移动互联网时代，海量的用户每天产生海量的数量，比如：
移动互联网时代，海量的用户每天产生海量的数量，比如： 用户表 订单表 交易流水表 以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。 既然一张表无法搞定，那么就想办法将数据放到多个地方，目前比较普遍的方案有3个： 分区； 分库分表； NoSQL/NewSQL； 既然一张表无法搞定，那么就想办法将数据放到多个地方，目前比较普遍的方案有3个： 分区； 分库分表； NoSQL/NewSQL； 说明：只分库，或者只分表，或者分库分表融合方案都统一认为是分库分表方案，因为分库，或者分表只是一种特殊的分库分表而已。NoSQL比较具有代表性的是MongoDB，es。NewSQL比较具有代表性的是TiDB。 Why Not NoSQL/NewSQL? 首先，为什么不选择第三种方案NoSQL/NewSQL，我认为主要是RDBMS有以下几个优点： - RDBMS生态完善； - RDBMS绝对稳定； - RDBMS的事务特性； NoSQL/NewSQL作为新生儿，在我们把可靠性当做首要考察对象时