用。
那么完美的数据库系统什么样呢，我现在能想到以下几点：
1.易用与灵活性：数据库可以理解自然语言，我跟它说我要存储什么样的数据，就存进去了，要查询什么样的数据，就给我取出来了，不需要我告诉它怎么存，怎么取
2.扩展性：可以存储无限多的数据，不需要担心容量的问题
3.高性能：性能非常强大，不管想存或取什么数据，瞬间就完成了
4.高可用：数据存储之后，永远也不会丢，系统永远也不会挂掉，1年365天，1天24小时随叫随到
5.并发与隔离性：数据库不仅可以满足我一个人，也可以满足所有人的同时读写，并且我们之间互不干扰
关系数据库之前的存储系统基本上一个条件也不满足
传统单机关系数据库一定程度上解决了问题1、3、5，用户不需要知道数据是怎么存储的，行存储还是列存储或者其他的结构信息，查询的时候用SQL就可以了，不需要根据数据的存储结构编写特定的程序，大大简化了应用开发，性能也还可以。之所以说是一定程度上，是因为并没有完美的解决。SQL虽然很简单，但要比自然语言复杂得多，更改表的schema也不是特别方便；性能的话对于复杂查询，优化器无能为力，可能会给出性能非常差的查询计划；并发与隔离性可以做到，但是要牺牲性能
Mysql Group Replication帮助传统单机关系数据库解决了问题4
如果数据量不大，这样用着也不错了。但是互联网导致了数据量的爆炸式增长，单机存储不下这么多数据了。所以才会出现了Bigtable等NoSQL分布式数据库，解决当时最主要的数据量暴增问题。这些系统一定程度上解决了问题2、3、4。它想不想解决其他问题呢？肯定想，但是要解决这些问题，系统会变得更加复杂，需要更长的时间，但是系统需要快速上线啊，那么就先把最主要的问题解决了就好。隔离性就由业务部门自己去解决吧，这也导致了后来业务部门很多的抱怨。所以我觉得NoSQL在开发的时候是有很多妥协的，属于救火的产品，不可能成为未来的方向。
目前看来OceanBase、TiDB、Spanner／F1这些系统是能够解决上述问题非常多的系统。
1.支持SQL
2.数据被拆分成一个个range，分散在不同的服务器中，通过增加服务器就可以一定程度上的线性扩容
4.多副本，并且通过paxos或raft保证多副本之间的一致性
5.通过2PC，MVCC支持不同隔离级别的事物
但是相比高端服务器上的单机数据库，性能会有些问题
查询的延迟(latency)会比较高，网络是一个问题，比如分布式join就要用到网络，有人做过实验，在不改变现有查询引擎的情况下，单条查询随着服务器数量增多，性能不增反降，把网络换成InfiniBand效果也不好，后来重新设计了查询引擎，性能做到了递增。可以参考High-Speed Query Processing over High-Speed Networks（
http://www.vldb.org/pvldb/vol9/p228-roediger.pdf
）
所以需要改变很多传统的做法，针对新硬件进行新的设计、优化，是可以大幅度提高性能的。
未来不敢说，单机数据库在很多场景下还是会有广泛应用的，NewSQL最起码接下来的几年里都还有很大的发展潜力，而NoSQL，分布式中间件等方案基本上就是明日黄花了。
延伸阅读：
二、数据库的查询功能实现原理
数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优异的查找算法，例如二分查找（binary search）、二叉树查找（binary tree search）等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
