我遇到过许多NoSQL数据库和SQL数据库 . 有各种参数来衡量这些数据库的优缺点，可扩展性就是其中之一 . 水平和垂直缩放这些数据库有什么区别？
简单来说
水平缩放===>成千上万的爪牙一起为你做的工作
垂直缩放===>一个大的巨人将完成所有工作或你 .
添加大量负载均衡器会产生额外的开销和延迟，这是在nosql数据库中横向扩展的缺点 . 这就像为什么人们说RPC不推荐，因为它不健壮 .
我认为在实际系统中我们应该使用sql和nosql数据库来利用当今系统的多核和 Cloud 计算功能 .
另一方面，如果使用诸如oracle的sql数据库，则复杂的事务查询具有高性能 . NoSql可以通过分片用于bigdata和水平可伸缩性 .
Oracle，db2等SQL数据库也支持通过共享磁盘集群进行水平扩展 . 例如Oracle RAC，IBM DB2 purescale或Sybase ASE Cluster Edition . 可以将新节点添加到Oracle RAC系统或DB2 purescale系统以实现水平扩展 .
但该方法与noSQL数据库（如mongodb，CouchDB或IBM Cloudant）的不同之处在于数据分片不是水平扩展的一部分 . 在noSQL数据库中，数据在水平扩展期间被擦除 .
所有其他答案似乎已经相当完整，但我没有看到Google Cloud Spanner作为具有水平缩放的关系数据库的示例，这就是为什么我要添加我的小贡献 .
Horizontal scaling means that you scale by adding more machines 进入您的资源池，而 Vertical scaling means that you scale by adding more power (CPU, RAM) to an existing machine .
记住这一点的一个简单方法是考虑服务器机架上的机器，我们在 horizontal 方向添加更多机器，并在 vertical 方向向机器添加更多资源 .
在数据库世界中，水平扩展通常基于数据的划分，即每个节点仅包含部分数据，在垂直扩展中，数据驻留在单个节点上，并且通过多核进行扩展，即在两者之间扩展负载 . 该机器的CPU和RAM资源 .
通过水平扩展，通过在现有池中添加更多计算机来动态扩展通常更容易 - 垂直扩展通常仅限于单个计算机的容量，超出该容量的扩展通常涉及停机时间并且具有上限 .
水平扩展的好例子是Cassandra，MongoDB，Google Cloud Spanner ..垂直扩展的一个很好的例子是MySQL - Amazon RDS（MySQL的 Cloud 版本） . 通过从小型机器切换到更大型机器，它提供了一种简单的垂直扩展方式 . 此过程通常涉及停机时间 .
内存数据网格（例如GigaSpaces XAP，Coherence等）通常针对水平和垂直缩放进行了优化，因为它们没有绑定到磁盘 . 通过多核支持进行分区和垂直扩展的水平扩展 .
您可以在我之前的帖子中阅读有关此主题的更多信息：Scale-out vs Scale-up和The Common Principles Behind the NOSQL Alternatives
是横向缩放意味着添加更多机器，但这也意味着群集中的机器相同 . MySQL可以通过使用副本在读取数据方面进行水平扩展，但是一旦达到服务器内存/磁盘的容量，就必须开始跨服务器分片数据 . 这变得越来越复杂 . 通常在副本之间保持数据一致是一个问题，因为复制速率通常太慢而无法跟上数据变化率 .
Couchbase也是一个出色的NoSQL Horizontal Scaling数据库，用于许多商业高可用性应用程序和游戏，可以说是该类别中性能最高的 . 它跨群集自动分区数据，添加节点很简单，您可以使用商用硬件，更便宜的虚拟机实例（例如，使用大而不是高内存，高级磁盘机器） . 它是根据Membase（Memcached）构建的，但增加了持久性 . 此外，在Couchbase的情况下，每个节点都可以执行读取和写入，并且在集群中是相同的，只有故障转移复制（不是像mySQL中的所有服务器上的完整数据集复制） .
在性能方面，您可以看到出色的思科基准：http://blog.couchbase.com/understanding-performance-benchmark-published-cisco-and-solarflare-using-couchbase-server
这是一篇关于Couchbase架构的精彩博文：http://horicky.blogspot.com/2012/07/couchbase-architecture.html
传统的关系数据库，设计为客户端/服务器数据库系统 . 它们可以水平缩放，但这样做的过程往往很复杂且容易出错 . 像NuDB这样的NewSQL数据库是以内存为中心的分布式数据库系统，旨在横向扩展，同时保持传统RDBMS的SQL / ACID属性 .
有关NuoDB的更多信息，请阅读他们的技术白皮书http://goo.gl/uzLIWB .
让我们开始吧需要进行扩展以增加资源，以便您的系统现在可以处理比以前更多的请求 .
当您意识到系统变慢并且无法处理当前请求数时，您需要扩展系统 .
这为您提供了两个选项 . 您可以增加当前使用的服务器中的资源，即增加RAM，CPU，GPU和其他资源的数量 . 这称为垂直缩放 .
垂直缩放通常很昂贵 . 它不会使系统容错，即如果您正在使用单个服务器扩展应用程序，如果该服务器出现故障，您的系统将会关闭 . 此外，垂直缩放中的线程数量保持不变 . 垂直缩放可能需要系统在进程发生时停止工作 . 增加服务器上的资源需要重新启动并关闭系统 .
此问题的另一个解决方案是增加系统中存在的服务器数量 . 该解决方案在科技行业中得到广泛应用 . 这最终会降低每台服务器的每秒请求速率 . 如果您需要扩展系统，只需添加另一台服务器，即可完成 . 您不需要重新启动系统 . 每个系统中的线程数减少，从而导致高吞吐量 . 要将请求同等地分离到每个应用程序服务器，您需要添加负载均衡器，它将充当Web服务器的反向代理 . 整个系统可以称为单个集群 . 您的系统可能包含大量请求，这些请求需要更多此类群集 .
希望您获得将扩展引入系统的整个概念 .
还有一个未提及的额外体系结构 - 基于SQL的数据库服务，可实现水平扩展，而无需手动分片的复杂性 . 这些服务在后台进行分片，因此它们使您能够像使用MongoDB或CouchDB等NoSQL引擎一样运行传统的SQL数据库并进行扩展 . 我熟悉的两个服务是PostgreSQL的EnterpriseDB和MySQL的Xeround . 我在Xeround中看到了一个深入的post，它解释了为什么SQL数据库的横向扩展很难以及它们如何以不同的方式做到这一点 - 因为它是一个供应商帖子，所以要处理这个问题 . 另请查看Wikipedia的Cloud Database entry，有一个很好的解释SQL与NoSQL和服务与自托管，供应商列表和每个组合的扩展选项 . ;）
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简单来说
水平缩放===>成千上万的爪牙一起为你做的工作
垂直缩放===>一个大的巨人将完成所有工作或你 .
添加大量负载均衡器会产生额外的开销和延迟，这是在nosql数据库中横向扩展的缺点 . 这就像为什么人们说RPC不推荐，因为它不健壮 .
我认为在实际系统中我们应该使用sql和nosql数据库来利用当今系统的多核和 Cloud 计算功能 .
另一方面，如果使用诸如oracle的sql数据库，则复杂的事务查询具有高性能 . NoSql可以通过分片用于bigdata和水平可伸缩性 .
Oracle，db2等SQL数据库也支持通过共享磁盘集群进行水平扩展 . 例如Oracle RAC，IBM DB2 purescale或Sybase ASE Cluster Edition . 可以将新节点添加到Oracle RAC系统或DB2 purescale系统以实现水平扩展 .
但该方法与noSQL数据库（如mongodb，CouchDB或IBM Cloudant）的不同之处在于数据分片不是水平扩展的一部分 . 在noSQL数据库中，数据在水平扩展期间被擦除 .
所有其他答案似乎已经相当完整，但我没有看到Google Cloud Spanner作为具有水平缩放的关系数据库的示例，这就是为什么我要添加我的小贡献 .
Horizontal scaling means that you scale by adding more machines 进入您的资源池，而 Vertical scaling means that you scale by adding more power (CPU, RAM) to an existing machine .
记住这一点的一个简单方法是考虑服务器机架上的机器，我们在 horizontal 方向添加更多机器，并在 vertical 方向向机器添加更多资源 .
在数据库世界中，水平扩展通常基于数据的划分，即每个节点仅包含部分数据，在垂直扩展中，数据驻留在单个节点上，并且通过多核进行扩展，即在两者之间扩展负载 . 该机器的CPU和RAM资源 .
通过水平扩展，通过在现有池中添加更多计算机来动态扩展通常更容易 - 垂直扩展通常仅限于单个计算机的容量，超出该容量的扩展通常涉及停机时间并且具有上限 .
水平扩展的好例子是Cassandra，MongoDB，Google Cloud Spanner ..垂直扩展的一个很好的例子是MySQL - Amazon RDS（MySQL的 Cloud 版本） . 通过从小型机器切换到更大型机器，它提供了一种简单的垂直扩展方式 . 此过程通常涉及停机时间 .
内存数据网格（例如GigaSpaces XAP，Coherence等）通常针对水平和垂直缩放进行了优化，因为它们没有绑定到磁盘 . 通过多核支持进行分区和垂直扩展的水平扩展 .
您可以在我之前的帖子中阅读有关此主题的更多信息：Scale-out vs Scale-up和The Common Principles Behind the NOSQL Alternatives
是横向缩放意味着添加更多机器，但这也意味着群集中的机器相同 . MySQL可以通过使用副本在读取数据方面进行水平扩展，但是一旦达到服务器内存/磁盘的容量，就必须开始跨服务器分片数据 . 这变得越来越复杂 . 通常在副本之间保持数据一致是一个问题，因为复制速率通常太慢而无法跟上数据变化率 .
Couchbase也是一个出色的NoSQL Horizontal Scaling数据库，用于许多商业高可用性应用程序和游戏，可以说是该类别中性能最高的 . 它跨群集自动分区数据，添加节点很简单，您可以使用商用硬件，更便宜的虚拟机实例（例如，使用大而不是高内存，高级磁盘机器） . 它是根据Membase（Memcached）构建的，但增加了持久性 . 此外，在Couchbase的情况下，每个节点都可以执行读取和写入，并且在集群中是相同的，只有故障转移复制（不是像mySQL中的所有服务器上的完整数据集复制） .
在性能方面，您可以看到出色的思科基准：http://blog.couchbase.com/understanding-performance-benchmark-published-cisco-and-solarflare-using-couchbase-server
这是一篇关于Couchbase架构的精彩博文：http://horicky.blogspot.com/2012/07/couchbase-architecture.html
传统的关系数据库，设计为客户端/服务器数据库系统 . 它们可以水平缩放，但这样做的过程往往很复杂且容易出错 . 像NuDB这样的NewSQL数据库是以内存为中心的分布式数据库系统，旨在横向扩展，同时保持传统RDBMS的SQL / ACID属性 .
有关NuoDB的更多信息，请阅读他们的技术白皮书http://goo.gl/uzLIWB .
让我们开始吧需要进行扩展以增加资源，以便您的系统现在可以处理比以前更多的请求 .
当您意识到系统变慢并且无法处理当前请求数时，您需要扩展系统 .
这为您提供了两个选项 . 您可以增加当前使用的服务器中的资源，即增加RAM，CPU，GPU和其他资源的数量 . 这称为垂直缩放 .
垂直缩放通常很昂贵 . 它不会使系统容错，即如果您正在使用单个服务器扩展应用程序，如果该服务器出现故障，您的系统将会关闭 . 此外，垂直缩放中的线程数量保持不变 . 垂直缩放可能需要系统在进程发生时停止工作 . 增加服务器上的资源需要重新启动并关闭系统 .
此问题的另一个解决方案是增加系统中存在的服务器数量 . 该解决方案在科技行业中得到广泛应用 . 这最终会降低每台服务器的每秒请求速率 . 如果您需要扩展系统，只需添加另一台服务器，即可完成 . 您不需要重新启动系统 . 每个系统中的线程数减少，从而导致高吞吐量 . 要将请求同等地分离到每个应用程序服务器，您需要添加负载均衡器，它将充当Web服务器的反向代理 . 整个系统可以称为单个集群 . 您的系统可能包含大量请求，这些请求需要更多此类群集 .
希望您获得将扩展引入系统的整个概念 .
还有一个未提及的额外体系结构 - 基于SQL的数据库服务，可实现水平扩展，而无需手动分片的复杂性 . 这些服务在后台进行分片，因此它们使您能够像使用MongoDB或CouchDB等NoSQL引擎一样运行传统的SQL数据库并进行扩展 . 我熟悉的两个服务是PostgreSQL的EnterpriseDB和MySQL的Xeround . 我在Xeround中看到了一个深入的post，它解释了为什么SQL数据库的横向扩展很难以及它们如何以不同的方式做到这一点 - 因为它是一个供应商帖子，所以要处理这个问题 . 另请查看Wikipedia的Cloud Database entry，有一个很好的解释SQL与NoSQL和服务与自托管，供应商列表和每个组合的扩展选项 . ;）