传统的关系数据库被设计为客户端/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复杂且容易出错。像NuoDB这样的新SQL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/AID财产。

有关NuoDB的更多信息，请阅读他们的技术白皮书。

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版本。可以将新节点添加到OracleRAC系统或DB2purescale系统中，以实现水平扩展。

但这种方法与noSQL数据库（如mongodb、CouchDB或IBMCloudant）的不同之处在于，数据分片不是水平缩放的一部分。在noSQL数据库中，数据在水平缩放期间被碎片化。

是的，水平缩放意味着添加更多的机器，但这也意味着集群中的机器是相等的。MySQL可以通过使用副本在读取数据方面进行横向扩展，但一旦它达到服务器内存/磁盘的容量，就必须开始在服务器之间分割数据。这变得越来越复杂。由于复制速度通常太慢，无法跟上数据更改速度，因此在副本之间保持数据一致性通常是一个问题。

Couchbase也是一个很棒的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数据库。它跨集群自动分区数据，添加节点很简单，而且您可以使用商品硬件、更便宜的虚拟机实例（例如，AWS使用大型而不是高内存、高磁盘机器）。它基于Membase（Memcached）构建，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，并且在集群中都是平等的，只有故障切换复制（而不是像mySQL那样跨所有服务器进行完整数据集复制）。

性能方面，您可以看到一个优秀的Cisco基准：http://blog.couchbase.com/understanding-performance-benchmark-published-cisco-and-solarflare-using-couchbase-server

这里有一篇关于Couchbase架构的博客文章：http://horicky.blogspot.com/2012/07/couchbase-architecture.html

传统的关系数据库被设计为客户端/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复杂且容易出错。像NuoDB这样的新SQL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/AID财产。

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水平缩放===>数千小黄人将为您一起完成工作。

垂直缩放===>一个大块头将为您完成所有工作。

还有一个没有提到的额外架构——基于SQL的数据库服务，它支持水平扩展，而不需要手动分片的复杂性。这些服务在后台进行分片，因此它们使您能够运行传统的SQL数据库，并像使用MongoDB或CouchDB等NoSQL引擎一样进行扩展。我熟悉的两个服务是EnterpriseDB for PostgreSQL和Xeround for MySQL。我看到了Xeround的一篇深入文章，它解释了为什么SQL数据库的扩展很困难，以及它们如何以不同的方式进行扩展——用一点盐来看待这一点，因为这是一篇供应商文章。还可以查看维基百科的云数据库条目，其中对SQL与NoSQL以及服务与自托管进行了很好的解释，列出了每种组合的供应商和扩展选项