传统关系型数据库、中间件+数据库、原生分布式数据库使用原则？

问题1。
传统关系型数据库，如Oracle、MySQL、DB2等，支持SQL操作，具备ACID属性，通常用于处理业务数据较小的OLTP。随着业务数据的增长，传统关系型数据库已慢慢无法满足业务需求，于是，应用系统开始考虑分库分表的方式，即将一个业务系统的数据按照一定的规则，分布到多个数据库上，这样每个数据库需要处理的数据可以更少，以此满足业务系统不断增加的数据处理需求。中间件+分布式数据库模式就是属于此种情形。其中中间件主要用于数据的分片与分布式事务的处理，对应用来说是透明的。因此，中间件+分布式数据库主要用于数据量大的OLTP业务。而原生分布式数据库需重构数据库系统，原生支持分布式事务处理与数据切分，原生分布式数据库根据其数据处理引擎，有些适用于OLTP场景，有些适用于OLAP场景，还有些适用于离线分析场景。因此，我们在选择数据库时，首先要考虑是应用于哪类业务场景，其次要考虑该业务所要处理的数据量、数据增长的速度，业务的并发量等。如果选择的是中间件+关系型数据库，在数据库设计时，需要特别注意分区键和分区策略的选择，合理布局数据，尽量避免跨节点的分布式事务处理，以提高数据库的效率。
问题2：
对于OLAP应用，虽然各类数据库都可以实现业务数据的处理需求，但实现的成本和实现的效果大不不同。比如，关系型数据库（包括中间件+关系型数据库），大都采用行存，适用于OLTP场景，如果用于OLAP，虽然可实现业务能力，但效率较差。即使是原生分布式数据库，因重构数据库系统，也要根据数据处理引擎，选择合适的原生分布式数据库来处理OLAP业务。至于NoSQL，因SQL支持能力有限，如果要用于OLAP，会增加应用的开发难度。故在实际应用时，需要根据业务场景，以及自身发技术储备，选择合适的数据库。